البشر مقابل الآلات: إصدار صناعة الترجمة

في نوفمبر 2016، أصدرت Google إصدارًا جديدًا من Google Translate وأثارت ضجة في جميع أنحاء العالم من خلال «الجودة الاستثنائية» للترجمات التي يوفرها المحرك الجديد. احتلت عشرات المقالات التي تقارن بين النسخة القديمة والنسخة الجديدة بلغات مختلفة، وترجمتها وترجمتها مرة أخرى للنصوص الأدبية (المشهورة بأنها أكثر صعوبة في الترجمة)، أعمدة ومدونات وسائل الإعلام العامة والمتخصصة لعدة أشهر.

ما أصدرته Google تقنيًا هو إدخال نموذج الترجمة العصبية في محرك الترجمة الآلية الخاص بها. هذا التحسن الكبير في جودة الترجمات المقدمة (مجانًا!) بواسطة Google Translate بدأت في تغيير آراء عامة الناس حول مستقبل صناعة الترجمة ومكان الترجمة الآلية فيها. دفع تطوير أدوات جديدة والوصول إلى ترجمات آلية عالية الجودة العملاء الكبار في الصناعة إلى التفكير في خفض التكاليف من خلال الحصول على خدمات التحرير اللاحق بدلاً من الترجمات. ثم أصبحت الترجمة الآلية بعد التحرير متاحة على نطاق واسع من قبل مزودي خدمات الترجمة كخدمة احترافية. قام اللاعبون الكبار ومحررو TMS بتسريع تدريب محركات MT الخاصة بهم. بدأت صناعة الترجمة تتغير بشكل عميق.

أردنا في هذه المقالة أن نذكرك بماهية الترجمة الآلية وما أصبحت عليه وما هي التغييرات التي تحدثها في صناعة الترجمة.

تاريخ الترجمة الآلية

تتمتع الترجمة الآلية (MT) بتاريخ طويل يعود إلى عام 1949 عندما ظهرت لأول مرة في مذكرة وارن ويفر حول الترجمة. بدأ الباحث الأول في هذا المجال، يهوشا بار-هيليل، دراسته في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا في عام 1951. يتابع فريق أبحاث MT من جورج تاون عرضًا عامًا لنظامه في عام 1954. الترجمة الآلية هي أيضًا واحدة من التطبيقات غير العددية الأولى لأجهزة الكمبيوتر. بدأ عدد كبير من الباحثين بالتطور مع ظهور جمعية الترجمة الآلية واللغويات الحاسوبية في الولايات المتحدة وشكلت الأكاديمية الوطنية للعلوم مجلسًا (ALPAC) لدراسة الترجمة الآلية.

تم إدخال MT حيز التنفيذ في عام 1970، مع معهد النسيج الفرنسي لترجمة الملخصات من وإلى الفرنسية والإنجليزية والألمانية والإسبانية. تم إطلاق العديد من شركات الترجمة الآلية بما في ذلك Trados (1984)، وهي أول شركة تعمل على تحسين وتسويق تقنية ذاكرة الترجمة (TM) في عام 1989.

في السنوات الأخيرة، تطورت تقنية الترجمة الآلية إلى بُعد جديد، وغمز لنا مستقبل واعد مع استمرار الأبحاث حول الترجمة الآلية العصبية في بناء عصر جديد لهذه الصناعة.

الترجمة الآلية العصبية

باستخدام الفوائد التكنولوجية للتعلم العميق، تهيمن الترجمة الآلية العصبية في الوقت الحاضر على جهود تطوير الترجمة الآلية عبر القارات. كحقل فرعي من اللغويات الحاسوبية، فإن الترجمة الآلية العصبية هي في الأساس تطبيق للتعلم العميق حيث يتم تدريب الخوارزمية من خلال كميات هائلة من مجموعات البيانات من النصوص المترجمة. يستخدم بشكل أساسي نموذج التنبؤ، حيث يقوم بترميز النص المصدر إلى أرقام أولاً وفك تشفيره مرة أخرى إلى نص نهائي باللغة المطلوبة. وببساطة شديدة، من بين جميع الاحتمالات، تختار الخوارزمية مجموعة الكلمات التي لديها أعلى احتمال لرؤيتها معًا وتعرضها كترجمة نهائية. كلما زاد عدد بيانات الترجمة التي تحتاج إلى تغذية جهازك بها، كلما اقتربت من ترجمة تبدو طبيعية أكثر، حيث تكتشف الخوارزميات أيضًا اللمسات الأسلوبية والسياق. ولكن عليك التأكد من أن المدخلات نظيفة جدًا لتدريب المحرك بشكل صحيح. وبالتالي، تعتمد جودة محرك الترجمة الآلية العصبية على الكمية ولكن أيضًا على جودة بيانات الترجمة الأصلية التي تستخدمها لتدريب الخوارزميات الخاصة بك.

حتى الآن، على الرغم من أن محركات الترجمة الآلية قد حسنت جودة المخرجات، إلا أن هناك مشكلة ثقة في المحتوى والنصوص التي سيتم استخدامها بشكل احترافي. ما يأتي بعد ذلك هو حل بديل للترجمات ذات الجودة المقبولة من خلال عملية مختلطة، والترجمة الآلية يليها التحقق البشري، ويعرف أيضًا باسم التحرير اللاحق.

اتجاه ما بعد التحرير في صناعة الترجمة

نظرًا لأن بيانات الترجمة المتاحة رقميًا تنمو بشكل كبير وفتح Deep Learning الأبواب أمام ترجمة آلية عالية الجودة، كان رد الفعل الأول لمشتري خدمات الترجمة المحترفين هو معرفة ما إذا كان بإمكانهم خفض التكاليف باستخدام الترجمة الآلية في عمليات الترجمة الخاصة بهم. نظرًا لأن مخرجات الترجمة الآلية ليست «جاهزة للعميل» بعد ولكنها لا تزال تتحسن بشكل ملحوظ، بدأ مستهلكو خدمات الترجمة في طلب التحرير اللاحق للترجمة الآلية للحصول على ترجمات أسرع وأرخص بجودة «مقبولة». لن يقوم محرر المنشورات بإعادة الصياغة أو إعادة الترجمة ولكنه سيصلح الأخطاء، إن وجدت، في المعنى ويجعل النص متسقًا. قد تكون النغمة روبوتية بعض الشيء، لكن المعنى سيبقى كما هو.

نظرًا لأن جائحة COVID أدت إلى تسريع محتوى التجارة الإلكترونية بلغات متعددة، أصبحت الحاجة إلى ترجمات سريعة ورخيصة حقيقية لعدد كبير من الشركات الصغيرة والمتوسطة. تم إلغاء المعارض والفعاليات التجارية، وحظر السفر لعدة أشهر، وبدأت الشركات الصغيرة والمتوسطة تعتمد على المبيعات عبر الإنترنت أكثر من طرق البيع التقليدية. في هذا السياق، فرضت عملية التحرير البعدي للترجمة الآلية نفسها كحل قيم لهذه الشركات الصغيرة والمتوسطة. تمت ملاحظة هذه الظاهرة من قبل عدد كبير من مزودي خدمات اللغة، كما تم تقديم شرح موجز من قبل فلوريان فايس، مؤسس Slator، وحدث صناعة اللغة SlatorCon، الذي أقيم عن بُعد وعبر الإنترنت في يوليو 2020.

حتى بالنسبة للشركات الكبرى التي تقوم بتطوير محركات الترجمة الآلية الخاصة بها، يبدو أن خدمة التحرير البعدي للترجمة الآلية هي الوحيدة المطلوبة من مزود خدمة اللغة (LSP). على سبيل المثال، يتم استخدام خدمة Watson Language Translator من IBM داخليًا بواسطة IBM كأداة ترجمة ولكن يبدو أن المخرجات لا تزال بحاجة إلى التحقق منها.

نظرًا لأن الطلب يشكل العرض، بدأ مزودو خدمات الترجمة في تقديم خدمة الترجمة بعد التحرير بانتظام كخيار ترجمة أرخص ولكنه صالح للشركات الكبرى، وللفزع الكبير لدى المخضرمين في هذا المجال، والمترجمين المحترفين. تتزايد الحجة ضد هذا الاتجاه أيضًا ولديها نقاط صلبة.

الترجمة البشرية، لا تزال الخيار الأفضل للمحتوى عالي الجودة

في سباق الآلات مقابل البشر، تحرز الترجمة الآلية قفزات هائلة إلى الأمام بينما يتقدم البشر أيضًا في تقديم الأدوات التقنية التي تستخدم بشكل أسرع، ولكن ليس بالسرعة الكافية على ما يبدو. تظل الترجمة البشرية الخيار الأفضل للمحتوى عالي الجودة والإبداعي اليوم. وهناك بعض النقاط الصحيحة التي تدعم ذلك.

يمثل الافتقار إلى العمليات في إدارة الجودة والمخاطر أثناء استخدام الترجمة الآلية في الصناعات الحيوية (الطبية والصيدلانية على سبيل المثال للعواقب على صحة الناس والتمويل والقانون بشأن العواقب المالية على الشركات) مشكلة أمام تنفيذ حلول الترجمة الآلية على نطاق واسع في تلك الصناعات. من الصعب حل المسؤولية في حالة أخطاء الترجمة. لا أحد يريد حقًا المخاطرة. التحرير البعدي يشق طريقه، حيث يوجد التحقق البشري ويحد من المخاطر، لكنه لا يزال لا يحل المشكلة المتعلقة بمكان وضع محرك الترجمة الآلية في سلسلة المسؤولية.

إذا لم يكن المحتوى الخاص بك تقنيًا للغاية، فأنت بحاجة إلى نغمة أقل رسمية أو تريد أن تكون مبدعًا، حسنًا، الآلات ليست موجودة بعد. تتم تغذية الترجمات الآلية في الغالب من خلال الترجمات الرسمية (متوفرة مجانًا بأحجام كبيرة والعديد من اللغات)، وإصدارات اللغات المختلفة لمواقع الشركات على الويب. هذا هو المكان الذي تتوفر فيه مجموعات البيانات الضخمة. عندما يتعلق الأمر بالمحتوى الإبداعي، يصعب على الآلة تكرار نمط النص وملمسه، حيث لا توجد مدخلات كافية في معظم اللغات. بالمناسبة، في الشركات التي تستخدم الترجمة الآلية والترجمة الآلية للتحرير اللاحق لإنشاء إصدارات جديدة من موقعها على الويب على سبيل المثال، أو لترجمة منشوراتها ومقالات المدونة، يُنصح الشخص الذي سينشئ المحتوى المصدر (غالبًا باللغة الإنجليزية) بالامتناع عن استخدام أشكال الكلام المحددة في النص. ثم تقتصر جودة النص المصدر على ما يمكن ترجمته بشكل صحيح بواسطة الجهاز، مما يؤدي بدوره إلى خلق شعور عام متوسط بالمحتوى المتاح. إذا كنت تستخدم ترجمات بشرية احترافية، فلن تضطر حقًا إلى التفكير فيها للحصول على نص عالي الجودة بأي لغة...

النقطة الأخيرة، حول الجودة والمخاوف بشأن الاستخدام الواسع النطاق للترجمة الآلية بعد التحرير مقابل الترجمات البشرية، هي ما يلي: نظرًا لأن الترجمات الآلية التي تم تحريرها لاحقًا تخلق مجموعات بيانات ضخمة جديدة تغذي المحركات، فإن «تطور» الآلات وتدريبها يصبحان مشكلة. إذا أردنا الحصول على نتائج عالية الجودة من حل الترجمة الآلية، فيجب علينا إطعامه بأطعمة عالية الجودة. حتى الآن، تم تدريب معظم حلول الترجمة الآلية من خلال ترجمات بشرية عالية الجودة. ماذا سيحدث عندما تكون معظم مجموعات بيانات الترجمة المتاحة حديثًا ناتجة عن الترجمة الآلية بعد التحرير؟ حسنًا، تكمن المخاوف في أنه لا يمكنك حقًا الحصول على نتائج أفضل من الجهاز إذا لم تستخدم البيانات الصحيحة.

باختصار، إذا كنت تبحث عن ترجمات سريعة ورخيصة ومتوسطة الجودة - ولكن معظمها صحيحة - يمكنك اختيار الترجمة الآلية بعد التحرير. إذا كنت تهتم حقًا بالطريقة التي تخاطب بها الأشخاص باللغة المستهدفة التي تريد ترجمة المحتوى الخاص بك إليها، إذا كنت تبحث عن محتوى من شأنه أن يولد حركة مرور وإيرادات حقيقية، فاختر مجموعة مزدوجة من العيون المهنية: الترجمة الاحترافية تليها التدقيق اللغوي هي الحل الخاص بك، وسيكون العديد من مزودي خدمات الترجمة أكثر من سعداء لخدمتك.