Tłumaczenia maszynowe coraz bardziej zyskują na popularności. Trudno się temu dziwić – są oparte o nowoczesne narzędzia, szybkie i coraz dokładniejsze. Czy jednak można w pełni im zaufać? Gdzie powinna przebiegać granica tego zaufania?

Wizerunek obłożonego stosami grubych słowników tłumacza już dawno odszedł do lamusa (choć owe grube słowniki wciąż się czasem przydają). Dziś, kiedy technika ciągle idzie naprzód, pojawiają się narzędzia, które znacznie ułatwiają i przyspieszają pracę tłumaczy, czyniąc ją zarazem bardziej efektywną. W dobie zmian i postępującej automatyzacji rozmaitych procesów zyskują na popularności zwłaszcza tłumaczenia maszynowe (w języku polskim zwane też automatycznymi). Tłumaczenia maszynowe (w skrócie MT), najogólniej ujmując, polegają na przekładzie z jednego języka na inny (na przykład z języka tureckiego na język czeski, albo z języka macedońskiego na język japoński) przy użyciu specjalistycznego oprogramowania. Dziś to „pomocnik” pracy tłumacza, zwłaszcza przy ogromnych ilościach tekstu.

Takie tłumaczenia mają za sobą długą historię, sięgającą lat 50. ubiegłego wieku. Początkowo próbowano przekładać zdania z języka angielskiego na język rosyjski i z rosyjskiego na angielski. Jednak taki rodzaj tłumaczenia szybko zderzył się z ograniczeniami technologicznymi. Oprogramowanie na razie nie radziło sobie ze skomplikowaniem języka. Kolejne dekady przyniosły rozwój coraz bardziej skutecznych narzędzi dla tłumaczy i biur tłumaczeń. Z prawdziwym przełomem mieliśmy do czynienia, gdy wprowadzono tłumaczenie maszynowe oparte na sieciach neuronowych. Ta nowa technologia – wraz z rozwojem sztucznej inteligencji – przyniosła dużo lepszą jakość tłumaczenia.

Wielu użytkowników uważa, że stopień zaawansowania dzisiejszych narzędzi tłumaczeniowych jest tak duży, że z powodzeniem wystarczą, aby poradzić sobie z większością translatorskich wyzwań. Można tu wymienić znany większości użytkowników Google Translate, a także zaawansowane oprogramowania pomocne tłumaczom: produkty niemieckiej firmy Trados (na przykład Trados Studio), MemoQ TMS, MemoQ AGT czy DeepL – podobno najlepszy translator na świecie, który wykonuje tłumaczenie w dowolnej aplikacji na komputerze. Jednak czy mogą sprawdzić się w każdym przypadku? Na pewno przydają się, gdy wystarczy zrozumieć generalny kontekst dokumentu (przykładowo maila). Wtedy jednym kliknięciem można łatwo przetłumaczyć tekst – rzadko mają przecież znaczenie niuanse. Co ważne, jeśli regularnie tłumaczy się podobne dokumenty (na przykład prawne, finansowe czy techniczne – choćby instrukcje obsługi) można z powodzeniem korzystać z tłumaczenia maszynowego – słownictwo bywa podobne i zazwyczaj jednoznaczne, a i układ treści zbliżony. Tłumaczenia maszynowe opierają się o algorytmy, które uczą się rozpoznawać określone wzorce językowe, by na ich podstawie tworzyć kolejne teksty.

Natomiast rzeczywiście niektórych tekstów nie przetłumaczy narzędzie. Chodzi przede wszystkim o te o zabarwieniu emocjonalnym, często o teksty artystyczne. Tutaj liczą się niuanse, nieoczywiste intencje autora czy autorki – dla narzędzia niezrozumiałe. Również oddanie tekstu z zakresu literatury popularnonaukowej pod „opiekę” automatycznego tłumacza może okazać się problematyczne. Istnieje pewna ogólna baza wiedzy, która może ułatwić oprogramowaniu tłumaczenie, lecz w tematyce nieco bardziej skomplikowanej, wymagającej większej precyzji, maszyna może zawieść. Dość wspomnieć, że przygotowująca teksty sztuczna inteligencja AI wypełnia pewne luki na podstawie znalezionego materiału – nie zawsze zgodnie z tekstem źródłowym.

Trzeba też podkreślić, że żadna maszyna nie będzie w stanie podrobić stylu autora czy autorki. Tutaj trzeba drugiego człowieka, wybitnego tłumacza – jego intuicji, znajomości tematów (nierzadko specjalistycznych) i przede wszystkim wyczucia językowego. W tłumaczeniach maszynowych zazwyczaj giną nawiązania, zabawy językowe, dowcipy, a sam tekst napisany w oryginale ze swadą, po takim „przetłumaczeniu” może brzmieć płasko i bez polotu. Algorytmy mają swoje ograniczenia – kiedy tekst wykroczy poza ustalony system (a przecież język jest bardzo elastyczny), mogą wystąpić problemy z automatycznym tłumaczeniem. Mowa szybko się rozwija, zmienia – nawet najbardziej zaawansowane technicznie narzędzia mogą za nią nie nadążyć.

Kompromisowym rozwiązaniem wydaje się tak zwana postedycja tłumaczeń maszynowych – czyli sprawdzenie przez tłumacza efektu pracy systemu i korekta tłumaczenia. Niemniej w przypadku tekstów, które opierają się na specjalistycznych terminach (na przykład tych naukowych) może się okazać, że taka korekta będzie się wiązać z tłumaczeniem od nowa – aby nadać tekstowi odpowiedni styl, wprowadzić utracone w procesie tłumaczenia maszynowego szczegóły czy skorygować przykładowo błędne użycie terminologii czy (d)efekty braku językowej precyzji.

Tłumaczenie maszynowe ma swoje zalety, jakich nie sposób mu odmówić. Może być wręcz błyskawiczne. Przydaje się internautom, którzy mogą nawet w kilka sekund otrzymać tłumaczenie strony www, artykułu czy komentarza. Jest też oprogramowaniem pomocnym tłumaczom, ułatwiającym ich pracę. Proponuje teksty stosunkowo wysokiej jakości. Jest to zasługa twórców tego typu oprogramowań, którzy bardzo dbają o ich aktualizacje, eliminowanie błędów. Trzeba jednak pamiętać, że nie wszystkie teksty nadają się do tłumaczenia maszynowego. Ponadto to nadal system zależny od człowieka i jego pracy (zdarza się przecież, że tłumaczenie maszynowe jest jedynie wstępem do „właściwego” tłumaczenia, dokładniejszego, dostosowanego do języka i/lub oczekiwań odbiorcy).

Szybkość i względna dokładność, a w konsekwencji całkiem wysoka jakość to pożądane cechy. Nic dziwnego, że tłumaczenia maszynowe zyskały na popularności, niemniej trudno je przeceniać – nie zastąpią „prawdziwych” tłumaczy. Nadal trzeba je sprawdzić, zweryfikować w szczegółach. To wszystko musi być oparte na dobrej współpracy maszyny i człowieka. Dlatego najlepiej oddać swój tekst do profesjonalnego biura tłumaczeń – specjaliści wiedzą, jak efektywnie korzystać z takich narzędzi, a także wprowadzają niezbędne poprawki, nadając tekstowi odpowiedni ton i dostosowując go do specyficznych wymagań kulturowych i językowych. Profesjonaliści łączą zalety nowoczesnych technologii z głęboka znajomością detali językowych, których maszyny wciąż nie są w stanie w pełni zrozumieć.