Translate more than 10K words per day with AI

Some people claim they translate tens of thousands of words per day, thanks to the use of AI.

But how strong are those claims actually?

I don’t mean those people are lying. I mean “What do they actually call a translation?”

Recently I got a telling example of a job I did myself: 166 000 words in two days! I’m not kidding you. It means I did over 83 000 words PER DAY.

But here’s the thing: it were only 9 500 words to be checked, of course spread over several sentences (or translation units, as we call that in the translation business). In those source sentences words originally written in caps were replaced by tags. The only thing I had to do, was replacing the words in the translation by those tags.

That means the 166 000 words had already been translated. Only some of them had to be replaced.

I needed 2 days for that job, which means I did almost 5000 words per day. The tricky part was the tags had to end up in the right position and they had to fit in the grammatical structure. Because of that, the translation sometimes had to be rephrased.

It shows that claims of tens of thousands of words translated per day don’t tell us anything if we don’t get a detailed analyses of the work. How much if the original words have to be translated? How much can be skipped entirely? How many translation units only demand a partial translation or retranslation?

We have to be careful to take bold claims about huge translation outputs at face value, because anyhow, a human translator is not able to do much more than 2500 or 3000 words per day from scratch, with or without AI, or MT as we call it in the translation business.

AI zonder review

Het Tudor Pro Cycling Team (PRT) lijkt volgens een website enkele nieuwe leden te tellen, het gevolg van een AI-vertaling zonder controle. Om dat soort vergissingen te vermijden is er AI review nodig: iemand moet de vertaling nakijken.

Dat is op zich niets nieuws. Tot nu toe noemden we AI review gewoon MTPE: machine translation, post-editing. Machine translation of machinevertaling is de term die in de vertaalsector wordt gebruikt voor automatisch vertalen, een techniek die zich al meer dan tien jaar geleidelijk ontwikkelt, en net als AI steunt op enorme voorraden tekst.

In het geval van MT worden echter geen willekeurige bronnen gebruikt, maar vertalingen die al werden gemaakt voor een bepaalde klant. De nauwkeurigheid is dan ook groter dan als met gewone AI, zoals ChatGPT of Claude, wordt gewerkt, omdat alles op de eindklant is gericht. Die MT wordt geleidelijk ook bijgewerkt door intelligentere softwareroutines in te voeren. MT is dus niet vertalen met AI avant la lettre, maar de echte vorm van vertalen met AI.

Die jarenlange ervaring met MT heeft snel doen inzien dat nakijken door een menselijke vertaler, post-editing, onontbeerlijk is. En dat is precies de fout die velen maken als het om AI zelf gaat: ze gooien een tekst in een gratis tool die ze op internet hebben gevonden, of ze nemen de goedkoopste versie van een of andere aanbieder die beweert alles met AI te kunnen klaarspelen, en het nakijken laten ze achterwege. Het wordt AI zonder review.

Het resultaat wordt dan iets zoals op de foto: Michael Storer wordt Michael Magazijnmedewerker, Will Barta wordt Zal Barta, Florian Stork wordt Florian Ooievaar (note bene een Duitser) en Larry Warbasse wordt zelfs Larry Oorlogslager.

Wie ons niet gelooft, kan hier een kijkje nemen op de site van het team.