Gdy zwracam tekst, czytelnik nie powinien mieć pojęcia, że zaczął się od maszyny.
AI potrafi pisać — to jest jasne. Czego nie potrafi robić niezawodnie, to pisać dobrze — a różnica ma większe znaczenie, niż większość ludzi zdaje sobie sprawę, dopóki czytelnik tego nie zauważy, a co gorsza — dopóki nie przestanie czytać.
Postredakcja to proces sprawdzania, korygowania i ulepszania treści generowanych przez AI przed wysłaniem ich do czytelników. Narzędzia AI wspomagające tłumaczenie i język — ChatGPT, DeepL, Grammarly i inne — szybko się rozwijają, ale nadal mają stałe słabe punkty, które wyszkolone ludzkie oko wychwytuje bez trudu. To znany problem, przez co postredakcja tłumaczeń maszynowych (MTPE) staje się coraz ważniejsza.
Tekst AI jest nadęty. Efektem jest tekst, który sprawia wrażenie złożonego, a nie napisanego. Czytelnicy to wyczuwają, nawet jeśli nie potrafią tego nazwać.
Tekst AI sięga po słowa takie jak „crucial", „pivotal", „vibrant" i „underscores" znacznie częściej niż jakikolwiek ludzki pisarz. Wypełnia zdania imiesłowowymi frazami, które brzmią analitycznie, ale nic nie wnoszą — „reflecting the broader landscape", „showcasing its commitment to excellence". Unika prostych konstrukcji, preferując „serves as a testament to" zamiast prostszego „shows".
Tłumaczenie AI ma własne problemy. Dobrze radzi sobie ze standardowymi zdaniami, a słabo z czymkolwiek idiomatycznym, technicznym lub zależnym od kontekstu. Terminy prawnicze są oddawane potocznie. Formalny rejestr przechodzi w swobodny angielski. Fraza, która działa naturalnie po polsku, staje się polonizmem po angielsku — gramatycznie do obrony, ale natychmiast rozpoznawalna jako obca. W dokumentach biznesowych i prawnych takie rozpoznanie ma konsekwencje.
Niezależnie od tego, czy użyłeś ChatGPT lub innego narzędzia do sporządzenia raportu, stworzenia treści strony internetowej lub przygotowania komunikatu, przeglądam tekst z taką samą uwagą, jaką poświęcam każdemu dokumentowi — sprawdzam nie tylko błędy, ale też miejsca, w których tekst przechodzi kontrolę gramatyczną, a mimo to brzmi źle.
W przypadku umów, dokumentów prawnych lub materiałów biznesowych przetłumaczonych przez DeepL lub podobne narzędzia sprawdzam polonizmy, błędy rejestru, potoczne terminy prawnicze i wszystkie miejsca, w których wynik jest technicznie poprawny, ale angielski czytelnik wyczułby go jako obcy.
W FLC Poland moja usługa postredakcji obejmuje oba przypadki. Gdy zwracam tekst, czytelnik nie powinien mieć pojęcia, że zaczął się od maszyny.
