Tekoäly ei korvaa ammattikääntäjää.

Konekääntäminen on ollut ammattikääntäjien huoli jo pitkään. Ilmaiset konekääntäjät, kuten Google kääntäjä, osaavat kääntää jo kohtuullisen hyvin pitkiäkin lauseita. Moni tekoälyn käyttäjä ei tiedäkään, kuinka sujuvasti esimerkiksi suosittu tekoäly Chat GPT osaa kääntää haastaviakin tekstejä. Kun pätevä käännöstyö on saatavilla nopeasti ja ilmaiseksi, tarviiko ammattikääntäjiä enää palkata?

Jo kauan kansan käytössä toiminut Google kääntäjä toimii suurin piirtein samalla tavalla kuin uudempi tekoäly Chat GPT. Molemmat käyttävät niille syötettyjä tekstejä uuden tekstin tai käännöksen tuottamiseen, eli ne siis käyttävät valmiita, ihmisten kääntämiä tekstejä. Sen lisäksi pidemmälle kehitetty Chat GPT ei käytä pelkästään sinun tai kehittäjien syöttämiä lähteitä, vaan se hakee lähteitään myös netistä. Se on myös kykenevä hahmottamaan kielen rakenteita lähteissä toistuvien piirteiden perusteella, jota esimerkiksi Google kääntäjä ei oma-aloitteisesti osaa tehdä.

Osaako tekoäly kääntää lyriikoita?

Opiskelen Englannin kieltä ja olen hyvin kiinnostunut varsinkin kääntämisestä. Olenkin uteliaisuuttani leikkinyt Chat GPT:llä ja pyytänyt sitä kääntämään paljon erilaisia tekstejä. Sen tuottamien käännösten taso sai minut kieltämättä huolestumaan hieman. Pyysin kerran Chat GPT:tä kääntämään Erika Vikmanin Ich komme-kappaleen englanniksi. Tekoäly ei vain kääntänyt koko tekstiä sujuvasti, puhekielisistä ilmauksista ja sanojen useista merkityksistä riippumatta, vaan se myös käänsi tekstin niin, että se rimmasi. Esimerkiksi sanan "lovi" ja "lovveen" se ymmärsi kääntää siten, että sillä viitataan englannin sanaan "love". Ainoa kulttuurisidonnainen tekijä, joka siltä jäi huomaamatta oli pronominien käyttö. Kun suomessa käytetään vain yhtä, kaikki ihmiset kattavaa kolmannen persoonan pronominia, Chat GPT käytti käännöksessään "she" ja "they" pronomineja sekaisin. Toisaalta sanoituksista ei voi täysin varmasti päätellä, onko kyseessä mies vai nainen. Siitä huolimatta, tämä käännös oli liioittelematta paras Ich komme käännös mihin olen törmännyt. 

Osaako tekoäly olla sarkastinen?

Okei, Chat GPT osaa siis melko hyvin kikkailla, eikä valikoi aina yksinkertaisinta vaihtoehtoa. Mutta onko sille opetettu viestinnällisiä hienouksia, kuten erilaiset äänensävyt. Voiko tekoäly oppia tunnistamaan esimerkiksi sarkasmin tai painotuksen ihmisen puheessa? Ihmiset käyttävät tällaisia keinoja vitsaillessaan, osoittaessaan tunteita ja tietynlaista mielikuvaa tai vaikutelmaa luodessaan. Tämä kaikki on vahvasti sidoksissa ihmisten sosiaalisiin taitoihin ja kulttuuriin. Ihmiset osaavat ilmaista tunteitaan ja käyttää näitä keinoja myös digitaalisessa kommunikaatiossa, esimerkiksi kuvia ja hymiöitä käyttämällä. Hymiöidenkin merkitys ja sävy muuttuu rajusti eri ikäpolvien ja kulttuurien välillä, joten miten tunteeton tekoäly voisi muka tulkita niitä. En ole toistaiseksi keksinyt keinoa testata tätä itse, joten kommentoikaa, jos teillä on ideoita!

Mitä kääntäjän työ oikeastaan vaatii?

On hyvin yleistä olettaa käännöstyön olevan helppoa. Jos osaa kieltä, sen kun vain kääntää! Minäkin opin pois tästä ajattelutavasta vasta käytyäni ensimmäisen kääntämiskurssini yliopistossa. Silloin minä tajusin mitä kaikkea kääntäjän pitää ottaa huomioon jokaisessa käännösprosessissa. Miten saada merkitys, äänensävy, mahdollisesti huumori ja luettavuus säilymään mahdollisimman todenmukaisena. Puhumattakaan kulttuurillisten erojen tiedostamisesta ja tekstin kotouttamisesta, johon voi kuulua esimerkiksi erisnimien kääntäminen.

Hanna-Mari Virtanen nosti Lingossa julkaistussa tekstissään esiin hyviä esimerkkejä tekstien kontekstisidonnaisuudesta. Sana "charge" voi tarkoittaa kontekstista riippuen maksua, lataamista, hintaa tai laskutusta. Eri käännös muuttaa lauseen merkitystä täysin eikä tekoäly aina osaa päätellä tarkoitetaanko tekstissä puhelimen lataamista vai laskutusta. Toinen kotouttamiseen liittyvä esimerkki oli "Roope"-nimen kääntäminen. Tekoäly käyttää käännöksissään valmiita, ihmisten tekemiä käännöksiä, joten luonnollisesti se valitsi nimen käännökseksi "Scrooge"-nimen, eli Aku Ankasta tutun Roope Ankan. Tämä havainnollistaa melko hyvin sen, miten tekoäly ei kykene täysin ymmärtämään kulttuurillista kontekstia eikä siten tiedä, että "Roope" on Suomessa melko tavallinen nimi.

Kääntäjät ovatkin usein yhteydessä alkuperäisen tekstin kirjoittajaan varmistaakseen, että he ovat tulkinneet tekstin oikein. Joskus teksti on yksinkertaisesti mahdoton kääntää siten, että se vastaisi alkuperäistä tekstiä täysin. Silloin kääntäjä ja alkuperäisen tekstin kirjoittaja joutuvat tekemään kompromisseja. Mahdollisesti tekoälyn suurin heikkous onkin se, että se ei osaa omatoimisesti kyseenalaistaa antamiaan vastauksia.

Tekoäly ei tule täysin korvaamaan ammattikääntäjää.

Laadukkaan käännöksen laatiminen vaatii enemmän ajatustyötä, kuin yleensä oletetaan. Toki ilmaisia  tekoälyjä ja konekääntäjiä tullaan edelleen käyttämään yksinkertaisten tekstien kääntämiseen, jotta aikaa ja rahaa säästetään. Mutta toivon todella, että ihmiset ymmärtäisivät, että tekoälyyn ei voi luottaa, kun on kyse ihmisten välisestä viestinnästä ja kommunikaatiosta. Kuten Virtanen tekstissään ehdottaa, ammattikääntäjät voivat käyttää tekoälyä työkaluna. Mielestäni se voisi toimia hyvin esimerkiksi synonyymien hakemiseen. Loppujen lopuksi ihminen tulee aina vähintään tarkistamaan ja hiomaan koneen tekemät käännökset.