(P) Inteligența Artificială - amenințare sau oportunitate?

Cum schimbă tehnologia profesia de traducător profesionist?

A fost o vreme când traducerile cunoșteau doar prezența traducătorilor umani, care alocau ore întregi pentru a se asigura că mesajul era transmis fidel. Astăzi, odată cu evoluția tehnologiei, traducătorii și furnizorii de servicii lingvistice, precum AB Traduceri, integrează Large Language Models, CAT tools și Machine Translation pentru o mai bună adaptare la nevoile clienților.

Large Language Models (LLMs) sunt sisteme de inteligență artificială (AI) specializate în procesarea limbajului natural, capabile să înțeleagă, să genereze și să răspundă într-un mod asemănător oamenilor. Ele sunt construite cu ajutorul unor rețele neuronale complexe și sunt antrenate pe baza cantităților masive de date textuale provenite din surse publice. Acest lucru le permite să recunoască modele lingvistice, să interpreteze nuanțe și să genereze răspunsuri contextuale.

Industria LLM are un impact semnificativ asupra societății prin automatizarea sarcinilor complexe, suportul oferit pentru interacțiunile cu clienții și prin valoarea economică în multiple domenii.

Evoluția tehnologiei în Large Language Models

Una dintre primele încercări serioase a venit de la IBM și Universitatea Georgetown, care, în 1954, au realizat un experiment de succes prin care au tradus câteva fraze din rusă în engleză, folosind un computer. Nu era perfect, dar faptul că o mașinărie putea „înțelege" limbile, era revoluționar.

Traducerea automată (MT) s-a dovedit a fi mult mai complexă decât se credea. Primele sisteme aveau o traducere bazată pe reguli, unde calculatoarele urmau reguli gramaticale stricte și urmăreau dicționarele pentru a traduce textele. Deși acest lucru funcționa într-o anumită măsură, rezultatele erau adesea rigide și lipsite de coerență.

În anii '90 și începutul anilor 2000, a apărut un nou mod de traducere: Statistical Machine Translation (SMT). Acest sistem nu mai folosea reguli stricte, ci se baza pe date. Google Translate, lansat în 2006, folosea SMT. Deși nu era perfect și unele greșeli de traducere au devenit virale, modelul a adus traduceri mai naturale și a extins numărul de limbi traduse. Procesul avea limitele sale. Limbajele complexe, expresiile specifice și contextul erau în continuare lacunare. Traducerea expresiei „he’s on fire" putea fi luată ad literam și tradusă drept „el este pe foc”, în loc de „el a luat foc”.

În anii 2010 a luat amploare traducerea automată neurală (NMT), inspirată de modul în care funcționează creierul uman. NMT nu se mai bazează doar pe cuvinte individuale, ci analizează propoziții întregi și chiar paragrafe. Atunci când Google Translate a trecut la NMT în 2016, utilizatorii au observat o îmbunătățire majoră. Dintr-o dată, traducerile fragmentate au fost înlocuite cu texte mai fluente.

Astăzi, traducerea automată este peste tot. De la traducerea e-mail-urilor până la subtitrările video live, bariera lingvistică este mai ușor de depășit decât a fost vreodată. Deși a ajuns departe, traducerea automată nu este fluentă. Nuanțele culturale, glumele și expresiile locale se pierd în traducere, ceea ce arată că traducătorii sunt de neînlocuit, în special pentru documentele tehnice, juridice, medicale sau creative.

„AI continuă să evolueze permanent către un moment de singularity însă, pentru a folosi tehnologia, este necesar să înțelegi cum o poți folosi”, transmite Alina Bîrsan, fondatoarea companiei de servicii lingvistice, AB Traduceri. Toate aceste instrumente alimentate de sisteme complexe și de inteligența artificială au fost dezvoltate pentru a ajuta traducătorii, nicidecum pentru a-i înlocui.

Cum traduce Google Translate?

Google Translate folosește tehnologia Neural Machine Translation (NMT), care se bazează pe modele neuronale foarte bine antrenate pentru traduceri automate. Acest sistem permite traducerea mai precisă și mai naturală decât metodele tradiționale de traducere automată, cum ar fi traducerea bazată pe reguli sau pe fraze.

Rețeaua neuronală Transformer este foarte eficientă pentru învățarea contextului lingvistic. Ea permite modelului să analizeze întregul context al unei propoziții, luând în considerare relațiile dintre cuvinte, chiar și atunci când sunt despărțite în text. Abordarea realizează traduceri care respectă mai mult sensul original.

Înainte de introducerea Transformer, Google Translate folosea Rețele Neuronale Recurente (RNN) și Long Short-Term Memory (LSTM), care aveau limitări în gestionarea propozițiilor lungi sau complexe. Transformer, pe de altă parte, a înlăturat aceste limitări.

Google Translate poate adapta traducerile în funcție de contextul oferit de utilizatori și folosește feedback-ul lor pentru a îmbunătăți calitatea traducerilor. Modelul este antrenat în continuu cu date noi pentru a învăța termeni actuali. Recent, pentru rafinarea traducerilor, au fost integrate Large Language Models pentru a ajuta la înțelegerea subtilităților lingvistice.

Deși Google Translate a integrat foarte multe tehnologii, acestea nu au fost suficiente pentru a atinge performanța actuală, fără intervenție umană. Colaborarea cu mai multe companii și organizații din domeniul lingvistic a fost esențială pentru îmbunătățirea calității traducerilor și pentru corectarea erorilor din sistem. Unele dintre acestea sunt chiar printre cele mai mari companii din lume: Lionbridge, TransPerfect, LanguageLine Solutions, RWS și Centrul European pentru Limbi Moderne (ECML).

La nivel național, pentru limba română, ChatGPT nu a avut încredere deplină în rețelele neuronale și a colaborat cu AB Traduceri pentru a rectifica o parte dintre greșelile generate de traducerea automată.

Inteligența Artificială va înlocui traducătorii în viitor?

Posibilitățile sunt infinite. Pe măsură ce AI devine tot mai inteligent și conștient de context, experții din industria lingvistică se așteaptă ca instrumentele de traducere să devină mult mai precise și mai sensibile la cultura locală.

Instrumentele de traducere automată, alimentate de algoritmi și inteligență artificială, nu au capacitatea unui traducător uman de a înțelege nuanțele limbii țintă. De cele mai multe ori întâmpină dificultăți în a înțelege contextul, expresiile, referințele culturale și terminologia specifică industriei. Drept urmare, traducerile pot fi pline de erori și duc la neînțelegeri și greșeli costisitoare.

O campanie de marketing poate fi tradusă folosind un instrument automat. Subtilitățile mesajului original, tonul și relevanța culturală se pot pierde ușor în traducere, iar mesajul rezultat nu va rezona cu publicul țintă fapt ce se va reflecta în vânzările directe. Impactul eforturilor de marketing este diminuat și reputația brandului este afectată, conform AB Traduceri.

O companie din Franța a folosit Machine Translation pentru a traduce website-ul în mai multe limbi. În versiunea tradusă în limba franceză, butonul „Contact Us" trebuia tradus ca „Nous Contacter". Din cauza unei erori de traducere, acesta a devenit „Nous Nous Contacter", ceea ce înseamnă „Ne contactăm noi" în loc de „Contactați-ne".

Large Language Models ridică probleme etice legate de utilizarea datelor, inclusiv potențiale prejudecăți, bias-uri, riscuri de generare a conținutului ofensator sau inadecvat, dar, mai ales, probleme de confidențialitate. Industria se confruntă, în egală măsură, cu provocări legate de transparență și responsabilitate în utilizarea acestor modele.

Chiar dacă tehnologia a evoluat, traducerea reprezintă mai mult decât simpla comunicare a cuvintelor. Este despre idei, oameni, cultură și înțelegere. Traducerile automate se pricep tot mai bine la partea mecanică, dar mai au un drum lung până la captarea comunicarii umane, care este umană.

Cea mai bună colaborare: tehnologia și traducătorii

Traducerea automată a evoluat extraordinar, de la sisteme bazate pe reguli, la inteligența artificială care înțelege contextul și nuanțele. Chiar dacă ele devin un instrument valoros pentru a înlătura barierele lingvistice, nu ajută oamenii să comunice precum nativii, oriunde în lume. Aceasta este datoria traducătorilor experimentați.

Industria serviciilor lingvistice va continua să existe doar dacă expertiza umană și tehnologia avansată colaborează. Deși instrumentele de traducere automată gestionează volume mari de text și oferă eficiență de timp și de costuri la nivel global, înțelegerea nuanțată și sensibilitatea culturală a traducătorilor rămân factori de neînlocuit, anunță Alina Bîrsan.

Limbajul este un atribut eminamente uman, iar comunicarea implică cu atât mai multe nuanțe decât simple cuvinte. Oricât de mult va reuși tehnologia să deblocheze din barierele de comunicare, factorul de încredere va juca un rol deosebit de important, iar expertiza profesioniștilor umani va deveni cu atât mai prețioasă.