Już od kilku lat branża tłumaczeniowa znajduje się pod silnym wpływem sztucznej inteligencji. Często pomaga ona na przykład w znalezieniu właściwego wyrażenia. Niekiedy w sieci spotyka się nawet teksty oznaczone jako w pełni przetłumaczone przy użyciu sztucznej inteligencji. Takie podejście z pewnością gwarantuje nadawcy sporą oszczędność czasu, a z biegiem czasu również i strata na jakości zdaje się być coraz mniej zauważalna. Analogicznie z pomocy AI korzysta się do tłumaczeń w czasie rzeczywistym, co na przykład umożliwia dotarcie do odbiorców władających różnymi językami w trakcie jednego wydarzenia online. Wówczas zadanie dla AI jest znacznie trudniejsze, co potrafi odbijać się również na jakości zapewnianego przez nią tłumaczenia.
Aby poznać przyczyny takiego stanu rzeczy, należy zdać sobie sprawę z tego, jak przebiega tłumaczenie wydarzeń online przez AI. Podczas gdy przy tłumaczeniu pisemnym sprawa jest dość prosta, ponieważ zadanie sztucznej inteligencji polega wyłącznie na przełożeniu tekstu z języka wyjściowego na docelowy, przy tłumaczeniu spotkań dochodzą ponadto aspekty rozpoznawania mowy, przerabiania jej na tekst i tłumaczenia na format docelowy (mowa/tekst). Jest zatem więcej etapów, na których potencjalnie coś może pójść nie tak, a ponadto przetłumaczony komunikat ma dotrzeć do odbiorcy niemal błyskawicznie.
Problemy mogą wystąpić już na etapie rozpoznawania mowy. Zanim system będzie w stanie przetłumaczyć wypowiedź, musi najpierw prawidłowo ustalić, co właściwie powiedział mówca. Nie zawsze jest to jednak proste. Problemy mogą pojawić się między innymi w przypadku niewyraźnej wymowy, szybkiego tempa wypowiedzi, hałasu w tle, drobnych kłopotów technicznych czy kilku osób mówiących jednocześnie. Człowiek, aby zrekonstruować niezupełnie zrozumiałą wypowiedź, może intuicyjnie wyciągnąć jej sens. Maszyna, która takich zdolności nie ma, może natomiast zapisać ją błędnie, a powstały w ten sposób błąd będzie następnie przenoszony na kolejne etapy tłumaczenia.
Problematyczna dla AI może być również terminologia specjalistyczna. W przypadku spotkań z konkretnych dziedzin (np. prawnej czy medycznej) uczestnicy posługują się fachowym słownictwem, przy którym samo rozpoznanie słowa wcale nie gwarantuje właściwego tłumaczenia. Wybór pasującego ekwiwalentu w języku docelowym zależy od aspektów, których AI może nie odczytywać poprawnie, np. od dziedziny czy kontekstu. Błąd przy tłumaczeniu takich terminów może zatem stanowić poważną barierę w komunikacji.
Dodatkową przeszkodę w znalezieniu najbardziej odpowiednich ekwiwalentów w języku docelowym stanowi czas. Przy tłumaczeniu tekstów pisanych AI ma przestrzeń na namysł i analizę, które wyrażenie będzie tym najbardziej pasującym. Wymuszony pośpiech przy tłumaczeniu mowy z kolei może odbijać się na jakości tłumaczenia, szczególnie gdy mówca nie mówi składnie czy też poprawia się w środku zdania. Dłuższy namysł mógłby z kolei prowadzić do opóźnień względem stanu rzeczywistego.
Ostatnim wśród aspektów, które należy brać pod uwagę, jest również ograniczona umiejętność odczytywania humoru przez sztuczną inteligencję. Sarkastyczna uwaga czy żart zaznaczony intonacją wcale nie muszą zostać poprawnie zidentyfikowane, w związku z czym komunikat, który dociera do odbiorcy, może być niespójny, dezorientujący albo nawet zupełnie sprzeczny z intencją nadawcy.
Wszelkie te mankamenty nie czynią jednak tłumaczeń AI wydarzeń na żywo zbędnymi. Są one wręcz bardzo przydatne, gdyż w oczywisty sposób poszerzają dostępność danego wydarzenia, nie generując zarazem dodatkowych kosztów, z którymi wiązałoby się zatrudnienie tłumacza do każdego z potrzebnych języków. Nie wiąże się to jednak automatycznie ze stuprocentową poprawnością oferowanych przez AI tłumaczeń i z możliwością całkowitego odrzucenia czynnika ludzkiego. Im większa nieprzewidywalność, chaos czy zakłócenia, tym bardziej jest on niezbędny do wychwycenia właściwego sensu. W takich „mało sterylnych” warunkach człowiek ma przewagę wyłapywania kontekstu, podczas gdy maszyna, choć wciąż może brzmieć przekonująco, może błędnie interpretować to, czego nie rozumie, czy wręcz dopisywać rzeczy, które nie padły. Takie błędy są niedopuszczalne przy okazjach, które wymagają szczególnej precyzji, jak np. negocjacje biznesowe.
Podobnie jak w innych kwestiach związanych z tłumaczeniem także i tutaj współpraca człowieka ze sztuczną inteligencją wydaje się korzystnym wyjściem. Za maszyną rozpoznającą tekst i tłumaczącą na bieżąco może stać człowiek, który w razie potrzeby koryguje powstałe nieporozumienia. Za jedno z rozwiązań można uznać także udostępnienie sprawdzonego i postedytowanego przez człowieka zapisu spotkania, które nie zawierałoby występujących na bieżąco pomyłek AI.
Choć AI coraz lepiej radzi sobie z tłumaczeniem tekstów, to przeszkody, które napotyka w związku z tłumaczeniem mowy na bieżąco, potrafią wyraźnie odcisnąć swoje piętno na jakości takiego tłumaczenia. Wówczas samo odczytanie słów nie wystarczy, potrzebna jest znajomość szerszego kontekstu, a tutaj wciąż zdecydowaną przewagę ma człowiek. Choć AI potrafi być ogromnie pomocna przy tłumaczeniach, to nie należy zapominać, że wciąż ma swoje ułomności i nie można być wobec niej stuprocentowo spolegliwym, a tłumaczenia spotkań w czasie rzeczywistym stanowią tego koronny przykład.
