Traducerea cu inteligență artificială: cât timp vor mai fi necesari oamenii?

„Il pleut des cordes”, spun francezii când plouă foarte tare.

Traducerea directă este „Plouă cu frânghii”. Este genul de expresie idiomatică ce poate pune în încurcătură un sistem de traducere bazat pe inteligență artificială.

„Vă puteți imagina dilema în care ajunge inteligența artificială”, spune François Yvon, director de cercetare specializat în traducerea automată la Centrul Național Francez pentru Cercetare Științifică (CNRS).

El spune că un sistem bine antrenat va ști că frânghiile nu cad, la propriu, din cer și va folosi expresia engleză echivalentă: „plouă cu pisici și câini”.

„Dar va găsi oare echivalentul atunci când traduce în indoneziană?”, întreabă Yvon.

O remarcă despre vreme implică riscuri mici. Totuși, tot mai multe traduceri sunt realizate de mașini, inclusiv pentru subiecte cu miză mai mare decât prognoza meteo.

În aprilie, Google a anunțat că utilizatorii traduc acum un trilion de cuvinte pe lună cu Google Translate.

Cifra nu îi include și pe ceilalți furnizori: DeepL, Microsoft, Claude, ChatGPT și Gemini, fără a mai pune la socoteală sistemele de traducere create special pentru companii.

Vânzările directe de servicii de traducere automată — adică cele din afara abonamentelor generale la instrumente de inteligență artificială — au fost estimate anul trecut la 1,4 miliarde de dolari (un miliard de lire sterline).

„Pentru multe utilizări, traducerea automată fără intervenție suplimentară este acum alegerea potrivită: să-ți mărești costurile de 100 de ori pentru a elimina ultimele câteva procente de erori nu este rațional dacă traduci documente interne sau descrieri de produse”, spune John Zimmerman, fondatorul OKA (Open Knowledge Association), o organizație elvețiană non-profit care traduce articole Wikipedia în alte limbi.

„Pentru o enciclopedie, situația este diferită. Wikipedia se bazează pe încredere. O informație greșită poate rămâne acolo ani întregi și poate fi citată de jurnaliști și de sisteme de inteligență artificială”, spune el.

OKA a publicat peste 10.000 de articole, majoritatea traduse în spaniolă, portugheză și engleză. Zimmerman afirmă că organizația este cel mai mare contributor de articole traduse la enciclopedia online colaborativă.

Un rezultat pe care, spune el, organizația nu l-ar fi putut obține fără inteligența artificială.

„Traducerea tradițională a 10.000 de articole ar fi costat milioane. În procesul nostru, inteligența artificială produce o versiune inițială, apoi un traducător uman verifică fiecare propoziție”, explică Zimmerman.

Însă contribuția oamenilor este solicitată tot mai rar.

„Rezultatele oferite de mașină sunt acum suficient de bune încât renunțarea completă la verificarea umană a devenit o opțiune serioasă și o tentație reală în întreaga industrie. În urmă cu doi sau trei ani, când foloseam instrumente precum DeepL, traducătorii noștri rescriau încă o bună parte din fiecare versiune inițială.

„Astăzi, de multe ori, textul nu mai are nevoie de nicio corectură. Așadar, întrebarea nu mai este dacă traducerea făcută de inteligența artificială este bună — în mod clar este —, ci dacă este suficient de bună pentru a elimina intervenția oamenilor”, spune Zimmerman.

Traducătorii susțin că încă nu este.

Ariella Baltié este traducătoare și specialistă în drept, cu experiență în traducerea din engleză în franceză a documentelor judiciare.

Recent, a fost contactată de o persoană care își tradusese deja documentele cu ajutorul inteligenței artificiale și i-a cerut să le verifice.

„Chiar de la început erau două erori majore”, a spus ea.

Inteligența artificială tradusese „Le demandeur” (reclamantul) prin „the requester” (persoana care face o solicitare). „Este o formulare total nepotrivită pentru documente juridice”, spune Baltié.

Când sistemul a întâlnit expresia „Madame X, épouse Y” („Doamna X, soția lui Y”), a tradus-o prin „Doamna X se căsătorește cu Y”.

Cu alte cuvinte, a confundat un substantiv cu un verb și a pierdut complet sensul expresiei.

Consecințele unei traduceri greșite pot fi grave în domeniul juridic. În Statele Unite, de exemplu, erorile din cererile de azil traduse automat au dus la întârzieri în eliberarea persoanelor reținute.

În domeniul medical, acuratețea poate fi o chestiune de viață și de moarte.

„Unitățile folosite pentru doze și analize de sânge includ adesea litere grecești”, spune Carol Bereuter, specialistă în traduceri medicale.

Într-un text tradus automat, ea a observat că litera grecească μ fusese interpretată ca „mili” — o miime — în loc de „micro” — o milionime.

„Este o eroare gravă. Dacă îi administrezi cuiva un miligram când ar trebui să primească un microgram, îi dai o doză de o mie de ori mai mare”, atrage atenția Bereuter.

Tot ea remarcă faptul că, pe măsură ce traducerile realizate de inteligența artificială s-au îmbunătățit, depistarea greșelilor a devenit mai dificilă.

„În trecut, cu instrumente precum Google Translate, greșeala îți sărea în ochi: apărea o eroare gramaticală sau fraza suna stângaci. Astăzi, textul pare perfect legitim. Este cursiv și sună firesc. Prin urmare, erorile sunt mult mai greu de observat.”

„Dacă este un document pe care îl semnați, reputația dumneavoastră poate fi pusă în joc. Iar dacă se iau decizii pe baza unei traduceri privind o procedură medicală, un contract pe care l-ați putea semna sau o achiziție importantă, riscul este și mai mare”, avertizează François Yvon.

El spune că și propozițiile care par foarte clare unui om pot deruta un serviciu de inteligență artificială.

„Când un cuvânt are mai multe sensuri, de obicei este foarte clar pentru un om care dintre ele se potrivește, pentru că înțelege contextul. Dar dacă un sistem de traducere automată întâlnește, de exemplu, expresia engleză «translate into polish», poate ajunge să creadă că textul este despre crema de pantofi”, spune Yvon.

Contextul este adesea esențial. Dacă un sistem de traducere nu înțelege că este vorba despre un meci de fotbal, poate traduce greșit expresia „taking a corner” — executarea unei lovituri de colț.

Anul trecut, OKA a realizat un studiu finanțat de Wikimedia. Acesta a analizat 119 articole, 10 perechi de limbi și peste 1.000 de ore de muncă a traducătorilor.

„27% din textul generat de inteligența artificială a fost totuși corectat înainte de publicare. Trei sferturi dintre aceste corecturi au vizat erori introduse de sistem, iar 5–6% dintre greșeli au schimbat sensul textului original”, spune Zimmerman.

Eliminarea acestor erori va fi, cel mai probabil, o provocare.

„În stadiul actual, cred că modul fundamental în care funcționează aceste sisteme face greu de imaginat cum ar putea deveni fiabile în proporție de 100%”, spune François Yvon.

Asta se întâmplă deoarece probabilitatea joacă un rol esențial atunci când inteligența artificială alege un cuvânt în locul altuia. Însă ceea ce este probabil corect nu este neapărat și corect, mai ales într-un domeniu atât de subtil și surprinzător precum limbajul.

Yvon crede că o nouă generație de tehnologii va aduce îmbunătățiri.

„Vom vedea sisteme de traducere tot mai capabile să-și evalueze rezultatele și să le corecteze folosind simultan diferite instrumente de inteligență artificială: unul pentru traducere, un al doilea pentru criticarea ei și un al treilea pentru producerea unei noi versiuni, de exemplu.”

Dar poate că adevăratul moment de cotitură va veni atunci când inteligența artificială va putea să-și exprime îndoiala.

„Adevărata descoperire nu va avea loc până când aceste sisteme nu vor putea doar să traducă, ci și să ne spună când nu sunt sigure”, spune Yvon.