Umjetna inteligencija danas prevodi milijarde riječi, a njeni rezultati sve češće djeluju toliko prirodno da je greške teško prepoznati. Ipak, pogrešno preveden pravni termin ili jedinica za doziranje lijeka mogu imati ozbiljne posljedice. Pitanje više nije samo koliko je AI dobar u prevođenju, već i da li će ljudski prevodioci uskoro postati suvišni.
Francuski izraz „il pleut des cordes“, koji se koristi za jaku kišu, doslovno znači „padaju užad“. To je jedan od primjera na kojima vještačka inteligencija može pokazati svoje slabosti u prevođenju.
„Možete zamisliti u kakvu to dilemu stavlja AI prevodioca“, kaže François Yvon, direktor istraživanja za mašinsko prevođenje u francuskom Nacionalnom centru za naučna istraživanja (CNRS).
Dobro obučen sistem znaće da užad ne pada s neba i vjerovatno će pronaći odgovarajući engleski izraz „it's raining cats and dogs“, koji označava veoma jaku kišu. Ali šta se dešava kada prevodi na indonežanski ili neki drugi jezik za koji nema jednako kvalitetne podatke?
„Hoće li pronaći odgovarajući izraz kada prevodi na indonežanski?“, pita se Yvon.
Pogrešno preveden izraz o vremenu uglavnom neće izazvati veće probleme. Međutim, vještačka inteligencija danas obrađuje ogromne količine teksta iz oblasti u kojima je preciznost presudna.
Google je u aprilu objavio da korisnici putem njegovog servisa Translate prevedu bilion riječi mjesečno. U tu brojku nisu uključeni drugi alati, poput DeepL-a, Microsoftovih prevodilačkih rješenja, Claudea, ChatGPT-a i Geminija, kao ni specijalizovani sistemi koje koriste kompanije.
Direktno tržište usluga mašinskog prevođenja, bez opštih pretplata na alate vještačke inteligencije, prošle godine dostiglo je procijenjenu vrijednost od 1,4 milijarde dolara, piše BBC.
Jeftinije prevođenje ili veći rizik od grešaka?
„U mnogim situacijama potpuno automatizovan prevod danas je ispravna odluka. Nema smisla trošiti sto puta više novca da biste ispravili posljednjih nekoliko procenata grešaka ako je riječ o internim dokumentima ili katalozima proizvoda“, kaže John Zimmerman, osnivač švajcarske neprofitne organizacije Open Knowledge Association (OKA), koja prevodi članke sa Wikipedije na druge jezike.
Međutim, kada je riječ o enciklopediji, situacija je drugačija.
„Vikipedija se zasniva na povjerenju. Netačna činjenica može godinama ostati u članku, a kasnije je mogu citirati novinari i AI sistemi“, upozorava Zimmerman.
OKA je, prema njegovim riječima, najveći pojedinačni saradnik u prevođenju članaka za ovu internet enciklopediju, sa više od 10.000 objavljenih tekstova, uglavnom na španskom, portugalskom i engleskom jeziku.
Takav obim posla ne bi bio moguć bez vještačke inteligencije. Prevođenje 10.000 članaka tradicionalnim metodama koštalo bi milione, objašnjava Zimmerman. U njihovom procesu AI prvo priprema nacrt, a ljudski prevodilac potom provjerava svaku rečenicu.
Ipak, napredak tehnologije otvara pitanje da li je ljudska provjera i dalje neophodna.
„Rezultati mašinskog prevođenja danas su toliko dobri da je potpuno isključivanje čovjeka iz procesa postalo ozbiljna opcija i iskušenje za cijelu industriju. Prije dvije ili tri godine, uz alate poput DeepL-a, naši prevodioci morali su da prepravljaju veliki dio svakog nacrta. Danas tekst često uopšte ne treba mijenjati“, kaže Zimmerman.
Zbog toga, smatra on, ključno pitanje više nije da li je AI prevod dobar, već da li je dovoljno pouzdan da se čovjek potpuno ukloni iz procesa.
Jedna pogrešna riječ može promijeniti značenje dokumenta
Profesionalni prevodioci upozoravaju da tehnologija još nije dostigla nivo pouzdanosti koji bi omogućio njenu nekritičku upotrebu u svim oblastima.
Ariella Baltié, prevoditeljka i pravnica specijalizovana za sudske dokumente s engleskog na francuski, nedavno je dobila zahtjev klijentkinje koja je dokumente već prevela pomoću AI alata i željela da provjeri njihov kvalitet.
„Odmah na početku uočila sam dvije velike greške“, kaže Baltié.
Francuski pravni termin „Le demandeur“, koji označava tužioca, odnosno stranku koja pokreće postupak, sistem je preveo kao „the requester“, odnosno podnosilac zahtjeva. Takav prevod nije odgovarao pravnom kontekstu.
Drugi primjer bio je izraz „Madame X, épouse Y“, koji označava gospođu X, suprugu osobe Y. Vještačka inteligencija prevela ga je kao „Ms X marries Y“, odnosno da se gospođa X udaje za Y.
Umjesto da prepozna izraz kojim se označava bračni odnos, sistem ga je protumačio kao radnju koja se odvija u sadašnjosti, potpuno mijenjajući značenje.
U pravnim dokumentima takve greške mogu imati ozbiljne posljedice. U Sjedinjenim Američkim Državama, na primjer, greške u mašinski prevedenim zahtjevima za azil dovele su do odgađanja puštanja pritvorenih osoba na slobodu.
Slični problemi postoje i u medicini, gdje pogrešno prevedena riječ, simbol ili jedinica mjere mogu direktno ugroziti zdravlje pacijenta.
„Jedinice za doziranje i rezultati krvnih analiza često sadrže grčka slova“, objašnjava Carol Bereuter, stručnjakinja za medicinsko prevođenje.
Ona navodi primjer automatskog prevoda u kojem je grčko slovo μ, koje označava prefiks mikro, pogrešno protumačeno kao mili. Razlika je ogromna: mikro označava milioniti dio, a mili hiljaditi dio osnovne jedinice.
„To je ozbiljna greška. Ako nekome date miligram umjesto mikrograma, dajete mu hiljadu puta veću dozu“, upozorava Bereuter.
Dodatni problem je to što su greške vještačke inteligencije danas teže uočljive nego ranije. Dok su stariji alati često proizvodili rečenice koje su zvučale neprirodno i sadržavale očigledne gramatičke greške, savremeni sistemi uglavnom stvaraju tečan i uvjerljiv tekst.
Upravo zbog toga korisnik može povjerovati da je prevod tačan, iako je njegovo značenje pogrešno.
Problem nije samo u riječima, već i u kontekstu
„Ako je riječ o nečemu što potpisujete, rizikujete svoj ugled. A ako će se na osnovu prevoda donositi odluke o medicinskom zahvatu, ugovoru ili velikoj kupovini, rizik je još veći“, upozorava François Yvon.
Čak i jednostavne rečenice mogu predstavljati problem kada riječ ima više značenja.
Yvon kao primjer navodi englesku riječ „Polish“, koja, zavisno od konteksta i načina pisanja, može označavati poljski jezik ili sredstvo za poliranje. Ako sistem ne prepozna da se izraz „translate into Polish“ odnosi na prevođenje na poljski jezik, može pogrešno protumačiti značenje.
Kontekst je presudan i u drugim situacijama. Ako sistem ne prepozna da se tekst odnosi na fudbalsku utakmicu, izraz „taking a corner“ mogao bi prevesti pogrešno, ne prepoznajući da je riječ o izvođenju kornera.
Takvi primjeri pokazuju da poznavanje pojedinačnih riječi nije dovoljno. Za kvalitetan prevod potrebno je razumjeti širi kontekst, namjeru autora i specifičnosti oblasti o kojoj se govori.
Istraživanje pokazalo da AI prevodioci i dalje prave značajne greške
Prošle godine OKA je, uz finansijsku podršku Wikimedia fondacije, sprovela istraživanje kvaliteta prevoda koje generiše vještačka inteligencija. Analizirano je 119 članaka na deset jezičkih parova, uz više od 1.000 sati rada prevodilaca.
„Čak 27 odsto teksta koji je generisao AI ipak je ispravljeno prije objavljivanja. Tri četvrtine tih ispravki odnosile su se na greške koje je uveo AI, a pet do šest odsto grešaka promijenilo je značenje izvornog teksta“, kaže Zimmerman.
Ovi rezultati ukazuju na to da tečan prevod ne mora nužno biti i tačan, naročito kada se radi o tekstovima koji sadrže specifične pojmove, složene rečenice ili informacije čije bi pogrešno prenošenje moglo imati dugoročne posljedice.
Yvon smatra da je teško očekivati da će postojeći sistemi ikada postati potpuno pouzdani.
Razlog je, između ostalog, u načinu na koji funkcionišu: prilikom generisanja teksta biraju riječi i konstrukcije na osnovu naučenih obrazaca i vjerovatnoće. Međutim, ono što je statistički najvjerovatnije nije nužno i tačno.
To je posebno važno u jeziku, koji je pun dvosmislenosti, izuzetaka, kulturnih razlika i izraza čije značenje zavisi od situacije.
Ipak, očekuje se da će nove generacije tehnologije donijeti dodatna poboljšanja. Yvon predviđa razvoj sistema koji će moći bolje da procjenjuju kvalitet sopstvenog rada, prepoznaju nedostatke i ispravljaju greške. Takvi sistemi mogli bi istovremeno koristiti više različitih AI alata: jedan za prevođenje, drugi za kritičku procjenu prevoda, a treći za izradu nove verzije.
Ipak, ključni napredak možda neće biti u tome da vještačka inteligencija prevodi još tečnije, već da nauči da prepozna kada nije sigurna.
„Pravi iskorak neće se dogoditi dok ovi sistemi ne budu sposobni ne samo da prevode, nego i da nam kažu kada nisu sigurni u prevod“, zaključuje Yvon.