Tag: MT

Spis treści

• Wprowadzenie
• Znaczenie Rozporządzenia (UE) 2023/1230 w procesie tłumaczenia
• Wyzwania w tłumaczeniu instrukcji z języka niemieckiego na polski
• Najlepsze praktyki w tłumaczeniu instrukcji obsługi
• Proces weryfikacji i kontroli jakości
• Aspekty techniczne w tłumaczeniu instrukcji
• Znaczenie certyfikacji i kompetencji tłumaczy
• Podsumowanie
• Bibliografia

Wprowadzenie

Precyzyjne tłumaczenie polsko-niemieckie instrukcji obsługi maszyn i urządzeń nabiera coraz większego znaczenia – szczególnie w czasach rozwoju sztucznej inteligencji. Prawidłowo przygotowana dokumentacja techniczna nie tylko zapewnia bezpieczeństwo użytkownikom, ale również stanowi kluczowy element zgodności z wymogami prawnymi Unii Europejskiej. Proces tłumaczenia instrukcji obsługi z języka niemieckiego na polski to złożone zadanie wymagające biegłości językowej i głębokiej wiedzy technicznej.

Rozporządzenie (UE) 2023/1230 odgrywa fundamentalną rolę w regulowaniu kwestii bezpieczeństwa na rynku europejskim. Dokument ten ustanawia szereg wymagań dotyczących projektowania, produkcji oraz – co istotne z punktu widzenia tłumaczeń – dokumentacji technicznej maszyn. Wpływ rozporządzenia na proces tłumaczenia jest znaczący, gdyż wymaga ono, aby instrukcje obsługi były dostępne w języku kraju, w którym maszyna jest użytkowana. Ma to znaczenie już w momencie, gdy maszyna przekracza granicę.

Przyjrzymy się szczegółowo procesowi tłumaczenia instrukcji obsługi, analizując wyzwania, najlepsze praktyki oraz aspekty prawne i techniczne tego zagadnienia. Naszym celem jest dostarczenie kompleksowego przewodnika dla tłumaczy, inżynierów i menedżerów projektów zaangażowanych w proces tłumaczenia dokumentacji technicznej na potrzeby polskiego rynku.

Znaczenie Rozporządzenia (UE) 2023/1230 w procesie tłumaczenia

Główne założenia i cele rozporządzenia

Rozporządzenie (UE) 2023/1230 stanowi kluczowy akt prawny regulujący kwestie bezpieczeństwa maszyn w Unii Europejskiej. Jego znaczenie dla procesu tłumaczenia instrukcji obsługi jest fundamentalne, gdyż określa ono nie tylko wymagania techniczne, ale również standardy dotyczące dokumentacji. Podstawowym jego celem jest zapewnienie wysokiego poziomu bezpieczeństwa i ochrony zdrowia użytkowników maszyn na terenie Unii Europejskiej. Rozporządzenie dąży do harmonizacji wymagań bezpieczeństwa w całej UE, co ma ułatwić swobodny przepływ towarów w UE.

Kluczowe założenia obejmują:

• ustanowienie jednolitych wymagań bezpieczeństwa dla maszyn wprowadzanych na rynek UE,
• zapewnienie swobodnego przepływu maszyn spełniających wymogi rozporządzenia,
• minimalizację ryzyka wypadków związanych z użytkowaniem maszyn,
• promowanie innowacji przy jednoczesnym zachowaniu wysokich standardów bezpieczeństwa.

Kluczowe wymagania dotyczące instrukcji obsługi

Rozporządzenie 2023/1230 precyzyjnie określa wymagania dotyczące instrukcji obsługi. Instrukcje muszą spełniać następujące kryteria:

• kompletność informacji: instrukcja musi zawierać wszystkie niezbędne informacje do bezpiecznego użytkowania maszyny, w tym montażu, uruchomienia, eksploatacji, konserwacji i ewentualnej likwidacji,
• jasność i zrozumiałość przekazu: informacje muszą być przedstawione w sposób jasny (jednoznaczny) i zwięzły, unikając nadmiernie skomplikowanego języka technicznego,
• dostępność językowa: instrukcja musi być dostępna w języku urzędowym kraju, w którym maszyna jest użytkowana,
• uwzględnienie przewidywalnego niewłaściwego użycia: instrukcja powinna ostrzegać przed potencjalnie niebezpiecznymi sposobami użytkowania maszyny, które można przewidzieć na podstawie wcześniejszych doświadczeń,
• informacje o ryzyku resztkowym: należy jasno przedstawić informacje o ryzyku, którego nie udało się wyeliminować na etapie projektowania maszyny,
• zgodność z zasadami ergonomii: instrukcja powinna uwzględniać zasady ergonomii, ułatwiając użytkownikowi zrozumienie i zastosowanie informacji.

Konsekwencje prawne nieprawidłowych tłumaczeń

Nieprawidłowe tłumaczenie instrukcji obsługi może mieć poważne konsekwencje prawne dla producenta lub importera maszyny.

Potencjalne skutki obejmują:

• odpowiedzialność cywilną: w przypadku wypadku spowodowanego błędami w instrukcji, producent może zostać pociągnięty do odpowiedzialności odszkodowawczej,
• sankcje administracyjne: organy nadzoru rynku mogą nakazać wycofanie produktu z obrotu lub nałożyć kary finansowe za niezgodność z wymogami rozporządzenia,
• odpowiedzialność karną: w skrajnych przypadkach, gdy błędy w instrukcji prowadzą do poważnych wypadków, możliwe jest pociągnięcie do odpowiedzialności karnej osób odpowiedzialnych za wprowadzenie maszyny na rynek,
• utratę reputacji: nieprawidłowo przetłumaczone instrukcje mogą negatywnie wpłynąć na wizerunek firmy i zaufanie klientów,
• koszty napraw: konieczność poprawienia i ponownego wydania instrukcji może generować znaczące koszty dla producenta.

Przykład:

W 2018 roku niemiecka firma produkująca maszyny do obróbki drewna została zmuszona do wycofania partii urządzeń z polskiego rynku ze względu na błędy w tłumaczeniu instrukcji obsługi. Nieprawidłowo przetłumaczone ostrzeżenia dotyczące bezpieczeństwa doprowadziły do kilku incydentów, w których operatorzy doznali lekkich obrażeń. Firma nie tylko poniosła koszty związane z wycofaniem produktów i ponownym tłumaczeniem instrukcji, ale również musiała zmierzyć się z negatywnym rozgłosem w branży.

Wyzwania w tłumaczeniu instrukcji z języka niemieckiego na polski

Proces tłumaczenia instrukcji obsługi z języka niemieckiego na polski napotyka na szereg wyzwań, które wymagają od tłumacza nie tylko doskonałej znajomości obu języków, ale również głębokiego zrozumienia kontekstu technicznego. Przyjrzyjmy się bliżej głównym obszarom potencjalnie problematycznym:

Różnice strukturalne między językami

Złożenia w języku niemieckim

Język niemiecki słynie z długich, połączonych wyrazów, które często muszą być rozbite na frazy opisowe w języku polskim. Na przykład:

• Maschinensicherheitsvorschriften – przepisy dotyczące bezpieczeństwa maszyn
• Betriebsanleitungsübersetzung – tłumaczenie instrukcji obsługi

Wyzwanie polega na zachowaniu zwięzłości przekazu przy jednoczesnym rozbiciu złożeń na zrozumiałe frazy w języku polskim.

Szyk zdania

Niemiecki charakteryzuje się rygorystycznymi regułami dotyczącymi szyku zdania, zwłaszcza w zdaniach podrzędnych, gdzie czasownik znajduje się na końcu. W języku polskim szyk jest bardziej elastyczny. Przykład:

• Niemiecki: Bevor Sie die Maschine einschalten, stellen Sie sicher, dass alle Schutzvorrichtungen angebracht sind.
• Polski: Zanim włączysz maszynę, upewnij się, że wszystkie osłony są zamontowane.

Tłumacz musi często przeformułować strukturę zdania, aby zachować naturalność i klarowność przekazu w języku polskim.

Strona bierna

W niemieckich tekstach technicznych często stosuje się stronę bierną, podczas gdy w polskich preferuje się bardziej aktywne formy. Przykład:

• Niemiecki: Die Wartung muss jährlich durchgeführt werden.
• Polski: Przeprowadzać konserwację co roku. (zamiast: Konserwacja musi być przeprowadzana co roku.)

Terminologia techniczna – problemy ekwiwalencji

Brak dokładnych odpowiedników

Niektóre niemieckie terminy techniczne nie mają dokładnych odpowiedników w języku polskim. W takich przypadkach tłumacz musi znaleźć najbliższy znaczeniowo termin lub stworzyć opisowe tłumaczenie. Przykład:

• Drehmomentschlüssel – klucz dynamometryczny (termin przyjęty w polskiej terminologii, choć nie jest dokładnym tłumaczeniem)

Różnice w konwencjach nazewnictwa

W niektórych dziedzinach technicznych polska i niemiecka terminologia mogą się różnić ze względu na odmienne tradycje lub wpływy historyczne. Przykład:

• Schaltschrank (dosłownie: szafa przełącznikowa) – rozdzielnica elektryczna lub szafa sterownicza

Akronimy i skróty

Niemieckie akronimy i skróty często wymagają rozwinięcia i przetłumaczenia na język polski. Przykład:

• SPS (Speicherprogrammierbare Steuerung) – PLC (Programowalny sterownik logiczny)

Terminy zapożyczone

W obu językach występują zapożyczenia z języka angielskiego, ale mogą one być różnie wykorzystywane. Tłumacz musi być świadomy preferowanych form w języku polskim. Przykład:

• Niemiecki: Interface
• Polski: Interfejs

Aspekty kulturowe i prawne wpływające na proces tłumaczenia

Tłumaczenie to nie tylko przekład tekstu, ale także adaptacja treści do lokalnych warunków kulturowych i prawnych. Nie tak dogłębna, jak w przypadku lokalizacji, ale zdecydowanie powinna mieć miejsce. W kontekście instrukcji obsługi kluczowe aspekty to:

Różnice w podejściu do bezpieczeństwa

Niemieckie instrukcje mogą zawierać bardziej szczegółowe lub rygorystyczne wytyczne dotyczące bezpieczeństwa. Tłumacz musi upewnić się, że polski tekst spełnia lokalne wymagania prawne i kulturowe oczekiwania.

Dostosowanie do polskich norm i standardów

Odniesienia do niemieckich norm (DIN) często wymagają zastąpienia odpowiednimi polskimi normami (PN) lub europejskimi (EN).

Systemy miar

Choć oba kraje używają systemu metrycznego, mogą występować różnice w preferencjach dotyczących jednostek (np. bar kontra Pascal w pomiarach ciśnienia).

Wymagania prawne

Tłumacz musi uwzględnić specyficzne polskie wymagania prawne, np. dotyczące oznakowania CE czy deklaracji zgodności.

Konwencje typograficzne

Różnice w stosowaniu cudzysłowów, myślników czy formatowaniu list wymagają dostosowania do polskich konwencji.

Przykład:

W przypadku tłumaczenia instrukcji obsługi zaawansowanej prasy hydraulicznej tłumacz trafia na termin „Sicherheitsabstandshalter“, który nie ma dokładnego odpowiednika w języku polskim. Po konsultacji z inżynierami decyduje się na opisowe tłumaczenie „element dystansowy zapewniający bezpieczną odległość”. Dodatkowo konieczne jest dostosowanie wszystkich odniesień do norm DIN do odpowiadających im norm PN-EN, co wymaga szczegółowej weryfikacji każdego cytowanego standardu.

Wyzwania te pokazują, że proces tłumaczenia instrukcji obsługi wymaga nie tylko biegłości językowej, ale także głębokiej wiedzy technicznej, zrozumienia kontekstu kulturowego oraz znajomości aspektów prawnych.

Najlepsze praktyki w tłumaczeniu instrukcji obsługi

Aby sprostać wyzwaniom związanym z tłumaczeniem instrukcji obsługi z języka niemieckiego na polski, warto stosować szereg sprawdzonych praktyk. Należy pamiętać, że poniższa – bardzo szczegółowa – lista nie będzie miała zastosowania w całości. Jej elementy powinny zostać wykorzystane do zaplanowania procesu optymalnego dla danego projektu tłumaczeniowego i dokumentacji.

Poniżej przedstawiamy szczegółowe omówienie kluczowych aspektów procesu tłumaczeniowego:

1. Analiza tekstu źródłowego i przygotowanie glosariusza

a) Dogłębna analiza dokumentu źródłowego

Przed rozpoczęciem właściwego tłumaczenia niezbędne jest dokładne zapoznanie się z całością dokumentacji. Obejmuje to:

• zrozumienie ogólnej struktury dokumentu,
• identyfikację kluczowych terminów technicznych,
• rozpoznanie powtarzających się fraz i wyrażeń,
• analizę stylu i tonu dokumentu.

b) Tworzenie glosariusza projektowego

Opracowanie spójnego glosariusza terminów technicznych jest kluczowe dla zachowania jednolitości tłumaczenia. Proces ten powinien obejmować:

• wyodrębnienie wszystkich specjalistycznych terminów,
• konsultację z ekspertami branżowymi (najczęściej klientem) w celu ustalenia prawidłowych odpowiedników,
• uwzględnienie wariantów regionalnych (np. różnice między niemieckim a austriackim),
• dokumentację źródeł dla wybranych tłumaczeń.

c) Badanie kontekstu branżowego

Zrozumienie specyfiki branży, dla której tworzona jest instrukcja, jest kluczowe. Obejmuje to:

• zapoznanie się z podobnymi instrukcjami w języku polskim,
• analizę terminologii stosowanej przez liderów rynku w danej branży,
• śledzenie najnowszych trendów i innowacji w danym sektorze przemysłu.

d) Identyfikacja potencjalnych pułapek językowych

Ważne jest, aby z wyprzedzeniem zidentyfikować elementy, które mogą stanowić szczególne wyzwanie w tłumaczeniu, takie jak:

• idiomy i wyrażenia specyficzne dla języka niemieckiego,
• terminy wieloznaczne, których znaczenie zależy od kontekstu,
• skróty i akronimy specyficzne dla danej branży lub producenta.

2. Wykorzystanie narzędzi CAT i pamięci tłumaczeniowych

a) Wybór odpowiedniego narzędzia CAT

Narzędzia wspomagające tłumaczenie (Computer-Aided Translation) są nieocenione w procesie tłumaczenia dokumentacji technicznej. Przy wyborze narzędzia należy uwzględnić:

• kompatybilność z formatami plików używanymi przez klienta,
• możliwość integracji z zewnętrznymi bazami terminologicznymi,
• funkcje kontroli jakości i spójności terminologicznej,
• możliwość współpracy w czasie rzeczywistym z innymi tłumaczami.

b) Budowanie i utrzymywanie pamięci tłumaczeniowych

Pamięci tłumaczeniowe (Translation Memory TM) pozwalają na zwiększenie efektywności i spójności tłumaczeń:

• tworzenie oddzielnych TM dla różnych klientów lub typów maszyn,
• regularne czyszczenie i aktualizacja pamięci tłumaczeniowych,
• wykorzystanie TM do analizy spójności terminologicznej w obrębie projektu i między projektami.

c) Wykorzystanie funkcji kontroli jakości

Nowoczesne narzędzia CAT oferują zaawansowane funkcje QA, które warto wykorzystać:

• automatyczna weryfikacja spójności terminologicznej,
• sprawdzanie poprawności numerów seryjnych, kodów produktów i innych danych liczbowych,
• kontrola kompletności tłumaczenia (brak pominiętych fragmentów).

d) Integracja z maszynowym tłumaczeniem

Choć tłumaczenie maszynowe nie może zastąpić ludzkiego tłumacza w przypadku dokumentacji technicznej, może służyć jako narzędzie wspomagające:

• wykorzystanie MT jako punktu wyjścia dla fragmentów o niższym priorytecie,
• używanie wyników MT do inspiracji w przypadku trudnych terminów lub fraz.

3. Standaryzacja terminologii i formatowania

a) Tworzenie i przestrzeganie przewodnika stylistycznego

Opracowanie szczegółowego przewodnika stylu jest kluczowe dla zachowania spójności w całej dokumentacji:

• ustalenie preferowanych form gramatycznych (np. użycie strony biernej zamiast czynnej),
• określenie konwencji pisowni liczb, jednostek miar i symboli,
• ustalenie zasad stosowania wielkich liter, kursywy i pogrubienia.

b) Konsekwentne stosowanie uzgodnionej terminologii

Spójność terminologiczna jest kluczowa dla zrozumiałości instrukcji:

• ścisłe przestrzeganie ustalonego glosariusza,
• unikanie synonimów dla kluczowych terminów technicznych,
• konsekwentne stosowanie wybranej formy dla terminów, które mogą mieć wiele wariantów tłumaczenia.

c) Zachowanie spójnego formatowania

Formatowanie jest integralną częścią czytelności dokumentu technicznego:

• zachowanie oryginalnej struktury dokumentu, w tym numeracji sekcji i podsekcji,
• dostosowanie formatowania do polskich konwencji typograficznych (np. stosowanie odpowiednich cudzysłowów drukarskich – ALT+0132 oraz ALT+0148),
• zapewnienie spójności w prezentacji list, tabel i innych elementów strukturalnych.

d) Adaptacja elementów graficznych

Elementy wizualne często wymagają tłumaczenia:

• tłumaczenie etykiet i opisów na rysunkach technicznych,
• dostosowanie jednostek miar na wykresach i diagramach,
• weryfikacja symboli i piktogramów pod kątem zrozumiałości.

4. Współpraca z ekspertami branżowymi i inżynierami

a) Konsultacje na etapie przygotowawczym

Zaangażowanie ekspertów dziedzinowych już na początku projektu może znacząco podnieść jakość tłumaczenia:

• omówienie kluczowych terminów i koncepcji technicznych,
• wyjaśnienie potencjalnie niejasnych aspektów funkcjonowania maszyny,
• identyfikacja krytycznych elementów bezpieczeństwa, które wymagają szczególnej uwagi.

b) Weryfikacja merytoryczna tłumaczenia

Regularne konsultacje z inżynierami w trakcie procesu tłumaczenia pomagają uniknąć błędów merytorycznych:

• sprawdzenie poprawności przetłumaczonych opisów technicznych,
• weryfikacja, czy instrukcje operacyjne są precyzyjne i wykonalne,
• potwierdzenie, że tłumaczenie ostrzeżeń i informacji o bezpieczeństwie jest adekwatne.

c) Rozwiązywanie problemów terminologicznych

W przypadku napotkania trudności z tłumaczeniem specjalistycznych terminów:

• organizowanie sesji burzy mózgów z udziałem tłumaczy i ekspertów technicznych,
• korzystanie z wiedzy inżynierów do tworzenia opisowych tłumaczeń dla terminów nieposiadających bezpośrednich odpowiedników.

d) Feedback po wdrożeniu

Zbieranie informacji zwrotnych od użytkowników końcowych i personelu technicznego:

• identyfikacja obszarów, które mogą wymagać doprecyzowania lub poprawy,
• wykorzystanie praktycznych doświadczeń do udoskonalenia przyszłych tłumaczeń.

Przykład:

Przy tłumaczeniu instrukcji obsługi zaawansowanego systemu sterowania dla linii produkcyjnej, zespół tłumaczy ma trudności z terminem „Prozessleitsystem“. Po konsultacji z inżynierami automatyki ustalono, że w kontekście danej maszyny najlepszym tłumaczeniem będzie „rozproszony system sterowania (DCS)”. Dodatkowo eksperci pomagają w interpretacji skomplikowanych schematów przepływu, co pozwala na precyzyjne opisanie procesu w języku polskim z uwzględnieniem lokalnej terminologii branżowej.

Stosowanie takich najlepszych praktyk wymaga czasu i zaangażowania, jednak znacząco podnosi jakość końcowego produktu. W rezultacie otrzymujemy instrukcję obsługi, która nie tylko jest zgodna z wymogami prawnymi, ale przede wszystkim jest czytelna, precyzyjna i bezpieczna dla każdego użytkownika.

Proces weryfikacji i kontroli jakości

Zapewnienie wysokiej jakości tłumaczenia instrukcji obsługi wymaga rygorystycznego procesu weryfikacji i kontroli jakości. Ten etap jest kluczowy dla eliminacji błędów, zapewnienia spójności i zgodności z wymogami prawnymi. Poniżej przedstawiamy szczegółowe omówienie kluczowych elementów tego procesu:

1. Wieloetapowa kontrola jakości tłumaczenia

a) Autoweryfikacja tłumacza

Pierwszy etap weryfikacji przeprowadzany jest przez samego tłumacza:

• porównanie tłumaczenia z tekstem źródłowym pod kątem kompletności i dokładności,
• sprawdzenie spójności terminologicznej z wykorzystaniem glosariusza projektowego,
• weryfikacja poprawności gramatycznej i stylistycznej,
• wykonanie kontroli QA w narzędziu CAT np. QA Checker w Trados.

b) Weryfikacja przez drugiego tłumacza (kontrola czworga oczu)

Niezależna weryfikacja przez innego tłumacza o kompetencjach nie niższych niż autor przekładu:

• sprawdzenie dokładności tłumaczenia,
• identyfikacja potencjalnych nieścisłości lub niejasności,
• sugestie dotyczące ulepszeń stylistycznych.

c) Weryfikacja merytoryczna przez eksperta dziedzinowego

Kluczowy etap zapewniający poprawność techniczną tłumaczenia:

• sprawdzenie poprawności użytej terminologii specjalistycznej,
• weryfikacja, czy tłumaczenie precyzyjnie oddaje funkcjonowanie maszyny,
• potwierdzenie, że instrukcje bezpieczeństwa są kompletne i zrozumiałe lub zgłoszenie uwag w formularzu LQA.

d) Korekta językowa przez native speakera

Finalna weryfikacja językowa:

• sprawdzenie poprawności gramatycznej i stylistycznej,
• weryfikacja naturalności języka i płynności tekstu,
• eliminacja ewentualnych kalek językowych.

e) Kontrola techniczna dokumentu

Weryfikacja aspektów technicznych dokumentu:

• sprawdzenie formatowania i układu tekstu,
• weryfikacja numeracji sekcji, odniesień krzyżowych i hiperłączy,
• kontrola poprawności grafik i ilustracji.

2. Rola native speakerów w procesie weryfikacji

Zaangażowanie native speakerów języka polskiego w proces weryfikacji jest fundamentalne dla zapewnienia naturalności i zrozumiałości przetłumaczonego tekstu:

a) Identyfikacja nienaturalnych konstrukcji językowych

Native speaker potrafi wychwycić subtelne niuanse językowe, które mogą umknąć tłumaczowi:

• wykrywanie kalek językowych z języka niemieckiego,
• identyfikacja fraz, które choć gramatycznie poprawne, brzmią nienaturalnie w języku polskim,
• eliminowanie nieścisłości prawno-kulturowych, które kłują w oczy.

b) Dostosowanie rejestru językowego

Weryfikacja, czy użyty język odpowiada oczekiwaniom polskiego odbiorcy:

• sprawdzenie, czy poziom formalności jest odpowiedni dla danego typu instrukcji,
• dostosowanie tonu do konwencji przyjętych w polskich instrukcjach technicznych.

c) Poprawa czytelności i zrozumiałości

Native speaker może zasugerować zmiany, które uczynią tekst bardziej przystępnym:

• uproszczenie skomplikowanych konstrukcji zdaniowych,
• propozycje alternatywnych sformułowań dla trudnych terminów technicznych.

d) Pełna weryfikacja kulturowa

Sprawdzenie, czy tłumaczenie uwzględnia lokalne normy kulturowe:

• identyfikacja potencjalnie nieodpowiednich lub niezrozumiałych odniesień kulturowych,
• dostosowanie przykładów i analogii do polskiego kontekstu.

3. Testy użyteczności przetłumaczonych instrukcji

Ostatecznym sprawdzianem jakości tłumaczenia jest jego praktyczne zastosowanie. Testowanie pozwala zweryfikować, czy instrukcja spełnia swoje zadanie w rzeczywistych warunkach:

a) Symulacje z udziałem potencjalnych użytkowników

Przeprowadzenie testów z osobami reprezentującymi docelową grupę odbiorców:

• obserwacja, jak użytkownicy interpretują i stosują instrukcje,
• identyfikacja fragmentów, które sprawiają trudność lub są niejasne.

b) Scenariusze testowe

Przygotowanie różnorodnych scenariuszy użycia maszyny:

• testowanie procedur uruchamiania i wyłączania,
• weryfikacja zrozumiałości instrukcji konserwacji i rozwiązywania problemów,
• sprawdzenie, czy użytkownicy potrafią prawidłowo zareagować na komunikaty o błędach.

c) Feedback od użytkowników

Zbieranie szczegółowych informacji zwrotnych od uczestników testów:

• ankiety dotyczące klarowności i użyteczności instrukcji,
• wywiady pogłębione na temat doświadczeń z korzystania z przetłumaczonej dokumentacji.

d) Analiza wyników i wprowadzanie poprawek

Na podstawie zebranych danych:

• identyfikacja obszarów wymagających poprawy,
• wprowadzenie niezbędnych korekt w tłumaczeniu,
• ponowna weryfikacja zmodyfikowanych fragmentów.

Przykład:

Podczas tłumaczenia instrukcji obsługi zaawansowanej maszyny pakującej zespół tłumaczy przeprowadza testy użyteczności z udziałem operatorów z polskiej fabryki. Testy ujawniają, że przetłumaczone instrukcje dotyczące kalibracji czujników były niejasne dla użytkowników. Native speaker proponuje przeformułowanie tego fragmentu, używając bardziej intuicyjnego słownictwa. Po konsultacji z ekspertem technicznym wprowadzono zmiany, które znacząco poprawiły zrozumiałość instrukcji. Dodatkowo, na prośbę operatorów, dodano glosariusz najważniejszych terminów technicznych na końcu dokumentu, co zostało bardzo pozytywnie przyjęte przez użytkowników końcowych.

Proces weryfikacji i kontroli jakości, choć czasochłonny, jest niezbędny, by przetłumaczona instrukcja obsługi nie tylko spełniała wymogi prawne, ale przede wszystkim stanowiła funkcjonalne i bezpieczne narzędzie dla polskich użytkowników. Wieloetapowa weryfikacja, zaangażowanie native speakerów oraz testy użyteczności pozwalają na stworzenie dokumentacji technicznej najwyższej jakości, która skutecznie wspiera użytkowników w bezpiecznym i efektywnym korzystaniu z maszyny.

Aspekty techniczne w tłumaczeniu instrukcji

Tłumaczenie instrukcji obsługi z języka niemieckiego na polski obejmuje nie tylko aspekty językowe, ale również szereg zagadnień technicznych. Prawidłowe dostosowanie tych elementów jest istotne dla stworzenia dokumentacji, która będzie w pełni funkcjonalna i zrozumiała dla odbiorcy końcowego – użytkownika. Poniżej przedstawiamy szczegółowe omówienie kluczowych aspektów technicznych w procesie tłumaczenia:

1. Adaptacja jednostek miar i formatów

a) Konwersja jednostek miar

Chociaż zarówno Niemcy, jak i Polska używają systemu metrycznego, mogą występować różnice w stosowanych jednostkach:

• przeliczanie jednostek imperialnych na metryczne, jeśli występują w oryginalnej dokumentacji (zdarza się, że tłumaczymy z języka niemieckiego dokumentację, która (w przeszłości) była tłumaczona z języka angielskiego i nie wszystko zostało profesjonalnie przełożone na język niemiecki – np. liczby, jednostki itp.),
• dostosowanie jednostek ciśnienia (np. z bar na Pascal, jeśli jest to preferowane w polskim kontekście),
• uwzględnienie lokalnych preferencji w zakresie jednostek (np. kilogramy kontra tony w określonych kontekstach przemysłowych).

b) Adaptacja formatów liczbowych

Dostosowanie zapisu liczb do polskich konwencji:

• dostosowanie separatorów dziesiętnych i tysięcznych,
• ujednolicenie zapisu zakresów liczbowych (np. 5–10 na 5-10 z użyciem dywizu).

c) Formaty dat i godzin

Dostosowanie do polskich standardów:

• zmiana formatu daty (w razie potrzeby),
• adaptacja zapisu czasu z 12-godzinnego na 24-godzinny, jeśli to konieczne,
• uwzględnienie różnic w oznaczeniach stref czasowych.

d) Dostosowanie formatów adresowych i kontaktowych

• zmiana kolejności elementów w adresach (np. kod pocztowy przed nazwą miejscowości),
• adaptacja formatów numerów telefonicznych do polskiego standardu.

2. Tłumaczenie elementów graficznych i schematów

a) Tłumaczenie etykiet i opisów na rysunkach technicznych:

• identyfikacja wszystkich elementów tekstowych na schematach i diagramach,
• zapewnienie spójności terminologicznej między tekstem głównym a opisami na grafikach,
• dostosowanie rozmiaru i układu tekstu na grafikach, aby pomieścić polskie odpowiedniki.

b) Adaptacja symboli i piktogramów:

• weryfikacja symboli bezpieczeństwa pod kątem zgodności z polskimi normami,
• dostosowanie ikon i piktogramów do lokalnych konwencji, jeśli to konieczne,
• upewnienie się, że graficzne reprezentacje instrukcji są zrozumiałe w polskim kontekście kulturowym.

c) Modyfikacja schematów technicznych:

• dostosowanie oznaczeń na schematach elektrycznych do polskich standardów,
• weryfikacja, czy schematy przepływu procesów są czytelne po przetłumaczeniu etykiet,
• ewentualna modyfikacja układu schematów, aby dostosować je do polskich opisów.

d) Tłumaczenie wykresów i diagramów:

• przetłumaczenie legendy i etykiet osi,
• dostosowanie skali i jednostek na wykresach do polskich standardów,
• weryfikacja kolorów i wzorów użytych w diagramach pod kątem odpowiedniego znaczenia w polskim kontekście.

3. Dostosowanie do wymagań typograficznych języka polskiego

a) Prawidłowe stosowanie polskich znaków diakrytycznych:

• upewnienie się, że wszystkie polskie znaki specjalne (ą, ć, ę, ł, ń, ó, ś, ź, ż) są poprawnie wyświetlane,
• weryfikacja, czy użyte fonty obsługują pełny zakres polskich znaków oraz oznaczeń technicznych (symbole greckie, symbole Trade & Copyright marks, średnica itp.),
• sprawdzenie poprawności kodowania znaków w różnych formatach plików.

b) Zasady dzielenia wyrazów:

• dostosowanie reguł dzielenia wyrazów do zasad języka polskiego,
• weryfikacja, czy automatyczne dzielenie wyrazów nie powoduje błędów lub niejasności, szczególnie w terminologii technicznej.

c) Interpunkcja i spacje:

• adaptacja do polskich zasad stosowania cudzysłowów („cudzysłów polski” zamiast „cudzysłowów angielskich” lub „niemieckich“),
• prawidłowe użycie półpauzy (–) i myślnika (—) zgodnie z polskimi zasadami,
• stosowanie twardej spacji w odpowiednich miejscach (np. między liczbą a jednostką miary, uwaga: należy uważać na stosowanie spacji nierozdzielającej w tekstach justowanych!).

d) Formatowanie list i wyliczeń:

• dostosowanie punktorów (list nieuporządkowanych) i numeracji (list uporządkowanych) do polskich konwencji,
• zapewnienie spójności w formatowaniu list w całym dokumencie.

e) Dostosowanie układu strony:

• weryfikacja, czy szerokość kolumn jest odpowiednia dla polskich tekstów,
• dostosowanie odstępów i marginesów, aby tekst był czytelny i estetyczny.

4. Tłumaczenie interfejsu użytkownika

W przypadku gdy instrukcja obsługi odnosi się do interfejsu oprogramowania lub panelu sterowania maszyny:

a) Spójność terminologii:

• zapewnienie, że terminy używane w instrukcji dokładnie odpowiadają tym w zlokalizowanym interfejsie użytkownika,
• stworzenie glosariusza terminów interfejsu i konsekwentne stosowanie go w całej dokumentacji.

b) Adaptacja opisów nawigacji:

• dostosowanie instrukcji nawigacji do zlokalizowanego interfejsu GUI (np. nazwy przycisków, menu),
• uwzględnienie ewentualnych różnic w układzie interfejsu między wersją niemiecką a polską.

c) Tłumaczenie zrzutów ekranu:

• zastąpienie zrzutów ekranu w języku niemieckim ich polskimi odpowiednikami,
• w przypadku braku zlokalizowanego interfejsu, rozważenie dodania objaśnień lub oznaczeń na oryginalnych zrzutach ekranu,
• zastosowanie tłumaczeń podwójnych (w razie potrzeby) np. „tekst oryginalny (tłumaczenie)” lub „tłumaczenie (tekst oryginalny)”.

d) Uwzględnienie różnic funkcjonalnych:

• identyfikacja i opisanie ewentualnych różnic w funkcjonalności między niemiecką a polską wersją oprogramowania,
• dodanie odpowiednich adnotacji lub ostrzeżeń, jeśli niektóre funkcje nie są dostępne w polskiej wersji.

Przykład:

Podczas tłumaczenia instrukcji obsługi prasy hydraulicznej zespół tłumaczy napotkał wyzwanie związane z tłumaczenia skomplikowanego schematu układu hydraulicznego. Schemat zawierał liczne oznaczenia i skróty specyficzne dla niemieckiego systemu norm. We współpracy z inżynierami hydraulikami, tłumacze nie tylko przetłumaczyli etykiety, ale również dostosowali oznaczenia do polskich norm branżowych. Dodatkowo, ze względu na większą długość polskich tekstów, konieczne było przeorganizowanie układu schematu, aby zachować jego czytelność. W rezultacie powstał w pełni zlokalizowany schemat, który był nie tylko zrozumiały dla polskich operatorów, ale również zgodny ze standardami technicznymi. Ponadto w sekcji dotyczącej interfejsu sterowania, tłumacze napotkali problem z różnicami między niemiecką a polską wersją oprogramowania. Aby rozwiązać ten problem, dodano tabelę porównawczą zestawiającą niemieckie i polskie nazwy kluczowych funkcji oraz zamieszczono adnotację o możliwych drobnych różnicach w interfejsie użytkownika.

Takie techniczne aspekty tłumaczenia, choć często niedoceniane, są decydujące dla stworzenia instrukcji obsługi, która będzie nie tylko językowo poprawna, ale również w pełni funkcjonalna i dostosowana do potrzeb polskiego użytkownika. Precyzja w adaptacji jednostek, grafiki, typografii i interfejsu użytkownika przyczynia się do zwiększenia bezpieczeństwa i efektywności użytkowania maszyny, co jest ostatecznym celem każdej dobrej instrukcji obsługi.

Znaczenie certyfikacji i kompetencji tłumaczy

W kontekście tłumaczenia instrukcji obsługi, zwłaszcza w odniesieniu do wymagań Rozporządzenia (UE) 2023/1230, kwalifikacje i kompetencje tłumaczy odgrywają fundamentalną rolę. Profesjonalne podejście do tłumaczeń technicznych wymaga nie tylko biegłości językowej, ale również specjalistycznej wiedzy i certyfikacji. Poniżej omawiamy szczegółowo znaczenie certyfikacji i kompetencji tłumaczy w tym obszarze:

1. Rola certyfikowanych tłumaczy technicznych

a) Znaczenie certyfikacji

Certyfikacja tłumaczy technicznych stanowi potwierdzenie ich kompetencji i profesjonalizmu. Najważniejsze aspekty obejmują:

• weryfikację umiejętności językowych i technicznych,
• potwierdzenie znajomości standardów i najlepszych praktyk w tłumaczeniach technicznych,
• gwarancję etycznego podejścia do pracy tłumacza.

b) Rodzaje certyfikacji istotnych w tłumaczeniach technicznych

• certyfikaty ogólne dla tłumaczy (np. tłumacz przysięgły),
• specjalistyczne certyfikaty w dziedzinie tłumaczeń technicznych (np. certyfikaty wydawane przez stowarzyszenia tłumaczy technicznych),
• certyfikaty branżowe potwierdzające znajomość konkretnych dziedzin przemysłu (np. certyfikaty z zakresu inżynierii mechanicznej, elektrotechniki).

c) Korzyści z zatrudniania certyfikowanych tłumaczy

• zwiększona pewność co do jakości i dokładności tłumaczenia,
• minimalizacja ryzyka błędów merytorycznych w dokumentacji technicznej,
• zgodność z wymaganiami prawnymi i standardami branżowymi.

d) Znajomość norm i standardów

Certyfikowani tłumacze techniczni mają gruntowną wiedzę na temat:

• Rozporządzenia (UE) 2023/1230 i jego implikacji dla tłumaczeń,
• norm ISO dotyczących dokumentacji technicznej (np. ISO 17100 dla usług tłumaczeniowych),
• standardów branżowych specyficznych dla danego sektora przemysłu.

2. Znaczenie specjalizacji branżowej w tłumaczeniach instrukcji

a) Korzyści ze specjalizacji branżowej

Głęboka znajomość terminologii specyficznej dla danej branży:

• zrozumienie kontekstu technicznego i procesów produkcyjnych,
• umiejętność interpretacji skomplikowanych schematów i diagramów technicznych.

b) Obszary specjalizacji istotne w tłumaczeniach instrukcji:

• inżynieria mechaniczna,
• automatyka i robotyka,
• elektrotechnika i elektronika,
• technologie produkcji,
• bezpieczeństwo maszyn i ergonomia.

c) Rozwój kompetencji branżowych:

• ciągłe kształcenie i śledzenie najnowszych trendów technologicznych,
• uczestnictwo w konferencjach i targach branżowych,
• współpraca z ekspertami technicznymi i inżynierami.

d) Znaczenie doświadczenia praktycznego

Tłumacze z doświadczeniem w pracy w przemyśle mają lepsze zrozumienie kontekstu i praktyczną znajomość maszyn oraz procesów produkcyjnych, co przekłada się na wyższą jakość tłumaczeń.

3. Kompetencje językowe i techniczne

a) Biegłość językowa:

• doskonała znajomość języka źródłowego (niemieckiego) i docelowego (polskiego),
• umiejętność precyzyjnego przekazywania znaczenia z uwzględnieniem niuansów technicznych,
• znajomość różnic kulturowych wpływających na komunikację techniczną.

b) Umiejętności techniczne:

• zdolność do szybkiego przyswajania nowej wiedzy technicznej,
• umiejętność korzystania z zaawansowanych narzędzi CAT (Computer-Assisted Translation),
• znajomość formatów plików technicznych (np. XML/SGML, DITA, S1000) i umiejętność pracy z nimi.

c) Kompetencje badawcze:

• umiejętność efektywnego wyszukiwania informacji technicznych,
• krytyczna analiza źródeł i weryfikacja terminologii,
• zdolność do konsultacji z ekspertami branżowymi w celu wyjaśnienia wątpliwości.

4. Etyka zawodowa i odpowiedzialność

a) Przestrzeganie zasad etyki zawodowej:

• zachowanie poufności informacji technicznych,
• uczciwe informowanie o swoich kompetencjach i ograniczeniach,
• odmowa podjęcia się projektów wykraczających poza obszar kompetencji.

b) Świadomość odpowiedzialności:

Zrozumienie potencjalnych konsekwencji błędów w tłumaczeniach technicznych:

• dbałość o bezpieczeństwo użytkowników końcowych poprzez precyzyjne tłumaczenie ostrzeżeń i instrukcji bezpieczeństwa,
• gotowość do ponoszenia odpowiedzialności za jakość wykonanej pracy.

5. Ciągłe doskonalenie i rozwój zawodowy

a) Aktualizacja wiedzy:

• regularne uczestnictwo w szkoleniach i kursach doskonalących,
• śledzenie zmian w przepisach prawnych i normach technicznych,
• angażowanie się w działalność stowarzyszeń tłumaczy technicznych.

b) Rozwój umiejętności miękkich:

• doskonalenie umiejętności komunikacyjnych i interpersonalnych,
• praca nad zdolnością do efektywnej współpracy w zespole,
• rozwijanie umiejętności zarządzania projektami.

c) Innowacje technologiczne:

• śledzenie najnowszych narzędzi i technologii wspierających tłumaczenia,
• eksperymentowanie z nowymi metodami pracy, aby zwiększyć efektywność i jakość tłumaczeń.

d) Samokrytyka i otwartość na feedback:

• stała analiza własnej pracy i gotowość do wprowadzania poprawek,
• akceptowanie konstruktywnej krytyki i uczenie się na błędach,
• budowanie sieci współpracy z innymi profesjonalistami w celu wymiany doświadczeń i wiedzy.

Znaczenie certyfikacji i kompetencji tłumaczy technicznych w procesie tłumaczenia instrukcji obsługi jest nie do przecenienia. Biura tłumaczeń, posiadające w zespole tłumaczy o odpowiednich kwalifikacjach i doświadczeniu, są gwarantem jakości, precyzji i zgodności z wymaganiami prawnymi. Inwestowanie w rozwój kompetencji tłumaczy przekłada się bezpośrednio na bezpieczeństwo i satysfakcję użytkowników końcowych, co jest celem każdego projektu tłumaczeniowego.

Podsumowanie

Tłumaczenie instrukcji obsługi z języka niemieckiego na polski w kontekście Rozporządzenia (UE) 2023/1230 to proces wymagający biegłości językowej i głębokiej wiedzy technicznej, znajomości norm prawnych oraz umiejętności pracy z zaawansowanymi narzędziami tłumaczeniowymi. Omówiliśmy najistotniejsze aspekty tego procesu, w tym znaczenie rozporządzenia, wyzwania związane z różnicami językowymi i kulturowymi, najlepsze praktyki w tłumaczeniu instrukcji obsługi oraz techniczne aspekty tłumaczenia. Podkreśliliśmy również rolę certyfikacji i kompetencji tłumaczy technicznych oraz znaczenie ciągłego doskonalenia zawodowego.

Wnioski z analizy wskazują, że sukces tłumaczenia instrukcji obsługi zależy od współpracy tłumaczy z ekspertami technicznymi, precyzyjnej weryfikacji i kontroli jakości oraz dostosowania dokumentacji do lokalnych norm i standardów. Wysoka jakość tłumaczenia przyczynia się do zwiększenia bezpieczeństwa użytkowników i zgodności z wymogami prawnymi, co ma kluczowe znaczenie dla producentów i importerów maszyn na rynku europejskim.

Proces tłumaczenia instrukcji obsługi to złożone zadanie, które wymaga zaangażowania i profesjonalizmu na każdym etapie. Tylko poprzez stosowanie najlepszych praktyk, ciągłe doskonalenie kompetencji i ścisłą współpracę z ekspertami można osiągnąć najwyższą jakość tłumaczenia, która spełni oczekiwania zarówno klientów, jak i użytkowników końcowych.

Bibliografia

• Rozporządzenie 2023/1230 – ROZPORZĄDZENIE PARLAMENTU EUROPEJSKIEGO I RADY (UE) 2023/1230.
• ISO 17100:2015 – Międzynarodowa norma dotycząca usług tłumaczeniowych.
• EN 82079-1:2020 – Norma dotycząca tworzenia instrukcji obsługi.
• Materiały szkoleniowe i publikacje branżowe dotyczące tłumaczenia i tłumaczeń technicznych.

Dokładne przestrzeganie standardów i korzystanie z rzetelnych źródeł pozwala na tworzenie najwyższej jakości tłumaczeń, które są zgodne z wymogami prawnymi i oczekiwaniami użytkowników końcowych.

Kontakt

Tłumaczenia wspierane przez AI – nowa era w nowoczesnych biurach tłumaczeń

Tłumaczenia wspierane przez sztuczną inteligencję (AI) stają się coraz bardziej integralnym elementem współczesnych biur tłumaczeń. AI rewolucjonizuje tradycyjne metody pracy, oferując narzędzia, które potrafią przetwarzać ogromne ilości tekstu z niespotykaną dotąd szybkością i dokładnością. Owa transformacja ma istotny wpływ na całą branżę, zwiększając efektywność operacyjną oraz redukując koszty.

Kluczowe korzyści z wdrożenia AI w tłumaczeniach

Inwestowanie w technologie AI staje się strategicznym posunięciem dla firm pragnących utrzymać przewagę konkurencyjną na rynku. Główne korzyści wynikające z implementacji rozwiązań AI obejmują:

1. Zwiększenie wydajności:
   automatyzacja procesów tłumaczeniowych skraca czas realizacji projektów.
2. Redukcja kosztów:
   mniejsze zapotrzebowanie na pracę manualną pozwala na oszczędności finansowe.
3. Poprawa jakości:
   zaawansowane algorytmy potrafią wykrywać błędy i zapewniać spójność terminologiczną.

Krótkie omówienie głównych trendów i prognoz

W 2025 roku oczekuje się dynamicznego rozwoju technologii tłumaczeniowych opartych na AI.

Kluczowe trendy obejmują:

1. integrację tłumaczeń neuronowych (NMT): algorytmy NMT stają się doskonalsze, oferując coraz precyzyjniejsze przekłady.
2. rozwój wielojęzycznych modeli językowych (LLM): modele takie jak GPT-4o i jego następcy umożliwiają tworzenie bardziej naturalnych i zrozumiałych tłumaczeń.
3. automatyzację procesów lokalizacyjnych: narzędzia AI pomagają w automatycznym dostosowywaniu treści do specyfiki kulturowej odbiorców.

Co nas czeka w nadchodzącym roku w kontekście zmian w branży tłumaczeniowej?

1. Tłumaczenia AI – rewolucja w przemyśle tłumaczeniowym

Przemysł usług tłumaczeniowych przechodzi obecnie znaczącą transformację dzięki wdrożeniu sztucznej inteligencji (AI). Tłumaczenia AI nie tylko zmieniają sposób, w jaki pracujemy, ale również redefiniują standardy jakości i efektywności w branży.

Rozwój i znaczenie tłumaczeń opartych na sztucznej inteligencji

Tłumaczenia wspierane przez AI rozwijają się dynamicznie, napędzane coraz większymi mocami obliczeniowymi oraz zaawansowanymi algorytmami. Od prostych tłumaczeń tekstów po skomplikowane interpretacje – systemy te stają się coraz bardziej precyzyjne. AI pozwala na automatyzację rutynowych zadań, co znacznie przyspiesza proces tłumaczenia i redukuje koszty. Warto zauważyć, że rosnąca precyzja tych narzędzi sprawia, iż są one coraz częściej wykorzystywane w dziedzinach wymagających wysokiego poziomu dokładności, takich jak medycyna czy prawo.

Wpływ tłumaczeń maszynowych na tradycyjne metody pracy

Tradycyjne metody pracy tłumaczy ulegają zmianie pod wpływem tłumaczeń maszynowych wspieranych przez AI. Dzięki narzędziom takim jak Google Translate czy DeepL wiele zadań może być realizowanych szybciej i taniej niż kiedykolwiek wcześniej. Jednakże, mimo tych korzyści, istnieje potrzeba zachowania czujności w kontekście jakości przekładów. Tłumacze ludowi nadal odgrywają kluczową rolę w zapewnianiu, że rezultaty są zgodne z oczekiwaniami pod względem stylu i kontekstu kulturowego.

Najnowsze innowacje w dziedzinie technologii tłumaczeniowych

W ostatnich latach obserwujemy imponujące postępy w technologii tłumaczeniowej:

1. Neural Machine Translation (NMT):
   neuronowe modele tłumaczenia maszynowego umożliwiają bardziej naturalne i płynne tłumaczenia.
2. Large Language Models (LLM):
   modele takie jak GPT-4o oferują bardziej zaawansowane możliwości generowania tekstu oraz jego interpretacji.

2. Wyzwania i możliwości związane z wykorzystaniem tłumaczeń AI

Balansowanie pomiędzy efektywnością a precyzją w tłumaczeniach wspieranych maszynowo

Wykorzystanie tłumaczeń wspieranych przez sztuczną inteligencję (AI) wiąże się z koniecznością znalezienia równowagi między efektywnością a jakością. Efektywność tłumaczeń AI wynika głównie z szybkości przetwarzania dużych ilości tekstu, co jest nieocenione w dynamicznych środowiskach. Jednakże precyzja tych tłumaczeń może nie zawsze spełniać wymagań specjalistycznych branż, gdzie niuanse terminologiczne są kluczowe.

Potencjalne ograniczenia narzędzi tłumaczeniowych opartych na AI

1. Jakość kontra cena: automatyczne narzędzia tłumaczeniowe często oferują rozwiązania bardziej ekonomiczne niż tradycyjne metody. Niemniej jednak niższe koszty mogą przekładać się na kompromisy w jakości, zwłaszcza w przypadku tekstów zawierających skomplikowaną terminologię lub specyficzne konteksty kulturowe.
2. Wyzwania dostępności: narzędzia te wymagają odpowiedniego zaplecza technologicznego, co może stanowić barierę dla mniejszych przedsiębiorstw lub organizacji działających w regionach o ograniczonej infrastrukturze cyfrowej.
3. Poufność i prywatność danych: wprowadzenie AI do procesów tłumaczeniowych wiąże się z obawami dotyczącymi bezpieczeństwa danych. Firmy muszą być pewne, że ich dane są chronione przed nieautoryzowanym dostępem i potencjalnym wyciekiem.

Chcesz wykorzystać AI w tłumaczeniach bez utraty kontroli jakości?

AI może wspierać proces tłumaczeniowy, ale w materiałach firmowych nadal potrzebne są decyzje człowieka: terminologia, styl, kontekst branżowy, zgodność z dokumentacją i finalna odpowiedzialność za tekst.

Pomagamy firmom ocenić, kiedy wystarczy weryfikacja po AI, a kiedy bezpieczniejszym rozwiązaniem będzie pełne tłumaczenie lub tłumaczenie z dodatkową kontrolą jakości.

SKONSULTUJ ZAKRES PROJEKTU

Jak uprościć proces wdrażania i integracji tłumaczeń AI do działalności biznesowej?

Proces wdrażania i integracji technologii AI do istniejących systemów może być skomplikowany. Aby uprościć ten proces:

1. Analiza potrzeb: przed wdrożeniem warto przeprowadzić szczegółową analizę potrzeb firmy oraz określić obszary, gdzie automatyzacja może przynieść największe korzyści.
2. Szkolenia: zapewnienie odpowiednich szkoleń dla pracowników pozwala na efektywniejsze wykorzystanie nowych narzędzi.
3. Integracja systemowa: korzystanie z API oraz modułów kompatybilnych z istniejącymi systemami zarządzania treścią ułatwia płynne przejście do nowych metod pracy.
4. Monitorowanie i optymalizacja: regularne monitorowanie wyników oraz dostosowywanie algorytmów do specyficznych potrzeb firmy zapewnia ciągłe doskonalenie jakości tłumaczeń.

Jak skomplikować proces wdrażania tłumaczeń AI dziś, aby w przyszłości było łatwiej?

W zasadzie mało firm, innych niż biura tłumaczeń, posiada niezbędne zasoby, by zastosować te rady w praktyce. Chodzi tylko o pokazanie, ile wyzwań stoi jeszcze przed biurami tłumaczeń, aby adaptować się do zmian.

1. Integracja używanych narzędzi CAT z własnymi silnikami NMT: wymaga głębokiej ingerencji w architekturę istniejących systemów. Konieczne jest opracowanie złożonego API, które umożliwi płynną komunikację między narzędziami CAT a silnikami NMT. Zapewnienie bezbłędnej synchronizacji pamięci tłumaczeniowych i baz terminologicznych z silnikami NMT. Niezbędne jest też wdrożenie zaawansowanego systemu zarządzania wersjami tłumaczeń maszynowych oraz opracowanie specjalistycznych mechanizmów kontroli jakości, dostosowanych do specyfiki NMT.
2. Integracja swoich silników NMT z AI/LLM: stworzenie protokołów komunikacji, umożliwiających płynną wymianę danych między silnikami NMT a systemami AI/LLM. Implementacja mechanizmów uczenia kontekstowego, które pozwolą silnikom NMT na lepsze rozumienie niuansów językowych. Opracowanie systemu analizy semantycznej wspieranej przez LLM, co znacząco zwiększy precyzję tłumaczeń. Wdrożenie adaptacyjnych algorytmów dostosowujących styl i ton tłumaczeń do konkretnych potrzeb wymaga głębokiej wiedzy z zakresu lingwistyki.
3. Briefing potrzeb klientów biur tłumaczeń i parametryzacja jakości (LQA/TQA): tworzenie kwestionariuszy, które umożliwią dogłębną analizę potrzeb klientów. Na tej podstawie należy opracować złożony system punktacji i wag dla różnych aspektów jakości tłumaczenia. Kluczowe jest wdrożenie automatycznych narzędzi do analizy jakości językowej (LQA), które będą w stanie wychwycić nawet subtelne niuanse językowe. Równolegle, należy zaimplementować system oceny jakości tłumaczenia (TQA), uwzględniający specyfikę różnych branż. Całość musi być wsparta mechanizmami ciągłego feedbacku i doskonalenia, bazującymi na szczegółowych ocenach jakości.
4. Opracowanie – ze wsparciem AI – szablonów checklist QA: użycie zaawansowanych algorytmów AI do analizy ogromnych ilości danych o najczęstszych błędach i problemach w tłumaczeniach. Na tej podstawie tworzone są dynamiczne, adaptacyjne listy kontrolne QA. Kluczowe jest wdrożenie systemu uczenia maszynowego, który będzie nieustannie udoskonalał te checklists na podstawie nowych danych. Cały system musi być zintegrowany z istniejącymi narzędziami do zarządzania projektami i workflow, co wymaga głębokiej znajomości architektury systemów informatycznych.
5. Posiadanie oraz trenowanie swojego modelu (lub modeli) LLM na własnym serwerze: opracowanie rygorystycznych protokołów bezpieczeństwa danych i prywatności, co jest szczególnie istotne w kontekście poufnych tłumaczeń. Implementacja systemów do ciągłego trenowania i aktualizacji modeli wymaga głębokiej wiedzy z zakresu uczenia maszynowego. Niezbędne jest stworzenie dedykowanego zespołu specjalistów ds. uczenia maszynowego i inżynierii danych. Dodatkowo należy opracować zaawansowane metodologie ewaluacji i porównywania wydajności różnych modeli LLM, co pozwoli na ciągłe doskonalenie systemu.
6. Wiedza i doświadczenie, by wiedzieć, kiedy, które rozwiązanie jest właściwe i optymalne dla danego projektu: wdrożenie zaawansowanego systemu wspomagania decyzji opartego na AI, który będzie analizował parametry projektu i sugerował optymalne rozwiązania. Niezbędne jest opracowanie i ciągłe prowadzenie programów szkoleniowych dla pracowników, obejmujących najnowsze technologie w branży tłumaczeniowej. Wdrożenie systemu analizy projektów historycznych i ich wyników pozwoli na ciągłe doskonalenie procesów decyzyjnych. Co więcej, stworzenie platformy do współpracy i wymiany doświadczeń między ekspertami w firmie umożliwi efektywne wykorzystanie zbiorowej wiedzy organizacji.

Poufność danych, czyli Azure OpenAI o zwiększonym bezpieczeństwie

Bezpieczeństwo danych jest jednym z najważniejszych aspektów przy korzystaniu z narzędzi AI w tłumaczeniach. Azure OpenAI oferuje zaawansowane rozwiązania zwiększające poziom ochrony informacji (to tylko niektóre z nich):

1. Szyfrowanie danych: wszystkie dane przetwarzane przez Azure OpenAI są szyfrowane zarówno w trakcie przesyłania, jak i przechowywania.
2. Kontrola dostępu: zaawansowane mechanizmy kontroli dostępu zapewniają, że tylko uprawnieni użytkownicy mogą korzystać z zasobów.
3. Bezpieczeństwo klasy korporacyjnej: stosuje wysokie standardy bezpieczeństwa, zgodne z wymogami najbardziej rygorystycznych firm i instytucji (w tym szyfrowanie end-to-end).
4. Audytowalność: dostęp do systemu jest monitorowany, co umożliwia identyfikację potencjalnych zagrożeń i śledzenie ich źródeł.
5. Wybór lokalizacji: możesz wybrać region, w którym Twoje dane będą przechowywane i przetwarzane, co jest szczególnie istotne w kontekście zgodności z lokalnymi przepisami dotyczącymi ochrony danych.
6. Brak wykorzystania danych do treningu: Microsoft deklaruje, że dane klientów przesyłane do Azure OpenAI Service nie są wykorzystywane do trenowania lub ulepszania modeli.

3. Przewaga konkurencyjna dzięki strategii hybrydowej

Warto nadal angażować tłumaczy w erze tłumaczeń maszynowych?

Pomimo postępu technologicznego, tłumacze (ludzie) są nadal niezastąpieni w procesie tłumaczenia. Maszyny, choć bardzo zaawansowane, często nie są w stanie uchwycić delikatnych różnic językowych, kulturowych i kontekstowych, które są kluczowe dla dokładnego przekazu treści.

Korzyści wynikające z pracy z profesjonalistami:

1. Kontekst kulturowy: ludzie mają wiedzę na temat różnych kultur i potrafią dostosować przekaz do odbiorców.
2. Dopasowanie stylu: profesjonaliści są w stanie lepiej dostosować styl i ton tekstu do konkretnej grupy docelowej.
3. Precyzja: człowiek może dokładniej interpretować i tłumaczyć skomplikowane struktury gramatyczne oraz idiomaty.
4. Odpowiedzialność: w przypadku skutków prawnych błędnie wykonanych tłumaczeń istnieje człowiek, na którego można scedować odpowiedzialność.

Jak wykorzystać unikalne umiejętności i wiedzę tłumaczy przy współpracy z narzędziami AI?

Skuteczne połączenie pracy tłumaczy z narzędziami opartymi na sztucznej inteligencji może znacznie poprawić jakość i szybkość realizacji projektów tłumaczeniowych. Przykładowe strategie:

1. Korekta maszynowego tłumaczenia (MTPE): tłumacze ludzcy poprawiają teksty przetłumaczone przez maszyny, usuwając błędy i dopasowując treść do kontekstu.
2. Kontrola jakości (QA/LQA/TQA): specjaliści sprawdzają przetłumaczone teksty pod kątem jakości, identyfikując potencjalne problemy ze stylem czy terminologią.
3. Zarządzanie terminologią: eksperci dbają o spójność używanej terminologii w różnych projektach, zarządzając bazami terminologicznymi.

Kiedy człowiek jest niezbędny, a kiedy… niekoniecznie? Przykładowe koncepcje tłumaczeń bez udziału ludzi.

W niektórych sytuacjach całkowite poleganie na narzędziach AI może być wystarczające. Przykłady to:

1. Proste dokumenty do użytku wewnętrznego:
   automatyczne tłumaczenia mogą być odpowiednie dla prostych dokumentów w obrocie wewnętrznym.
2. Korespondencja:
   tłumaczenie korespondencji między zagranicznymi oddziałami, to scenariusz, w którym AI radzi sobie całkiem nieźle.

Jednak w przypadkach wymagających dokładności i dostosowania do kultury, obecność człowieka jest niezbędna:

1. Dokumenty prawne:
   umowy i inne dokumenty prawne wymagają precyzyjnego zrozumienia języka prawniczego oraz lokalnych przepisów.
2. Kampanie marketingowe:
   komunikaty reklamowe muszą być dokładnie dopasowane do grup docelowych, co wymaga specjalistycznej wiedzy kulturowej.

Synergia: NMT+LLM+Człowiek=idealne połączenie (obecnie)

Obecnie podejściem najefektywniejszym (jakościowo) wydaje się strategia hybrydowa łącząca technologie tłumaczeniowe, narzędzia wspomagające i ekspertów językowych. Coraz lepsze tłumaczenia maszynowe zapewniają szybkość i skalowalność. Pierwsza kontrola jakości, szkic adaptacji językowej/lokalizacji wykonane przez LLM (AI) podnosi jakość podpowiedzi maszynowych. Następnie człowiek dokonuje pełnej weryfikacji, zgodnie z założeniem HITL (Human-in-the-loop), nadając ostateczny kształt tłumaczeniu. Oczywiście na tym etapie przetwarzanie projektu się nie kończy, gdyż później mamy etapy weryfikacji ICR (In Country Review) lub LSO (Linguistic Sign-off), FQC itd. aż do Client’s Review.

4. Perspektywy rozwoju globalnego rynku tłumaczeń AI

Prognozy dotyczące rewolucji w technologii tłumaczeniowej na świecie

Technologia tłumaczeniowa oparta na sztucznej inteligencji (AI) jest niezmiennie jednym z kluczowych obszarów dynamicznego rozwoju. Przewidywany wzrost rynku tłumaczeń wspieranych przez AI wskazuje, iż w najbliższych latach możemy spodziewać się zwiększenia jego wartości o kilkadziesiąt procent rocznie. W raporcie opublikowanym przez MarketsandMarkets¹ przewiduje się, że do 2030 roku wartość globalnego rynku technologii tłumaczeniowej osiągnie prawie 6 miliardów dolarów.

Potencjalne obszary zastosowań poza tradycyjnym sektorem tłumaczeń

AI znajduje zastosowanie nie tylko w tradycyjnych biurach tłumaczeń, ale również w wielu innych branżach. Przykłady obejmują:

1. E-commerce: automatyczne tłumaczenie opisów produktów i recenzji klientów umożliwia dotarcie do szerszego grona odbiorców.
2. Sektor medyczny: tłumaczenia dokumentacji pacjentów i badań klinicznych mogą być przeprowadzane szybciej i z mniejszym ryzykiem błędów.
3. Branża prawnicza: przyspieszenie pracy dzięki automatycznym tłumaczeniom dokumentów prawnych i umów międzynarodowych.

Zupełnie nowe obszary, czyli czego jeszcze nie wiemy – wróżenie z fusów

Szybki rozwój technologii AI otwiera drzwi do zupełnie nowych zastosowań, które mogą wykraczać poza obecne wyobrażenia. Kilka przyszłych możliwości to:

1. Integracja z Virtual Reality (VR): tworzenie wielojęzycznych środowisk VR, gdzie użytkownicy mogą komunikować się w czasie rzeczywistym bez barier językowych.
2. Personalizacja treści: AI może analizować preferencje użytkowników i dostarczać spersonalizowane tłumaczenia dopasowane do ich stylu językowego i kontekstu kulturowego.
3. Automatyczne generowanie mowy: w połączeniu z technologiami rozpoznawania mowy, systemy te mogłyby stać się nieodłącznym elementem urządzeń IoT (Internet of Things), umożliwiając bezproblemową komunikację między ludźmi a maszynami.

Prognozowany wzrost i potencjalne nowe zastosowania wskazują na ogromne możliwości, jakie niesie ze sobą rozwój technologii tłumaczeniowej opartej na AI. Z tych powodów firmy inwestujące w tę technologię mają szansę zdobyć znaczną przewagę konkurencyjną na globalnym rynku.

Podsumowanie

Korzyści wynikające z wykorzystania strategii hybrydowej przy użyciu zarówno tłumaczy, jak i narzędzi AI

Strategia hybrydowa, łącząca tłumaczenia maszynowe (MT) wspierane przez sztuczną inteligencję z pracą doświadczonych tłumaczy, przynosi szereg korzyści. Taka kombinacja pozwala na:

1. Zwiększenie efektywności: automatyzacja procesów tłumaczeniowych skraca czas realizacji projektów, co jest szczególnie istotne przy dużych wolumenach tekstu.
2. Redukcję kosztów: narzędzia AI zmniejszają zapotrzebowanie na pełnoetatowych tłumaczy, co obniża koszty operacyjne.
3. Poprawę jakości: technologie takie jak Neural Machine Translation (NMT) w połączeniu z kontrolą jakości przeprowadzaną przez AI, a potem przez ludzi zapewnia precyzyjne i kontekstowo poprawne tłumaczenia.
4. Skalowalność: możliwość łatwego dostosowania zasobów do zmieniających się potrzeb projektowych.

Obszary zwiększonego ryzyka – na co należy uważać

Mimo licznych zalet korzystanie z tłumaczeń wspieranych przez AI wiąże się również z pewnymi ryzykami, które należy mieć na uwadze:

1. Błędy kontekstowe: choć algorytmy NMT są coraz bardziej zaawansowane, mogą one nadal popełniać błędy wynikające z nieodpowiedniego rozpoznania kontekstu.
2. Zagrożenia związane z poufnością danych: przechowywanie i przetwarzanie danych w chmurze wymaga wdrożenia odpowiednich środków bezpieczeństwa. Przykładem może być Azure OpenAI, które oferuje zwiększoną ochronę danych.
3. Ograniczenia językowe i kulturowe: narzędzia AI mogą nie radzić sobie równie dobrze ze wszystkimi językami i specyficznymi niuansami kulturowymi. W takich przypadkach niezbędny jest człowiek.

Eksperymentowanie z tłumaczeniami wspieranymi przez AI

Eksperymentowanie z nowymi technologiami jest kluczowe dla utrzymania przewagi konkurencyjnej. Firmy powinny:

1. testować różne narzędzia AI: próbowanie różnych rozwiązań może pomóc w wyborze najbardziej odpowiedniego rozwiązania dla specyficznych potrzeb biznesowych.
2. prowadzić pilotażowe projekty: rozpoczęcie od małych projektów pilotażowych pozwala na ocenę skuteczności narzędzi przed ich szerokim wdrożeniem.
3. monitorować wyniki: regularna analiza wyników tłumaczeń wspieranych przez AI umożliwia identyfikację obszarów wymagających optymalizacji.

Eksperci w dziedzinie tłumaczeń powinni również stale aktualizować swoją wiedzę o najnowszych trendach i technologiach. Szkolenia i udział w konferencjach branżowych mogą znacząco podnieść kompetencje zespołów tłumaczeniowych.

Kluczowe aspekty przewagi konkurencyjnej

Dzięki odpowiedniemu wykorzystaniu strategii hybrydowej firmy mogą osiągnąć znaczącą przewagę konkurencyjną w dynamicznym środowisku biznesowym.

1. Poznaj swojego klienta (i jego potrzeby projektowe!).
2. Zadbaj o style guide, glosariusz oraz bazę TM.
3. Zaplanuj cały projekt (określ kluczowe wskaźniki, wytyczne, kamienie milowe projektu…).
4. Niech AI współpracuje z NMT, wykorzystując (łącząc) dane z briefa, glosariusza i bazy TM w super-podpowiedź (pre-translate) dla człowieka.
5. Człowiek wykona weryfikację pod kątem checklisty opracowanej na potrzeby projektu oraz poprawności terminologicznej i językowo-kulturowej.
6. Potem przejdź do kolejnych etapów produkcyjnych (np. składu DTP, przygotowania do druku i dalszej kontroli jakości).
7. Pamiętaj o zrównoważonym rozwoju we wszystkich aspektach działalności..

Najczęściej zadawane pytania

Jakie są główne trendy i prognozy w branży tłumaczeń?

Główne trendy i prognozy w branży tłumaczeń obejmują wprowadzenie tłumaczeń wspomaganych przez sztuczną inteligencję, konkurencyjną przewagę osiąganą dzięki strategiom hybrydowym, które angażują zarówno tłumaczy, jak i narzędzia AI, a także potencjalny wzrost i wpływ tłumaczeń AI na różne branże.

Jak tłumaczenia AI mogą rewolucjonizować branżę tłumaczeń?

Tłumaczenia AI mają potencjał do rewolucjonizacji branży tłumaczeń poprzez oferowanie postępów w technologiach tłumaczenia maszynowego, wpływ na tradycyjne metody pracy oraz wprowadzenie nowych innowacji w technologii tłumaczeniowej, takich jak Large Language Model (LLM) i Machine Translation (MT).

Jakie są wyzwania i możliwości związane z korzystaniem z tłumaczeń AI?

Wyzwania i możliwości związane z tłumaczeniami AI obejmują znalezienie równowagi między jakością a kosztami, rozwiązywanie problemów dotyczących dostępności danych, poufności i prywatności, zarządzanie kompromisem między efektywnością a precyzją w tłumaczeniach wspomaganych przez maszyny, potencjalne ograniczenia narzędzi do tłumaczenia AI, a także uproszczenie procesu wdrażania i integrowania tłumaczeń AI w działalność biznesową.

Dlaczego nadal warto angażować tłumaczy w dobie tłumaczeń maszynowych?

Nadal warto angażować tłumaczy w dobie tłumaczeń maszynowych ze względu na ich unikalne umiejętności i wiedzę. Tłumacze mogą współpracować z narzędziami AI, wykorzystując swoją wiedzę w konkretnych dziedzinach, gdzie niezbędny jest ludzki wkład. Synergia między Neural Machine Translation (NMT), Large Language Model (LLM) a tłumaczami ludzkimi jest obecnie postrzegana jako idealne połączenie.

Jakie są prognozy dotyczące globalnego rozwoju rynku tłumaczeń AI?

Prognozy dotyczące globalnego rozwoju rynku tłumaczeń AI obejmują przewidywany wzrost, potencjalne wpływy na różne branże poza tradycyjnymi sektorami tłumaczeniowymi, a także eksplorację zupełnie nowych obszarów, które mogą skorzystać z technologii tłumaczenia AI, ale obecnie są nieznane lub spekulacyjne.

Jakie są korzyści wynikające z wykorzystania strategii hybrydowej, która angażuje zarówno tłumaczy, jak i narzędzia AI?

Korzyści obejmują zdobycie przewagi konkurencyjnej, zrozumienie trendów branżowych, badanie perspektyw rozwoju tłumaczeń AI, wykorzystanie unikalnych umiejętności tłumaczy przy jednoczesnym eksperymentowaniu z tłumaczeniami wspomaganymi przez AI.

Kontakt

¹ MarketsandMarkets. Translation Management Systems Market Size, Share and Global Market Forecast to 2030 | MarketsandMarkets. https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/translation-management-systems-market-62967239.html

Uniwersalna prawda głosi, że mylić się jest rzeczą ludzką. Zarówno z tego powodu, jak i dla zapewnienia odciążenia człowieka w jego codziennej pracy, stale wdraża się procesy automatyzacji niemal w każdej dziedzinie życia. Dotyczy to także tłumaczeń.

Tłumaczenia maszynowe nieustannie podlegają ulepszeniom i modyfikacjom oraz zyskują nowe możliwości. Czy oznacza to, że zawód tłumacza jest zagrożony wyparciem przez rozwiązania technologiczne? Przyjrzyjmy się temu zagadnieniu i sprawdźmy, czym są właściwie tłumaczenia maszynowe, co oferują i czy ich możliwości są większe od tych, które posiada człowiek.

Czym jest „tłumaczenie maszynowe”?

Początki tłumaczenia maszynowego (zwanego również tłumaczeniem automatycznym) sięgają XX w., a dokładniej zimnej wojny, kiedy to technikę tę zaczęto wykorzystywać do przekładu rosyjskiej dokumentacji na język angielski. A wszystko to dzięki rozwojowi lingwistyki obliczeniowej, która z kolei stosowana jest, poprzez użycie systemów informatycznych, do analizowania i rozumienia języka w mowie i piśmie. Lingwistyka obliczeniowa zajmuje się m.in udoskonalaniem tłumaczeń automatycznych, systemów rozpoznawania mowy czy syntezatorów mowy. Wszystkie te działania przekładają się realnie na działania biznesowe. Lingwistyka obliczeniowa angażowana jest chociażby do tworzenia zaawansowanych chatbotów, które pomagają internautom zaplanować podróż czy zrobić zakupy.

Najprostszą definicję tłumaczenia maszynowego podaje Słownik Języka Polskiego, wyjaśniając, iż jest to „tłumaczenie dokonywane za pomocą odpowiednio zaprogramowanego komputera[1]”.

Nieco bardziej rozwija to wyjaśnienie Wikipedia, według której tłumaczenia maszynowe to „dziedzina językoznawstwa komputerowego, która zajmuje się stosowaniem algorytmów tłumaczenia tekstu z jednego języka (naturalnego) na drugi[2]”.

Warto odwołać się także do Polskiej Normy PN-EN ISO 17100:2015, głoszącej, iż tłumaczenie maszynowe to „automatyczne tłumaczenie tekstu lub mowy z jednego języka naturalnego na inny przy użyciu systemu komputerowego[3]”.

Podsumowując powyższe informacje, tłumaczenie maszynowe (ang. Machine Translation), zwane też automatycznym, jest wykonywane w całości przez oprogramowanie komputerowe, bez ingerencji człowieka.

Powstaje przy użyciu:

• specjalistycznych algorytmów językowych,
• zestawów reguł gramatycznych,
• zbioru dostępnych przekładów (tzw. korpus tłumaczeniowy).

W dziedzinie, jaką stanowi językoznawstwo, korpus językowy pojmowany jest jako zbiór tekstów, obecnie występujący najczęściej w formie elektronicznej, w którym można wyszukiwać różne formy wyrazów i fraz. Wszystkie one przypisywane są konkretnym kategoriom gramatycznym, czyli podlegają tagowaniu.

Wyraz TŁUMACZ otagowany zostanie jako rzeczownik, rodzaj męski, mianownik. Natomiast TŁUMACZYMY przypisane będzie do kategorii takich jak czasownik, pierwsza osoba liczby mnogiej, czas teraźniejszy.

Tłumaczenie maszynowe w firmie? Sprawdź je przed użyciem

Tłumaczenie automatyczne może skrócić czas pracy, ale przy instrukcjach, dokumentacji technicznej, katalogach i materiałach B2B błędy terminologiczne lub kontekstowe mogą być kosztowne.

Biuro tłumaczeń translax może zweryfikować tekst po tłumaczeniu maszynowym i wskazać miejsca wymagające korekty, dopracowania lub pełnego tłumaczenia.

Jeżeli potrzebujesz kompletnego procesu obejmującego kwalifikację materiału, dobór wariantu, tłumaczenie i uzgodniony poziom kontroli, zobacz tłumaczenia AI dla firm.

ZAPYTAJ O WERYFIKACJĘ TŁUMACZENIA

Tłumaczenie automatyczne może odbywać się na kilka sposobów, w zależności od rodzaju systemu.

Tłumaczenie maszynowe – najpopularniejsze metody

Tłumaczenia maszynowe, jak zostało wspomniane we wstępie, stale podlegają modyfikacjom, mającym zwiększyć ich skuteczność. Istnieje zatem przynajmniej kilka metod, które, mniej lub bardziej, różnią się od siebie zasadą działania. Do najbardziej popularnych w historii rozwoju tłumaczeń automatycznych należą:

1. tłumaczenie bezpośrednie – w tej metodzie zwroty z tekstu źródłowego zamieniane są bezpośrednio na tłumaczenie w oczekiwanym języku. Dzieje się tak, ponieważ program do tłumaczenia maszynowego zawiera bazę odpowiadających sobie par słów i najczęściej stosowanych fraz.
2. przekład składniowy – program analizuje składnię tekstu i na jej podstawie dokonuje tłumaczenia.
3. przekład międzyjęzykowy – opiera się na tłumaczeniu tekstu źródłowego w dwóch etapach. Najpierw tłumaczy się na język uniwersalny (tzw. interlinguę). Jest to sztuczny, międzynarodowy język pomocniczy, który łączy słownictwo romańskie z łatwą, regularną gramatyką. Dopiero tak powstały tekst tłumaczy się na język docelowy.
4. przekład gramatyczny – metoda oparta na rozkładzie gramatycznym zdania. Oprogramowanie analizuje dokument źródłowy pod kątem gramatycznym i na jego podstawie tworzy model gramatyczny dla każdego zdania docelowego. Następnie otrzymany model gramatyczny języka źródłowego jest porównywany z modelem gramatycznym języka docelowego.
5. tłumaczenie statystyczne – proces tłumaczenia maszynowego bazuje tutaj na tworzeniu rozbudowanych korpusów dwujęzycznych powstałych na bazie wcześniej tłumaczonych tekstów źródłowych. Na podstawie tych danych tworzone są statystyczne tablice korelacyjne. Dzięki nim słowa, zdania i zwroty w jednym języku są przyporządkowywane swoim odpowiednikom w języku obcym na zasadzie prawdopodobieństwa. Metoda ta nie jest dość skuteczna, ponieważ, aby osiągnąć zadowalające rezultaty tłumaczenia, baza tekstów źródłowych musi być bardzo obszerna i musi zawierać teksty o zbliżonej tematyce.
6. tłumaczenie oparte na przykładach – metoda ta, podobnie jak statystyczna, również opiera się na korpusie dwujęzycznym. W tym przypadku jednak korpus jest wykorzystywany jako baza danych umożliwiająca utworzenie tłumaczenia na podstawie występujących w korpusie podobnych struktur tekstu źródłowego i odpowiadających mu tłumaczeń tego tekstu.
7. Obecnie najbardziej rozwiniętym i precyzyjnym systemem jest neuronowe tłumaczenie maszynowe, które uczy się na podstawie wcześniej wykonanych przekładów. Sposób ten wyparł statystyczne tłumaczenie maszynowe.

Krytyka tłumaczenia maszynowego

Nieprzerwanie trwają dyskusje na temat efektywności tłumaczenia maszynowego. Tłumaczenie maszynowe z powodzeniem sprawdza się bowiem w przekładzie tekstów technicznych i wszelkiego typu instrukcji, które często zawierają powtarzalne elementy. Jest jednak tylko jednym z etapów procesu tłumaczeniowego.

Dlaczego więc, według nas, tłumaczenie maszynowe jest metodą nieopłacalną i mało wydajną? Spieszymy z odpowiedzią. Aby jakość tłumaczenia maszynowego była zadowalająca, przetłumaczony tekst był poprawny merytorycznie i językowo, a cały proces opłacalny, należy zgromadzić odpowiednio obszerną bazę (zazwyczaj około 200 000 nowych słów rocznie). Konieczna jest także wstępna obróbka językowa dokonana przez żywego tłumacza, mająca na celu przygotowanie tłumaczenia pod kątem określonej terminologii i zasad językowych do docelowych języków i dziedziny, której tekst dotyczy.

Po przetłumaczeniu tekstów z języka źródłowego metodą maszynową ponownie należy zaangażować w prace wykwalifikowanych tłumaczy-weryfikatorów i korektorów, których zadaniem jest ocenić jakość otrzymanego tekstu.

Tłumaczenie maszynowe warto więc stosować jedynie wtedy, gdy odbiorca chce poznać ogólny sens tekstu, bez zagłębiania się w szczegóły, zatem nie jest wymagany doskonały przekład. Znajduje to zastosowanie w przypadku prac badawczo-rozwojowych, w których tłumaczenia maszynowe używane są do przekazywania ogólnych informacji o zgłoszonych patentach, a dopiero później niektóre najbardziej interesujące fragmenty tekstu są przekazywane do pełnego tłumaczenia.

Tłumaczenie maszynowe jest także wykorzystywane przez firmy do przekładu obszernych, a zarazem mało widocznych i rzadko wykorzystywanych tekstów, takich jak bazy wiedzy, których pełne przetłumaczenie byłoby zbyt kosztowne.

Najczęściej jednak tekst otrzymany w wyniku tłumaczenia maszynowego powinien być zredagowany przez wykwalifikowanego tłumacza. W przeciwnym wypadku kontekst treści może być niewłaściwie ujęty lub tekst okaże się częściowo (lub nawet całkowicie) niezrozumiały. Wówczas bardzo prawdopodobne, że redakcja takiego tekstu będzie bardziej czasochłonna i kosztowna niż ponowne jego przetłumaczenie.

Podstawowe problemy napotykane przy tłumaczeniu maszynowym to:

• dwuznaczność i zmienność znaczeniowa wyrazów uwarunkowana czynnikami historycznymi i kulturowymi,
• metaforyczność,
• synonimia i różny zakres pojęciowy wyrazów,
• homonimia,
• różnice składniowe w języku źródłowym i docelowym,
• brak uwzględnienia rodzaju tłumaczonej treści.

Niekiedy tekst źródłowy jest już wstępnie przygotowywany w taki sposób, aby nie zawierał wieloznacznych sformułowań i był zgodny z określonymi zasadami językowymi, dotyczącymi używanej terminologii i struktury zdania języka docelowego – dzięki temu jakość tekstu otrzymanego po tłumaczeniu maszynowym zdecydowanie wzrasta. Ta procedura jest najczęściej stosowana w projektach, w których zespół kierujący całym procesem zarówno opracowuje tekst źródłowy, jak i zarządza samym tłumaczeniem. Wymaga to jednak dodatkowego nakładu pracy.

Rozwój tłumaczenia maszynowego i generatywnej sztucznej inteligencji zasadniczo zmienił możliwości automatycznego przekładu. Sam dostęp do dobrego modelu nie gwarantuje jednak dobrego rezultatu. Znaczenie mają między innymi dobór technologii do języka i rodzaju treści, przygotowanie pliku, terminologia, kontekst, kontrola kompletności oraz poziom weryfikacji.

Dlatego w translax wykorzystujemy tłumaczenie maszynowe i modele AI jako element profesjonalnie zaprojektowanego procesu. W zależności od przeznaczenia dokumentu Klient może wybrać szybką wersję roboczą, rezultat poddany dodatkowej kontroli AI albo tłumaczenie w pełni zweryfikowane przez eksperta.

Tłumaczenie maszynowe – czy warto?

Jako biuro tłumaczeń, przeprowadzające audyty tłumaczeń, wciąż dostajemy do poprawy teksty, które zostały przygotowane właśnie tą metodą. Doskonale więc zdajemy sobie sprawę z tego, jak wadliwe bywają takie przekłady. Warto zatem dokonać audytu przetłumaczonej dokumentacji, jaką firma posiada w obiegu. Może się okazać, że zawiera pomyłki lub niespójności. Są one często efektem korzystania zarówno z usług tłumaczeniowych generowanych maszynowo, jak i dorywczo przez przypadkowych ludzi, bez stałej współpracy z jedną grupą profesjonalistów. Audyt tłumaczeniowy może obejmować nie tylko dokumentację, lecz także treści publikowane na stronach internetowych czy w ofertach.

Jakość tłumaczenia automatycznego może być bardzo słaba, przeciętna albo zaskakująco dobra. Zależy od modelu, pary językowej, rodzaju treści, jakości materiału źródłowego oraz sposobu przeprowadzenia procesu. Dlatego rezultatu nie należy oceniać wyłącznie na podstawie etykiety „AI” lub „tłumaczenie maszynowe”. Ważniejsze jest to, jak powstał, jak został sprawdzony i do czego ma służyć. Materiał przeznaczony wyłącznie do orientacji w treści nie wymaga takiego samego poziomu kontroli jak instrukcja, umowa, dokumentacja techniczna czy tekst kierowany do publikacji. Odpowiednio dobrany proces pozwala uniknąć zarówno niepotrzebnych kosztów, jak i nieuzasadnionego ryzyka.

Przykładem* absurdalnych (a zarazem opłakanych w skutkach) błędów jest tłumaczenie na język węgierski, wykonane przez Google Translate – czołowego dostawcę tłumaczeń maszynowych. Tekst źródłowy „Niegazowane” Google tłumaczy jako „Nem szénsavas”, co oznacza „Niegazowany/Niegazowana/Niegazowane” (język węgierski jest niefleksyjny). Natomiast tłumaczenie słowa „niegazowane” (Zgadza się, zmieniono tylko wielkość litery!) tłumaczone jest tak: „még mindig”, co oznacza „wciąż/jeszcze/nadal”.

* Poniższy przykład pochodzi z wcześniejszego etapu rozwoju publicznych translatorów i pokazuje przede wszystkim, dlaczego nie należy bezkrytycznie wykorzystywać przypadkowego narzędzia.

Idąc dalej, angielski zwrot „we’ve been blown away” często jest tłumaczony jako „zostaliśmy zdmuchnięci” – i to przez najlepsze maszyny (patrz: DeepL stan na 29.01.2023)! Ponadto niewłaściwie postawiony przecinek lub literówka w tekście źródłowym może wywieść automatycznego tłumacza na manowce. Tego typu błędy potrafią wygenerować rezultaty zupełnie sprzeczne z intencją autora, co oczywiście nie będzie miało miejsca w momencie, gdy tłumaczenie przygotowuje wykwalifikowany człowiek. Chociaż początkowo tłumaczenia wykonane maszynowo oparte na silnikach Machine i Deep Learning mogą wydawać się przyzwoite, specjaliści ostrzegają, że ich jakość odpowiada bezpłatnym lub tanim rozwiązaniom i nie może zastąpić tłumacza-człowieka (z wielu powodów).

Co więcej, niektóre programy, wykonujące tłumaczenia maszynowe, przechowują przekłady w swoich bazach danych. Nie można ich więc stosować w przypadku poufnych treści. To właśnie między innymi ze względu na bezpieczeństwo danych klientów nasze biuro nie używa systemów Machine Translation i korzysta wyłącznie z pracy doświadczonych tłumaczy.

Tłumaczenie maszynowe – kiedy warto?

Szereg wad nie oznacza jednak, że tłumaczenie maszynowe zupełnie pozbawione jest wszelkich zalet. Przede wszystkim pozwala ono zaoszczędzić czas i pieniądze. Za jego pomocą w krótkim czasie i niewielkim kosztem da się przełożyć bardzo dużą ilość tekstu. Oparte na Machine Translation programy działają błyskawicznie, a ich obsługa jest łatwa i intuicyjna.

Tłumaczenie automatyczne można więc z powodzeniem stosować w sytuacjach, w których akceptowane są ograniczenia i niedokładność, a priorytetem jest czas. Może być ono bardzo pomocne w ogólnym zrozumieniu sensu treści. Znakomicie sprawdzi się więc w celach prywatnych, np. do komunikacji w podróży zagranicznej albo tłumaczenia artykułu na stronie internetowej.

Tłumaczenia generowane maszynowo, wykorzystane w sposób umiejętny, mogą także usprawnić codzienną pracę tłumacza z tekstem. Pozwalają one opracować ogólny szablon, zwłaszcza w przypadku treści o standardowej konstrukcji. Bardzo podobnie bywają budowane np. niektóre pisma prawnicze czy administracyjne, a dodatkowo są one obszerne, więc wykorzystanie automatycznych rozwiązań oraz samodzielne dopracowanie tekstu wydaje się poprawnym pomysłem.

Kiedy tłumaczenie maszynowe to zły pomysł?

Obecnie w branży translatorskiej rozwija się, wspomniany uprzednio, trend łączenia pracy tłumacza i maszyny. Przyspiesza to realizację przekładów prostych, powtarzalnych tekstów. Jednak w sytuacji, kiedy jest potrzebne wnikliwe zrozumienie tekstu, jego intencji i celu, często skuteczniej jest bezpośrednio tłumaczyć tekst źródłowy.

Dlatego też przekład bardziej wymagających treści najlepiej od razu zlecić profesjonalnemu tłumaczowi. Dotyczy to między innymi dzieł artystycznych i poetyckich, np. powieści, tekstów piosenek, wierszy. Ich tłumaczenie nie może się bowiem obyć bez znajomości kulturowego i historycznego kontekstu, właściwej interpretacji i językowej wrażliwości, których brakuje sztucznej inteligencji.

Maszynowe tłumaczenie nie sprawdzi się również w przypadku materiałów biznesowych, sprzedażowych i marketingowych, które z zasady wymagają bardziej kreatywnego podejścia i wyczucia. Ich głównym celem jest w końcu budowanie relacji z potencjalnym klientem. Niedokładny przekaz oferty firmowej rodzi nieufność i świadczy o braku profesjonalizmu. Tłumaczenie automatyczne nie nadaje się również w przypadku tekstów branżowych i technicznych – algorytm może nie poradzić sobie ze specjalistycznym słownictwem.

Największym wyzwaniem tłumaczeń maszynowych są tzw. stringi (ciągi danych), czyli pojedyncze słowa tudzież frazy używane w przypadku tłumaczenia lub lokalizacji oprogramowania komputerowego (np. GUI lub firmware). Tłumaczenie wyrwanych z kontekstu zbiorów, złożonych ze specjalistycznych zwrotów, wymaga wielu konsultacji z klientem, zebrania materiałów referencyjnych, dostępu do oprogramowania, znalezienia w sieci dodatkowych informacji, aby zrozumieć jego działanie… Maszyna tego nie uczyni, a jedynie przetłumaczy słowa w najlepszy, swoim zdaniem, sposób.

Powyżej widzimy słowo „aligner”, które może być przełożone na wiele sposobów. Automat wybierze pierwsze, jego zdaniem, pasujące tłumaczenie i będzie je (w najlepszym wypadku) spójnie stosować do końca pliku. Oczywiście, maszyna nie skonsultuje się z klientem, aby sprawdzić, czy wybrała właściwy wariant.

Problem ten dotyczy również branży e-commerce, gdzie mamy do czynienia z lokalizacją oprogramowania i systemów oraz software house, czyli twórców oprogramowania dedykowanego. Podobnie jest w przypadku branży technicznej, w której tłumaczy się dużo rysunków z AutoCAD lub schematów elektrycznych i całych dokumentacji techniczno-rozruchowych. Bazują one (w pewnym stopniu) na dokumentach dostarczonych przez poddostawców komponentów, a ich jakość wejściowa nierzadko wymaga doprecyzowania, co autor miał na myśli. Rozwiązania maszynowe nie wykażą się proaktywnością, a w razie wątpliwości nie poproszą o dodatkowe wskazówki.

Lokalizacja posiada bardzo ważne, prawne podłoże. Prawie każdy kraj ma ustalone własne metody płatności stosowane w handlu elektronicznym. Niezlokalizowana strona sklepu internetowego może uniemożliwić zapłatę za produkt potencjalnemu lokalnemu klientowi, który, zniechęcony, zdecyduje najpewniej o przeniesieniu się na stronę innego sklepu. Podobnie sprawa wygląda w kwestii zasad i warunków, poufności danych, metryki i lokalnych wymogów, które dla każdego kraju mogą być zupełnie inne. Przestrzeganie przepisów nie tylko zapewni bezpieczeństwo podmiotowi i użytkownikowi, ale również wzbudzi zaufanie klientów.

Podsumowując, maszyna jest w stanie rozpoznać kontekst, czyli zrozumieć, że dane słowo otoczone słowami należy przetłumaczyć inaczej niż wtedy, gdy jest w towarzystwie innych wyrazów. Nie rozumie jednak, że tłumaczenie niektórych dokumentów wymaga specjalnego podejścia. Sztuczna inteligencja nie wie na przykład, że tłumaczenie tekstów z branży spożywczej wymaga zastosowania formuł i reguł z rozporządzeń prawa żywnościowego, a słowo „About” na stronie internetowej lub w programie oznacza „O nas”, a nie „Około”.

Tłumaczenie maszynowe – wybieraj świadomie

Tłumaczenie automatyczne zyskuje na popularności. W większości przypadków wciąż bardziej opłaca się jednak skorzystać z doświadczenia i wiedzy tłumacza. Tylko zlecenie tłumaczenia profesjonaliście daje gwarancję wysokiej jakości przekładu z zachowaniem odpowiedniego stylu i kontekstu. Takie tłumaczenie nie wymaga też dodatkowej weryfikacji i korekty, co – wbrew pozorom – może przełożyć się na szybsze i tańsze wykonanie przekładu. Dlatego przed podjęciem decyzji o sposobie przekładu weź pod uwagę charakter, cel i przeznaczenie tekstu. Pozwoli to uzyskać oczekiwaną jakość translacji i uniknąć katastrofalnych skutków błędnego tłumaczenia.

Szukasz partnera, który szybko dostarczy Ci doskonale przetłumaczone teksty? Skontaktuj się z nami. Wszystkie nasze treści są tłumaczone przez specjalistów, a nie maszyny – gwarantujemy poprawność przy szybkim czasie realizacji.

Trudno dziś wypatrywać tłumacza, który w swojej pracy bazuje jedynie na tradycyjnych słownikach. Wspierają go systemy, umożliwiające przesyłanie, monitorowanie i edytowanie dokumentów. Wyłapują one błędy, powtórzenia, proponują użycie określonych terminów w danym kontekście.

Opisywane narzędzia kryją się pod nazwą CAT, czyli Computer Aided Translation i mało który tłumacz jest w stanie wyobrazić sobie swoją pracę bez ich wsparcia.

Ogromną popularnością cieszy się także NMT, Neural Machine Translation. Dzięki temu systemowi tłumaczone są całe zdania, z uwzględnieniem kontekstu. NMT dobrze radzi sobie z morfologią i składnią, w niczym nie przypominając niezgrabnych treści, będących niegdyś efektem przekładu przez sztuczną inteligencję.

Dzięki nowoczesnemu i rozbudowanemu systemowi tzw. pamięci tłumaczeniowych (ang. Translation Memory) programy CAT znacznie przyspieszają i ujednolicają proces przekładu. Tego typu narzędzia są wręcz niezastąpione w wypadku tłumaczeń technicznych, w których nader często występują powtórzenia słów, nazw, a nawet całych zdań. Programy CAT to po prostu pomoc tłumacza.

Oprogramowanie CAT przede wszystkim przyspiesza oraz ułatwia pracę tłumaczowi, umożliwia mu wykonywanie szybszych i lepszych tłumaczeń, przez co poprawia jego konkurencyjność. Pozwala również na tworzenie baz tłumaczeniowych i terminologicznych, dzięki którym podnosi się jakość przekładów. Umożliwia łatwą redakcję jednolitych, profesjonalnych i konsekwentnych pod względem językowym tekstów. Programy CAT gwarantują także zachowanie spójności terminologicznej i stylistycznej. Profesjonalne narzędzia pozwalają na tłumaczenie dokumentów w niepopularnych formatach (np. InDesign, Quark, FrameMaker). Coraz częściej Klienci mają własne bazy terminologiczne i oczekują, że będą one stosowane. Dzięki programom CAT tłumacz może spełnić oczekiwania nawet najbardziej wymagających zleceniodawców. Omawiane narzędzia udoskonalają również programy do kontroli jakości (QA Distiller, X-Bench, QA Checker itp.).

Programy CAT są bardzo pomocne w wypadku tekstów w formatach elektronicznych, o dużym lub umiarkowanym stopniu powtarzalności (np. dokumenty rejestracyjne samochodu, odpis aktu urodzenia, instrukcje do urządzeń, licencje, umowy) bądź w przypadku tłumaczeń o zbliżonej tematyce dla jednego klienta. Nie pomogą natomiast w tłumaczeniach o dużym stopniu zróżnicowania tematycznego lub dla różnych zleceniodawców, którzy posiadają odmienne preferencje dotyczące stylistyki albo terminologii.

Niemal każde tłumaczenie tekstu nieliterackiego zawiera w sobie pewne powtarzające się fragmenty. W zależności od charakteru materiału są to poszczególne nazwy, frazy, albo nawet całe zdania. Bywa też tak, że zdania różnią się od siebie zaledwie jednym lub dwoma słowami. W takich sytuacjach zupełnie naturalną i logiczną czynnością jest skorzystanie z wcześniej przetłumaczonych fraz, skopiowanie ich i wklejenie ich (po dokonaniu ewentualnych poprawek) we właściwe miejsce. Właśnie w takich momentach z pomocą przychodzą tłumaczom programy typu CAT.

W największym uproszczeniu: programy te są jak suflerzy – podpowiadają wcześniejsze tłumaczenie, jeśli dany fragment tekstu przypomina coś, co już wcześniej zostało przełożone.

Istnieją dwie zasadnicze kategorie programów typu CAT. Ze względu na funkcjonalność wyróżniamy programy przystosowane do współpracy z MS Word jako nakładki oraz programy z własnym, niezależnym edytorem tekstu. Pierwsza grupa umożliwia tłumaczowi pracę w doskonale znanym mu środowisku (grupa ta traci na popularności), natomiast programy CAT należące do drugiej grupy oferują większą elastyczność i wygodę, umożliwiając tłumaczenie szerokiej gamy formatów plików (m.in. HTM/HTML, XML/SGML, edytorów tekstowych, programów do składu DTP itd.). Większość programów CAT umożliwia obecnie tłumaczenie przynajmniej 50 formatów plików.

Praca z narzędziem CAT nie jest szczególnie skomplikowana, ale wymaga podstawowej wiedzy na temat możliwości i funkcji programu. Każdy plik, który poddajemy obróbce – dzielony jest na tzw. segmenty (TU – translation unit/jednostki tłumaczeniowe). Najczęściej są nimi zdania albo ich fragmenty, jeśli zdanie zawiera dwukropki, średniki, myślniki itd. Nie jest to jednak arbitralne – sposób segmentacji dokumentu może zostać spersonalizowany. Na przykład można zdefiniować funkcję dzielenia pliku tak, żeby uniknąć podziału zdania po „np.”.

Bez względu na to, czy program jest nakładką na MS Word, czy niezależnym narzędziem, CAT rozpoznaje, zapamiętuje i wyróżnia pierwszy segment (w Wordzie jest on wyróżniany graficznie, w edytorze wyświetlany w specjalnym oknie). Pojawią się wówczas dwa pola tekstowe: jedno z tekstem źródłowym, a drugie z tłumaczeniem lub miejscem na wpisanie tłumaczenia. Jeżeli pamięć tłumaczenia jest jeszcze pusta, bo tłumacz dopiero rozpoczął pracę, program nie będzie miał z czego czerpać podobnych fragmentów i jeszcze w niczym nie pomoże. Natomiast jeśli program ma już bazę, z której może skorzystać, to – w przypadku tekstu podobnego do niegdyś już przetłumaczonego – oprócz tekstu źródłowego pokaże propozycję przekładu wraz z informacjami dodatkowymi. Te dodatkowe informacje to najczęściej identyfikator autora poprzedniego tłumaczenia, data powstania przekładu itd. Program będzie wówczas wymagał zatwierdzenia wpisanego przekładu i automatycznie przejdzie do następnego segmentu. Graficzna oprawa tekstu pozwala tłumaczowi już na pierwszy rzut oka stwierdzić, czy fragment tekstu jest identyczny z tym, który występuje w bazie, czy podobny w mniejszym lub większym stopniu. Szacowana zgodność określana jest również procentowo, a różnice są wyraźnie oznaczane kolorami.

W miarę postępujących prac translatorskich programy CAT tworzą tzw. pamięć tłumaczeń (Translation Memory), czyli bazę, na podstawie której działają.

Im większa, bardziej pojemna i zróżnicowana pamięć, tym lepiej dla tłumacza. Szeroka baza pojęć zwiększa szansę na znalezienie podobnych segmentów w kolejnych tłumaczeniach.

Jak to działa w praktyce? Bardzo obrazowym przykładem jest tłumaczenie instrukcji obsługi różnych urządzeń. Często urządzenia są udoskonalane i powstają ich nowe wersje. Przykładowo Produkt 1000 firmy X może się różnić od Produktu 2000 tej samej firmy zaledwie kilkoma funkcjami, które oczywiście należy uwzględnić również w jego instrukcji obsługi. Dysponując pamięcią tłumaczeniową z przekładu instrukcji Produktu 1000, z łatwością można stworzyć tłumaczenie instrukcji obsługi Produktu 2000, wzbogaconego o nowe funkcje. Będący w posiadaniu takiej bazy tłumacz może w kilkanaście sekund policzyć całkowitą objętość tekstu oraz liczbę nowych segmentów, które różnią się od tekstu już wcześniej przetłumaczonego. W takiej sytuacji może się okazać, że w tekście o objętości 60 tys. słów nowe fragmenty to zaledwie 5%! Nie trzeba więc nikogo przekonywać, że takie tłumaczenie zajmuje o wiele mniej czasu niż pisanie całkiem nowego tekstu. Ponadto duże międzynarodowe firmy same korzystają z narzędzi CAT do przygotowania plików do tłumaczeń i przechowują własne bazy pamięci tłumaczeniowych. Dzięki temu po wysłaniu takiego pliku do tłumacza firma może zachować stylistykę i terminologię wszelkich wcześniejszych tłumaczeń.

Programy CAT umożliwiają bardzo łatwe i szybkie przeszukiwanie pamięci tłumaczeń. Jeżeli jakieś słowo było już kiedyś przetłumaczone, za pomocą zaledwie paru kliknięć myszy czy też kombinacji klawiszowych można odnaleźć wszystkie segmenty, w których kiedykolwiek występował dany termin (funkcja concordance).

Co ważne, programy tego typu pozwalają na zdefiniowanie funkcji, które odpowiadają za rozpoznawanie pewnych fragmentów tekstu (tzw. placeables), i kopiowanie ich za pomocą skrótu klawiszowego z tekstu źródłowego do wykonywanego w danej chwili tłumaczenia. Jest to funkcja bardzo przydatna w wypadku nazw produktów, dat (programy CAT przy okazji konwertują je na inny format), wartości liczbowych itd.

Wszystkie marki programów CAT posiadają własne moduły zarządzania terminologią lub umożliwiają współpracę z modułami peryferyjnymi – można więc zsynchronizować z takim narzędziem wszelkiego rodzaju słowniki, które podpowiadają prawidłowe tłumaczenia zdefiniowanych pojęć.

Należy jednak zawsze pamiętać o tym, że nie wszystkie tłumaczenia będą wykonywane za pomocą programów CAT z podobną skutecznością. Używanie jednej pamięci do wszystkich tłumaczeń również może się okazać złym pomysłem. Przykładowo baza tłumaczeniowa, która powstała na podstawie tłumaczenia programów komputerowych, nie przyda się w tłumaczeniach regulaminów sklepów internetowych, a pamięć tłumaczeniowa z zakresu medycyny nie znajdzie zastosowania w lokalizacji oprogramowania i tłumaczenia plików XML, SGML lub HTML.

Narzędzia CAT opierają się na następujących funkcjach:

• Segmentowanie tłumaczonego tekstu, czyli dzielenie go na jednostki (zdania lub fragmenty zdań). Taka forma podziału tekstu znacznie ułatwia i przyspiesza tłumaczenie. Często tekst oryginalny i tekst tłumaczony znajdują się w dwóch sąsiadujących ze sobą okienkach, dzięki czemu tłumacz może na bieżąco kontrolować przebieg procesu przekładu.
• Tekst oryginalny i tekst tłumaczony traktowane są jako tzw. jednostka tłumaczeniowa. Jednostki takie są zapisywane w specjalnej bazie i tłumacz może z nich korzystać, wykonując kolejne zlecenia o podobnej tematyce.
• Korzystanie z tzw. pamięci tłumaczeniowych (są to specjalne pliki), w których przechowywane są jednostki tłumaczeniowe, czyli odpowiadające sobie fragmenty tekstu oryginalnego i przetłumaczonego z dokumentów, które wcześniej zostały przetłumaczone. Dzięki temu tłumacz może w dowolnym momencie korzystać z przetłumaczonych fragmentów (fuzzy matching), co znacznie przyspiesza pracę i zapewnia spójność tłumaczenia.

Zdecydowana większość biur tłumaczeń w Polsce stosuje narzędzia CAT – nie tylko ze względu na skrócenie czasu realizacji czy ograniczenie kosztu tłumaczenia, lecz także dla kontroli QA Checker (Trados Studio), kompatybilności z plikami w formatach DTP (IDML, MIF) i IT/PASSOLO (XML, SGML, HTM, HTML, PO, MO, SRT, VTT, TBULIC) oraz rozbudowywania własnej bazy tłumaczeniowej TM. Na rynkach zachodnich prawie wszystkie biura korzystają z co najmniej jednego narzędzia CAT. Biuro Tłumaczeń Translax prowadzi szkolenia z obsługi najważniejszych programów CAT dla tłumaczy i menedżerów projektu. Takie zajęcia pozwalają zapoznać się z możliwościami tych narzędzi, dzięki czemu tłumaczenie nawet trudnych tekstów technicznych będzie przebiegać sprawniej przy jednoczesnym zachowaniu najwyższej jakości przekładu.

Tłumaczenie maszynowe – trendy branżowe

Wiele źródeł, między innymi artykuł tcworld, sugeruje że biura tłumaczeń oraz tłumacze-freelancerzy powinni dostosowywać się do nadchodzących zmian w branży, jakimi są sieci neuronowe oraz podpięte pod nie systemy automatyzujące. Czy powinniśmy jednak w pełni ufać automatom? Czy maszyny nie potrzebują operatorów, a ramiona robotyczne programistów? W końcu nawet autopilot Tesli nie jest nieomylny i także tak nowoczesnym autom zdarzają się wypadki.

Tłumaczenia maszynowe prawdopodobnie zostaną z nami na dłużej, ale każdy projekt tłumaczony w ten sposób powinien być dobrze przemyślany (przynajmniej w modelu micro-SWOT). Przekład automatyczny przyjdzie z odsieczą w przypadku bardzo specyficznych potrzeb:

• odpowiedniej tematyki,
• dopasowanego korpusu tłumaczeniowego (danych z bazy poprzednich tłumaczeń),
• dużego wolumenu treści przy krótkim terminie realizacji,
• wykwalifikowanego zespołu korektorów MTPE oraz ekspertów MT (ds. tłumaczeń maszynowych).

Jak wynika z danych CSA Research odsetek projektów dla klientów końcowych korzystających z tłumaczeń maszynowych wzrósł z 13% w 2019 r. do 24% w 2020 r. W ostatnim czasie najlepszą jakość tłumaczenia maszynowego zanotowano w treściach związanych z oprogramowaniem komputerowym, usługami prawnymi i telekomunikacją (Intento). Z jakimi dziedzinami programy tłumaczeniowe kiepsko sobie radzą? Według statystyk jest to przekład treści z zakresu usług profesjonalnych i biznesowych, instrukcji użytkowania oraz sprzedaży i marketingu.

Tłumacze, korzystający ze wsparcia programów do przekładu automatycznego motywują to następującymi argumentami[4]:

• oszczędność czasu (86%),
• zapewnienie spójności terminologii (83%)
• poprawa jakości tłumaczenia (70%).

Tłumaczenie maszynowe i generatywna AI są już pełnoprawnymi narzędziami wykorzystywanymi w profesjonalnych procesach językowych. Nie zastępują jednak procesu: nie kwalifikują samodzielnie pliku, nie ustalają przeznaczenia rezultatu, nie zarządzają odpowiedzialnością i nie podejmują za Klienta decyzji o wymaganym poziomie kontroli.

W translax łączymy modele AI, narzędzia CAT, dostępne pamięci tłumaczeniowe, terminologię, kontrolę plików oraz — tam, gdzie wymaga tego wybrany wariant — weryfikację ekspercką. Klient wybiera poziom kontroli, a my odpowiadamy za wykonanie uzgodnionego procesu.

[1]https://sjp.pwn.pl/sjp/tlumaczenie-maszynowe;2529806.html z dn. 07.11.2022

[2]https://pl.wikipedia.org/wiki/T%C5%82umaczenie_automatyczne z dn. 07.11.2022

[3] A.D Kubacki, M. Łomzik Systemy przekładu maszynowego w pracy tłumacza języka niemieckiego, Orbis Linguarum vol. 52/2018, str. 132.

[4](PDF) Badanie pamięci tłumaczeniowych 2006: Postrzeganie przez użytkowników korzystania z tm (researchgate.net) z dn. 10.11.2022 r.

Nie wybieraj na podstawie deklaracji. Porównaj rezultaty.
Prześlij plik, wskaż jedną reprezentatywną stronę i język docelowy. Bezpłatnie przygotujemy ją w dostępnych wariantach, abyś mógł porównać rezultaty na własnym materiale.

PORÓWNAJ WARIANTY NA SWOIM DOKUMENCIE