**Tłumaczenie tekstu z języka angielskiego na polski:**
W lutym 2022 roku, podczas pracy nad tłumaczeniem powieści amerykańskiej pisarki Dany Spiotty **Wayward** na język francuski, tłumacz literacki Yoann Gentric postanowił zrobić sobie przerwę. Chciał sprawdzić, czy sztuczna inteligencja może zastąpić jego pracę.
Gentric miał trudności z krótkim, bezsłownym zdaniem opisującym uczucia głównej bohaterki, gdy otwierała okno: „Bright, sharp night air, bracing.” Wpisał je do DeepL, narzędzia do tłumaczenia maszynowego opartego na sieciach neuronowych, które często pokonuje Google Translate w testach dokładności.
Tłumaczenie, które otrzymał, było uspokajające dla bezpieczeństwa jego pracy: **L’air de la nuit, vif et vif, était vivifiant** (Powietrze nocy, żywe i żywe, było ożywcze). AI uchwyciło znaczenie, ale wydawało się nieświadome, że powtórzenie sprawia, iż zdanie brzmi śmiesznie. Było o wiele gorsze niż jego własne tłumaczenie, które pojawiło się w książce rok później: **L’air pur et piquant de la nuit, vivifiant**.
Kiedy Gentric powtórzył eksperyment tej wiosny, wynik sprawił, że poczuł się mniej komfortowo. Tym razem DeepL zaproponowało: **L’air nocturne était vif, pur et vivifiant**. Tłumacz online wciąż tracił styl zdania, dodając czasownik, ale nauczył się używać trzech różnych słów, które miały nawet muzyczną jakość. „Nie wiem, czy to tylko szczęście, czy dobrze dostrojony algorytm, ale **nocturne** i **pur** nie jest złe” – powiedział Gentric.
Chatboty oparte na dużych modelach językowych (LLM) – sieciach neuronowych trenowanych na ogromnych ilościach tekstu, aby wytwarzać naturalnie brzmiący język – szybko stają się częścią każdego aspektu naszej pracy i czasu wolnego. Jednak niewiele dziedzin zawodowych jest zakłócanych tak szybko, jak branża tłumaczeniowa w Europie, która ma ponad 200 języków i prężny sektor technologiczny.
Według niedawnego wspólnego badania francuskich stowarzyszeń autorów ADAGP i Société des Gens de Lettres, 79% tłumaczy uważa, że rozwój AI „stanowi zagrożenie zastąpienia całości lub części ich pracy”. W Wielkiej Brytanii badanie z 2025 roku wykazało, że 84% tłumaczy spodziewa się mniejszego popytu na tłumaczenia ludzkie, co doprowadzi do niższych stawek.
Te obawy dotyczą przyszłości, ale dla wielu tłumaczy ich praca już się zmieniła. Laura Radosh, tłumaczka z niemieckiego na angielski mieszkająca w Berlinie, otrzymywała kiedyś około czterech ofert pracy miesięcznie od klientów takich jak uniwersytety, profesorowie i muzea. W zeszłym roku liczba ta spadła do jednej miesięcznie.
Wiele z tych zadań polegało na „post-edycji”, co oznaczało poprawianie tekstów, które zostały już przetworzone przez silnik tłumaczenia maszynowego. „Post-edycja zajmowała mi tyle samo czasu, co tłumaczenie od zera” – powiedziała Radosh.
Post-edycja jest znacznie mniej satysfakcjonująca kreatywnie niż tłumaczenie od zera, a także gorzej płatna. Zwykle jest płatna za godzinę, a nie za stronę czy książkę, i według francuskiego stowarzyszenia tłumaczy jest płatna „po stawkach nie do przyjęcia, biorąc pod uwagę zaangażowaną pracę”. W Niemczech wydawcy oferują typowe stawki od dwóch do ośmiu euro za stronę – co stanowi jedną czwartą średniej stawki za tłumaczenie strony od zera.
Ale stawki za zwykłe tłumaczenia techniczne również spadły. „Zaproponowano mi pracę za 60 centów za linię” – powiedziała Radosh. „Wcześniej 80 centów było najniższą stawką, jaką kiedykolwiek widziałam”.
Nawet zanim pojawiły się LLM, tłumaczenie było niestabilnym zawodem. Niedawne badanie niemieckiego stowarzyszenia tłumaczy VdÜ wykazało, że średni dochód tłumaczy literackich – tradycyjnie jednych z najniżej opłacanych w tej dziedzinie – wynosił zaledwie 20 363 euro rocznie przed opodatkowaniem. Jednak najnowsze zmiany w branży oznaczają, że dla wielu tłumaczy liczby już się nie sumują. Radosh niedawno podjęła pracę na pół etatu jako księgowa dla organizacji pozarządowej.
Europejski przemysł tłumaczeń AI został ostrzeżony, że partnerstwo z amerykańskimi firmami może zaszkodzić jego reputacji.
Czytaj więcej
Marco Trombetti, współzałożyciel i dyrektor generalny firmy zajmującej się tłumaczeniem maszynowym Translated, powiedział: „Bez pomocy ludzki mózg może wyprodukować około 3000 słów tłumaczenia dziennie. Początkujący radzą sobie z około 1500, a najlepszy tłumacz na świecie może osiągnąć 6000. Różnica nie jest aż tak duża”.
Argumentował, że koszt tłumaczenia ludzkiego był dotychczas determinowany przez liczbę neuronów w naszym mózgu. „To około 100 miliardów” – powiedział Trombetti. „Ale jeśli to zmienimy, zmienimy podstawową ekonomię tłumaczenia”.
Jednak szybkie tempo zmian technologicznych uwypukla również to, co ludzcy tłumacze wciąż robią najlepiej. Po pierwsze, wiele tłumaczy maszynowych wciąż ma problemy z kontekstem. Niemiecko-brytyjskie wydawnictwo akademickie Springer Nature oferuje swoim autorom możliwość automatycznego tłumaczenia ich książek na inne języki za darmo. Ale pomimo obietnic późniejszych „ludzkich kontroli”, proces ten czasami prowadził do zabawnych błędów.
W 2024 roku Springer Nature użył tłumaczenia maszynowego, aby przetłumaczyć angielską książkę grupy indyjskich naukowców zatytułowaną „Capital” in the East: Reflections on Marx na język niemiecki. W nagłówkach rozdziałów tłumacz maszynowy DeepL przetłumaczył „capital” nie jako Kapital (oznaczające kapitał w sensie ekonomicznym), ale jako Hauptstadt, co oznacza „stolica”.
Rzecznik Springer Nature powiedział w oświadczeniu: „Nasze wspomagane AI tłumaczenie jest prowadzone przez ludzi i recenzowane przez profesjonalnych redaktorów. Błędy takie jak ten są rzadkie i godne ubolewania, a ten przypadek był częścią ograniczonego pilotażu, który od tego czasu został zakończony”.
Jörn Cambreleng, dyrektor Atlas, francuskiej organizacji promującej tłumaczenie literackie, powiedział: „Tłumaczenie maszynowe nie jest kreatywne. Systemy te są zbudowane do produkowania generycznych zdań – zdań, które zostały już wypowiedziane lub brzmią, jakby były. Dobrzy ludzcy tłumacze, z drugiej strony, starają się ubrać w słowa coś, co nigdy wcześniej nie zostało powiedziane”.
Zobacz obraz w pełnym rozmiarze
Katy Derbyshire: „Rozumiem, co ktoś może krzyknąć, gdy uderzy palcem u nogi w ramę łóżka – algorytm tego nie rozumie”. Fotografia: Nane Diehl
Jedną z ironii tego przewrotu jest to, że tłumaczenie literackie wydaje się teraz bezpieczniejszym wyborem kariery niż tłumaczenie techniczne.
Należące do HarperCollins wydawnictwo Harlequin France potwierdziło, że współpracuje z francuską agencją komunikacyjną Fluent Planet w celu produkcji tłumaczeń generowanych przez oprogramowanie AI, a następnie edytowanych przez ludzi. Na razie jednak te próby są ograniczone do mniej literackiego końca rynku: tytuły Harlequin obejmują *A Mistress’s Confession* i *The Embrace of a Prince*.
W Niemczech, gdzie całkowita liczba nowo opublikowanych książek powoli spada z roku na rok, literatura tłumaczona utrzymuje się niezwykle dobrze. W 2024 roku opublikowano 8765 przetłumaczonych książek, co stanowi historycznie wysoki poziom 15% wszystkich nowych książek. Coraz częściej autorzy wymagają również umownie, aby ich wydawcy nie używali AI w procesie tłumaczenia – powiedziała Marieke Heimburger, tłumaczka z duńskiego na niemiecki, która przewodniczy VdÜ.
„AI naprawdę nie radzi sobie z dialogiem” – powiedziała Katy Derbyshire, tłumaczka mieszkająca w Berlinie, która przełożyła na angielski powieści Clemensa Meyera, Christy Wolf i innych. „Kiedy tłumaczysz od zera, uczysz się rozumieć postacie i ich motywacje, i stale dostosowujesz je w swojej głowie – do konkretnych sytuacji i gatunku. Dialog wymyślony przez AI w ogóle nie pasował do opisu postaci”.
Bycie człowiekiem pomaga w procesie tłumaczenia, dodała. „Moje ciało doświadczyło całego bólu i radości, które literatura stara się przekazać. Rozumiem, co ktoś może krzyknąć, gdy uderzy palcem u nogi w ramę łóżka – algorytm tego nie rozumie”.
Fernando Prieto Ramos z Uniwersytetu... Kierownik wydziału tłumaczenia i interpretacji Uniwersytetu Genewskiego powiedział, że jego centrum odnotowało spadek liczby podań na kursy tłumaczeniowe trzy lata temu, kiedy rozwój generatywnej AI wzbudził entuzjazm wokół tłumaczenia maszynowego. „Ale trend stopniowo się odwraca, dzięki bardziej zróżnicowanej ofercie szkoleń” – powiedział.
Nawet ci, którzy opracowują oprogramowanie do tłumaczenia maszynowego, przyznają, że są zadania, z którymi wciąż nie może sobie poradzić. „Jeśli po włosku powiem ‘Solo tre parole: non sei solo’, dosłowne tłumaczenie na angielski brzmiałoby ‘Just three words: you are not alone’” – powiedział Trombetti, który założył Translated w 1999 roku. „Ale to daje cztery słowa, a nie trzy. To jest coś, z czym tłumaczenie maszynowe wciąż ma problemy”.
Heimburger powiedziała: „Nie boję się AI, ponieważ wiem, że nie może zrobić tego, co ja potrafię. Boję się ludzi, którzy myślą, że AI może wykonywać moją pracę”.
**Często zadawane pytania**
Oto lista często zadawanych pytań dotyczących artykułu „Bycie człowiekiem pomaga pomimo rozwoju AI: czy wciąż jest nadzieja dla europejskich tłumaczy?”
**Pytania dla początkujących**
1. **Jaki jest główny punkt artykułu?**
Artykuł argumentuje, że chociaż AI zmienia branżę tłumaczeniową, ludzcy tłumacze wciąż mają przyszłość, zwłaszcza w przypadku złożonej, kreatywnej lub wrażliwej pracy. Kluczową zaletą jest bycie człowiekiem.
2. **Czy AI zastąpi wszystkich ludzkich tłumaczy?**
Prawdopodobnie nie. AI jest świetne do prostych, powtarzalnych tłumaczeń. Ale w przypadku zniuansowanych tekstów, takich jak literatura, dokumenty prawne czy marketing, ludzie są wciąż potrzebni ze względu na dokładność, ton i zrozumienie kulturowe.
3. **Co oznacza „bycie człowiekiem pomaga” w tym kontekście?**
Oznacza to, że ludzie potrafią zrozumieć kontekst, emocje, humor i odniesienia kulturowe w sposób, w jaki AI obecnie nie potrafi. Na przykład człowiek wie, kiedy żart jest odpowiedni lub kiedy fraza ma ukryte znaczenie.
4. **Czy wciąż warto studiować, aby zostać tłumaczem?**
Tak, ale z pewnym zastrzeżeniem. Będziesz musiał specjalizować się w obszarach, w których ludzki osąd jest kluczowy, i nauczyć się używać AI jako narzędzia, a nie postrzegać go jako zagrożenie.
5. **Jaki rodzaj pracy tłumaczeniowej jest najbardziej bezpieczny przed AI?**
Tłumaczenie kreatywne, tłumaczenie prawnicze lub medyczne oraz każda praca wymagająca głębokiej wiedzy kulturowej lub niuansów emocjonalnych.
**Pytania dla średniozaawansowanych**
6. **Jak AI jest obecnie używane przez tłumaczy?**
Większość tłumaczy używa narzędzi AI, aby uzyskać zgrubną pierwszą wersję roboczą. Następnie edytują i dopracowują tekst, dodając kontekst, poprawiając błędy i dostosowując ton. Nazywa się to post-edycją.
7. **Jakie są największe słabości tłumaczenia AI?**
AI ma problemy z idiomami, sarkazmem, grą słów i tekstami o wielu znaczeniach. Zawodzi również w wysoce regulowanych dziedzinach, gdzie precyzja jest najważniejsza.
8. **Czy AI radzi sobie z regionalnymi dialektami lub językami mniejszości?**
Słabo. AI jest trenowane na dużych zbiorach danych, więc działa najlepiej w przypadku głównych języków. W przypadku mniejszych języków lub dialektów ludzcy tłumacze są wciąż niezbędni.
9. **Co oznacza post-edycja i czy to dobra praca?**
Post-edycja oznacza wzięcie tłumaczenia maszynowego i poprawienie go.
