Mašine prevode bilion riječi mjesečno, ali u sudnici i bolnici čovjek je još nezamjenjiv

Prevođenje je jedna od oblasti u kojoj je vještačka inteligencija najbrže ušla u svakodnevnu upotrebu. Google je u aprilu saopštio da korisnici putem servisa Google Translate mjesečno prevedu bilion riječi, a u tu brojku nisu uračunati DeepL, Microsoft, Claude, ChatGPT, Gemini ni prevodilački sistemi koje kompanije razvijaju za vlastite potrebe. Direktna prodaja mašinskog prevođenja, izvan opštih pretplata na AI alate, prošle je godine procijenjena na 1,4 milijarde dolara, odnosno oko milijardu funti.

Sve više prijevoda rade mašine, i to na temama čiji je ulog mnogo veći od razgovora o vremenu. Odgovor na pitanje može li se čovjek isključiti iz procesa, sudeći po iskustvima stručnjaka, zavisi od toga šta se prevodi.

Problem s idiomima

François Yvon, direktor istraživanja specijalizovan za automatsko prevođenje u francuskom Nacionalnom centru za naučna istraživanja (CNRS), kao primjer navodi francuski izraz koji doslovno znači „pada kiša od užadi“. Dobro istreniran sistem, kaže on, zna da užad ne padaju s neba i upotrijebit će engleski ekvivalent „it's raining cats and dogs“. Pitanje je, međutim, hoće li pronaći odgovarajući izraz kad prevodi na indonežanski.

Wikipedia kao test povjerenja

Jonathan Zimmermann, osnivač švicarske neprofitne organizacije OKA (Open Knowledge Association) koja prevodi članke na Wikipediji, smatra da je sirovi AI prijevod u mnogim slučajevima ispravan izbor. Za interne dokumente ili opise proizvoda, kaže, nije racionalno stostruko povećavati troškove da bi se uhvatilo posljednjih nekoliko procenata grešaka.

Enciklopedija je, po njegovim riječima, druga priča, jer Wikipedia počiva na povjerenju, a pogrešan podatak može godinama ostati objavljen i biti citiran od novinara i AI sistema. OKA je, prema Zimmermannu, najveći pojedinačni doprinositelj prevedenih članaka ovoj enciklopediji, s više od 10.000 objavljenih tekstova, uglavnom na španskom, portugalskom i engleskom.

Prevođenje tolikog broja članaka na tradicionalan način koštalo bi milione, objašnjava on. U njihovom procesu vještačka inteligencija pravi nacrt, a zatim prevodilac provjerava svaku rečenicu. Prije dvije-tri godine, uz alate poput DeepL-a, prevodioci su još uvijek iznova pisali dobar dio svakog nacrta; danas, kaže Zimmermann, tekst često uopšte ne treba popravljati. Zato je, dodaje, preskakanje čovjeka postalo ozbiljna opcija i stvarno iskušenje u cijeloj industriji. „Pitanje više nije da li je AI prijevod dobar, jer očigledno jeste, nego da li je dovoljno dobar da se ukloni čovjek“, kaže Zimmermann.

OKA je prošle godine, uz finansiranje Wikimedije, provela studiju koja je obuhvatila 119 članaka, 10 jezičkih parova i više od 1.000 sati prevodilačkog rada. Pokazalo se da je 27 odsto teksta koji je generisala vještačka inteligencija ipak ispravljeno prije objave.

Kad „tužilac“ postane „podnosilac zahtjeva“

Ariella Baltié, prevoditeljica i pravna stručnjakinja koja sudske dokumente prevodi s engleskog na francuski, nedavno je dobila upit od osobe koja je dokumente već prevela pomoću vještačke inteligencije i tražila samo provjeru. Sistem je francuski termin „le demandeur“ (tužilac) preveo kao „the requester“, što Baltié ocjenjuje kao potpuno neprikladno za pravne spise.

Još ozbiljnija greška pojavila se kod formulacije „Madame X, épouse Y“ (gospođa X, supruga Y-a), koju je alat preveo kao „gospođa X se udaje za Y-a“. Imenicu je, drugim riječima, zamijenio glagolom i potpuno izgubio smisao fraze. Posljedice takvih grešaka u pravnoj sferi mogu biti teške: u Sjedinjenim Državama greške u mašinski prevedenim zahtjevima za azil dovele su do odgoda u puštanju pritvorenika na slobodu.

Hiljadu puta veća doza

U medicini ulog je još veći. Carol Bereuter, specijalistica za medicinske prevode, upozorava da jedinice za doziranje i krvne nalaze često sadrže grčka slova. Naišla je na automatski prevedeni tekst u kojem je grčko slovo μ prevedeno kao „mili“ (hiljaditi dio) umjesto „mikro“ (milioniti dio).

Riječ je o ozbiljnoj grešci, ističe Bereuter, jer bi pacijent koji umjesto mikrograma dobije miligram primio hiljadu puta veću dozu. Ona upozorava i na dodatni problem: što AI prevodioci postaju bolji, to je greške u njihovom radu teže uočiti. Ranije bi, uz alate poput Google Translatea, pogrešna rečenica upadala u oči zbog gramatičke greške ili nezgrapnosti, a danas zvuči tečno, prirodno i potpuno legitimno.

Kontekst je presudan

Yvon upozorava da rizik raste s ulogom. Ako prijevod nosi nečiji potpis, na kocki je reputacija, a ako se na osnovu prijevoda donose odluke o medicinskom zahvatu, ugovoru koji se potpisuje ili velikoj kupovini, rizik je još veći.

Čak i rečenice koje su čovjeku sasvim jasne mogu zbuniti AI servis, kaže on. Kad riječ ima više značenja, čovjeku je iz konteksta obično jasno koje se primjenjuje, ali mašinski prevodilac koji naiđe na rečenicu „translate into Polish“ sasvim je sposoban zaključiti da je riječ o kremi za cipele. Slično tome, ako sistem nije shvatio da se govori o fudbalskoj utakmici, lako će pogrešno prevesti izraz „taking a corner“.