روزنامهها با محدودیتهای هوش مصنوعی در ترجمه روبرو شدهاند
با تلاشهای جسورانه برای گسترش مخاطبین خود، رسانهها به میزان بیشتری به هوش مصنوعی متوجه میشوند تا محتوای خود را به زبانهای مختلف ترجمه کنند. این استراتژی مسالههای موجود در حتی پیشرفتهترین نرمافزارهای ترجمه را آشکار کرده است. یک مورد نمونه روزنامهای اتریشی به نام “Kronen Zeitung” است که محتوای آنلاین خود را به زبانهای مختلف، از جمله ترکی، انگلیسی، فرانسوی، چکی و مجارستانی و غیره، در دسترس قرار داده است. با این حال، کاربران باید به موتورهای جستجویی مراجعه کنند تا این انتشارات چند زبانه را پیدا کنند زیرا آنها به طور مستقیم در وبسایت رسمی Krone مؤسسه یا به عبارتی دیگر، باعث یک “خرابی” در تکنیکی میشوند.
مسئله به مقدمه رسید زمانی که نرمافزار ترجمه DeepL قادر به تشخیص کلمه آلمانی “delogieren” نبود و آن را به کلمه انگلیسی وجود ندار “delogate” تبدیل کرد. این خطا، که در تصاویر صفحهنمایش ثبت شده و به اشتراک گذاشته شده است، مرزهای موجودیت هوش مصنوعی در درک و ارائه ترجمههای دقیق با سیاق را نشان میدهد.
بحث در مورد این نقصها روی پلتفرمهای گوناگونی (قبلا شامل توییتر) آغاز شده است و با تخمین در مورد اینکه آیا یک هوش مصنوعی در تیم ویرایشی دچار مشکل شده است و منجر به تولید تصادفی مقالات به زبانهای مختلف شده است. چنین واقعههایی وضعیت چالشهایی روبرو با هوش مصنوعی را که به طور طبیعی به ترجمههای مترادف توسط مترجمان انسانی برخورد میکنند، روشن میکنند. هرچند هوش مصنوعی ابزار مفیدی برای گسترش رسانهای ارائه داده است، محدودیتهای فعلی آن نشان میدهد که هنوز مسافت قابل توجهی برای رسیدن به ارتباطات چندزبانه بینقص وجود دارد.
چالشهای ترجمه ماشینی در گسترش توانایی با هوش مصنوعی
ترجمه ماشینی که توسط هوش مصنوعی قدرت گرفته است، یک منبع ارزشمند برای رسانهها است که به دنبال رسیدن به یک جمعیت گسترده و چندزبانه هستند. با وجود پیشرفتها، ترجمه ماشینی همچنان با چالشهایی روبرو است که کارایی آن را نسبت به مترجمان انسانی محدود میکند. در زیر چند مسئله کلیدی و ملاحظاتی مربوط به ترجمه ماشینی آورده شده است:
درک موقعیت:
هوش مصنوعی با سیاقها مشکل دارد، به ویژه با واژگان متقاطع، اصطلاحات یا ارجاعات فرهنگی. اگر هوش مصنوعی نتواند سیاق استفاده از واژهها را تشخیص دهد، این واژهها با معناهای مختلف نادرست ترجمه میشوند.
حفظ فرق و ظرافت:
زبان دارای ثرا و ظرافت است که هوش مصنوعی به طور معمول نمیتواند آن را گرفتار کند. مترجمان انسانی میتوانند انتخابهای استایلی، تن و معنی ضمنی پشت واژهها را درک کنند.
دریافت و یادگیری بازخوردها:
هرچند هوش مصنوعی میتواند زمان به مرور یاد بگیرد، اما به دادههای قابل توجه و ورودی مداوم اصلاحات یا بازخوردها نیاز دارد تا ترجمههای خود را بهبود بخشد.
محدودیتها و خطاهای فنی:
همانند مورد روزنامه اتریشی Kronen Zeitung، خطوط فنی و خطاها در ترجمهها ممکن است رخ دهد. این اشتباهات ممکن است پیام مطلوب را تغییر دهد یا حتی عبارات بیمعنی تولید کند.
حفظ حریم خصوصی و حساسیت داده:
استفاده از هوش مصنوعی برای ترجمه ممکن است نگرانیهایی را در مورد حریم خصوصی دادهها ایجاد کند، به ویژه اگر محتوای حساس یا محرمانه درگیر شود.
مزایا و معایب ترجمه ماشینی:
مزایا:
– کارایی: ترجمه حجمهای بزرگی از متن را به سرعت انجام میدهد.
– کاهش هزینه: معمولا ارزانتر از استخدام ترجمانان انسانی است.
– قابلیت مقیاسپذیری: قادر به مدیریت محتواهای گسترده و متنوع است.
معایب:
– دقت: گاهی اوقات ترجمههای با سیاق صحیح ارائه نمیدهد.
– محدودیت در درک: با پیچیدگی، اصطلاحات و ابهامات فرهنگی مبارزه میکند.
– وابستگی به دادههای با کیفیت: نیازمند مجموعه دادههای با کیفیت و گسترده است تا به شکل موثر یاد بگیرد.
در روشی بهتر و به دنبال راهحلهای بهتر، کسبوکارها اغلب به مدلهای ترکیبی متوجه مصنوعی و تخصص انسانی روی میآورند تا کیفیت را بهبود بخشند. علاوهبر این، تحقیقات و توسعه مداوم به هدف غلبه بر این موانع برنامهریزی شده است تا ترجمه ماشینی قابل اعتماد و بهتر از نظر ظرافتها باشد.
برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد هوش مصنوعی و ترجمه ماشینی، میتوانید به وبسایتهای اصولگذار زیر مراجعه کنید:
– DeepL: یک سرویس ترجمه هوش مصنوعی شناخته شده برای مدلهای پیشرفته زبان.
– Google: ارائهدهنده Google Translate که ترجمه متن و وبسایتها را به زبانهای مختلف تسهیل میکند.
– IBM Watson Language Translator: خدمات ترجمه هوشمند مرتبط با کسبوکار ارائه شده توسط IBM.
واقعیت آن است که نادرستی ترجمهای که توسط DeepL به واژه آلمانی “delogieren” به نمایش گذاشته شده، نشان میدهد که پاکسازی مداوم مدلهای ترجمه هوش مصنوعی برای دستیابی به سطوح دقت بالایی مورد نیاز برای ارتباطات حرفهای چندزبانه ضروری است.
The source of the article is from the blog trebujena.net