ChatGPT okiem przedsiębiorcy – wpływ sztucznej inteligencji na funkcjonowanie branży tłumaczeń i tworzenie treści

Wrzawa wokół ChatGPT i sztucznej inteligencji (AI) nie cichnie. Apologeci nowej technologii upatrują w niej szansy na dalszy rozwój ludzkości, a krytycy nawołują do większych regulacji i wskazują na potencjalne zagrożenia, jakie za sobą niesie. Najbardziej chłodno myślący podkreślają, że do prawdziwej autonomicznej inteligencji jeszcze daleko, ale do naszych rąk trafiło imponujące narzędzie, którego pełnej gamy możliwości jeszcze nie poznaliśmy. Wszyscy jednak bacznie obserwują wpływ AI na codzienność i zastanawiają się, jakie realne korzyści – także biznesowe – może nam przynieść.

Refleksje te przyświecały także uczestnikom konferencji „ChatGPT in Localization”. W trakcie jednej z dyskusji panelowych głos zabrali weterani i weteranki branży tłumaczeń, aby podzielić się swoimi przemyśleniami. Rozmawiali o dokonującej się na naszych oczach rewolucji, o prognozach rozwoju branży językowej oraz własnych doświadczeniach nabytych po zastosowaniu sztucznej inteligencji do usprawniania procesów lokalizacji, tworzenia i dostarczania treści. Wśród zaproszonych gości znaleźli się: Olga Beregovaya (wicedyrektorka ds. sztucznej inteligencji i tłumaczeń maszynowych w firmie Smartling), Diego Cresceri (założyciel i prezes Creative Worlds) oraz Frederik R. Pedersen (prezes i współzałożyciel EasyTranslate).

Mielibyśmy do czynienia z przeformułowaniem funkcji agencji językowych zajmujących się dotychczas tłumaczeniem, ze zmianą ich modelu biznesowego oraz wyceniania usług dla klientów. „Partner ds. tworzenia treści nie wycenia swoich usług w przeliczeniu na jedno słowo” – podsumowała Beregovaya. Dla Diega Cresceriego technologia zawsze stanowi sposób na rozwiązanie jakiegoś problemu. Problemem w jego przypadku był gigantyczny popyt na teksty w języku angielskim – popyt, który znacząco przewyższał liczbę dostępnych copywriterów będących native speakerami tego języka. Zastosowanie ChatGPT pozwoliło dostosować tempo tworzenia tekstów i sprostać potrzebom rynku. Sztuczna inteligencja jest nie do przecenienia, jeśli chodzi o czasochłonne zadania związane z edycją treści.
ChatGPT świetnie sprawdza się w przypadku tworzenia nowych treści, lecz wykonanym przez niego tłumaczeniom jeszcze daleko do doskonałości i ustępuje pod tym względem tłumaczeniom maszynowym. Najlepiej służy jako integralna część większego systemu zarządzania tłumaczeniami (TMS), nie jest bowiem cudownym panaceum i nie należy go tak traktować. Olga Beregovaya zwróciła uwagę, że duże modele językowe (LLM) nie sprowadzają się tylko do ChatGPT; istnieją też inne rozwiązania, a w zależności od testowanego systemu (oraz zastosowanej wersji ChatGPT) i zadania mu przydzielonego otrzymamy inne rezultaty. „Nie ma jednej technologii idealnej pod każdym względem – zwrócił uwagę Pedersen. – Liczy się to, w jaki sposób wszystkie dostępne technologie zostaną wykorzystane do osiągnięcia zakładanego celu”.
Przykładowy schemat organizacji pracy mógłby wyglądać następująco:

Siłą ChatGPT jest to, że potrafi się uczyć na podstawie modyfikacji tekstu dokonanych przez człowieka, lecz ingerencja redaktora/copywritera jest niezbędna, chociażby z tego względu, że model ten popełnia nadal błędy faktograficzne: podaje np. „zmyślone” (wygenerowane błędnie) informacje. Jeżeli jednak przygotujemy odpowiednie instrukcje, zawierające niezbędne dane i słowa kluczowe do optymalizacji SEO, sztuczna inteligencja będzie w stanie niemal natychmiast wygenerować setki wariantów tekstowych (np. opisów produktów), przewyższając ograniczone ludzkie możliwości przerobowe. Dlatego najlepsze rezultaty daje połączenie potęgi modelu językowego AI i siły ludzkiej kreatywności.

ChatGPT nie zastąpi jednak ludzi, podobnie jak nie zastąpi w całości narzędzi CAT (narzędzi do tłumaczenia wspomaganego komputerowo). Goście obecni na panelu zakładają raczej, że doprowadzi do modyfikacji tych narzędzi. Szczególnie dlatego, że w przypadku nowego procesu tworzenia treści niezbędny będzie dostęp do kontekstu na każdym etapie, więc najprawdopodobniej stary schemat „po lewej kolumna tekstu źródłowego, po prawej tłumaczenie” odejdzie do lamusa. Według Pedersena sztuczna inteligencja może jednak doprowadzić do przynajmniej częściowego wyparcia tłumaczeń dokonywanych przez native speakerów. „Czy nie lepiej wygenerować treści dla danego języka, a następnie je zmodyfikować, niż wygenerować, przetłumaczyć na dany język, a potem modyfikować?” – zastanawiał się Pedersen. I dodał, w świetle pytania internauty o to, jak zagwarantować, żeby treści wygenerowane przez AI w każdym języku były takie same: „Właśnie o to chodzi, żeby treści nie były takie same”.

Dwa główne zastrzeżenia do nowej technologii dotyczą prywatności danych oraz potencjalnych plagiatów. Beregovaya zauważa, że jeśli chodzi o tę pierwszą kwestię, niepokój powraca przy wdrożeniu każdej nowej technologii. „Już to przerabialiśmy przy tłumaczeniach maszynowych”. W tamtym przypadku kwestię w zasadzie rozwiązały odpowiednie umowy o świadczenie usług między agencją a dostawcą technologii tłumaczenia maszynowego, więc i tym razem nie powinno być problemu.

Z kolei Pedersen dodał, że tworzenie treści od zera to inny aspekt niż przepuszczanie tekstu przez system tłumaczenia maszynowego, gdzie nie zawsze ma się całkowitą kontrolę nad tym, co dzieje się z być może wrażliwymi danymi. Co do oryginalności tekstów, uczestnicy debaty zgodnie przyznawali, że nie spotkali się z sytuacją, żeby ChatGPT wygenerował dwa razy ten sam tekst. Bardziej zastanawiało ich, jak treści stworzone przez AI mają się do oryginalnych materiałów, które zostały wykorzystane do jej wytrenowania. W sferze sztuk wizualnych istnieje podobny problem z atrybucją dzieła, które zostało wygenerowane przez sztuczną inteligencję – musiała mieć bazę danych, z której się uczyła.