Podcast Ep. 7 | Traducatorul si ChatGPT
Ep. 7 | Ce crede traducatorul despre ChatGPT?
Buna! Sunt Daniela, traducator autorizat si acesta este Podcastul de Traduceri. In unele episoade mi-as dori sa abordez si alte subiecte care nu tin de inregistrarea diverselor tipuri de acte de stare civila. Vreau sa va deschid un pic orizontul si sa va arat ce inseamna meseria de traducator si cu ce fel de confruntari ne intalnim.
Si pentru ca saptamana trecuta am fost la conferinta traducatorilor organizata de CIOL (Chartered Institute of Linguists) la Londra, am luat pulsul pietei ca sa zic asa si astazi va vorbesc despre ce crede traducatorul sau ce cred traducatorii despre ChatGPT si AI sau Inteligenta Artificiala.
Voi incepe cu sfarsitul, mai bine zis cu situatia de astazi si de ce este important acest subiect pentru noi. Artificial Intelligence sau Inteligenta Artificiala a fost prezenta in aria traducerilor inca de la inceputul anilor 2000 prin ceea ce se numeste Machine Translation sau Traducerea Automata. De fapt o sa vi se para absolut surprinzator dar un prim experiment de traducere automata a fost facut in 1954 in cursul a ceea ce s-a numit experimentul Geogetown-IBM unde o echipa de la Universitatea Georgetown impreuna cu producatorul de calculatoare IBM au tradus 60 de propozitii din limba rusa in limba engleza. Functiona pe baza unor seturi de reguli de gramatica minimale si a unor cartoline cu termeni de dictionar. Dupa acest experiment au urmat multi ani de investitii in cercetare care incet-incet au disparut si au revenit abia la inceputul aniilor 1990.
Programele de traducere asistata de calculator, numite Computer Assisted Translation Tools (CATT) erau foarte la moda in perioada in care eu eram in facultate 2004-2008. Ce faceau ele? Iti pastrau in prima instanta in memorie traducerile repetitive si stia sa iti recunoasca structurile asemanatoare. Ceea ce insemna ca daca traduceai intr-un anumit domeniu, sa zicem cel juridic si primeai texte asemanatoare, iti recunostea si traducea automat anumite structuri, salvand timp pretios. Aceste programe fiind utile daca activai doa intr-un anumit domeniu, ceea ce era foarte rar pentru un traducator. Acest tip de traducere automata se numeste modelul determinist, adica modelul care te ajuta sa determini structurile care se repeta si sa iti grabeasca procesul de traducere. De altfel, diferite tipuri de dictionare online si baze de date ale diverselor institutii de renume (celebrul dictionar al Comisiei Europene) s-au transformat din dictionare, in glosare si apoi in baze de date contextuale (Linguee) care ofereau un context unei structuri si ii permiteau traducatorului sa determine cea mai buna traducere functie de context, adica o alaturare mai mare de cuvinte si mai aproape de textul-tinta.
Modelul s-a transformat intr-unul statistic o data cu evolutia si avantul sistemelor web-based de tip Google Translate si altele similare, unde informatia prezenta in mediul online determina traducerea mai mult sau putin aproximativa a unui cuvant. Cum functiona aceasta? Pe masura ce o anumita structura de la cea mai simpla, conversationala, pana la cele mai complexe din domenii specializate aparea mai des pe Internet, Translatorul putea sa iti ofere mai multe optiuni functie de cea mai intalnita. Pe masura ce s-a creat foarte mult continut online sistemele au devenit si mai bogate, putand sa fie mai fidele textului-sursa.
Acest model statistic a fost dezvoltat si mai departe de companii tip DeepL care l-au transformat intr-un model numit neuronal care este capabil pe baza unui corpus (dezvoltat pe baza Linguee) sa decida singur pe seama statisticilor care este cea mai potrivita traducere. Mai mult DeepL a oferit functia intai fara plata apoi cu plata pentru a uploada si a traduce un text integral. Model care a functionat pentru proiecte simple care nu aveau nevoie de finetea unui traducator. Dar au fost sa spunem abuzate de companii care au folosit traducerea automata pentru a procesa un volum mare de texte si au cerut traducatorilor sa se transforme in asa-zisi revizori sau post-editori ai unor texte care de multe ori nu au sens sau sunt foarte distorsionate.
Recunoasterea imaginilor, a video-urilor si a imaginilor au oferit persoanelor care aveau nevoie sa traduca poate un afis sau un semn de la metrou sau aeroport din Asia in limba engleza sau chiar romana, sa traduca texte prin recunoasterea caracterelor, de exemplu o eticheta de produs scrisa intr-o limba necunoscuta, pana la a procesa vocea, a transcrie si a traduce automat in alta limba. Ceea ce exista de mult timp deja pe Skype este ca poate reda in timp real traducerea audio. La fel si in Power Point prin transcrierea automata a textului vorbit si traducerea lui directa in alta limba. Elemente foarte utile pentru publicul larg.
Modelul statistic a dezvoltat inclusiv traducerile asistate de calculator prin posibilitatea de a cauta un termen sau fraza altenativ pe mai multe platforme online de tip dictionare, glosare sau chiar plaftorme de traducere automata diverse optiuni si de a o alege la final pe cea mai potrivita. Mai mult programele s-au dezvoltat mai mult, recunosc tipul de text si formatarea, reusind sa pastreze editarea si formatul original, salvand iar timp pretios. Una din marile calitati a acestor programe inca de la inceput. Astazi putem converti orice document scanat sau in orice format, cum este de exemplu JPEG sau PDF. Foarte util si mie in traducerea medicala, de exemplu.
Mai departe, unde ne aflam astazi? Tipul de AI pe care il folosim si care evolueaza astazi se numeste modelul generativ pentru ca poate genera raspunsuri complexe bazate pe intrebari sau prompt-uri cum se numesc in lumea informaticii. ChatGPT poate astazi sa traduca texte scurte sau lung functie de cata rabdare aveti in diverse tipuri de tonuri sau mai bine zis registre de limba (de la informal la formal) dar la fel ca Traducerea Asistata nu poate functiona atat de bine pentru o limba de nisa cum este limba romana, cu o gramatica putin zis complicata si multe expresii idiomatice.
Si acum va intrebati, bun si care este problema daca pana acum am discutat doar de elemente pozitive? In contexte foarte generale toate aceste modele sunt foarte utile. Modelul determinist, cel bazat pe baza de data si recunoasterea celei mai bune structuri, cel de la care a plecat si modelul statistic, cel care recunoaste cea mai des intalnita structura au evoluat foarte mult pentru limbile de circulatie internationala, cum este limba engleza, franceza, spaniola samd.
Traducatorii au inceput sa aiba din ce in ce mai putine comenzi de traducere si din ce in ce mai multe comenzi de revizie care s-au transformat astazi in post-editare, diferenta fiind ca revizia o facem la un text care este tradus de o persoana, iar post-editarea este facuta la un text tradus automat. Timpul fiind la fel de mare pentru a doua, poate chiar mai mare datorita distorsionarii lui sau a cuvintelor nepotrivite pentru acel domeniu. Sa nu mai vorbim despre textele de specialitate, cele de mecanica, de inginerie samd unde precizia este vitala. Acest schimb de forte a angrenat si o modificare a tarifelor pentru aceste comenzi de revizie sau post-editare care sunt platite uneori la mai putin de jumatate decat o comanda de traducere, ajungand pana la 30% si mai putin. Un alt factor care a inceput sa apara a fost nemultumirea traducatorilor cu privire la aceste tipuri de revizie si post-editare, dand la o parte aproape complet placerea traducatorului de a cauta termeni si de a lucra la un text.
Mai mult, din ce in ce mai multi clienti si platforme au ales sa opteze pentru noi programe dezvoltate pentru a traduce automat text, atat website-uri, cat si subtitrari de film. Netflix de pilda traduce subtitrarile automat si are o echipa de post-editori care le verifica inainte de a fi publicate (asta recent, pentru ca mult timp au fost traduse automat). Nemaivorbind despre agentiile de traducere care se lauda cu traducerile in 200 de limbi + si care livreaza traduceri functie de bugetul clientului (traduse automat, post-editate, traduse de un traducator, revizuite de un al doilea traducator), totul jucandu-se pe cati bani poate aloca.
Cum afecteaza aceasta traducatorul? Astazi modelul generativ de inteligenta artificiala este foarte la moda, presiunea fiind foarte mare pe agentiile de traduceri sa scada costul. Drept urmare multe licitatii au fost castigate la un tarif mai mic decat in anii precedenti. Lucru foarte curios, avand in vedere ca inflatia a afectat traducatorii la fel de mult ca pe orice alta categorie, agentiile neacceptand in mare parte tarifele ajustate propuse de traducatori. Astazi multi traducatori care lucreaza cu agentiile practica acelasi tarif ca acum 5-7 ani. Ceea ce a determinat mai mult de 25-30% dintre ei sa isi schimbe cariera, nemaiputand face fata la cheltuieli. Vorbim in multe cazuri de traducatori cu mare experienta. Mai mult pentru traducatorii care nu s-au putut adapta la noile reguli ale jocului si care nu au putut alege un alt tip de comenzi, fie ele post-editare, consultanta lingvistica sau chiar sa incerce un alt domeniu unde incidenta traducerii automate nu este atat de mare (juridic, brevete, inginerie etc.) au ramas in afara cercului.
Ce putem face ca traducatori? In primul rand noi traducatorii de limba romana suntem putin feriti dar nu facem exceptia la portfoliul mare de limbi pe care le poate oferi o agentie de traduceri in varianta traducerii automate. Prin facturarea corecta a tarifului pe ora a anumitor tipuri de comenzi, de la post-editare, pana la transcriere (unui text audio sau audio-video) si traducere, revizie si expertiza lingvistica putem sa ne diversificam portofoliul. Apoi, sunt domenii unde nu se poate vorbi despre traducere automata, cum sunt traducerile autorizate care trebuie sa fie inmanate in exemplare fizice, stampilate si semnate. Sau chiar domenii de specialitate unde este nevoie de certificarea unui traducator cu experienta.
Mai mult, acum mai mult ca niciodata, agentiile si birourile de traduceri au nevoie de traducatori experti. Prin abandonarea corabiei sa spunem pe un ton glumet au ramas foarte multe domenii neacoperite. Acum este momentul pentru traducatorii cu experienta sa contacteze agentiile cu termenii lor de plata, acum ca este nevoie si sa negocieze tarife corecte pe categoriile de traducere despre care am vorbit mai devreme.
Eu personal sunt optimista, scopul meu este sa imi cresc micul birou de traduceri pentru limba romana si sa imi diversific portofoliul de clienti dar si de servicii pentru a putea fi competitivi si atractivi pe piata.
Sper ca v-am oferit informatii interesante astazi. Va astept cu mare placere sa imi spuneti cu, vi s-a parut, daca vi s-a parut interesanta schimbarea de subiect, daca vreti sa aflati mai multe din meseria noastra frumoasa de traducatori, si sa dati ca de obicei un Like, Subscribe si Share.
Cu intrebari va astept pe pagina Facebook din descrierea video-ului. Sa aveti o saptamana viitoare frumoasa!
#chatgpt #traducatorulsichatgpt #traducator #traduceri #biroudetraduceri #CAT
