Teksten vertalen met AI

Nr. 5 – Teksten vertalen met AI

AI-vertalingen zijn in razend tempo gemeengoed geworden. Met slechts een paar klikken staat er al een vertaling op je scherm – snel, goedkoop en steeds beter van kwaliteit. Google Translate, DeepL, ChatGPT: ze zijn allemaal niet meer weg te denken uit de dagelijkse praktijk van iedereen die met meertalige content werkt. Maar betekent dit dat menselijke vertalers overbodig worden? En hoe groot zijn eigenlijk de risico’s van blind vertrouwen op AI-vertalingen? In deze blog zetten we de belangrijkste voor- en nadelen van AI-vertalingen voor je op een rij, geïllustreerd met concrete voorbeelden uit de praktijk.

Voordelen van AI-vertalingen: sneller, goedkoper en zonder menselijke foutjes

De aantrekkingskracht van AI-vertalingen is eenvoudig te begrijpen. Waar vertalingen vroeger weken in beslag konden nemen en forse bedragen kostten, is de drempel nu extreem laag.

• Snelheid: Een vertaling staat vaak in seconden op je scherm. Voor organisaties die wereldwijd opereren en continu nieuwe content moeten publiceren, is dat een ongekend voordeel.
• Kostenbesparing: Dankzij AI kunnen veel bedrijven hun vertaalkosten drastisch verlagen. Soms kiezen ze er zelfs voor om helemaal geen vertaler meer in te schakelen.
• Geen menselijke slordigheden: AI maakt bovendien geen menselijke foutjes, zoals een spelfout of het verkeerd overtypen van een getal.

Het is dus niet vreemd dat AI-vertalingen terrein winnen. Steeds meer bedrijven vragen zich af: waarom nog betalen voor een menselijke vertaler, als de machine het ‘net zo goed’ kan?

Waar AI-vertalingen tekortschieten

Dat brengt ons bij de nadelen van AI-vertalingen. Veel mensen zijn ervan overtuigd dat AI-vertalingen al nagenoeg perfect zijn of dat binnenkort zullen zijn. Dat talen ook maar gewoon data zijn: enen en nullen die je kunt opslaan en aan elkaar kunt koppelen. En dat als je dat eenmaal perfect hebt gedaan, je het concept van “vertalen” hebt uitgespeeld. Maar dat is een misvatting.

Bij dezen delen we graag wat voorbeelden van vertaalfouten die AI nog structureel maakt. Dat zijn niet de populaire voorbeelden zoals we die wel vaker zien op social media die, toegegeven, best vermakelijk zijn, maar verder maar weinig raakvlak hebben met het vakgebied van de technisch schrijver en ook niet serieus de risico’s laten zien. In plaats daarvan delen we voorbeelden van wat we bij Foxiz de laatste tijd daadwerkelijk hebben gezien in technische documentatie.

1. Gebrek aan context

Zo vertaalt AI vaak per segment (per zin). En daardoor mist het de context en bredere samenhang van een tekst, van een product en/of van een heel bedrijf. Dat maakt vertalingen soms verwarrend of zelfs lachwekkend. En alhoewel zo’n vergissing van AI grappig kan zijn, is het natuurlijk niet de bedoeling dat er fouten staan in een handleiding waar veiligheid voorop staat.

2. Onhandig met placeholders

Een ander voorbeeld. Bij technische documentatie stemmen we informatie steeds vaker op elkaar af. We gaan uit van een “single source of truth” en werken met referenties naar die “single source of truth”, meestal in de vorm van placeholders, kruisverwijzingen enzovoorts. Dat werkt handig, want dan hoeven we een wijziging maar op één plek door te voeren en wordt die wijziging automatisch op alle plaatsen doorgevoerd waarbij naar de desbetreffende informatie wordt verwezen. Zeker bij het schrijven in XML/DITA wordt dit aan de lopende band gedaan. Vertaalmachines snappen die placeholders echter lang niet altijd, omdat ze wederom een stukje context missen.

Die productnaam waar “the” voor staat… Is dat een de- of een het-woord? Is het “le” of “la”? Is het “der”, “die” of “das”? En zo werkt een optionele “s” toevoegen om meervoud aan te duiden ook niet in andere talen. In het Italiaans komt er niet “wat achter”, maar verandert de laatste letter. Een veelvoorkomende kruisverwijzing die we ook nog kunnen benoemen, is “zie Afbeelding 1”, en dan een kruisverwijzing voor “Afbeelding 1”. Maar er zijn talen, zoals het Fins, waarbij het woord “Afbeelding” anders wordt geschreven afhankelijk van de context van de rest van de zin.

3. Afkortingen worden verkeerd gelezen

Afkortingen zijn soms een hoofdpijndossier voor AI. Waar gangbare afkortingen zoals “i.v.m.” of “a.u.b.” doorgaans heus wel goed gaan, kan het misgaan bij de wat zeldzamere en exotischere afkortingen. Zo zagen we onlangs een lijst met machineonderdelen voorbijkomen waarbij het op elke pagina over de desbetreffende “juice numbers” ging (SAP-nummers ) – een pijnlijke blunder. En ook een andere standaard in technische documentatie, de persoonlijke beschermingsmiddelen (PBM) werd niet begrepen.

4. Blind vertrouwen op de brontekst

En wat denk je van foutjes in de brontekst? We gaven eerder al aan dat een van de voordelen van vertaalmachines is dat ze geen menselijke foutjes maken, zoals spelfouten. Maar de keerzijde daarvan is dat ze ook niet door de menselijke foutjes van schrijvers heen prikken, waar een menselijke vertaler dat wel zou doen. Op die manier kan een dt-foutje of tikfoutje tot een compleet verkeerde vertaling leiden. Een goede brontekst is dan ook erg belangrijk. Lees er meer over in onze blog over het schrijven met AI.

Een dt-foutje is nog tot daaraan toe, maar wat denk je van een machine met een “Engelstalige” handleiding erbij die is geschreven door iemand die het Engels helemaal niet beheerst? Als je dat door een vertaalmachine haalt, heb je in de vertaling vaak geen flauw idee meer van wat er staat.

5. Opmaakproblemen

Verkeerd gebruik van enters, tabs of spaties, zoals we dat vaak zien bij een snelle PDF-naar-Word-conversie, kunnen AI ook in de war brengen. Een lopende zin wordt dan in stukken gehakt, en die losse stukken worden afzonderlijk vertaald, wat tot kromme resultaten leidt.

6. Knoppen en softwareteksten

Ook een veelvoorkomend voorbeeld: knoppen en schermteksten. De machines waarover technisch schrijvers schrijven, bevatten natuurlijk allerlei knoppen en/of software. En in de documentatie wordt uitgelegd hoe je daarmee om moet gaan. Hoe knoppen en functies worden genoemd in de documentatie en hoe ze daadwerkelijk op de machine worden genoemd, moet uiteraard met elkaar overeenkomen, wil je de documentatie goed kunnen begrijpen.

Maar hoe moeten ze worden vertaald? Moeten ze in de brontaal blijven staan? Of tweetalig worden vertaald? Of eentalig worden vertaald? Of worden omschreven? En in het geval van vertalen: hoe dan? AI kan niet meekijken op de machine en zal hierin dan ook niet consistent één lijn trekken, maar elke keer voor wat anders kiezen, met inconsistentie en verwarring voor de eindgebruiker tot gevolg.

7. Bedrijfs- en productnamen

En wat te denken van bedrijfs- en productnamen? AI snapt het niet altijd als het om een naam gaat die onvertaald moet blijven. Het resultaat? Knullige vertalingen die de professionele uitstraling van een bedrijf ondermijnen.

8. AI neemt ongewenste initiatieven

Met de opkomst van AI zijn automatische vertalingen veel vloeiender geworden ten opzichte van de meer statische machinevertalingen zoals we die van vroeger kennen. Maar de keerzijde is dat AI er tijdens het vertalen soms dingen bij verzint die helemaal niet in de brontekst staan – het “hallucineren” zoals we dat ook bij andere toepassingen van AI zien. Een waarschuwingstekst kan hierdoor onbedoeld een andere betekenis krijgen – met potentieel gevaarlijke gevolgen.

Risico’s van AI-vertalingen in technische documentatie

De gevolgen van verkeerde AI-vertalingen variëren dus van licht komisch en een beetje beschamend, tot ronduit gevaarlijk. Een onhandige vertaling in een marketingbrochure kan je merk schaden en een fout in veiligheidsinstructies kan leiden tot letsel en juridische claims.

Bovendien is er een significant risico op het gebied van vertrouwelijkheid. Wie gevoelige documenten in een gratis AI-tool of vertaalmachine stopt, deelt die informatie namelijk met derden. Met de input die we de tools geven, worden die tools namelijk getraind. Dat hoeft lang niet altijd een probleem te zijn, maar bij bijvoorbeeld Defensie-gerelateerde documentatie kan dat tot gevaarlijke situaties leiden.

Kortom: wie blind vertrouwt op AI-vertalingen, speelt met vuur.

Wat werkt dan wél?

Moeten we AI dan helemaal links laten liggen? Zeker niet. De kracht van AI ligt juist in de combinatie met menselijke expertise.

Foxiz en AI

Bij Foxiz denken we in overleg met onze klanten dan ook elke dag na over hoe we het beste van twee werelden kunnen combineren. Zo profiteren onze klanten van snelle doorlooptijden en lage vertaalkosten, zonder in te boeten op de vertaalkwaliteit die ze gewend zijn.

Heb je goede technische documentatie nodig bij je product of systeem? Wil je eens sparren over hoe je jouw documentatie én de vertaling daarvan kunt verbeteren? Of heb je interesse in een baan als technisch documentalist? Neem contact met ons op! We bekijken graag hoe we jou kunnen helpen.

TIP: lees onze vorige blog over het controleren en bijschaven van teksten. In onze volgende blog laten we zien hoe je afbeeldingen kunt bewerken met AI. Tot dan!