Speaker A
Pozdrav svima! Ja sam Max Deryagin. Danas su sa mnom dva gosta, Daniel Landes i Miroslav Pošta.
Intervju o uporabi strojnog prevođenja u audiovizualnom prevođenju s ekspertima Danielom Landesom i Miroslavom Poštom.
Key Takeaways
- Strojno prevođenje je korisno, ali ne može u potpunosti zamijeniti ljudski faktor, osobito u audiovizualnom prevođenju.
- Neuronsko strojno prevođenje je najnaprednija tehnologija, ali je često 'crna kutija' s nepredvidivim rezultatima.
- Audiovizualni prijevod zahtijeva razumijevanje konteksta, tona i geste, što strojnim sustavima teško polazi za rukom.
- CAT alati značajno pomažu prevoditeljima kroz memorije prijevoda i terminološke baze podataka.
- MTPE je ključan proces gdje čovjek uređuje i prilagođava strojno generirane prijevode.
Summary
- Predstavljanje gostiju Daniela Landesa i Miroslava Pošte, stručnjaka za strojno i audiovizualno prevođenje.
- Objašnjenje različitih vrsta strojnog prevođenja: pravilo temeljeno, statističko i neuronsko strojno prevođenje.
- Razlika između strojnog prevođenja i računalno potpomognutog prevođenja (CAT alati poput memoQ i SDL Trados).
- Primjena strojnog prevođenja u različitim područjima, uključujući pravne dokumente i audiovizualni prijevod.
- Izazovi strojnog prevođenja u audiovizualnom prevođenju zbog složenosti konteksta, tona, geste i naglaska.
- Primjer različitih prijevoda iste rečenice ovisno o spolu, kontekstu i naglasku u AV prevođenju.
- Ograničenja strojnog prevođenja u postavljanju pitanja i razumijevanju konteksta u AV prijevodu.
- Važnost ljudskog faktora u uređivanju i nadzoru prijevoda (MTPE - Machine Translation Post-Editing).
- Korisnost CAT alata u audiovizualnom prevođenju unatoč ograničenjima strojnog prevođenja.
- Razmatranje održivosti i budućnosti strojnog prevođenja u lokalizacijskoj industriji.
Full Transcript — Download SRT & Markdown
Speaker A
Pomoći će mi razjasniti uporabu strojnog prevođenja na području audiovizualnog prevođenja. Za početak ću vam ih predstaviti.
Speaker A
Pripremio sam tekst koji ću sada pročitati. Daniel Landes jedan je od AVTE-ovih vodećih stručnjaka za strojno prevođenje.
Speaker A
Diplomirao je anglistiku i skandinavistiku. Specijalizirao se za lokalizaciju videoigara. U karijeri je više puta radio na videoigrama velikih studija.
Speaker A
Od 2015. do 2018. vodio je projekt lokalizacije videoigre kao prevoditelj i lektor za njemački jezik.
Speaker A
Daniel se posebno zalaže za održivost u lokalizacijskoj industriji. Moj drugi gost Miroslav Pošta također je član radne skupine AVTE-a za strojno prevođenje.
Speaker A
Završio je poslijediplomski studij prevoditeljstva i ekonomije. Prevoditelj je, AV prevoditelj i supervizor za češki.
Speaker A
Miroslav je napisao prve dvije knjige o AV prevođenju na češkom i još jednu o jezičnoj tehnologiji za prevoditelje.
Speaker A
Predavao je AV prevođenje na Karlovu sveučilištu i Sveučilištu u Ostravi te držao predavanja u Češkoj i Slovačkoj.
Speaker A
U češkom Savezu tumača i prevoditelja bavi se područjem AV prijevoda. Za početak, možete li iznijeti našim gledateljima kratak pregled tehnologije strojnog prevođenja na našem području?
Speaker A
Daniele, počnimo od tebe.
Speaker A
Može, Maxe. Hvala. Za početak, kratak uvod u vrste strojnog prijevoda.
Speaker A
Počeo bih od strojnog prevođenja temeljenog na pravilima u kojemu učimo umjetnu inteligenciju gramatičkim pravilima.
Speaker A
Taj pristup više nije u širokoj primjeni jer je prilično ograničen i nedovoljno fleksibilan. Promijene li se gramatička pravila, na primjer, umjetna inteligencija mora ih naučiti.
Speaker A
Danas je raširenije strojno prevođenje na temelju statističkih postupaka. Taj model uključuje analizu velike količine dvojezičnih dokumenata.
Speaker A
Umjetna inteligencija tako uči o jezičnim parovima. Na temelju vjerojatnosti slijeda riječi u zadanom kontekstu umjetna inteligencija predviđa prijevod riječi, fraze ili rečenice.
Speaker A
Sad je hit neuralno strojno prevođenje, sljedeći korak u strojnom prevođenju na temelju statistike. To je kombinacija statističkog pristupa, dubokog učenja i neuronskih mreža.
Speaker A
Međutim, ta je nova čudesna tehnologija poput crne kutije. To u ovom kontekstu znači da su nam poznati unos i rezultat, ali ne znamo što se događa u međuvremenu.
Speaker A
Čak i oni koji su osmislili tu tehnologiju nisu sigurni kako umjetna inteligencija generira prijevod.
Speaker A
Može se reći da je to nepredvidivo. Moramo znati da sustav za strojno prevođenje treba podučiti, i to postojećim prijevodima ljudskih prevoditelja.
Speaker A
U tradicionalnom postupku prevođenja, supervizije i lekture, strojno prevođenje preuzima dio koji se odnosi na prevođenje, a čovjek preuzima ulogu redaktora.
Speaker A
Tako je nastao naziv koji se često čuje u posljednje vrijeme: MTPE - Machine Translation Post-Editing.
Speaker A
U tom bih kontekstu htio spomenuti i računalno potpomognuto prevođenje ili CAT alate. Oni se razlikuju od strojnog prevođenja.
Speaker A
Među njima su najrašireniji memoQ i SDL-ov Trados. To je poseban softver za prevođenje u kojem, kao što vidite na slici, imamo dva stupca.
Speaker A
Lijevo je izvorni tekst, desno prijevod. Ispod je pretpregled gdje vidite oblikovanje izvornog dokumenta koji ste učitali u računalni program.
Speaker A
Posebnost softvera za računalno potpomognuto prevođenje jest to što rade s integriranim prijevodnim memorijama koje pamte sav prijevod u sklopu projekta i mogu se ponovno upotrijebiti poslije.
Speaker A
Kao i glosari i baze pojmova koji pomažu u vezi s terminologijom. To vam može pomoći i uštedjeti vrijeme.
Speaker A
Desno vidite rezultat. Na temelju postotka podudarnosti određenog odlomka kompjutor predlaže već prevedene rečenice koje možete upotrijebiti.
Speaker A
Na primjer, ako ste već preveli rečenicu: "Želim kupiti kuću.", a sada želite prevesti rečenicu: "Želim kupiti psa.", podudarnost će biti visoka.
Speaker A
Možete upotrijebiti prethodni prijevod i zamijeniti riječi "kuću" i "psa". Osim toga, ako ste unijeli u glosar ili bazu pojmova prijevod za riječi "kuća" i "pas", softver vam može predložiti i tu izmjenu.
Speaker A
Ili je možete provesti jednostavnim klikom na pojam. Mislim da su to najrelevantnije tehnološke mogućnosti o kojima možemo raspravljati danas. Predajem ti riječ, Maxe.
Speaker A
Ima li razlike između uporabe različitih vrsta strojnog prevođenja na području AV prevođenja i drugih područja prevođenja?
Speaker A
Ili je svejedno? Miroslave, što ti misliš?
Speaker A
Da, Maxe. Imam praktičnog iskustva s različitim sustavima za strojno prevođenje i na različitim područjima prevođenja.
Speaker A
S jedne strane, tu je prijevod pravnih dokumenata. Radio sam u sustavima za strojno prevođenje na zakonima EU-a.
Speaker A
Također sam vidio i rezultate strojnog prevođenja titlova za filmove, serije i dokumentarce. Eksperimentirao sam sa strojnim prevođenjem i pri prijevodu drame.
Speaker A
Imao sam priliku vidjeti razliku u rezultatima na raznim područjima. I razliku između statističkog i neuralnog strojnog prevođenja.
Speaker A
Prema mom iskustvu, očito pomaže pri prijevodu pravnih dokumenata. Premda, jasno, postoji niz zamki o kojima ćemo razgovarati poslije.
Speaker A
Čak i pri prevođenju pravnih dokumenata strojno prevođenje ne može zamijeniti čovjeka. Morate biti vrlo precizni kad se pozivate na nešto.
Speaker A
Jezik pravnih i tehničkih materijala za prijevod ponavlja se. Upotrebljavate mnogo fiksnih fraza koje se moraju prevesti na točno određeni način.
Speaker A
Sustavi za strojno prevođenje mogu biti korisni. Također, rijetko se koriste idiomi. Jezik je eksplicitan i jasan.
Speaker A
S druge strane, kod titlova, ili AV prijevoda uopće, strojno prevođenje nije tako korisno prema mom iskustvu.
Speaker A
Osobito zato što jezik nije tako repetitivan kao u pravnim dokumentima. Zahtijeva vrlo kreativna rješenja.
Speaker A
Također, ima više slojeva konteksta: slika, radnja, zvuk. Svi znamo da ironija u tonu govornika može posve promijeniti značenje.
Speaker A
Naglašavanje riječi također može posve promijeniti značenje cijele rečenice. Često se mora prevesti posve različito, ovisno o naglasku u rečenici.
Speaker A
Tu su i geste i govor tijela, koji također mijenjaju značenje. U AV prijevodu vrlo često ista jednostavna rečenica može imati posve različito značenje ovisno o situaciji.
Speaker A
Pa tako i jednostavan uzvik: "Hej!" ili "Hajde!" Ljudski prevoditelj mora uzeti u obzir skup relevantnih informacija.
Speaker A
Uzmimo, na primjer, rečenicu: "Did you go to the centre yesterday?" u smislu središta grada.
Speaker A
Kad prevodim na češki, moram si postaviti nekoliko pitanja. Komu se govornik obraća? Dakle, koga govornik pritom gleda?
Speaker A
Obraća li se jednoj osobi ili više njih? Muškarcu ili ženi? U kakvom su odnosu govornik i ta osoba?
Speaker A
Dakle, koliko su jedan prema drugom pristojni? U nekim jezicima moramo se zapitati i je li ta osoba išla u centar pješice ili vozilom?
Speaker A
Važno je i gdje je naglasak u rečenici. Zapisao sam različite mogućnosti pri prijevodu s engleskog na češki.
Speaker A
Dobio sam 12 različitih mogućnosti. U obzir sam uzeo samo muški i ženski rod, ne srednji.
Speaker A
Moram odgovoriti na sva ta pitanja. No pri strojnom prevođenju ove iste rečenice rezultat je statistički najrelevantniji prijevod.
Speaker A
Ne može si postaviti sva ta pitanja. Pogledate li snimku zaslona koju sam pripremio, prvo vidite da ima 12 mogućnosti.
Speaker A
Zatim sam pokazao rezultate dvaju velikih sustava za strojno prevođenje. Jedan je Google Translate. Jasno, može izabrati samo jednu mogućnost.
Speaker A
Prikazuje opciju u kojoj više muškaraca ide pješice, funkcionira u drugom licu jednine i množine iz poštovanja.
Speaker A
Sustav za strojno prevođenje eTranslation EU-a ima drugi pristup. Preveo je rečenicu: "Bio si jučer u centru?" Izbacio je glagol "ići" i izabrao "biti".
Speaker A
Vidite da sustavi za strojno prevođenje ne mogu postavljati ista pitanja kao mi. Kad sam upotrijebio strojno prevođenje za prijevod drame, kao eksperiment, strojno prevođenje nije mi pomoglo.
Speaker A
No alat za računalno potpomognuto prevođenje bio je prilično koristan. Osobito jedna opcija automatskog prijedloga ili automatskog unosa bila mi je također vrlo korisna.
Speaker A
Pri AV prevođenju imamo i dodatna ograničenja, zar ne?
Speaker A
Da, tako je. Hvala što si me podsjetio.
Speaker A
Da, ima mn...
Speaker A
Katkad moramo izostaviti najmanje relevantnu informaciju. No moramo promišljeno donijeti odluku. Mislim da stroj ne može odlučiti koja je informacija najmanje relevantna.
Speaker A
Međutim, ili usto, kod sinkronizacije prijevod treba uskladiti s usnama govornika. U naraciji se tekst mora lako izgovarati.
Speaker A
U svim vrstama AV prijevoda tekst mora zvučati prirodno. Smatram da je zaključak da je strojno prevođenje mnogo manje korisno AV prevoditeljima.
Speaker A
Barem kad je riječ o filmovima i serijama. Jer moramo spomenuti da AV prijevod uključuje i druge vrste sadržaja poput predavanja, videomaterijala za obuku itd.
Speaker A
Vratimo se doradi strojnih prijevoda. Prema mom iskustvu, dorada strojno prevedenih titlova mnogo je napornija i dugotrajnija jer često morate ispraviti izbor riječi i nastavke.
Speaker A
Morate promijeniti red riječi. Često morate zamijeniti doslovne prijevode prirodnijim prijevodom u duhu ciljnog jezika.
Speaker A
Često je bolje izbrisati strojni prijevod ili prijedloge i jednostavno prevesti kao prije. Također, sustavi za strojno prevođenje obično ne nude korisne opcije računalno potpomognutog prijevoda koje smo spomenuli i koje su uobičajene na drugim područjima prevođenja.
Speaker A
Poput automatskih prijedloga i konkordancija. Dopustite da podijelim s vama i svoje iskustvo supervizora, odnosno QC-era, kako se to danas kaže.
Speaker A
Neki AV prevoditelji pretjerano se oslanjaju na strojni prijevod. Prihvaćaju doslovne prijevode koje nudi strojno prevođenje koje inače vjerojatno nikad ne bi upotrijebili.
Speaker A
Vidio sam veoma loše prijevode vrlo dobrih prevoditelja kad su se počeli koristiti strojnim prevođenjem.
Speaker A
Smatram da to nije pravedno prema supervizorima jer on ili ona onda mora preraditi prijevod iako bi to trebao biti prevoditeljev posao.
Speaker A
Naposljetku, supervizori nisu plaćeni za taj kreativni posao preformuliranja strojnog prijevoda. Da, i ja sam supervizirao dorađene strojne prijevode titlova i primijetio sam nešto slično.
Speaker A
No premda strojno prevođenje nije tako korisno na našem području, pretpostavljam da ipak ima neke prednosti, zar ne?
Speaker A
Što ti misliš o tome, Daniele? Da, naravno. Strojno prevođenje ima nekih prednosti. Na primjer, ako zapneš na nekoj rečenici, frazi ili izrazu, strojni prijevod može poslužiti kao nadahnuće.
Speaker A
Možeš ga doraditi ili iskoristiti kao početnu poziciju. Činio sam to i štedi vrijeme kad zapneš.
Speaker A
Strojni prijevod odlično reproducira postojeće prijevode. Ako prevodiš recept ili priručnik za uporabu gdje trebaš što manje razilaženja i dosljednost je ključna, strojni prijevod je dobar.
Speaker A
Dobar je i kad kvaliteta treba biti samo dovoljno dobra. Pritom mislim na korisničku podršku kad dvoje ljudi ne govori isti jezik, a moraju se sporazumjeti.
Speaker A
Ili jedna osoba pomaže drugoj riješiti problem i treba prenijeti informaciju koja ne mora biti dorađena.
Speaker A
To bi bila situacija u kakvoj je strojno prevođenje izvedivo. Da, posve se slažem. Ako se smijem ubaciti, Daniele.
Speaker A
Spomenuo si dovoljno dobar prijevod. Mislim da je to važno naglasiti. Mislim da dovoljno dobar prijevod nije smjer u kojem bi AV prevođenje trebalo ići.
Speaker A
Ako je filmska ekipa uložila mnogo talenta, vremena i novca u stvaranje savršenog filma ili serije, zašto bismo potkopavali njihov trud u postprodukciji lošim titlovima ili sinkronizacijom samo zbog strojnog prevođenja?
Speaker A
Mislim da autori filma često nisu svjesni toga da se njihovo djelo prevodi strojno. Mislim da im to nikako ne bi bilo drago.
Speaker A
Zamislite da kažete Quentinu Tarantinu da se njegov novi film prevodi strojno. Vjerojatno bi bio bijesan.
Speaker A
Bili bi i drugi autori kad bi to znali. No oni to ne znaju. Ta netransparentnost je problem.
Speaker A
Da, posve se slažem. Dodao bih još jednu moguću prednost da budemo pozitivni. Strojni prijevod može ti uštedjeti tipkanje, premda ne mnogo.
Speaker A
U nekim slučajevima gdje se prijevod ponavlja. Katkad se neke rečenice i izrazi ponavljaju. Na primjer: "Drago mi je. Čestitam! Bravo!" Premda se mogu i drukčije prevesti u različitim situacijama u nekim jezicima.
Speaker A
No kao prevoditelji ne razmišljamo mnogo o tim rečenicama. Takve fraze prevodimo gotovo automatski. Mi prevoditelji većinom brzo tipkamo pa nam zato strojno prevođenje ni tu ne pomaže mnogo.
Speaker A
Naposljetku, posljednja prednost koja mi pada na pamet jest da se možeš dobro nasmijati. Možeš podijeliti smiješne prijedloge s prijateljima i kolegama.
Speaker A
To su sve prednosti kojih se mogu sjetiti. Što ti misliš, Daniele? Da, to posljednje si dobro rekao.
Speaker A
Vidio sam mnogo takvih strojnih prijevoda i dobro smo se nasmijali. Prijeđimo na nedostatke. Već smo spomenuli i kontekst koji stroj razumije veoma ograničeno.
Speaker A
Lucia Specia sa Sveučilišta u Sheffieldu, na primjer, rekla je u predavanju na Goethe Institutu u Londonu da će strojno prevođenje i u budućnosti moći razumjeti maksimalno nekoliko stranica knjige.
Speaker A
No da nikad neće moći razumjeti cijelu knjigu zbog tehničke podloge na kojoj se temelji.
Speaker A
To se neće uskoro promijeniti. Prema mom iskustvu, sustavi za strojno prevođenje, kad je riječ o AV prijevodu, ne razumiju što se događa u filmu ili epizodi serije.
Speaker A
Često mogu dati lingvistički dobar prijedlog koji nema logičnog smisla u kontekstu radnje, prizora ili događaja na zaslonu.
Speaker A
Da, imaš pravo. Također nasumice izbacuju riječi i muče se s osobnim imenima. Mirek, ti imaš dobar primjer toga.
Speaker A
Da. Na primjer, računalo tvrtke Apple prevedeno je na češki doslovno kao "jabučno računalo". Sustav za strojno prevođenje vrlo često prevodi ono što ne bi trebao.
Speaker A
Kod neuralnog strojnog prevođenja vidimo nešto novo u odnosu na strojno prevođenje na temelju statističkih postupaka.
Speaker A
Stroj izmišlja neologizme. Dat ću vam primjer. Ime skladatelja i violinista Paganinija sustav za neuralno strojno prevođenje preveo je na češki kao "pohanini".
Speaker A
Preveo je dio riječi "pagan" doslovno s engleskog na češki i dodao ostatak izvorne riječi.
Speaker A
Tako je Paganini postao "pohanini". Također nasumce izbacuje i dodaje riječi, što je vrlo nezgodno jer morate biti vrlo oprezni.
Speaker A
To je kao da pregledavate prijevod veoma lošeg ljudskog prevoditelja. Problemi se pojavljuju i u slučaju kad se strojno prevodi prijevod preko trećeg jezika.
Speaker A
Uglavnom je to engleski jezik. Tako češku riječ "cizinec", što znači "stranac", prevodi na ruski kao? Maxe, ispričavam se zbog izgovora.
Speaker A
Kao "inoplanetarni", što znači "izvanzemaljac". Jasno je da je, preko engleske riječi "alien", "stranac" postao "izvanzemaljac".
Speaker A
To može biti veoma nezgodno. Hvala na tim izvrsnim primjerima. Znamo da je strojno prevođenje dobro kada treba reproducirati već prije prevedene rečenice.
Speaker A
No muči se kada treba ponuditi nova i kreativna rješenja. Na primjer, kad imate dijalog koji ne možete prevesti doslovno, čovjek će ga uvijek prevesti prirodnije nego stroj.
Speaker A
Želim se osvrnuti i na kvalitetu koja može biti prilično nedosljedna. Kvaliteta strojnog prijevoda ovisi o mnogo čimbenika.
Speaker A
Na primjer, o skrbi o jezičnom korpusu. Pritom bih spomenuo razliku između DeepL-a i Google Translatea.
Speaker A
DeepL ima bolji pristup i bolje se skrbi o svom jezičnom korpusu. Google Translate okrenuo se masovnim unosima i ima golemu količinu teksta, ali nije tako precizan.
Speaker A
Kao što je Mirek već spomenuo, tu je i problem engleskog kao jezika posrednika. Kvaliteta prijevoda i različitih jezičnih parova može jako varirati ovisno o dostupnosti dvojezičnog korpusa za određeni jezični par.
Speaker A
Ovisi i o vrsti teksta. Je li kreativan ili tehnički? Strojno prevođenje uspješno se nosi s drugim, a muči s prvim.
Speaker A
Na rezultat utječe i stil izvornog teksta. Jesu li rečenice dugačke ili kratke i jezgrovite?
Speaker A
Stroj će lakše prevesti kratke rečenice, jasno. Ovisi i o tome je li tekst pisan uzimajući u obzir strojno prevođenje.
Speaker A
Dakle, je li autor teksta uzeo u obzir da bi rečenične konstrukcije trebale biti što jednostavnije, izbjegava li kolokvijalne izraze i slično.
Speaker A
Posljednji čimbenik, što se tiče kvalitete, jest priprema izvornog teksta. Je li prikladno razdijeljen? Može li ga stroj lako razumjeti i obraditi jedinice?
Speaker A
Zatim, kao što smo već spomenuli, tu je i učenje. Nijedan sustav za strojno prevođenje nije odmah dobar za sve.
Speaker A
Morate poučiti sustav za specifično područje za koje vam treba. Uvijek se morate angažirati prije svakog novog projekta.
Speaker A
Za nas prevoditelje najvažnija je pristranost prevoditelja. Što to znači? To znači da rezultat strojnog prijevoda utječe na prevoditelja.
Speaker A
Prevoditelj gubi na kreativnosti kada dorađuje strojni prijevod. Dorothy Kenny i Marion Winters sa Sveučilišta u Dublinu provele su eksperiment na tom području.
Speaker A
Otkrile su da se kreativnost prevoditelja umanjuje za oko 33%. Problem je i homogenost sustava za strojno prevođenje zbog vraćanja ispravaka automatskih prijedloga u sustav.
Speaker A
To s vremenom može umanjiti bogatstvo i raznolikost jezika jer se, u osnovi, ponavlja isto.
Speaker A
Ta potencijalna erozija jezika svakako je opasna dugoročno. To je moguća posljedica strojnog prevođenja u našoj profesiji.
Speaker A
Ima li još takvih posljedica, Daniele? Da, svakako. Ima ih nekoliko. Podijelit ću ih u tri kategorije.
Speaker A
Počet ću s ekonomskim aspektom. Kao što znamo, prevoditelji su već u nezgodnom položaju. Naše tarife stagniraju već 20 godina.
Speaker A
Nisu se prilagođavale inflaciji, na primjer. S obzirom na tvrdnje povezane s doradom strojnog prijevoda, da stroj obavlja najteži dio posla, bojimo se da će tarife još padati.
Speaker A
Jer, navodno, više ne obavljamo toliko posla. No Félix do Carmo sa Sveučilišta u Surreyju tvrdi da je istina upravo suprotno.
Speaker A
Kaže da samo izuzetno vješti i iskusni prevoditelji mogu dorađivati strojni prijevod. Ako novčana naknada nije adekvatna, branša će ostati bez vrhunskih stručnjaka.
Speaker A
Da, mislim da se to već dugo i događa. Ljudi odustaju od ove profesije zbog stagniranja tarifa i sve lošijih radnih uvjeta.
Speaker A
Doživio sam to iz prve ruke kao tajnik britanske Udruge AV prevoditelja. Ljudi mi govore da rade puno radno vrijeme, a ipak ne mogu zaraditi minimalnu mjesečnu plaću u svojoj zemlji.
Speaker A
Ne mogu uzdržavati sebe i svoje obitelji. AV prijevod jedna je od najslabije plaćenih vrsta prijevoda.
Speaker A
Zato se preorijentiraju na drugu vrstu prijevoda ili posve promijene profesiju. Počnu se baviti podučavanjem ili nađu stalni prevoditeljski posao umjesto da ostanu freelanceri.
Speaker A
Mislim da zbog toga strojno prevođenje predstavlja problem. Mnogi su mi rekli da ne žele dorađivati prijevod.
Speaker A
Nisu se zato počeli baviti ovim poslom i ne žele to raditi. Ljudi ne žele dorađivati strojne prijevode.
Speaker A
Žele prevoditi sami. Žele biti kreativni. Žele biti autori. To ih veseli, a ne dorada prijevoda.
Speaker A
Stoga mislim da je i to jedan od problema. Da, svakako. Hvala ti na iskustvima iz prve ruke.
Speaker A
To odgovara svemu što sam i ja čuo i doživio u ovoj branši. Vratimo se posljedicama.
Speaker A
Budući da kvaliteta strojnih prijevoda uvelike varira, prevoditelji bi trebali naplaćivati po satu jer ne znaju koliko će im vremena trebati da dorade strojni prijevod.
Speaker A
No velikim kompanijama u ovoj branši to nije privlačno jer je lakše izraditi budžet na temelju fiksnih jedinica kao što su riječi i minute.
Speaker A
Što se tiče kvalitete, danas čujemo ovakve upute: Zadržite što je više moguće strojnog prijevoda.
Speaker A
To izaziva dva problema. Dugoročno pati kvaliteta jer se mi prilagođavamo stroju, a ne on nama.
Speaker A
Osim toga, prevoditelj troši vrijeme odlučujući treba li nešto promijeniti ili je to ipak prihvatljiv prijevod.
Speaker A
S vremenom postoji opasnost da oni koji dorađuju prijevod oguglaju na strojni prijevod, što bi dovelo do pada kvalitete.
Speaker A
I još nešto, što smo kratko spomenuli. Neuralni strojni prijevod može biti prilično nepredvidiv. Premda rezultat može zvučati prirodno i tečno, teško je primijetiti pogrešne prijevode.
Speaker A
Morate biti vrlo usredotočeni cijelo vrijeme. Tako smo došli do skalabilnosti. Budimo realni, ljudi će uvijek biti usko grlo u postupku jer moraju biti izrazito usredotočeni na posao prilikom dorade strojnog prijevoda.
Speaker A
Skalabilnost ima svoju granicu. Budući da će se taj posao plaćati manje, ali zahtijevati veću koncentraciju, prevoditelj vrlo lako može izgorjeti.
Speaker A
Ponavljam, strojni prijevod može utjecati na naš ljudski prijevod dugoročno jer se mi prilagođavamo stroju, a ne on nama.
Speaker A
Ako ovaj posao prestaje biti privlačan, kao što si rekao, Maxe, čak i ako su redaktori potencijalno učinkovitiji, ako ljudi napuštaju ovu branšu, neće ostati dovoljno radne snage.
Speaker A
Zato i skalabilnost opada. Još je jedan argument, koji je Mirek prije spomenuo. Vrijeme koje uštedimo prilikom prijevoda potrošimo prilikom supervizije.
Speaker A
Dakle, nismo nužno uštedjeli vrijeme, nego smo ga preusmjerili u slabije plaćenu etapu posla. To sigurno nije dobro.
Speaker A
Problem je i što se status prevoditelja mijenja iz autora u redaktora. To je važno jer u mnogim europskim zemljama prevoditelji se smatraju autorima.
Speaker A
Njihovi su prijevodi intelektualno vlasništvo. Tvrtke moraju od njih tražiti dopuštenje da ga upotrijebe i platiti im tantijeme.
Speaker A
To su imovinska prava. Postoje i moralna prava, među kojima je i pravo na potpisivanje.
Speaker A
Za mnoge u Europi tantijemi su velik dio prihoda. U nekim slučajevima i do 50%.
Speaker A
Ako zakonodavci to ne izvedu kako treba pa im se status promijeni u redaktorski, izgubit će status autora i taj novac.
Speaker A
Zamislite da izgubite pola prihoda zbog tehnikalija. Ne biste mogli više uzdržavati sebe i svoju obitelj.
Speaker A
Mislim da je to problematična posljedica. Čini mi se da ima više negativnih nego pozitivnih strana.
Speaker A
Znači li to da bismo trebali biti posve protiv strojnog prevođenja u AV prijevodima? Ili postoji način da ispravimo tu neravnotežu i postignemo to da strojni prijevod postane koristan i održiv?
Speaker A
Postoji li alternativa strojnom prevođenju? Mirek? Da, Maxe. Svakako. Mislim da ima mnogo drugih opcija, alata i načina da se pomogne prevoditeljima i AV prevoditeljima.
Speaker A
Iznijet ću tehničke aspekte. Vidjeli smo da je vrijednost strojnog prevođenja upitna kad je riječ o AV prijevodu.
Speaker A
Mislim da oni koji ga razvijaju unatoč tomu ne uzimaju u obzir druge tehnologije i prakse, koje bi mogle biti mnogo korisnije i povoljnije.
Speaker A
Spomenuli smo opcije CAT alata uobičajene u drugim vrstama prijevoda, ali se rijetko primjenjuju u softveru za prijevod u titlove.
Speaker A
Osobito konkordancije, što je pretraživanje prijevodnih memorija. To bi bilo mnogo korisnije od jedne strojno prevedene rečenice ako imate pristup brojnim primjerima prijevoda iste rečenice ili izraza na ciljnom jeziku.
Speaker A
Konkordancije mogu biti vrlo korisne i za dosljednost. Na primjer, kad više ljudi prevodi istu seriju.
Speaker A
Spomenuli smo i pretraživanje terminoloških baza ili glosara, što može biti vrlo korisno. Premda ne toliko kod AV prijevoda.
Speaker A
No može biti korisno za prijevod dokumentaraca. Tu je i moja omiljena opcija, automatsko popunjavanje.
Speaker A
Vidjeli ste snimku zaslona CAT alata. Sad bih vam pobliže pokazao opciju automatskog popunjavanja. Ovo je primjer tekstualnog prijevoda s engleskog na češki.
Speaker A
Čim unesete prvo slovo riječi koju želite napisati, opcija automatskog popunjavanja prikaže vam prijedlog. To bi moglo biti vrlo korisno i kod AV prijevoda.
Speaker A
Govorimo li o strojnom prijevodu kao izvoru nadahnuća, onda alati za konkordanciju i automatsko popunjavanje mogu biti mnogo korisniji od strojnog prijevoda.
Speaker A
No tu su i druge opcije CAT-a koje bi bile korisne, poput filtriranja. Kad govorim o konkordanciji, spomenuo bih jezične korpuse, alat koji također može biti vrlo koristan.
Speaker A
Nažalost, nema mnogo korpusa s titlovima. Osim, dakako, titlova amaterskih prevoditelja kojih ima mnogo. Drugi alat koji mi pada na pamet je softver za diktiranje koji prevoditelji često biraju kao alternativu strojnom prijevodu kako bi poboljšali svoju učinkovitost i spriječili ozljede uslijed ponavljanja pokreta.
Speaker A
No aplikacije za diktiranje vrlo često nisu podržane u softverima za titlanje ili obratno. Pokušate li upotrijebiti softver za diktiranje pri prijevodu u titlove, često ćete naići na probleme s pogrešno smještenim razmacima, crticama i velikim početnim slovima.
Speaker A
Softver za diktiranje također može imati problema s kolokvijalnim izrazima i morfologijom. Zato što se softver za diktiranje razvija za odvjetnike i liječnike.
Speaker A
Zato neke aplikacije za diktiranje čak i mijenjaju kolokvijalne izraze u standardne, što ne želimo.
Speaker A
No svi ti alati trebali bi biti ponuđeni kao na švedskom stolu. Mi prevoditelji možemo se koristiti i rječnicima.
Speaker A
No i to je nama na izbor. Nitko nas ne prisiljava da se koristimo rječnikom.
Speaker A
Često mislim da kvalitetu možemo poboljšati dobrom starom suradnjom s kolegama. Mislim na dobru suradnju između prevoditelja i supervizora uz konstruktivne povratne informacije.
Speaker A
Česta je pojava nedostatak povratnih informacija koje klijenti daju AV prevoditeljima. Još su korisne dobre bilješke o teškim izrazima koje pišu scenaristi ili izvorni govornici.
Speaker A
Bilješka ili objašnjenje opskurnog slenga može uštedjeti AV prevoditelju mnogo više vremena nego strojni prijevod.
Speaker A
Budući da se AV sadržaj često prevodi na više jezika istodobno, kad bismo mogli surađivati svi mi koji prevodimo isti sadržaj na razne jezike, mislim da bismo mogli pomoći jedni drugima i poboljšati kvalitetu.
Speaker A
Za sve to trebaju nam odgovarajući alati i tehnologija. Mislim da bi sve to poboljšalo održivost u našoj profesiji.
Speaker A
No vratimo se strojnom prevođenju. Kada dobijemo prijedlog strojnog prijevoda, mislim da bi ga trebalo biti lako izbrisati ili sakriti jer bi svaki AV prevoditelj trebao sam odlučiti želi li upotrijebiti prijedlog strojnog prijevoda ili ne.
Speaker A
U idealnom slučaju, trebali bi se pojavljivati samo na zahtjev. Drugim riječima, prijedlozi strojnog prijevoda ne bi trebali biti već uneseni u program za podslovljavanje.
Speaker A
To bi bilo što se tiče tehničke strane. Hvala Mirek. Sada ću govoriti iz perspektive profesionalnih prevoditelja o tome kako bi trebao izgledati dobar strojni prijevod.
Speaker A
Prvo bih spomenuo ono što je Mirek detaljnije objasnio. Strojni prijevod trebao bi biti opcionalan.
Speaker A
Svaki bi prevoditelj trebao moći sam odlučiti želi li ga upotrijebiti. Zatim pravedna novčana naknada.
Speaker A
Smatramo da strojni prijevod ne bi trebao utjecati na tarife na tržištu. Potencijalno poboljšanje učinkovitosti trebalo bi u potpunosti ići u korist prevoditelja kao kompenzacija za cijene koje se nisu mijenjale 20 godina.
Speaker A
Tu je i održivost, koju je spomenuo i Mirek. Joss Moorkens sa Sveučilišta u Dublinu predlaže takozvani trobilančni pristup u kojem je održivost ključna i ispunjavaju se potrebe svih uključenih strana.
Speaker A
To se, jasno, odnosi na adekvatnu naknadu za prevoditelja, ali i stvaranje ugodnog radnog okruženja za sve strane.
Speaker A
Što možemo učiniti mi kao prevoditelji? Trebali bismo sudjelovati u razvoju alata kojima ćemo se koristiti i dati povratne informacije o svojim potrebama.
Speaker A
Trebali bismo sudjelovati u pregovorima o modelu plaćanja. Moramo reći što očekujemo i trebamo u novčanom smislu.
Speaker A
Trebali bismo se zalagati za pravo da zadržimo svoje prijevode jer smo mi njihovi autori i trebali bismo ih moći iskoristiti u budućim projektima.
Speaker A
Trebali bismo sami razmisliti o visini održivih tarifa i držati se tarifa koje smo zajedno odredili.
Speaker A
Budemo li potkopavali sami sebe, dugoročno ćemo patiti zbog toga i ispasti iz ove branše.
Speaker A
Također, moramo ponuditi smjernice novim AV prevoditeljima kako bismo izbjegli izrabljivanje i jamčili određenu razinu kvalitete.
Speaker A
To su izvrsne ideje i u potpunosti se slažem. To je dobra vizija dobrog strojnog prijevoda u našoj profesiji.
Speaker A
Nemam više pitanja. Mislim da je intervju bio izvrstan. Mnogo sam naučio. Hvala što ste mi se pridružili danas. Želim vam ugodan dan!
Speaker A
Nema na čemu. Hvala tebi. -Pozdrav!
Topics:strojno prevođenjeaudiovizualno prevođenjeneuronsko strojno prevođenjeračunalno potpomognuto prevođenjeCAT alatilokalizacija videoigaraMTPEprevođenje titlovajezična tehnologijaAVT Europe
