Różnice między tradycyjnymi systemami tłumaczeń a tłumaczeniami opartymi na sztucznej inteligencji i dużych modelach językowych (LLM)

W dzisiejszym świecie, gdzie komunikacja międzykulturowa odgrywa kluczową rolę, precyzyjne tłumaczenia są niezbędne. Tradycyjne systemy tłumaczeń, takie jak statystyczne tłumaczenie maszynowe (SMT) czy neuronowe tłumaczenie maszynowe (NMT), opierają się głównie na analizie pojedynczych zdań, co często prowadzi do dosłownych i nieadekwatnych przekładów. W przeciwieństwie do nich, nowoczesne systemy oparte na sztucznej inteligencji i dużych modelach językowych (LLM) oferują głębsze zrozumienie kontekstu, co przekłada się na bardziej naturalne i trafne tłumaczenia.

Tradycyjne systemy tłumaczeń: ograniczenia

Tradycyjne narzędzia tłumaczeniowe, takie jak Google Translate czy DeepL, często analizują teksty w izolacji, skupiając się na pojedynczych zdaniach. Takie podejście może prowadzić do błędów, zwłaszcza gdy tłumaczone są idiomy, wyrażenia wieloznaczne czy odniesienia kulturowe. Na przykład, idiom “kick the bucket” może zostać przetłumaczony dosłownie jako “kopnąć wiadro”, co w języku polskim nie oddaje jego prawdziwego znaczenia – “umrzeć” .

Tłumaczenia oparte na AI i LLM: zalety

Duże modele językowe, takie jak GPT-4, wykorzystują zaawansowane techniki uczenia głębokiego, co pozwala im analizować teksty w szerszym kontekście. Dzięki temu są w stanie:

• Zrozumieć kontekst całego dokumentu: LLM analizują nie tylko pojedyncze zdania, ale także ich powiązania w całym tekście, co pozwala na spójne i logiczne tłumaczenia .
• Radzić sobie z idiomami i wyrażeniami kulturowymi: Zamiast tłumaczyć dosłownie, AI potrafi oddać sens wyrażeń w sposób zrozumiały dla odbiorcy docelowego języka .
• Dostosować styl i ton: LLM mogą dostosować tłumaczenie do odpowiedniego stylu – formalnego lub nieformalnego – w zależności od kontekstu.

Przykłady zastosowania

W praktyce, tłumaczenia oparte na LLM sprawdzają się w różnych dziedzinach:

• Literatura: Przy tłumaczeniu powieści, gdzie ważne są niuanse językowe i styl autora, LLM potrafią oddać emocje i atmosferę oryginału.
• Biznes: W komunikacji międzynarodowej, AI zapewnia spójność terminologii i dostosowanie przekazu do kultury odbiorcy.
• Edukacja: Narzędzia oparte na AI wspomagają naukę języków, oferując tłumaczenia dostosowane do poziomu ucznia i kontekstu edukacyjnego.

Wyzwania i przyszłość

Mimo wielu zalet, tłumaczenia oparte na AI nie są pozbawione wad. Czasami mogą pojawić się błędy wynikające z “halucynacji” modelu, czyli generowania informacji nieobecnych w oryginale . Dlatego w przypadku tłumaczeń specjalistycznych, takich jak teksty prawnicze czy medyczne, nadal zaleca się weryfikację przez profesjonalnych tłumaczy.

Podsumowanie

Tłumaczenia oparte na sztucznej inteligencji i dużych modelach językowych stanowią znaczący krok naprzód w dziedzinie translacji. Ich zdolność do analizy kontekstu, rozumienia niuansów językowych i dostosowywania stylu przekłada się na wyższą jakość tłumaczeń. Jednak wciąż istnieją obszary, gdzie ludzka interwencja jest niezbędna, zwłaszcza w przypadku tekstów wymagających precyzji i głębokiego zrozumienia kulturowego.

W miarę rozwoju technologii, możemy spodziewać się dalszego doskonalenia systemów tłumaczeniowych opartych na AI, co przyczyni się do jeszcze lepszej komunikacji międzykulturowej na całym świecie.

Źródła:
[1]: https://www.cognity.pl/tlumaczenie-tekstow-ai “Tłumaczenie Tekstów AI | Szybkie i Dokładne Przekłady Online”

[2]: https://www.reddit.com/r/noveltranslations/comments/17cee84/how_does_the_quality_of_machine_translation_for/?tl=pl “Jak jakość tłumaczenia maszynowego powieści porównuje się do …”

[3]: https://translax.eu/blog/ukryte-koszty-tanich-tlumaczen-ai-na-co-uwazac/ “Ukryte koszty tanich tłumaczeń AI: na co uważać?”

[4]: https://translax.eu/blog/duze-modele-jezykowe-llm-kontra-neuronowe-tlumaczenia-maszynowe-nmt/ “Duże modele językowe (LLM), a neuronowe tłumaczenia …”

[5]: https://clickup.com/pl/blog/251905/jak-uzywac-ai-do-tlumaczenia “Jak wykorzystać AI w tłumaczeniach (przypadki użycia i narzędzia)”

[6]: https://arxiv.org/abs/2303.16104 “Hallucinations in Large Multilingual Translation Models”

[7]: https://www.accent.pl/zapytalismy-ai-czy-tlumaczy-lepiej-niz-czlowiek/ “Zapytaliśmy AI czy tłumaczy lepiej niż człowiek | Blog – Accent”

[8]: https://translax.eu/blog/ewolucja-duzych-modeli-jezykowych-llm-w-branzy-tlumaczen/ “Ewolucja dużych modeli językowych (LLM) w branży tłumaczeń”

[9]: https://www.linguise.com/pl/blog/przewodnik/przyszlosc-tlumaczen-jak-sztuczna-inteligencja-zmienia-gre/ “Przyszłość tłumaczeń: jak sztuczna inteligencja zmienia grę”