Znajdujemy się w gorącym momencie technologicznego wyścigu zbrojeń. Postęp w dziedzinie narzędzi wspierających pracę w branży tłumaczeniowej jaki miał miejsce na przestrzeni ostatnich dekad odmienił codzienność współczesnych tłumaczy w sposób, który wielu nigdy nie uważało za możliwy.
Tłumaczenie kiedyś i dziś
Zawód tłumacza ewoluuje w sposób ściśle powiązany z postępem rozwoju technicznego naszego społeczeństwa. Najpierw tłumaczowi odręcznie tworzącemu przekłady dzieł, które następnie trafiały do pieczołowitego składu i druku na maszynach Gutenberga, przyszedł z odsieczą wynalazek maszyny do pisania. Echa uderzeń w klawisze słychać do dziś, zmieniła się tylko technologia stojąca za klawiszami. Nadeszła era komputerów. W pierwszych edytorach tekstu funkcje takie jak sprawdzanie pisowni nie były dostępne dla każdego języka, tłumacze korzystali z analogowych pomocy naukowych – wiernych słowników. Konsekwentne tłumaczenie terminologii wymagało od tłumaczy dobrej pamięci i notatek, a gotowa praca przechodziła przez dodatkową parę oczu – korektora. Pliki źródłowe i referencyjne były często wysyłane w formie papierowej lub odbierane jako zeskanowany obraz, a zmiany były często wprowadzane ręcznie.
Tłumaczenia pisemne – Warszawa – https://atet.pl/uslugi/tlumaczenia-pisemne/
Z czasem słowniki książkowe, które do niedawna były w ciągłym użyciu, zaczęły porastać kurzem. Dziś weteran sztuki przekładu zapytany o swoje ulubione słowniki bez chwili wahania wymieni ich kilka, jednak trudno mu będzie powiedzieć kiedy ostatnio z któregoś z nich skorzystał. Z pierwszej linii frontu, drukowane pomoce trafiły prosto do rezerwy. A tłumacz – kiedyś przedstawiciel wolnego zawodu, dobierający słownictwo i styl przekładu jedynie według własnego uznania, obecnie musi stosować się do wytycznych klienta, pamięci tłumaczeń i glosariuszy, które znacznie ograniczają jego kreatywność, równocześnie zwiększając wydajność i dokładność – to cena postępu technologicznego.
Technologia w siedmiomilowych butach – od CAT do NMT
Większość tłumaczy pracuje obecnie w systemach pozwalających im wysyłać, odbierać, tłumaczyć, przeglądać i edytować dokumenty w tym samym środowisku, znajdując się niejednokrotnie w zakątkach ziemi odległych od siedziby biura, klientów i współpracujących kolegów i koleżanek po fachu. Systemy te mogą dokonywać globalnych zmian i wstępnie proponować tłumaczenie zapamiętanych w bazie, wcześniej przetłumaczonych fragmentów, eliminując wiele powtarzalnych zadań. Z tłumaczem pracuje sztab wirtualnych asystentów: jeden na bieżąco wyłapuje literówki, drugi śledzi przebieg tłumaczenia podpowiadając użycie konkretnych słów, kolejny zaś dba, aby w danym tłumaczeniu kluczowe terminy były tłumaczone w określony, spójny sposób. Asystenci ci, jak gromada krasnoludków mieszkają wewnątrz narzędzi CAT (oprogramowania wspierającego tłumaczenie). Bez CAT współczesny tłumacz jest jak bez ręki.
Na tym jednak nie kończy się lista nowych dobrodziejstw technologicznych. Najnowszą gwiazdą w zespole wsparcia tłumacza jest NMT (z ang. Neural Machine Translation), czyli tłumaczenie maszynowe wspierane przez sieci neuronowe. Na początku przygody z maszynami cyfrowymi, komputery służyły jedynie do dokładnego wykonywania obliczeń zgodnie z instrukcjami w postaci oprogramowania, dziś komputery tworzą inteligentne, samouczące się sieci. Dzięki ogromnej ilości materiałów dostępnych w postaci cyfrowej, sieci neuronowe same uczą się, tworzą i usprawniają algorytmy wykorzystywane w wielu branżach, w tym w tłumaczeniowej. Wczesne tłumaczenia maszynowe były bardzo słabe, a tłumacze drwili z tej technologii, traktując ją jako gadżet, na który moda szybko przeminie. Jednak postępująca ewolucja Neural Machine Translation (NMT) powoduje, że tłumacze zaczęli poważniej traktować nowoczesną technologię.
Odpowiedź na obawy o przyszłość tłumaczy
Integracja tłumaczenia maszynowego, które może generować nowe treści, wywołuje niepokój o bezpieczeństwo pracy i zawodu tłumacza. Bezpośrednim wynikiem integracji NMT z narzędziem CAT jest powstanie nowego zawodu – post-edytora. Termin ten odnosi się do weryfikatora, którego zadaniem jest wyszukanie i usunięcie błędów tłumaczenia maszynowego – treści stworzonej przez sieć neuronową – w zakresie poprawności gramatycznej, odpowiedniej terminologii i płynności czytania, a także kontekstu kulturowego.
Branże techniczne, prawne i finansowe a także kreatywne kampanie marketingowe zawsze będą wymagały ludzkiego czynnika, wielojęzycznych ekspertów z dziedziny przekładu i korekty w postaci dodatkowej pary ludzkich oczu, wrażliwych na niuanse z pogranicza języka i kultury. Systemy sztucznej inteligencji, podobnie jak każda nowa technologia, obarczone są niedoskonałościami, których konsekwencje mogą być kosztowne, jeśli nie zostaną na czas wychwycone przez człowieka. Dopóki tłumaczenia maszynowe nie będą tak płynne jak tłumaczenia ludzkie, nadal będzie zapotrzebowanie na tłumaczy z krwi i kości. Ponadto NMT nigdy nie będzie w stanie całkowicie wyeliminować błędu ludzkiego, ponieważ błędy, jak pokazuje codzienność pracy tłumaczy, mogą pochodzić z tekstu źródłowego lub zostać umieszczone w języku docelowym z powodu niejasności oryginału. W przyszłości codzienna praca tłumacza z pewnością zmieni charakter. Trudno powiedzieć dokładnie, jak będzie wyglądać, dopóki postęp technologiczny w branży się nie ustabilizuje. Można jednak powiedzieć, że tłumacze posiadający wiedzę merytoryczną będą mieli największe bezpieczeństwo pracy.
Nie oznacza to więc że tłumacz przestaje być potrzebny – charakter zmiany możemy raczej porównać z przesiadką z wozu drabiniastego do samochodu wyposażonego w systemy automatycznego parkowania, kontroli pasa ruchy oraz rozpoznawania znaków drogowych. Zaawansowane narzędzia wymagają wyspecjalizowanych operatorów, którzy będą w stanie w pełni wykorzystać ich możliwości – właśnie takim operatorem staje się współczesny tłumacz.
