Orodja se nenehno spreminjajo, spretnosti in znanja ostanejo
Pogovor z Nadjo Dobnik o umetni inteligenci v prevajanju
Martin Justin
Nadja Dobnik je doktorica prevajalstva in predavateljica na Oddelku za prevajalstvo Filozofske fakultete ter na Katedri za jezike Ekonomske fakultete Univerze v Ljubljani. Je avtorica več učbenikov, priročnikov in strokovnih člankov s področja didaktike tujih jezikov, deluje pa tudi kot književna prevajalka iz francoščine in italijanščine: prevedla je več del sodobnih klasikov, kot so Andreï Makine, Patrick Modiano, Christian Bobin, Romain Gary in Antonio Tabucchi. V sklopu cikla pogovorov umetna inteligenca v kulturi smo se z njo pogovarjali o umetni inteligenci v prevajanju.
Strojna orodja za prevajanje niso popolna novost. Vsem znani Google Translate je na primer nastal že leta 2006, predstavljam pa si, da so se podobne ideje pojavljale že prej. Kakšna je zgodovina uporabe računalniških orodij pri prevajanju in kdaj so ta postala neizogiben pripomoček pri tem delu?
Zamisli o strojnem prevajanju segajo sicer že daleč v preteklost, prve sisteme za strojno prevajanje pa so razvili v petdesetih in šestdesetih letih prejšnjega stoletja. Kot prelomnico navajajo leto 1954, ko so na univerzi v Georgetownu na IBM-ovem računalniku prvič javno prikazali prevod več kot petdesetih povedi iz ruščine v angleščino. Predvsem interesi na političnem in gospodarskem področju, v industriji in mednarodnem povezovanju so narekovali vlaganja v razvoj zmogljivejših, hitrejših, učinkovitejših orodij za prevajanje, podobno je tudi danes. Že v sedemdesetih letih je na primer Evropska komisija za potrebe Evropske gospodarske skupnosti začela vzpostavljati svoj lastni sistem za strojno prevajanje. V osemdesetih letih so se pojavili prvi komercialni prevajalni sistemi in računalniško podprto prevajanje. Vse velike korporacije, mednarodne ustanove in agencije so v tistem času začele vzpostavljati svoje interne sisteme za strojno prevajanje.
Prvi nekomercialni, javno dostopni strojni prevajalniki so se pojavili okrog leta 2000, z letom 2006 začne delovati Google Translate, v tisti fazi kot statistični strojni prevajalnik, sledijo mu Microsoftov Bing Translator in številni drugi.
Revolucionaren premik se je zgodil s prihodom nevronskih sistemov za prevajanje: leta 2016 začne kot nevronski prevajalnik delovati Google Translate, leta 2017 dobimo prevajalnik DeepL, istega leta tudi Generalni direktorat za prevajanje Evropske komisije vzpostavi izjemno zmogljiv nevronski strojni prevajalnik eTranslation. Zelo poenostavljeno, to za prevajanje pomeni, da prevajalnik ustvarja prevodne rešitve iz celotne mreže povezav v vseh besedilih, ki jih ima na voljo, in teh je nepredstavljivo veliko.
Predvsem na področju strokovnega in tehničnega prevajanja so računalniška orodja že več kot dve desetletji nepogrešljiv pripomoček pri prevajanju, prav tako pri tolmačenju, prevajanju za medije, podnaslavljanju, sinhronizaciji. Gre za zelo različna orodja, od ozko specializirane programske opreme do prosto dostopnih spletnih slovarjev, urejevalnikov besedil, baz podatkov, enciklopedij, črkovalnikov, pomnilnikov prevodov, ki jih prevajalci uporabljajo glede na specifičnost posameznega področja.
Kako je na naravo prevajalskega dela vplival siloviti razvoj tehnologij umetne inteligence v zadnjih nekaj letih? Se je kaj bistveno spremenilo ob pojavitvi storitev, kot je ChatGPT, ki temeljijo na velikih jezikovnih modelih?
Razvoj umetne inteligence pravzaprav že desetletja vpliva na prevajalske poklice, zlasti na področju strokovnega in tehničnega prevajanja. Korporacije, mednarodne inštitucije in velike prevajalske agencije svoje lastne sisteme za strojno prevajanje stalno nadgrajujejo skladno z razvojem informacijske tehnologije, računalniških programov, rastjo poslovnih sistemov. Temu so sledili in se prilagajali tudi prevajalski poklici in seveda prevajalci. Med večjimi spremembami v povezavi s strojnim prevajanjem, ki sicer segata že v leto 2017, sta na primer poklicni kategoriji »popravljanje prevodov« (post-editing) in revizija (revision). Odkar je Generalni direktorat za prevajanje Evropske komisije vzpostavil nevronski prevajalnik eTranslation, se je delo prevajalcev v institucijah EU skoraj v celoti prestavilo v te dve dejavnosti.
Prihod ChatGPT-ja je v širši javnosti povzročil pravi kulturni šok, predvsem zato, ker je razgrnil nepredstavljivo širok spekter možnosti in vsebin, med drugim tudi izjemno natančne in jezikovno pravilne prevode. Za vse, ki se pred tem niso srečali s nevronskimi strojnimi prevajalniki, je bilo to čudežno odkritje, ki je vsekakor vplivalo tudi na predstavo o naravi prevajalskega dela in prevajalskih poklicev. Rekla bi, da se narava prevajalskega dela s prihodom ChatGPT-ja ni spremenila, se je pa v marsičem spremenil pogled ljudi. Sprememba, ki jo na primer občutijo prevajalske agencije, so naročniki, ki prinesejo slab prevod svojega slabega besedila in naročijo »popravilo«, seveda po tarifi za post-editing, ki je bistveno nižja.
Kako pa pri tej široki dostopnosti najrazličnejših strojnih orodij izgleda pedagoški proces? Pri študentih spodbujate uporabo takšnih orodij ali je ta morda prepovedana?
Študij prevajalstva pripravlja študente za vse vrste prevajalskih poklicev in ti so danes razen redkih izjem vsi neločljivo povezani s strojnim prevajanjem. Zato sta spoznavanje in uporaba prevajalskih orodij samoumeven del pedagoškega procesa. Mladi so digitalni domorodci, digitalne tehnologije so njihovo naravno okolje, potopljeni so vanj, zato je toliko bolj pomembno, da razumejo, da so prevajalska orodja predvsem in samo orodja, ki imajo svojo funkcijo in svoj namen, tako kot vsako orodje. To pa pomeni, da morajo najprej razviti lastne sposobnosti in spretnosti za prevajanje, se pravi, da morajo najprej dobro razumeti in dojeti pomen besedila in nato znati sami izraziti, ubesediti, kar so prebrali ali slišali. Ko to izkusijo in zmorejo, lahko samozavestno izbirajo orodja in pripomočke, s katerimi bodo delali hitreje in učinkoviteje. Orodja se nenehno spreminjajo, spretnosti in znanja, predvsem pa samozavest, ostanejo.
Kako pa so se s postopnim razvojem tehnologij spreminjale kompetence, ki jih potrebuje dober prevajalec, prevajalka?
Ključne kompetence ostajajo enake, čeprav se je tudi pojmovanje prevajalskih kompetenc v zadnjih desetletjih precej spreminjalo. Ključnega pomena za dobro prevajalsko delo je na eni strani odlično razumevanje v jeziku, iz katerega prevajaš, na drugi strani sposobnost izražanja in tvorjenja besedil v jeziku, v katerega prevajaš, prav tako pa tudi sposobnost, spretnost preoblikovanja sporočila iz enega jezika v drugega, rečemo ji tudi transferna kompetenca.
V teh treh kompetencah je tudi odgovor na vprašanje razmerja med prevajalcem in strojnim prevajalnikom – za popravljanje prevodov in ugotavljanje napak v strojnih prevodih je potreben prevajalec, ki odlično razume in zna presoditi, kaj je narobe in zakaj.
Te tri kompetence so seveda prepletene s številnimi drugimi, od široke razgledanosti prek sposobnosti presojanja med različnimi možnostmi, informacijami in viri do hitrega iskanja in preverjanja informacij. Pri strokovnih in tehničnih prevajalcih je kompetenca dela z računalniškimi orodji pravzaprav samoumevna, za literarne prevajalce je izredno pomembno poznavanje virov, ki pomagajo razumeti kontekst in ozadje besedila, simboliko in metaforiko, odvisno pač od besedila.
Mislite, da so prevajalskemu poklicu šteti dnevi?
Ne, nikakor ne, se bo pa še naprej in nenehno spreminjal. Glede na široko paleto dejavnosti, v katere je vpeto prevajanje, bodo nekateri prevajalski poklici tudi izginili, nekateri se bodo spremenili, pojavili se bodo novi. Inovacije so vedno potegnile za sabo spremembe, zgodovina človeštva je zaznamovana s pretresi, ki so jih povzročile tehnološke inovacije. Vendar je bilo prevajanje v najširšem smislu vedno povezano s situacijami, v katerih so ljudje komunicirali, se dogovarjali, potrebovali informacije, in te okoliščine bodo vedno obstajale, ne glede na tehnologijo.
Se pa pogoji za delo v klasičnih prevajalskih poklicih, zlasti za majhne prevajalske pisarne in samostojne prevajalce, vztrajno slabšajo, tarife se nižajo, roki krajšajo.
Podobno je na področju literarnega prevajanja, kjer so tarife za nesubvencionirane prevode pogosto nespodobno nizke in roki prekratki, kar vodi v izgorelost in ciklično nezadovoljstvo. Hud problem vidim tudi v tem, da veliko dobrih literarnih prevajalcev izgoreva ob prevajanju nepotrebne tretjerazredne literature, medtem ko veliko del svetovne klasike ostaja neprevedenih.
Onkraj takšnih eksistencialnih skrbi pa verjetno uporaba strojnih orodij, sploh velikih jezikovnih modelov, odpira cel kup drugih vprašanj. S kakšnimi problemi in vprašanji, povezanimi z uporabo tehnologije pri prevajanju, se vi srečujete pri svojem vsakdanjem prevajalskem in pedagoškem delu? Se na drugi strani s temi tehnologijami pojavljajo tudi nove priložnosti?
Orodja umetne inteligence in veliki jezikovni modeli so se izkazali z izjemnimi, navdušujočimi, nepredstavljivimi zmogljivostmi. In v tej nepredstavljivosti in nezmožnosti predvidevanja posledic se skrivajo številne pasti. Zato poziv inštituta Future of Life po vsaj šestmesečnem moratoriju na nadaljevanje razvoja jezikovnih modelov mučno spominja na streznitev, ki jo je svet doživel po jedrskem bombardiranju Hirošime in Nagasakija. Med perečimi vprašanji so avtorske pravice, varstvo podatkov, etika uporabe, transparentnost, zanesljivost in številna druga. In vsa ta vprašanja so neločljivo povezana z izobraževanjem, vzgojo in ozaveščanjem.
Pri uporabi prosto dostopnih orodij strojnega prevajanja se malo ljudi zaveda, da vsa sporočila in besedila po vnosu ostanejo na omrežju. Če si z Google prevajalnikom prevedemo knjigo, sodni spis, strokovno mnenje ali zdravniški izvid, smo vse poslali v svet.
Pri svojem pedagoškem delu se srečujem predvsem s to težavo, da so spletna orodja in telefoni motilci pozornosti in koncentracije, brezobzirni nadlegovalci so. Mladi imajo izjemne sposobnosti, vendar jih je pogosto težko iztrgati iz hipnotične simbioze s telefonom ali tablico. Ko pa izkusijo, da sami odlično razumejo in dobro prevajajo tudi brez bergle – prevajalnika –, se jim odpre drugačen pogled in lahko na strojno prevajanje in umetno inteligenco pogledajo kot na orodje in pripomoček za delo. In v tem so tudi priložnosti, v smiselnem in ustvarjalnem povezovanju lastne inteligence s strojno.
Pripiši svoje mnenje
Za objavo komentarja se morate prijaviti oz. najprej registrirati.