Předplatné časopisu
Finmag do schránkyPředplatit časopis

Že překladatelé nebudou mít co žrát? Klid, umělá inteligence na ně nemá

Vojtěch  Dobeš
Vojtěch Dobeš | 23. 8. 2021 | 4 komentáře | 5 052
analýzagooglestrojový překladumělá inteligence

Už když se před lety objevil překladač Google Translator, začala se spousta lidí domnívat, že konec překladatelů se blíží. Jeho schopnosti sice toto očekávání nenaplnily, ale nedávno přišel o mnoho dokonalejší DeepL Translator a předpovědi o konci překladatelského řemesla se vrátily. S umělou inteligencí to ale není nikdy tak jednoduché, jak to na první pohled vypadá.

Že překladatelé nebudou mít co žrát? Klid, umělá inteligence na ně nemá

Profesionální překladatelé se o práci bát nemusí, umělá inteligence je v tomhle ještě dost hloupá (ilustrační foto)

Zdroj: Shutterstock

Hned na začátku bych měl zmínit, že překládání patří mezi obory, kterými se živím. To sice na jednu stranu znamená, že bych o něm měl možná i něco málo vědět, na stranu druhou nejsem tak docela nezaujatým pozorovatelem. Patřím totiž mezi ty, kdo by také za chvíli nemuseli „mít co žrát“.

Zároveň však v umělé inteligenci vidím nástroj, který by mohl překladatelům práci v první řadě usnadnit a teprve až potom vzít. Jak se ukázalo, ani v té první části není bez chyb, zatímco k té druhé má ještě docela daleko.

Pokud si DeepL jen tak vyzkoušíte a letmo si prolétnete výsledek, budete nejspíš ohromeni. Ostatně zkuste to, já počkám…

Čím víc s DeepL Translatorem pracuji, tím víc vidím nejen jeho obrovský potenciál a výhody, ale také nedostatky.

Ujde to, ale...

Tak co? Zíráte? Dost možná teď máte pocit přesně opačný, než tvrdím v titulku. Vždyť to vypadá jako by to opravdu překládal člověk. Často dokonce jako by to překládal docela zručný, nadaný a sečtělý překladatel. DeepL si dokáže poradit s idiomy a složitými obraty, často i s technickou hantýrkou a povětšinou dokonce zvládá velmi slušnou stylistiku.

Václav Moravcec
Barbora Součková

Umělá inteligence v žurnalistice. „Rutinu můžeme přenechat strojům,“ říká Moravec

Nejen překladatelé by se vzhledem k rozvoji umělé inteligence měli bát o své koryto, často to slýcháme i ve vztahu k žurnalistice. Anna Mikolandová a Barbora Součková proto na tohle téma loni vyzpovídali Václava Moravce. A přestože i zde platí, že technologický vývoj nezastavíme, obávat se, že robotičtí reportéři v žurnalistice kompletně nahradí člověka, je nesmyslné. Uf!

Vypadá to jako něco, co byste mohli bez dalšího použít jako texty na web nebo snad dokonce do knížky nebo časopisu.

A taky že dalo. Svým způsobem. Sám jsem to vyzkoušel, dokonce i na skutečné práci. Ale čím víc s DeepL Translatorem pracuji, tím víc vidím nejen jeho obrovský potenciál a výhody, ale také nedostatky. Jedna věc jsou stylistické neobratnosti, které člověk od strojového překladače tak nějak čeká a kterých, po pravdě řečeno, dělá DeepL méně než někteří méně zkušení lidští překladatelé. Horší jsou věci, kterých si začnete všímat až tehdy, pokud neuronové síti DeepLu naservírujete delší kus překladu.

U pár odstavců je slušná pravděpodobnost, že DeepL žádnou velkou „botu“ neudělá. A dokud si se strojovým překladem jen hrajete, nejspíš se vám nebude chtít pročítat dlouhý text větu po větě a hledat, jestli někde přeci jen neudělal chybu. Proč byste to také dělali, pokud ten text nepotřebujete doopravdy použít.

Jenomže já jsem automaticky přeložené texty doopravdy použít potřeboval. a tak jsem ono procházení „větu po větě“ podstoupil. A začal jsem přicházet na důvody, proč je strojový překladač pořád jen asistentem překladatele – podobně jako je často přechvalovaný autopilot od Tesly pořád jen asistentem řidiče.

Jako první si nejspíš všimnete, že DeepL občas nějakou větu prostě nepřeloží (...). Ještě pozoruhodnější jsou pak momenty, kdy naopak přeloží větu, která v původním textu nebyla.

Hra na umělou inteligenci

V obou případech to má i stejný důvod. Současná „umělá inteligence“ totiž ve skutečnosti není žádnou inteligencí. Skutečná umělá inteligence, která by dokázala „přemýšlet“ a „chápat“, je snem a cílem všech odborníků na AI. Ale nikdo nedokáže říct, jestli je to cíl dosažitelný za pár let, dekád nebo vůbec nikdy.

To, co tu máme teď, je shluk algoritmů, které víceméně jen opakují naučené postupy a vzorce. Překladač neví, co vlastně překládá – dokázal se jen na základě tisíců nebo možná milionů textů, které zpracoval, naučit odhadnout, jak by měly vypadat v jiném jazyce.

To se nemusí zdát jako podstatný rozdíl, dokud se nesetkáte s problémy, které tento fakt vytváří. Jako první si nejspíš všimnete, že DeepL občas nějakou větu nebo její část prostě nepřeloží. Nedá vám přitom ani nijak najevo, že nastal nějaký problém. Prostě si všimnete, že v původním textu bylo něco, co v tom novém není.

Česká stopa v AI světě: Jak je na tom CUBBIT?

V nedávném testu, který publikovali kolegové ze serveru Lupa.cz, zvítězil mezi strojovými překladači český CUBBITT, vytvořený odborníky z matematicko-fyzikální fakulty Univerzity Karlovy. Je možné, že nedostatečnosti, které projevuje DeepL, u něj budou vyřešené? Rozhodli jsme se to alespoň zběžně vyzkoušet.
 
Na rozdíl od DeepLu jsem CUBBITT nepoužíval delší dobu, pro větší objemy textu a už vůbec jsem se ho nepokusil použít pro reálné zakázky. Ale po pravdě řečeno jsem ani nemusel – už pár zkušeností stačilo k tomu, aby mě něco takového ani nenapadlo. Zkusil jsem v obou směrech přeložit několik textů, které už jsem ručně či s pomocí DeepLu překládal dříve.
 
Nevím přesně, jakou metodiku používala Lupa.cz pro srovnání, které skončilo vítězstvím pro CUBBITT, ale můj mírně subjektivní srovnávací test skončil jeho velmi rychlou prohrou. Je možné, že statisticky mohou jeho výsledky vycházet jako „přesnější“, pokud ovšem budeme hodnotit čistě věrnost originálu – jenomže „otrocký překlad“ je u většiny druhů překladů spíše chybou.
 
Co CUBBITT zvládá o dost hůře než DeepL, je zachování stylistiky a zejména práce s kontextem. To první vadí jen tehdy, když chcete, aby se text dobře četl – v článku na web či do časopisu je to problém, v návodu k pračce nikoliv. Druhý problém je už zásadnější. Třeba neschopnost rozlišit v článku o nabíjecích stanicích pro elektromobily slovo „charge“ ve smyslu „nabíjet“ a ve smyslu „účtovat“ (s čímž si DeepL poradí bez problémů) je poměrně zásadní problém. Podobné překlady pak ztrácejí svoji použitelnost pro člověka, který neovládá zdrojový jazyk, a jejich úprava překladatelem do použitelné podoby začíná být náročnější než nový překlad.
 
Český nástroj určitě podrobíme dalšímu zkoumání, protože v některých ohledech vypadají jeho výsledky velmi zajímavě, ale v tuto chvíli pro reálné použití za svým kolegou výrazně zaostává.

Ještě pozoruhodnější jsou pak momenty, kdy naopak přeloží větu, která v původním textu nebyla. Moje teorie je, že si prostě „zapamatoval“ kus nějakého předchozího textu a pak ho mechanicky použil.

Co je možná úplně nejhorší, jednou za čas dokáže překladač vytvořit něco, co vypadá smysluplně, ale ve skutečnosti to význam původního textu deformuje nebo obrací. Třeba když je v původním textu napsáno, že uživatel má před vrácením automobil nafotit a opsat stav paliva v nádrži a počítadla kilometrů. DeepL to pochopí tak, že má uživatel auto dotankovat a vyplnit nádrž a tachometr.

Z pohledu „umělé inteligence“ drobný rozdíl. Z pohledu uživatele i vašeho klienta, kterému potom budou v lepším případě zmatení, v horším případě naštvaní uživatelé volat, to je zásadní problém.

Jakmile se potřebujete víc zaměřit na drobné významové i stylistické nuance a na tón textu, začíná se náročnost „korektury“ blížit skutečnému překládání...

Práce bude

Ve výsledku tak strojový překlad nemůžete použít ani tak, jak jste si nejspíš napoprvé představovali – tedy že si přečtete výsledek, trochu doupravíte stylistiku, uhladíte neobratnosti, kterých se AI občas dopouští, a bez obav použijete. Pořád si musíte přečíst jak výsledek strojového překladu, tak i kontrolovat zdrojový text.

Olga Ukolova
Pavel Šinagl, Hackers Congress

Nezabíjejte umělé inteligence

Jak by se vám líbilo, kdyby opice měly popravčí tlačítko, kterým by mohly „ukončit“ kteréhokoli člověka? Jestli chceme mír mezi lidstvem a umělou inteligencí, měli bychom ji budovat bez vypínačů. „Evoluce je vždycky konkurenční. Příchod pokročilejšího druhu ale nemusí znamenat vyhlazení těch dosavadních. Uvažme lidoopy, kteří jsou na evolučním žebříčku o příčku pod námi. Pořád jsou tu mezi námi a pravděpodobně nás ani nijak zvlášť nevnímají, my a náš způsob života jsou nad jejich chápání. Mezi námi a umělými inteligencemi to může fungovat podobně: budou mezi námi, pravděpodobně budou inteligentnější a budou disponovat více zdroji. Ale proč by nás měly chtít vyhladit? Pokud tedy nebudeme držet ono pomyslné popravčí tlačítko – také bychom neocenili, kdyby něčím takovým vůči nám disponovali lidoopi,“ říká Olga Ukolova v rozhovoru s Josefem Tětkem pro magazín Finmag.

 

To znamená na jednu stranu obrovské ulehčení práce, protože nemusíte naťukat do počítače tisíce nebo desítky tisíc znaků, ale na druhou stranu přináší také problém. O co menší je námaha s mechanickou částí překladu, o to větší klade opravování automatického překladu na pozornost při kontrole. Když překládáte text ručně, téměř určitě se vám nestane, že vynecháte větu nebo něco přeložíte v opačném významu. Tedy přinejmenším pokud nejste vyloženě špatný překladatel.

A jak už jsme si řekli, tohle není věc, která se dá vyřešit postupným zdokonalováním stávajícího software. Určité typy chyb bude překladač dělat do té doby, dokud nebude opravdu chápat, co překládá. Bez toho se může jeho přesnost zlepšit tak, že budou podobně blatantní omyly mnohem vzácnější, časem snad dokonce výjimečné. Ale nedá se jim vyhnout.

To se ovšem pořád bavíme o překladu, u kterého vám moc nezáleží na stylistické úrovni nebo dokonce kreativní hře se slovy. Při překládání informativních textů, jako jsou návody, často kladené dotazy nebo třeba spousty položek na e-shopu, může být strojový překladač jako DeepL skvělým nástrojem, který vám ušetří spoustu času. To je obří pokrok proti Google Translatoru, u kterého je obvykle jednodušší udělat i jednoduchý překlad sám než se pokoušet odhadnout, co měl text původně znamenat.

Jakmile se ale potřebujete víc zaměřit na drobné významové i stylistické nuance a na tón textu, začíná se náročnost „korektury“ blížit skutečnému překládání a v jistou chvíli dojde k tomu, že se strojový překlad stane spíše překážkou než pomůckou. Stejně jako nejsme příliš stavění na dohlížení nad nudnými technickými procesy a kontrolování nezáživných textů, máme problém vymyslet další alternativy tam, kde už jsme jednu viděli.

Tak jako někteří překladatelé dávají přednost tomu vyhnout se čtení jiných překladů stejného díla, aby podvědomě nekopírovali, je těžší přijít s originální myšlenkou tam, kde se vám do mozku jako první vryla varianta automatického překladače. Ostatní možné cesty se vám „zavřou“, jako byste měli klapky na očích. Pokud tedy překládáte něco, u čeho vám opravdu záleží na preciznosti a kreativním překladu, může být lepší nechat stroje spát.

Ve výsledku můžete udělat svoji práci lépe, snáze, nebo rychleji. Ale pořád ji musíte umět udělat.

Je to pokrok

To samozřejmě neznamená, že by DeepL nebyl skvělý a úžasně užitečný nástroj. Pokud si chcete přečíst článek, napsaný v jazyce, kterému nerozumíte, a nepotřebujete 100% jistotu, že každé slovo v něm obsažené pochopíte úplně přesně správně, je to výborné řešení. I profesionálním překladatelům může ušetřit spoustu práce – i kdyby jenom tím, že nemusíte dlouhé texty ťukat do počítače, a můžete se tak víc soustředit na vylepšování stylistiky, ladění detailů nebo přepisování těch částí, které usoudíte, že potřebují vaši plnou pozornost.

Anketa

Využíváte on-line překladače?

Ve výsledku tak můžete udělat svoji práci lépe, snáze, nebo rychleji. Ale pořád ji musíte umět udělat. Strojový překlad vás nezbaví ani nutnosti perfektně ovládat cílový jazyk, včetně stylistiky a hry se slovy, ani nutnosti velmi dobře rozumět jazyku zdrojovému.

Stejně jako mnoho jiných oborů tak i překládání umělá inteligence v nadcházejících letech změní, ale neovládne ho úplně. Dokud nebudeme mít „obecnou umělou inteligenci“, tak to je stále jen neobyčejně výkonný pomocník, který lidské uvažování nahradit zkrátka nedokáže.

Podzimní volby se blíží...

Finmag srpen 2021Zdroj: Finmag

Ivan Bartoš: Nevyměknu! Co když Piráti budou vládnout? Na co se máme připravit? Ač titulky hlásaly něco jiného, zvyšování daní to prý není

Téma čísla: medicínaPavel Jégl: od pazourku ke gama noži • Iva Brejlová a startup Diana Technologies, kde vymýšlejí, jak nově vymýšlet léky • Dominik Stroukal učí investovat do postelí a Jaroslav Šura do zdravotnických firem

Vítězná družstva? Vyřeší bytová družstva nedostatek bytů? Peter Bednár vysvětlí, proč ne teď a ne u nás. Ale potěší: díky nim nebude v architektuře a urbanistice nuda

FIN. Před 50 lety skončil zlatý standard. Teď, říká Josef Tětek, končí to, co přišlo po něm • Má volnonožec někdy volno? ptáme se s Robertem Vlachem • Investice do private equity • Rádce Petra Kučery, šéfa Peníze.cz

Autor článku

Vojtěch  Dobeš

Vojtěch Dobeš

Automobily byl posedlý od malička a řízení osudu ho postupně dovedlo do redakcí českých verzí Autocaru a TopGearu, do americko-kanadského TheTruthAboutCars.com a k založení vlastního magazínu Autíčkář.cz. Považuje se za ekologicky smýšlejícího petrolheada a výčitky z vlastnictví starého osmiválce vyrovnává tím, že všude chodí pěšky.