Tag: cat

AI is a slotmachine

Based on experience my colleague Markéta Brožová Hanelová said: “As for interpreting, I don’t think this profession will be easily erased, but similarly to translation, the developments are not driven by the rising AI-translation quality, but rather by clients willing to take risks in exchange for huge savings.”

A recent example of errors by AI is “Ich have Erfahrung mit Didaktik und Sprachlernmaterialien”. “I have” was translated by “Ich have” instead of “Ich habe”.

Some people think the AI does that to mark it as an AI translation. But those markings use special combinations of successive synonyms, not mistakes.
It’s a mystery why it came up with “Ich have”.

A translation with a CAT tool or even with MT wouldn’t do that, because what you have entered correctly in CAT or MT will be reproduced correctly. AI is trained on an enormous amount of source material, and should not come up with “Ich have”. The volume of material would average out mistakes like that. Theoretically, that is.

You could argue that the blunder is easy to notice, but there are a few problems.

First of all, the types of mistakes AI makes are clearly unpredictable. It could be anything, and therefore it demands extra attention. Not only are there seemingly easy to notice problems, but you could also be tackled by mistakes in specialised vocabulary. And that’s tricky business.

Secondly, the user cannot trust AI if one of the two languages is unknown to him. You still have to be good in the source and the target language, because otherwise you’re going to miss errors. And on top of that, you also have to know the specialised vocabulary in both languages, which is especially treacherous because different terms might superficially be the same, whereas they aren’t in reality.

Basically all problems stem from the fact that AI does not reason, but gambles when it chooses words. It’s based on the most frequent occurrences of word combinations, not on the meaning, because it doesn’t understand things.

Menselijke vertalingen, CAT-vertalingen, machinevertalingen en AI-vertalingen

Ons uitgangspunt is altijd menselijke vertalingen in onze moedertaal, om te garanderen dat het merk van de klant ook in de streek van de doeltaal relevant blijft voor de doelgroep.


Ook vertalingen met CAT kunnen daarvoor worden ingezet, en regelmatige klanten kunnen we daarmee tijdwinst geven die niet geëvenaard wordt door MT- en AI-vertalingen. Bovendien laten AI-vertalingen vaak op subtiele wijze te wensen over, waardoor ze geen tijdwinst opleveren, zelfs in vergelijking met CAT- en MT. Er moet immers altijd worden gecontroleerd, geverifieerd en gecorrigeerd.


Er moet zeker rekening mee worden gehouden dat vertalingen doorgaans vertrouwelijk materiaal bevatten, zoals contracten, productgegevens en informatie over leveranciers- en klantenrelaties. Het is daardoor onverstandig die aan AI toe te wijzen. Dat ontsnapt gemakkelijk aan de controle.


Toch voeren we soms ook proeflezen uit van AI-vertalingen die door de klant worden geleverd. Het risico voor lekken door het gebruik van AI berust dan bij de klant, en hij is beter geplaatst dan wij om te besluiten welke gegevens vertrouwelijk zijn en welke niet.


Het is dus niet zo dat we categoriek afwijzen om aan AI-resultaten te werken, al weten we uit ervaring dat AI in het totaalproces van het vertalen geen meerwaarde oplevert, niet wat betreft tijdwinst, en niet wat betreft kwaliteit.

#vertalen #vertalingen #ai #cat #mt #machinevertalingen

Automated translations for automated mistakes: is it possible?

AI is everywhere.
The odd thing is it looks to me as if people just got recently aware of it although as a translator we have been using it for years.
The translation systems became gradually more clever. Because of that, there’s nothing new to it.
Unfortunately, what isn’t new either, is the simplistic views held by outsiders on automation.
Only yesterday I was in touch with somebody who thought it was possible to translate 400 pages for a mere 200 euro’s from English to Dutch. Did they really not see that 0.50 euro’s/page isn’t feasable for any system, however automated and advanced it is?
But the real problem is some believe you can do away with translators altogether.
Lately I found a website of one of my endclients, which obviously didn’t send all his texts via my agent to me, because there was a mistake on the home page, even in bold text. An adverb was treated as a noun. It’s a word, or rather a phrase, which is very tricky in Dutch because of the spelling differences for the two meanings.
I was flabbergasted and researched all the work I had already done for them, and didn’t find it in any file. It was clearly something they had done by using MT or AI. And, of course, the automated systems didn’t notice the differences.
I even noticed a second mistake, which also was the result of automated translation systems, in that case a problem by using a CAT tool. Although such systems can be very useful, they often hide differences which pop up because pieces of translations are glued together. But in changing the lingustic context by making new sentences putting together parts of old sentences or combining parts of old sentences with other words, those parts often have to be changed.
Worse is that it was on a website which promotes judicial actions, and I wonder how people are going to trust a company offering that kind of actions if you see mistakes on the home page. Cutting out the human in the loop causes mistakes by which you lose clients, revenue and support.

Pourquoi je ne comprends pas l’engouement actuel autour de la traduction avec l’IA

L’intelligence artificielle (IA) n’a rien de nouveau en matière de traduction.

Le secteur de la traduction a toujours été l’un de premiers à intégrer la technologie de l’information et de la communication (ICT), parce que traduire c’est communiquer. Les traducteurs ont aussi été les premiers à utiliser les télécopieurs à grande échelle. Nous avons également été les premiers à utiliser des PC, même si c’était uniquement pour que le travail final soit propre. Et nous avons aussi été les premiers à utiliser des PC pour installer des bases de données, ainsi que pour automatiser les dictionnaires et le contrôle de l’orthographe.

L’un des premiers avantages qui m’a séduit dans la traduction assistée par ordinateur était la possibilité de conserver la mise en page du document original. Fini le temps des feuilles de papier avec des blocs de texte numérotés pour établir le lien avec le texte source. Le client recevait enfin un document traduit sans risque de confusion et qu’il pouvait facilement intégrer dans sa chaîne de production.

Lorsque la mémoire des ordinateurs est devenue suffisamment importante et rapide pour stocker le texte source et le texte cible des traductions, nous avons pu récolter les fruits de notre travail antérieur en automatisant ce que nous faisions depuis des décennies : baser les traductions de documents modifiés sur celles des versions précédentes. Mais cette fois, nous n’avions plus à passer au crible et à retaper des piles de textes. L’ordinateur faisait cette partie du travail pour nous, et nous pouvions nous concentrer sur les parties nouvelles et modifiées afin de livrer plus rapidement un meilleur résultat.

La dernière évolution a été l’introduction de la traduction assistée par ordinateur (TAO, ou CAT pour computer aided translation en anglais). Une fois ces logiciels adoptés, la mise en place de règles programmées pour comparer le texte source avec différents types de textes cibles, permettant ainsi au programme de nous aider à adapter le texte cible, n’a plus été qu’une question de temps.

Il en a inévitablement découlé l’introduction d’une intelligence accrue dans ces logiciels, ce qui a finalement donné naissance à ce que nous appelons la traduction automatique (TA, ou MT pour machine translation).

C’est pourquoi je ne comprends pas l’engouement actuel autour de la traduction avec l’IA. En réalité, la TA EST de la traduction avec l’IA. Bien souvent, les systèmes de TA n’utilisent pas la TAO traditionnelle comme base, mais la TAO classique intègre généralement des éléments de TA afin d’utiliser la traduction automatique pour préparer le travail final du traducteur, accélérer le processus et éviter les erreurs des systèmes purement automatisés.

La TA ne fonctionne pas sans la post-édition de traduction automatique (MTPE, machine translation post-editing). Le traducteur révise et édite le texte après la traduction automatique. C’est également ainsi que fonctionne la traduction avec l’IA. La seule différence entre la traduction avec l’IA et la MTPE est terminologique : ce sont deux expressions différentes pour désigner la même chose. C’est pourquoi l’énorme battage médiatique autour de l’IA dans la traduction n’est rien de plus qu’un changement de terminologie, parfois accompagné d’un changement de fournisseur : certains affirment utiliser l’IA pour attirer des clients, mais en réalité, ils font exactement ce que le secteur de la traduction fait depuis au moins dix ans.

Le terme  « IA » pour la traduction relève davantage du marketing et du window dressing que d’une nouvelle méthode de travail plus avancée.

Peter Motte

Waarom ik de hype over vertalen met AI niet begrijp

Artificiële intelligentie (AI) voor vertalen is niets nieuws.

Het vertaalvak is altijd al beïnvloed geweest door ICT, omdat het nu eenmaal over communicatie gaat. Vertalers waren bij de eersten die faxmachines op grote schaal konden gebruiken. We waren ook bij de eersten die pc’s toepasten, zelfs al was het alleen maar om ervoor te zorgen dat het afgeleverde werk er netjes uitzag. En we waren ook de eersten die pc’s gebruikten om er databases op te installeren om geautomatiseerde woordenboeken en spellingcontrole te gebruiken.

Een van de eerste voordelen die mij aansprak bij vertalen met computers, was dat we de lay-out van het oorspronkelijke document konden behouden. De dagen van velletjes papier met genummerde tekstblokken om het verband te leggen met de oorspronkelijke tekst, waren voorbij. De klant kreeg eindelijk een vertaald document zonder het risico tekst te verwarren, en dat hij vlot in zijn productketen kon introduceren.

Toen de computergeheugen groot en snel genoeg werden om brontekst en doeltekst van vertalingen op te slaan, konden we de voordelen oogsten van ons vroegere werk door de automatiseren wat we al decennia lang deden: vertalingen van gewijzigde documenten baseren op vertalingen van vorige versies. Maar deze keer moesten we geen stapels teksten meer doorploegen en overtikken. De computer deed dat deel van het werk voor ons, en wij konden ons concentreren op de nieuwe en gewijzigde delen en sneller een beter resultaat afleveren.

De jongste evolutie was de introductie van on of computerondersteund vertalen of CAT (van computer aided translation). Eenmaal die programma’s werden gebruikt, was het alleen nog maar een kwestie van tijd voor er programmaregels werden geïmplementeerd om bronmateriaal met allerlei soorten doelmateriaal te vergelijken, zodat het programma ons kon ondersteunen bij het aanpassen van de doeltekst.

Dat betekende onvermijdelijk dat er meer intelligentie in die programma’s werd geïntroduceerd, en dat leidde ten slotte tot wat we machinevertalingen, of MT (van machine translation) noemen.

Daarom begrijp ik de huidige hype over vertalen met AI niet. In feite IS MT vertalen met AI. MT-systemen gebruik vaak geen traditionele CAT als basis, maar traditionele CAT heeft doorgaans wel MT-elementen geïmplementeerd zodat MT wordt gebruikt voor de voorbereiding van het definitieve werk van de vertaler om het proces te versnellen en tegelijk de fouten te vermijden die pure geautomatiseerde systemen maken.

MT werkt niet zonder MTPE: machine translation post editing.  De vertaler voert een redactie na de machinevertaling uit. Op die manier werkt ook vertalen met AI. Het enige verschil tussen vertalen met AI en met MTPE is terminologisch: het zijn twee verschillende uitdrukkingen voor hetzelfde ding. Daarom is de enorme hype over AI bij vertalen niets meer dan een verschuiving in terminologie en soms ook in leveranciers: sommigen zeggen om klanten aan te trekken dat ze AI gebruiken, maar ze doen hetzelfde als wat de vertaalsector al minstens tien jaar doet.

De term AI voor vertalen is meer een kwestie van marketing en windowdressing dan van een nieuwe, meer geavanceerde manier van werken.