AI is al jaren in ons midden. Navigatie in de auto, verkeerscamera’s die kentekenplaten lezen, Google Translate en de thermostaat in huis die kan bepalen wie er thuis is en wie niet: we noemen het wellicht anders, maar het is AI; niets meer en niets minder.

Dat AI sinds 2022 zoveel extra aandacht krijgt heeft alles te maken met de enorme vlucht van deep learning. Vraag mij niet hoe, maar deep learning gebruikt lineaire algebra en statistieken om enorme hoeveelheden (menselijk gegenereerde) data te verzamelen en daar patronen in te vinden. Kortom: om zichzelf te trainen en te leren.

Large Language Models (LLM’s)

Daartoe wordt gebruikt gemaakt van zogenaamde Large Language Models. Deze LLM’s van o.a. Google en OpenAI, zijn nu zodanig getraind dat zij kunnen fotoshoppen, muziek componeren, robotiseren, medische diagnoses kunnen stellen, klimatologische ontwikkelingen in kaart kunnen brengen en software coderen.

En terwijl deep learning meer en meer data analyseert en zichzelf traint, pijnigt menig onderzoeker zich over de vraag wat AI uiteindelijk wel en niet in staat is te doen en of meer deep learning leidt tot “betere” resultaten.

De vraag die daarbij gesteld wordt is: wat betekent “betere” deep learning? Is het “beter” als het steeds hoger scoort op een wiskunde of rechten examen, of is het “beter” als het zelf met creatieve ideeën komt?

Wat kunnen LLMs en wat (nog) niet?

De huidige modellen zijn goed in het genereren van essays, TikTok filmpjes en het maken van een samenvatting van de Nederlandse Grondwet. Dit alles dankzij de patronen die zij distilleert uit de training data. Waar de modellen minder goed in zijn is het bepalen van welke data logisch, toepasbaar en passend is. Logica en het redeneren op basis van afwegingen is nog ver te zoeken.

Het valt in dat kader vooralsnog niet te bepalen of de huidige LLM-modellen überhaupt in staat geacht kunnen worden om ooit consistent te kunnen redeneren. Wellicht zijn daar zelfs geheel andere modellen voor nodig.

De rol van de mens

En zolang die beperkingen van AI nog voortbestaan, zal het logisch redenerend en creatieve vermogen van de mens nodig zijn om de voordelen van beiden te kunnen optimaliseren. Of, zoals Albert Einstein al zei (en die had meestal gelijk): als je steeds dezelfde methode gebruikt, krijg je ook steeds hetzelfde resultaat (red.). Kortom: creatief denken kan en mag nooit worden buitengesloten.

We horen je het denken: die preekt voor eigen parochie, maar daar bestaat inmiddels zeer serieus onderzoek naar. Deze toont aan dat het combineren van AI met gekwalificeerd menselijk intellect, inclusief redenerend vermogen, intuïtie, creatief denken en logica, de output van de data aanzienlijk verbeterd.

Dit wordt aangetoond in medisch (bron: April 2024 npj Digital Medicine), cultureel, mechanisch en juridisch onderzoek, maar ook zeker in de vertaalwereld.

…en wat betekent dat voor vertalen?

Bij vertalen speelt context, nuance, creativiteit, logica en lokalisatie (cultuur) een kritieke rol. Wij zien dan ook empirisch bewijs dat een aantal van onze klanten op basis van de ervaring met AI, genuanceerder zijn gaan aankijken tegen haar toepassingen.

Na het experimenteren met diverse vertaalsoftware (uiteraard ook een AI-resultante) zijn de conclusies laten we zeggen: mixed. Dat geldt niet voor de minder exacte vertalingen als een e-mail, simpele woordenlijsten of de kleurkeuzes voor een nieuwe stoel. Wel geldt het voor de business critical teksten die gewoon goed moeten zijn. Waar nuance, logica binnen de context, specifieke kennis van het onderwerp, effectief communiceren met de doelgroep en het gebruik van commerciële trefwoorden van absoluut belang zijn.

Daar zoekt de klant ook naar de menselijke interventie. Ik schrijf hier met opzet “ook”, omdat klanten niet noodzakelijkerwijs afzien van AI gebruik in de vertalingen, maar naar mogelijkheden zoeken dat te combineren met een menselijke correctie en tekst edit.

Translation Kings’ rol als AI vertalingen gewenst zijn

Dat biedt Translation Kings al sinds vorig jaar aan: een machinevertaling met post-edit. Wij (of, indien gewenst, u) verzorgen een machine vertaling en laten deze tegen de brontekst post-editen door een professionele vertaler. Voor de redenen zoals hierboven beschreven verkrijgt de klant daarmee een goede, snelle en voordelige vertaling. Géén ISO 17100 gecertificeerde vertaling, maar goed genoeg voor het doel wat de klant voor ogen heeft en zonder de beperkingen die AI voorlopig aantoonbaar nog niet kan overbruggen.

Zolang AI zelf nog geen problemen kan oplossen en de mens nodig heeft haar te onderrichten en corrigeren, omarmt Translation Kings de AI-technologie in iedere toepassing die onze klanten zich wensen.