Laten we AI eens testen…

Je wordt wel eens uitgedaagd om te controleren of AI vertalen aankan.

Een buur zag me onlangs dubben op:
“Dort gibt es jetzt die aktuellen Modellhighlights.”

Ik had als oplossing aanvankelijk:
“Daar zijn al de actuele modelhightlights.”

Die “highlights” klinkt misschien wat vreemd, maar dat is taalgebruik in het milieu van de doelgroep. Vandaar.
Maar ik had een probleem met de zin: hij kon worden geïnterpreteerd alsof hij betekende dat “alle modelhighlights” er waren, maar “al” was hier een bijwoord van tijd.

Het kostte een half uurtje voor ik met mijn oplossing kwam (niet dat ik ondertussen niets anders deed):
“De actuele modelhighlights zijn daar al.”

Het was gewoon een kwestie van een ander zinsdeel vooropzetten. De suggestie van mijn buur, om “al” te vervangen door “reeds”, wees ik af: niet vlot genoeg, en zelfs wat archaïsch.
“Nou,” zei hij, “met AI had je het in een wip opgelost.”

Dat was natuurlijk een uitdaging, en dus stopte ik het in een automatische vertaalgenerator met AI.

Die kwam eerst aan met:
“Daar vindt u nu de actuele modelhoogtepunten.”

Hij had “gibt es” vertaald met “vindt u”, wat niet onaardig is, maar hoe dan ook niet echt wat er staat.
Dat de “highlights” “hoogtepunten” werden, wou ik door de vingers zien, maar het toonde in elk geval dat de AI het taalgebruik van de scene niet kent. Je kunt hem dat misschien wel leren, maar als ik hem alles moet leren, kost het me meer tijd dan als ik het zelf doe.

Toen ik het hem nog eens liet vertalen, kreeg ik:
“Daar zijn nu de huidige modelhoogtepunten te vinden.”

Logischerwijs keerden die “hoogtepunten” terug, maar “gibt es” was nu “zijn (…) te vinden”, wat al bij al een achteruitgang is. Het blijft een stijlfout, omdat die “gibt” nogal inhoudsloos is, en dan vertaal je het best niet met ogenschijnlijk inhoudelijke woorden, terwijl het hier hoogstens de functie van een koppelwerkwoord heeft dat onderwerp, tijd en plaats met elkaar verbindt. Da’s een redenering die de AI, waarin “intelligentie” eigenlijk misplaatst is, niet kan maken.

“Jetzt” was in beide gevallen vertaald met “nu”, wat op zich wel goed is, maar wat ik opzettelijk had vermeden om de klemtoon minder op de onmiddellijkheid van de beschikbaarheid van de modellen te leggen. Er kon immers altijd iets misgaan met de leveringen, en bovendien was het een vertaling van een Duits blad dat zich erg richt op de Duitse markt waar producten afkomstig uit Duitse fabrieken worden verspreid.
Aangezien ik naar het Nederlands vertaal, is het mogelijk dat er vertraging bij de uitlevering naar Nederland en België optreedt, zodat de liefhebber die naar zijn verkoper rent misschien voor niets de zweetdruppels op het voorhoofd parelen.
Liever geen valse verwachtingen scheppen, denk ik dan, realistische verwachtingen maken tevreden klanten.
Nog een redenering die AI niet kan maken. En die je hem ook niet kunt aanleren, of “jetzt” wordt altijd “al”. Wat ook niet juist is.

O ja, waarom schreef ik dan “daar” en niet “er”? Omdat “daar” sterker de nadruk legt op de terugverwijzing naar het antecedent in de voorgaande zin, terwijl “er” dat zou wegmoffelen. Dat was een verwijzing die ik er nou wel wou inhouden, in tegenstelling tot die “nu”, waarvan ik de directheid had verborgen.

Maar er is nog iets: hoe je ook telt, met woorden of met lettertekens, de AI kwam altijd met langere oplossingen aandraven. Nogal typisch: de kletsbarakken kunnen wel foutloze zinnen produceren, maar dat doen ze vaak door woordomhaal. Ze kunnen immers niet denken, en hebben geen enkel inzicht in de betekenis van de zin.

Dat heeft twee gevolgen: ten eerste had ik alle overwegingen die ik had gemaakt tijdens mijn vertaling, ook moeten maken als ik de AI had gebruikt, om de gebreken uit de vertaling te halen. En ik zou dus geen tijd hebben gewonnen.

En ten tweede ontstaat die woordomhaal doordat AI vermijdt foute zinnen af te leveren, zodat het allemaal goed oogt, terwijl het dat niet is. En dan bestaat het gevaar dat je die gebreken onbewust of onoplettend overneemt.

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.

Information sessie AI-tools by Unizo

Following the online AI Expo 2025 I went to a local introduction on AI in my home town.
It was organised by the UNIZO, a Belgian association of Small to Medium-sized Enterprises.
It’s the biggest network for entrepreneur and self-employed persons in Flanders and Brussels.
They are at https://www.unizo.be/
I have to admit that the introduction was far too general to be of any use for me.

Why I don’t understand the hype about translation with AI

Artificial Intelligence (AI) in translation is nothing new.

The craft of translation has always been influence by ICT, because it’s all about communication. We were amongst the first who could use fax machines. We were amongst the first who could use pc’s, even if it was only to have an output which looked more neat. And so we were also the first who used pc’s to install databases on them and to be able to use automated dictionaries and spelling checkers.

One of the first benefits I like about translating using a computer, was that we could preserve the layout of the original document. The days of numbering blocks of text to make clear which part of the translation was related to which part of the original text, were gone. The client finally got a document which he could incorporate in his work flow and product chain without much ado.

When computer memories became big and fast enough to store source and target of previous translations, we could start reaping the benefits of our previous work, by automating what we had already been done for decades: found translations of reviewed documents on the translations of the original documents. But this time we didn’t have to plough through huge stacks of material and type it over. The computer did part of the work for us, and we could deliver faster a better result.

That last evolution was the introduction of computer aided translation, or CAT. Once those programs were used, it was simply a matter of time before we could implement logic to compare source material with target material of various kinds, so that the program could support us to amend the target.

Inevitable that lend to an increasing intelligence of the programs, and finally to what we call machine translation, or MT.

That’s why I don’t understand the hype about translating with AI. As a matter of fact MT IS translating with AI. MT systems often don’t use the traditional CAT tools as their fundamental work system, and traditional CAT tools have implemented some MT elements to make it possible to use MT to prepare for the definitive work by the translation to speed up the work and at the same time to avoid mistakes by the automated systems.

MT doesn’t work without MTPE: machine translation post editing.  The translator does the post editing of the texts produced by MT. That is the way translation with AI works. The only difference I see between translation with AI and MTPE is the terminology: it are two different expressions to mention the same thing. Therefore the huge hype about AI in the field of translation is nothing more than a shift in providers: some say they use AI to draw clients, but they’re doing the same thing that the translation business has been doing for several years now. AI in translation is more about marketing and window dressing than about offering a new, more advanced way of working.