ARTIFICIAL INTELLIGENCE, MACHINE TRANSLATION & CYBORG TRANSLATORS: A CLASH OF UTOPIAN AND DYSTOPIAN VISIONS

Abstract

The link between artificial intelligence (AI) and translation, as well as the repercussions of this complex relationship have enjoyed increased attention in today’s post-human translation studies. This paper problematizes how AI, with a special focus on machine translation (MT) and its current trends in the wake of the technological turn, has transformed the concept of translation, and has ultimately resulted in the emergence of new translator roles and competences. We aim to cast a fresh conceptual light on how and why AI continues to challenge the translation industry, imply what benefits and threats it may bring for language professionals and offer a theoretical model of the new roles of the human translator. We claim that the translator’s positioning on the cline between a utopian and dystopian future is a function of factors influencing their changing roles. From a utopian perspective, we view technology as an aid to the human translator where the translator’s toolkit of competences is augmented by CAT tools, neural machine translation (NMT), post-editing and revision skills as well as experiential learning. In the dystopian interpretation of the translator’s job, AI completely takes over the role of translators and phases them out on the grounds of speed, precision and cost. Despite inspiring some outlandish visions, the article emphasizes the idea that although AI has been radically transforming the translation industry of the 2020s, it is still difficult to predict to what extent it is going to ultimately redeem or destroy translators.

A gépi fordítás és kiértékelésének módszerei a fordítástudományban

“…Varga Ágnes kutatása alapján a felhasználók magas elvárásai, a gépi fordítórendszer nem megfelelő alkalmazása, a figyelemfelkeltő, de félrevezető példák és az információhiány miatt a humán fordítók hajlamosak negatív és tiltakozó hozzáállással közelíteni a fordítástechnológia és kifejezetten a gépi fordítás felé. Ez a tendencia azonban változni látszik, ezt bizonyítja a fordítómemóriák és a fordítástámogató szoftverek 14 használatának terjedése is a fordítóiparban és a fordítóképzésben (lásd Ábrányi 2017; Robin és Eszenyi 2022; Eszenyi et al 2023;ELIS 2023). Ilyen szempontból a fordítástudomány képviselőinek külön felelőssége a gépi fordítást körülvevő tudatlanság eloszlatása kutatási eredményeik alapján, hiszen ők a leghitelesebb szakemberek arra, hogy felhívják a figyelmet a gépi fordítás alkalmazhatóságára, helyes használatára, előnyeinek kiaknázására, valamint a hátrányaira is.…”

“…Azonban ez azzal jár, hogy ily módon nagy mennyiségű hibás, gyenge minőségű szöveg is létrejön. Az utóbbi évek egyik legnagyobb változása ezen a szakterületen, hogy a gépi fordítás minősége olyan mértékben javult, hogy indokolttá vált számos munkafolyamatba beleépíteni (lásd ELIS 2023), és az emberi fordítóknak egy újfajta szerepet, illetve szakterületet hozott létre, ahol utószerkesztőként kell javítaniuk a gép által lefordított szövegeket (Eszenyi et al 2023). Ezzel időt, emberi erőforrást és pénzt tudnak megspórolni a cégek és a fordításszolgáltatók.…”

METAVERSE – a powerful new instrument for urban planning or yet another unfulfilled tech-promise?

“…Ever since the first anti-utopian concept of the city has appeared (Stupple, 1974) (Eszeneyi, et al 2023), the premises of the utopian city were demolished by dystopian ideas open, monitored cities which will have almost biological connection between residents and buildings. METAVERSE concept enables all of that and goes even further in complete and accurate transformation of the actual cities in the virtual space, without giving a starting position to the residents to adapt and grow with the new born virtual city.…”

Çeviribiliminin Yapay Zeka (YZ) ile Geliştirilmesi: Zorluklar, İmkânlar ve Öneriler

“…Furthermore, using AI technologies in Translation Studies has facilitated the development and implementation of TM tools. TM tools store previously translated segments of text, allowing translators to reuse and better their previous translations (Eszenyi et al, 2023). It improves translation efficiency and helps maintain consistency in translated texts.…”