Meddig lesz még szükség az emberre a fordításban?

„Elképzelhető, milyen dilemmát okoz ez a mesterséges intelligenciának” – mondja François Yvon, a francia Nemzeti Tudományos Kutatási Központ (CNRS) automatikus fordítással foglalkozó kutatási igazgatója. Magyarázata szerint egy megfelelően betanított rendszer felismeri, hogy valójában nem hullanak kötelek az égből, ezért az angol it’s raining cats and dogs („szakad az eső”) kifejezést használja. „De vajon megtalálja a megfelelő megfelelőt akkor is, ha indonéz nyelvre fordít?” – teszi fel a kérdést Yvon.

Az időjárásról szóló megjegyzések félrefordítása viszonylag csekély kockázattal jár. A fordítások egyre nagyobb részét végzik azonban gépek, ráadásul olyan területeken is, ahol a hibáknak jóval súlyosabb következményei lehetnek. A Google 2026 áprilisában közzétett adatai szerint havonta több mint egymilliárd felhasználó mintegy ezermilliárd szót fordít le a Google fordítási szolgáltatásain keresztül. Ebben nincsenek benne a többi szolgáltatás, például a DeepL, a Microsoft fordítói, a Claude, a ChatGPT és a Gemini által végzett fordítások, nem is beszélve a vállalatok egyedi igényeire fejlesztett fordítórendszerekről.

A gépi fordítás közvetlen értékesítéséből – vagyis az általános MI-előfizetéseken kívüli szolgáltatásokból – származó bevételt tavaly 1,4 milliárd dollárra becsülték. „Számos felhasználási területen ma már a nyers, emberi utóellenőrzés nélküli MI-fordítás a megfelelő választás. Ha belső dokumentumokat vagy termékleírásokat fordítunk, nem ésszerű a költségeinket százszorosára növelni azért, hogy a hibák utolsó néhány százalékát is kiszűrjük” – mondja John Zimmerman, az OKA (Open Knowledge Association) alapítója. A svájci nonprofit szervezet a Wikipédia szócikkeinek más nyelvekre történő lefordításával foglalkozik.

„Egy enciklopédia esetében azonban más a helyzet. A Wikipédia a bizalomra épül. Egy téves információ akár éveken át is fennmaradhat, miközben újságírók és MI-rendszerek hivatkoznak rá” – teszi hozzá. Az OKA több mint tízezer cikket tett közzé, főként spanyol, portugál és angol nyelven. Zimmerman szerint a szervezet a közösségi enciklopédia legnagyobb egyedi hozzájárulója a lefordított szócikkek számát tekintve. Ezt a teljesítményt mesterséges intelligencia nélkül aligha érhették volna el.

„Tízezer cikk hagyományos módszerekkel történő lefordítása több millió dollárba kerülne. A mi munkafolyamatunkban az MI elkészíti az első változatot, majd egy emberi fordító minden mondatot ellenőriz” – magyarázza Zimmerman. Az emberi közreműködésre azonban egyre kevésbé van szükség.

A gépi fordítás minősége mára elérte azt a szintet, hogy komoly lehetőségként merül fel az emberi ellenőrzés teljes elhagyása.

Ez az egész iparág számára valódi kísértést jelent. Két-három évvel ezelőtt a fordítóink még a DeepL-hez hasonló eszközök által készített szövegek jelentős részét átírták. Ma már gyakran egyáltalán nincs szükség a szövegezés javítására. A kérdés tehát már nem az, hogy jó-e az MI-fordítás – hiszen egyértelműen jó –, hanem az, hogy elég jó-e ahhoz, hogy teljesen nélkülözhetővé tegye az embert” – mondja Zimmerman. A fordítók szerint azonban egyelőre nem tartunk itt.

Amikor egyetlen szó is súlyos következményekkel járhat

Ariella Baltié fordító és jogi szakértő, aki angolról franciára fordít bírósági dokumentumokat. Nemrég megkereste egy ügyfél, aki már mesterséges intelligenciával lefordíttatta az iratait, és arra kérte, hogy ellenőrizze a szöveget. „Már a dokumentum elején két súlyos hibát találtam” – mondta. Az MI a francia le demandeur kifejezést – amely jogi szövegben a felperest jelenti – az angol the requester („a kérelmező”, „a kérést benyújtó személy”) szókapcsolattal fordította le. „Ez jogi dokumentumokban teljesen helytelenül hangzik” – magyarázza Baltié.

Amikor a rendszer a Madame X, épouse Y fordulattal találkozott – amelynek jelentése „X asszony, Y felesége” –, a következő angol változatot adta: Ms X marries Y, vagyis „X asszony feleségül megy Y-hoz”. Más szóval a gép főnévként használt kifejezést igeként értelmezett, és ezzel teljesen megváltoztatta a mondat jelentését.

A jogi fordítások hibáinak súlyos következményei lehetnek. Az Egyesült Államokban például a menedékkérelmek gépi fordításában elkövetett hibák miatt késedelmet szenvedett egyes fogvatartottak szabadon bocsátása.

Az orvosi területen a pontosság akár élet-halál kérdése is lehet. „Az adagolások és a vérvizsgálatok mértékegységeiben gyakran szerepelnek görög betűk” – mondja Carol Bereuter, az orvosi fordítás szakértője. Találkozott már olyan automatikusan lefordított szöveggel, amelyben a görög μ betűt a milli előtagként értelmezték a micro helyett. A két előtag között jelentős a különbség: a milli az egység ezredrészét, a micro pedig a milliomodrészét jelöli. „Ez súlyos hiba. Ha valakinek egy milligrammot adunk be egy mikrogramm helyett, akkor az előírtnál ezerszer nagyobb dózist kap” – figyelmeztet Bereuter.

Arra is felhívja a figyelmet, hogy az MI-fordítók fejlődésével a hibák felismerése egyre nehezebbé vált. „Korábban, például a Google Fordító használatakor, a hibás mondatok rögtön feltűntek, mert nyelvtanilag helytelenek voltak, vagy egyszerűen döcögősen hangzottak. Ma már a szöveg teljesen hitelesnek tűnik. Folyékony és természetes a megfogalmazása. Emiatt sokkal nehezebb észrevenni a hibákat.”

„Ha olyan szövegről van szó, amelyet a saját nevünkben írunk alá, a hiba a hírnevünket is veszélyeztetheti. Ha pedig egy fordítás alapján hoznak döntést egy orvosi beavatkozásról, egy aláírandó szerződésről vagy egy nagy értékű vásárlásról, a kockázat még nagyobb” – figyelmeztet François Yvon.

A szövegkörnyezetet a gép is félreértheti

Yvon szerint még az ember számára teljesen egyértelműnek tűnő mondatok is megtréfálhatják az MI-alapú fordítószolgáltatásokat. „Ha egy szónak több jelentése van, az ember számára a szövegkörnyezet alapján általában egyértelmű, melyikről van szó. Egy gépi fordító azonban például a translate into Polish kifejezést is képes úgy értelmezni, mintha a szöveg a cipőkrémről szólna” – mondja Yvon.

A szövegkörnyezet tehát kulcsfontosságú. Ha a fordítórendszer nem ismeri fel, hogy egy futballmérkőzésről van szó, könnyen félrefordíthatja a taking a corner kifejezést, amely ebben az összefüggésben a szögletrúgás elvégzését jelenti. Az OKA tavaly a Wikimedia finanszírozásával vizsgálatot végzett a gépi fordítás minőségéről. A kutatás során 119 cikket, tíz nyelvpárt és több mint ezerórányi fordítói munkát elemeztek.

„A mesterséges intelligencia által létrehozott szövegek 27 százalékát még a közzététel előtt javítani kellett. A javítások háromnegyede olyan hibákra vonatkozott, amelyeket maga az MI vezetett be, és a hibák 5–6 százaléka megváltoztatta az eredeti szöveg jelentését” – mondja Zimmerman.

Elérhető valaha a hibátlan gépi fordítás?

A hibák teljes kiküszöbölése várhatóan komoly kihívást jelent majd. „A jelenlegi helyzet alapján úgy gondolom, hogy ezeknek a rendszereknek a működési alapelvei miatt nehéz elképzelni, hogy valaha százszázalékosan megbízhatóvá váljanak” – mondja François Yvon.

Ennek oka, hogy a mesterséges intelligencia a fordítás során valószínűségek alapján választja ki, melyik szót használja. Az azonban, hogy valami valószínűleg helyes, nem ugyanaz, mint hogy valóban helyes. Ez különösen igaz egy olyan finom árnyalatokkal és meglepő fordulatokkal teli területen, mint az emberi nyelv.

Yvon szerint a technológia következő generációja jelentős előrelépést hozhat. „Olyan fordítórendszereket fogunk látni, amelyek egyre jobban képesek lesznek értékelni saját munkájukat, és több különböző MI-eszköz segítségével kijavítani a hibáikat. Például az egyik rendszer elkészíti a fordítást, a második kritikusan ellenőrzi, a harmadik pedig létrehoz egy új változatot.”

Az igazi áttörést azonban talán nem is a még pontosabb fordítás jelenti majd, hanem az, ha a mesterséges intelligencia képes lesz felismerni és jelezni a saját bizonytalanságát. „Az igazi áttörés csak akkor következik be, amikor ezek a rendszerek nemcsak fordítani lesznek képesek, hanem azt is meg tudják mondani nekünk, ha valamiben nem biztosak” – fogalmaz Yvon.