„Hanba to zvládne…“ Profesionálové místo překládání opravují šílenosti po AI

Analýzu si také můžete poslechnout v audioverzi.

„Škoda si s tím poradí…“ Česká automobilka míří se svou kampaní i na anglicky mluvící zákazníky. Překlad ale téměř určitě nedělal člověk, ale nějaký automat. Teprve lidská kontrola totiž zachytila navrženou anglickou verzi: „Shame can handle it…“ (tedy: Hanba to zvládne).

„Obdržela jsem text ke korektuře,“ komentovala to na sociálních sítích překladatelka. „To bude pošušňáníčko.“ Je podle ní zřejmé, že autor překladu naprosto ignoroval obsah textu a místo toho to zadal nějakému automatickému systému. Na ní pak zůstala nevděčná práce: Opravit strojový překlad, který je často velmi dobrý. Ale když udělá chyby, tak obvykle úplně jiné, než by dělal člověk.

Ještě před deseti lety to přitom zdaleka nevypadalo, že by se překladatelé měli bát strojové konkurence. Služby jako Google Translate byly sice velmi populární a rychlé, ale téměř vždy nasekaly chyby. Nebraly ohled na kontext a problém měly i s reáliemi a frázemi. Říct o někom, že „asi použil strojový překladač“, byla jasná urážka, poukazovalo to na neschopnost vlastního uvažování.

Pak ale nastoupily neuronové sítě nové generace. Nejprve jako součást specializovaných nástrojů jako Google Translate a později DeepL. Poté v podobě obecných velkých jazykových modelů jako ChatGPT nebo Gemini.

Nyní jsou již umělou inteligencí generované texty na tak vysoké úrovni, že jen málokdo pozná rozdíl mezi strojovým a lidským překladem. Schválně si to vyzkoušejte v našem interaktivním kvízu:

„Dnešní nástroje fungující na principu velkých jazykových modelů jsou úplně někde jinde,“ potvrzuje Ladislav Nagy, překladatel a ředitel Ústavu anglistiky na Jihočeské univerzitě. „Například u textů obecné povahy zvládnou překlad velmi dobře, leckdy lépe než špatný překladatel.“

V posledních pěti letech se tak profese překladatelů zásadně proměnila. „Překladatelská profese je v diskuzích na téma AI často uváděna mezi profesemi, které to mají spočítané,“ všímá si profesionální překladatel Miroslav Pošta. „Je pravda, že v některých segmentech překladatelského trhu má strojový překlad své místo a překladatele do značné míry nahrazuje. Jinde to ale rozhodně neplatí. Nebo by to platit nemělo.“

S nástupem chatbotů najednou jako kdyby padly bariéry týkající se tvorby textu. Přestože jsou tyto tzv. velké jazykové modely (LLM) vytrénované především na anglických textech, výzkumníci brzy zjistili, že jakoby mimochodem zvládají i překládání mezi desítkami až stovkami jazyků.

„Modely jsou trénovány i na paralelních textech (textech oficiálně přeložených do dvou a více jazyků, například legislativě EU, pozn. red.). Není tedy žádný zázrak, že umějí překládat,“ připomíná Ondřej Bojar z Ústavu formální a aplikované lingvistiky Matematicko-fyzikální fakulty Univerzity Karlovy.

Jazykové modely ale nejsou vytrénované jen na překlad, umějí se na úkol dívat obecně a ze všech stran: „Jsou to takoví překladatelé, kteří snědli všechnu moudrost světa.“

Na rozdíl od klasického strojového překladu tak LLM umí celkem dobře zachovat kontext v rámci věty, odstavců i celých textů. Klasické chyby, které tak dlouho provázely strojový překlad, zmizely téměř ze dne na den.

Zdálo by se tedy, že je díky tomu překlad „vyřešený problém“. Jenže i v těchto vygenerovaných textech se mohou skrývat záludné chyby – jak ostatně vyplývá ze samotné podstaty fungování generativní AI.

To připomíná i Bojar: „Jazykové modely nejsou trénovány s cílem trefit překlad, ale predikovat další slovo. Modely budou prosazovat to, co viděly ve většině dat, například biasy (různá zkreslení nebo předsudky, pozn. red.).“

„Velký jazykový model je pouze nástroj, který patří do ruky překladateli,“ varuje Ina Maertens, specialistka z Jednoty tlumočníků a překladatelů. „Strojový překlad je výsledkem modelů založených na matematických a statistických metodách, které pracují a někdy se prostě netrefí. Problém je v tom, že běžný uživatel to často nemá šanci poznat. Překlad zní česky, ale významově neodpovídá originálu.“

To je obzvláště nebezpečné tam, kde na každém slovíčku záleží. Překlad lékařské zprávy nebo mezinárodní smlouvy je zkrátka potřeba dělat s trochu větší péčí, než když se překládá recept na čočkovou polévku. Člověk si je takového rozdílu přirozeně vědom, ale jazykový model věnuje víceméně stejnou energii všem překladům. A i když to zkusíte zdůraznit – v instrukcích podtrhnete důležitost dokumentu a explicitně vypíchnete nutnost zachovat význam –, nikdo vám nezaručí, že výsledek odpovídá realitě, nedošlo ke zkreslení či posunu významu.

„Firmy musí zvážit riziko podle typu obsahu,“ radí Jan Bílek, expert na strojové překlady z firmy Localazy. „Marketingový tweet může mít chybu a nikoho to nezabije, smlouva na 50 milionů vyžaduje větší pozornost, ale pořád nejde o život. U zdravotnických instrukcí nebo bezpečnostních pokynů už je to jinak.“

Některé texty pak do strojového překladu – zvláště ne do veřejně dostupných online překladačů – vůbec nepatří. Třeba proto, že jde o citlivé dokumenty a překladatel je vázán mlčenlivostí. „Otázka ochrany soukromí je věc, o které technologické firmy raději mlčí,“ všímá si tlumočnice Ina Maertens, která v Jednotě tlumočníků a překladatelů řeší otázky právních a soudních překladů. „Soudní překladatel je ze zákona povinen zachovat mlčenlivost a za porušení mu hrozí sankce.“

Ale po kom byste vymáhali odpovědnost v případě překladu chatbotem?

Dejme tomu, že náš text není z kategorie důvěrných, právních ani medicínských. Většina současných překladatelů v takovém případě sáhne po velkých jazykových modelech, nebo (častěji) specializovaných nástrojích pro počítačovou asistenci při překladu.

Z lidských překladatelů se tak stávají kontroloři překladu, který jim připravila umělá inteligence. V lepším případě mají pod kontrolou samotný překlad, není ale výjimkou, že překladatel dostane již „strojově před-přeložený“ text. Od člověka se pak očekává, že odchytí chyby. Vlevo vidí originál dokumentu, vpravo pak překlad navržený AI. Ten může expert ponechat, upravit, nebo zcela změnit.

Na první pohled by mělo jít nejen o logický krok, ale především o fantastické urychlení: překladatel se nemusí zaobírat jednoduchými větami a bude řešit jen ty obtížné, zapeklité případy.

Realita je komplikovanější. Práce se strojově předpřipraveným textem je totiž úplně jiná než překlad „na zelené louce“. Člověk musí držet plnou pozornost a nepolevit ani u pasáží, které se na první pohled zdají dobře přeložené. AI totiž dělá jiný typ chyb než lidé, a tak překladatel stejně musí v hlavě přeložit originál, aby mohl výsledek ověřit. Paradoxně tak platí, že zlepšování překladů AI vede ke zvyšování tlaku na překladatele: chyb je sice méně, ale o to těžší je si jich všimnout.

„Při post-editaci si připadám jako průtokový ohřívač,“ glosuje to překladatel Miroslav Pošta, který se specializuje na titulky pro audiovizuální obsah. „Za den musím zpracovat mnohem víc informací než při běžném překladu. Na druhou stranu musím být ostražitější než při revizi lidského překladu, protože halucinace a další chyby ve výstupu MT jsou méně předvídatelné a často také méně nápadné. Musím k textu přistupovat s presumpcí viny.“

Průzkumy podle něj navíc ukazují, že post-editování nevede k lepším výsledkům. Překladatelům se totiž nabízejí formulace, které by sami nenapsali. Když už jsou ale nabízené, v rámci úspory času je přijmou. „Post-editing omezuje kreativitu,“ domnívá se Bílek. „Když opravujete cizí práci, myslíte v rámci toho, co vidíte. Čisté překlady mohou naopak vést k lepšímu kreativnímu výsledku.“

Některým klientům je možné vysvětlit, že kvalitní, kreativní překlad potřebuje více času. Třeba u překladů literárního díla se cení, že překladatel ke knize přistupuje s ohledem na kulturní kontext. Nedělá mechanický převod z jednoho jazyka do druhého, ale v mnoha ohledech píše téměř novou knihu. „Literární překlad je tvůrčí práce, v níž překladatel vytváří nový text na základě sociálního, historického, situačního kontextu, který existuje jak v původním textu, tak ve výsledném překladu,“ vysvětluje Hana Fořtová z české Obce překladatelů. „Bez výrazného lidského přispění nemůže žádný stroj přinést dobrý literární překlad. Stroj nepochybuje, nabízí funkční řešení.“

V mnoha jiných žánrech ale klientům onen „funkční překlad“ stačí. A patří sem právě velká část toho, co vždy překladatelům zajišťovalo obživu. Webové stránky, manuály, novinové články, analýzy, recepty, inzeráty, životopisy a řada dalších „rutinních“ textů se pomocí AI nástrojů dá už nyní přeložit více než dobře. Překladatelé proto často musejí jít s cenou dolů, aby byli konkurenceschopní.

Dochází tak k tlaku na agentury, a překladatelé jsou kvůli tomu často odsunuti do role post-editorů, což bývá pozice o dost hůře honorovaná. „Dostali jsme ve firmě nabídku: Přijměte poloviční sazby, nebo odejděte,“ popisuje pod podmínkou zachování anonymity člověk zaměstnaný v oboru.

Když se na proměny profese za posledních 15 let podíváme shora, jasně rozpoznáme jevy typické pro nástup nové výrobní technologie: zvyšuje se tlak na výkon, klesá cena „ruční práce“, a tak nakonec většina výrobků nepochází z rukodělné manufaktury, ale z masové výroby. Neobvyklé je jen to, že se to v tomto případě netýká výrobků fyzických, ale práce duševní, navíc vysoce odborné.

Roztáčí se zároveň dvě spirály. Na jedné straně se výrazně vylepšují AI překlady. To vytváří tlak na překladatele i agentury. Aby si udrželi zakázky, musejí překládat rychleji a častěji si pomáhat automatizovanými nástroji.

Právě tím ale vytvářejí nové „textové páry“, ideální materiály pro vylepšení toho, co zatím umělé inteligenci tolik nešlo. Z těchto výsledků se pak učí příští generace velkých jazykových modelů. Navíc stoupá tlak na překladatele, aby je více používali, jinak nebudou stíhat zrychlující se tempo. Tím se ale paradoxně rozdíl mezi AI překlady a překlady od překladatelů dál zmenšují.

Podobné tlaky zaznamenávají i další specializované profese, ve kterých se pracuje s digitálními aktivy. Nástroje AI zasahují například práci grafiků nebo programátorů.

Zatím jsme se točili hlavně okolo individuálních dopadů na překladatele. Jako obvykle má i zde ale nasazení nové technologie i obecnější– byť na první pohled zpočátku neviditelné – důsledky.

Jedním z nich je „zglajchšaltování“ jazyka. Prakticky každá věta má více než jeden možný překlad. Kdyby sto překladatelů dostalo stejný text, každý by jej přeložil trochu jinak. Vnesli by do výsledku své jedinečné zkušenosti, nápady a svůj unikátní přístup k jazyku.

Naproti tomu AI překladač jde prakticky vždy cestou nejmenšího odporu. Následující větu jsme předhodili pěti populárním chatbotům a jejich výsledky byly prakticky identické. Přitom lidé by – bez velké změny významu, s ohledem na kontext – mohli sáhnout po plejádě možností.

Pokud je ale lidský překladatel postaven do role post-editora, a navíc je pod časovým tlakem netrpělivého klienta, sotva by takovouto nabídnutou větou pohrdl. Jde o zcela správný překlad. Problém nastává v tom, že při masovém nasazení této technologie dochází k postupnému ochuzování jazyka. Podobný tlak ostatně vyvíjejí AI nástroje obecně: častá interakce s chatboty a čtení generovaných textů vede k tomu, že podvědomě přejímáme typické AI obraty: noříme se do fascinujícího tématu, prozkoumáváme pestrou škálu klíčových faktorů, připomínáme širší rámec a své odstavce mimoděk začínáme obligátním „Je důležité si uvědomit, že…“.

„Mizí regionální výrazy, lokální idiomy, jazyková kreativita,“ varuje Bílek z Localazy. „Navíc, pokud AI trénujete hlavně na angličtině, všechny jazyky začínají znít anglicky.“ Připomíná tak často opomíjenou vlastnost velkých jazykových modelů: přestože jsou schopné generovat výstupy ve stovkách jazyků, na pozadí je často cítit dominantní vliv angličtiny. Některé materiály mluví dokonce o hrozbě „epistemicidy“, tedy postupného vymazání některých jazyků a jejich kulturních zvláštností.

Pro překladatelskou profesi pak masový nástup AI nástrojů přináší otázku, jak změnit přístup k výuce oboru. Jde o typickou „past na juniory“: díky chytrým nástrojům mohou rychleji naskočit do řemesla, ale nedostanou možnost osahat si překlad „od nuly“, a vypěstovat si tak cit, který by jim později umožnil nabízet skutečně kvalitní výsledky. „Musíme mít kontakty s textem, aby z nás byli dobří překladatelé,“ míní Fořtová z Obce překladatelů.

Pokud ale začínající překladatelé už od začátku dostávají návrhy od AI, budují si pozici spolujezdce spíše než řidiče. „Právě ty tisíce stran, které po juniorovi opravuje zkušený překladatel, představují propastný rozdíl mezi tím, jaké výsledky má tzv. vypřekládaný senior a člověk, který od začátku kariéry pracuje převážně se strojovými výstupy,“ varuje Lucie Olešová z Jednoty tlumočníků a překladatelů.

Podle některých tak může hrozit, že do překladatelské profese přestane proudit mladá krev. Naštěstí se zatím nezdá, že by univerzity měly o zájemce nouzi: „Mezi mladými je mnoho těch, kteří jsou fascinovaní jazyky. Překladatelství a tlumočnictví má tu výhodu, že je blízké reálnému využívání jazyka, člověk se dostává k zajímavým textům a do zajímavého prostředí,“ popisuje svůj obor Tomáš Svoboda, vedoucí Ústavu translatologie na Filozofické fakultě Univerzity Karlovy. „Je to po všech stránkách stimulující profese. Pokud k tomu uchazeč není uzavřený inovacím v technologiích, je to ideální kandidát na studium překladatelství a tlumočnictví.“

Překladatelská profese se tak musí vyvíjet. „Spolupracujeme úzce s univerzitami, poskytujeme studentům praxe, mentoring a snažíme se pomáhat při změně učebních osnov tak, aby současní i budoucí studenti na měnícím se trhu jazykových služeb obstáli,“ uvádí Matouš Hájek z Asociace českých překladatelských agentur. Za důležité schopnosti označuje zejména kritické čtení, schopnost práce s velkými daty nebo ladění instrukcí pro AI systémy. „Naším cílem rozhodně není brzdit inovace, ale zajistit, aby se nové technologie a nástroje používaly zodpovědně a s rozmyslem.“

Oslovení překladatelé zároveň připouštějí, že problém AI překladů je potřeba – tváří v tvář velkým firmám, které AI nástroje prodávají – řešit koordinovaně. „Pozorujeme mezi kolegy narůstající nespokojenost s nedoceněním významu profesionálního překladu pro zajištění budoucnosti postavené na důvěře, a to ve světovém kontextu,“ zdůrazňuje Edita Jiráková, předsedkyně Jednoty tlumočníků a překladatelů. Za české překladatele podepsala mezinárodní rezoluci, která vyzývá vlády i mezinárodní organizace k lepší ochraně překladatelů a tlumočníků.

Překladatelé se také připojili k širšímu apelu kreativních profesí na to, aby nedocházelo například k trénování nových AI modelů na výsledcích práce překladatelů bez odpovídající finanční kompenzace. „Hájíme zásadu ART: autorizace, spravedlivá odměna a transparentní užití,“ připomíná Fořtová.

Nejsilnějším argumentem pro využití služeb lidského překladatele nadále zůstává zodpovědnost a důvěra. Člověk za výsledek své práce může ručit úplně jiným způsobem než AI systém. Překladatelé se ale musejí bránit tomu, aby nemuseli ručit za něco, co není v lidských silách stihnout a uhlídat: lavinu na první pohled dokonalých textů, které umí umělá inteligence generovat rychleji, než je lidé vůbec stíhají číst.