Jestem doświadczoną tłumaczką języka angielskiego z ponad 20-letnim stażem, a w firmie Gengo zajmuję się weryfikowaniem jakości tłumaczeń z języka angielskiego na polski. W tym artykule poruszam bardzo istotną i aktualną kwestię edycji tłumaczeń maszynowych, zastanawiając się, czy to błogosławieństwo, czy może przekleństwo w zawodzie tłumacza.
Termin „machine translation post-editing” (w skrócie MTPE) pochodzi z języka angielskiego. Jego historia sięga lat 60-tych XX wieku, jednak prawdziwy rozkwit nastąpił wraz z rozwojem sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, czyli w 1. dekadzie XXI wieku.
Obecnie praca z tłumaczeniami maszynowymi to chleb powszedni tłumacza i znacznie ułatwia mu pracę. Wraz z wprowadzeniem modeli opartych na sieciach neuronowych jakość tych przekładów uległa znacznej poprawie. Już teraz teksty tłumaczone przy użyciu na przykład DeepL lub Google są na tyle zrozumiałe, że mogą być z powodzeniem wykorzystywane na własny użytek, nawet w przypadku bardziej złożonych tekstów prawniczych czy medycznych.
Zadania tłumacza podczas edycji tłumaczeń maszynowych stają się wyrafinowanym tańcem na linie polegającym na zachowaniu pierwotnego charakteru i celu tekstu oraz zapewnieniu jego spójności i naturalnego brzmienia. Przyjrzyjmy się kilku kluczowym wyzwaniom, z którymi przychodzi nam się zmierzyć i które mogą stanowić szczególnie trudny orzech do zgryzienia, przede wszystkich dla osób stawiających pierwsze kroki w tym fachu.
Początkiem perfekcyjnej edycji tłumaczenia maszynowego jest głębokie zrozumienie charakteru i kontekstu oryginału. Na przykład, czy jest to tekst prawniczy, którego odbiorcą jest prawnik, czy tekst marketingowy kierowany do osób z pokolenia Z? Poziom formalności (formalny lub nieformalny), wybór słownictwa (fachowe lub niefachowe), stosowany styl (zdania proste lub podrzędnie złożone) mają ogromne znaczenie w kontekście przekazu. Niedostosowanie przekładu do odbiorcy i kontekstu to bardzo częsty błąd. Wskazówka: aby go uniknąć, przeczytaj cały tekst przed jego tłumaczeniem i zastanów się, kto jest jego odbiorcą.
Kolejną ważną kwestią jest spójność. Edytowany tekst powinien być spójny zarówno pod względem słownictwa, jak i stylu. Jeśli otrzymujemy do edycji dłuższy tekst, to z pewnością znajdą się w nim terminy, które zostały w różny sposób przetłumaczone na polski (ponieważ maszyna tłumaczy pojedyncze zdania, a nie cały tekst na raz). Zadaniem tłumacza jest zatem takie zredagowanie zdań, aby te słowa, wyrażenia lub zwroty były jednolicie przełożone w całym dokumencie (np. termin „contract” może być tłumaczony maszynowo jako „umowa” lub „kontrakt”). Wskazówka: zapisuj ważne i powtarzające się słowa, wyrażenia i zwroty, aby je w ten sam sposób przetłumaczyć w całym dokumencie!
Ostatnim, lecz równie ważnym wyzwaniem jest nadanie edytowanemu tekstowi naturalnego brzmienia w języku docelowym. To nie tylko kwestia tłumaczenia, ale przekształcenia tekstu tak, aby brzmiał jak oryginalnie napisany w języku polskim. Dodawanie metafor, gier słownych czy idiomów zrozumiałych tylko dla polskiego czytelnika jest sztuką, a wyczucie językowe i doświadczenie tłumacza mają kluczowe znaczenie. Najczęstszym tego typu błędem jest stosowanie tzw. „kalki językowej”, czyli dosłowne tłumaczenie. Powoduje to, że tekst na pierwszy rzut oka brzmi co najmniej dziwnie dla rodzimego czytelnika. Na przykład po przeczytaniu zdania „Jeśli jednak chcesz ulepszyć swój profil, możesz rozpocząć subskrypcję dla członkostwa VIP” (ang. „However, if you’re looking to give your profile a boost, you can subscribe for a VIP membership”) od razu wyczuwa się, że to kiepski przekład, a nie tekst oryginalny. Dużo naturalniej brzmiałoby zdanie „Jeśli jednak chcesz korzystać z większej liczby funkcji na swoim profilu, wykup członkostwo VIP”. Wskazówka: aby uniknąć tego typu błędów, przeczytaj cały tekst na głos – to pomaga!
Podsumowując, tłumaczenia maszynowe są niezaprzeczalnym ułatwieniem w pracy tłumacza (czyli błogosławieństwem), jednakże ich edycja niesie ze sobą szereg wyzwań (co dla niektórych może być przekleństwem). Dlatego: przed przystąpieniem do przekładu przeczytaj cały oryginalny tekst ze zrozumieniem, w trakcie tłumaczenia zapisuj powtarzające się terminy wraz z ich polskim odpowiednikiem, a po zakończeniu przeczytaj przetłumaczony dokument na głos, aby sprawdzić, czy brzmi naturalnie.
Zapraszam do aktywnego udziału w dyskusji i zachęcam do dzielenia się własnymi doświadczeniami w komentarzach. Powodzenia!
2件のコメント
Ciekawy tekst, dzięki! Doceniam obiektywne podejście do tematu, bez narzucania swojej wizji na temat MTPE, jednak skłamałbym, gdybym powiedział, że nie interesuje mnie też Twoje prywatne podejście do tej kwestii. Odnoszę wrażenie, że traktujesz tłumaczenie maszynowe / AI bardziej jako błogosławieństwo niż przekleństwo. To raczej coś nowego, bowiem zdecydowana większość "starych wyjadaczy" (ot choćby w środowisku ProZ) traktuje maszynówkę/AI jako największe zło, argumentując, że powoduje drastyczne obniżenie zarobków dla tłumaczy. Sama nie boisz się, że w końcu AI nas zastąpi? Mimo iż mam już ładnych parę lat doświadczenia jako tłumacz angielsko-polski, daleko mi do "ponad 20", więc o ile pamiętam jeszcze czasy, gdy największą obrazą było powiedzenie "To tłumaczył chyba Tłumacz Google" (wtedy tłumaczenie maszynowe ledwo z jednym pełnym zdaniem sobie radziło), to jednak obce są mi czasy bez maszynówki w ogóle i z papierowymi słownikami. Z tych względów chętne poznałbym ściśle Twoje zdanie z perspektywy tak wielu lat na temat tłumaczenia maszynowego i czy doświadczyłaś dużego spadku zarobków.
Pozdrawiam
Tłumaczenia maszynowe rzeczywiście wpłynęły na wysokość (a raczej spadek) moich zarobków jako tłumaczki, szczególnie w ciągu ostatniego roku. Byłabym jednak naiwna, gdybym powiedziała, że mnie to mocno zaskoczyło. Od lat przewiduję, że sztuczna inteligencja, w tym tłumaczenia maszynowe, nas (tłumaczy) w końcu zastąpią. I jest tylko kwestią czasu, kiedy to się stanie. Są coraz lepsze, coraz lepiej radzą sobie z gramatyką, stylem i słownictwem. Póki co dla nas, tłumaczy, jest jeszcze pole do popisu, ale z roku na rok coraz bardziej się zawęża. Nie ma co kopać się koniem, w tym przypadku zaawansowaną technologią, bo z nią nie wygramy. Pozostaje nam ją jak najlepiej wykorzystywać i szlifować swój warsztat (albo zmienić zawód).