Korekta tłumaczeń wykonanych przez sztuczną inteligencję stała się już stałym elementem rynku usług językowych. Choć jeszcze dekadę temu traktowano ją jako „opcję dodatkową”, dziś post-editing (czyli redakcja tłumaczenia wygenerowanego maszynowo) stanowi jeden z najbardziej dynamicznie rozwijających się segmentów branży. Efekty pracy sztucznej inteligencji są szybkie i wydajne, ale nadal wymagają zaangażowania ludzkiego specjalisty, który zna nie tylko język docelowy, ale także specyfikę danego tekstu, standardy stylistyczne oraz zasady poprawności językowej.
Korekta tłumaczeń AI jest procesem bardziej złożonym niż zwykłe „sprawdzanie błędów”. To praca wymagająca umiejętności lingwistycznych, analitycznych i kulturowych. Korektor nie tylko wychwytuje niedokładności, ale także dba o odpowiedni rejestr, spójność, logikę, a nawet intencję autora. Dlatego nie każdy tłumacz automatycznie nadaje się do roli post-editora – potrzebne są dodatkowe kompetencje, narzędzia i, co ważne, świadomość pułapek typowych dla AI.
W tym artykule dowiesz się:
Różnice między korektą tradycyjną a korektą po AI
W branży tłumaczeń istnieje kilka poziomów jakościowych usługi korekty, często oznaczanych takimi określeniami jak proofreading, editing, revision, lingwistyczny QA. Jednak „korekta po AI” jest osobnym procesem, znacznie różniącym się od klasycznej korekty tłumaczenia wykonanego przez człowieka. Podstawowa różnica polega na tym, że w przypadku korekty AI punktem wyjścia jest tekst wygenerowany automatycznie – a nie świadoma, logiczna konstrukcja językowa stworzona przez doświadczonego tłumacza.
Korekta tradycyjna to przede wszystkim poprawa literówek, błędów stylistycznych, spójności terminologicznej. Korekta AI to natomiast redakcja struktury zdania, naprawa logicznych skrótów, literacka stylizacja, wykrywanie błędów semantycznych i kulturowych, a nierzadko – ponowne tłumaczenie fragmentów z powodu ich niezrozumiałości lub niskiej jakości. Korektor AI musi dodatkowo znać modele błędów charakterystyczne dla algorytmów (np. „halucynacje językowe”, kontekstowe uproszczenia, niezgodność z intencją autora).
Metodyka post-editingu – “light” vs “full”
W branży profesjonalnych tłumaczeń wyróżnia się dwa główne typy korekty tłumaczeń AI:
3.1. Light post-editing (LPE)
Celem jest szybkie poprawienie widocznych błędów ortograficznych, podstawowych pomyłek składniowych i rażących nieścisłości. LPE stosuje się tam, gdzie tekst ma charakter informacyjny, wewnętrzny (np. maile firmowe, wstępne wersje dokumentów) i nie wymaga stylistycznej perfekcji. Tłumacz pracuje szybko, zachowując jak najwięcej z konstrukcji AI.
3.2. Full post-editing (FPE)
To proces znacznie bardziej wymagający. Tłumacz dokonuje pełnej redakcji stylistycznej i semantycznej tekstu, dopasowuje go do specyfiki branży, usuwa AI-owe kalki językowe i nadaje mu spójność oraz profesjonalny ton. FPE stosuje się wszędzie tam, gdzie tłumaczenie jest przeznaczone do publikacji – zarówno drukowanej, jak i cyfrowej. Często obejmuje ponowną lokalizację, dostosowaną do języka docelowego.
Podział na LPE i FPE jest szczególnie ważny przy oferowaniu usług klientom – każdy z tych procesów ma inną stawkę, czas realizacji i poziom odpowiedzialności tłumacza.
Narzędzia wspierające korektę tłumaczeń AI
Współczesny post-editor nie pracuje tylko z dokumentem Word czy w Google Docs. Branża tłumaczeniowa rozwija zaawansowane rozwiązania wspomagające proces korekty i zarządzania jakością, takie jak:
- CAT tools (np. SDL Trados, memoQ, Smartcat)
Służą do pracy na pamięciach tłumaczeniowych, terminologii, wersjonowaniu i tworzeniu spójnych baz wyrażeń. - TMS (Translation Management System)
Platformy zarządzające całym cyklem tłumaczenia: od analizy pliku po odbiór gotowego projektu przez klienta. - Kontrola jakości językowej (QA)
Narzędzia takie jak QA Distiller, Xbench, Verifika wychwytują niespójności, powtórzenia, błędne liczby, pozostałości znaczników czy puste tagi. - AI asystenci dla tłumaczy (np. DeepL Write, GPT + plug-iny terminologiczne)
Wspomagają w stylizacji i znajdowaniu alternatywnych sformułowań.
Umiejętne korzystanie z tych narzędzi wymaga dodatkowych kompetencji technicznych – dlatego dobry korektor AI to nie tylko poliglota, ale i użytkownik nowoczesnych technologii.
Standardy jakości w korekcie AI – ISO, DIN i inne normy
Profesjonalne biura tłumaczeń, oferujące usługi na najwyższym poziomie, nie mogą działać bez jasno określonych procedur jakościowych. W przypadku tłumaczeń po AI obowiązują tu te same standardy, które dotyczą tradycyjnych tłumaczeń – najważniejsze z nich to:
- ISO 17100:2015 – norma definiująca proces tłumaczeniowy, kompetencje tłumaczy, kontrolę jakości i dokumentację
- ISO 18587:2017 – norma dedykowana właśnie post-editingowi tłumaczeń maszynowych
- DIN 2345 (Niemcy) – standard oceny jakości tłumaczeń technicznych
- ISO 9001 – ogólne zarządzanie jakością w usługach
Zastosowanie tych norm w kontekście AI nie oznacza jedynie „biurokratyzacji”, ale świadczy o tym, że biuro tłumaczeń rozumie wagę odpowiedzialności, jaką bierze za finalny tekst – niezależnie od tego, czy pierwszą wersję napisał człowiek czy algorytm.
Dlaczego korekta AI wymaga specjalistycznych kompetencji?
Korektor „po AI” musi znać nie tylko zasady gramatyki i stylu, ale przede wszystkim rozumieć, jak działa sztuczna inteligencja i jakie błędy może popełniać. Oto główne kompetencje wymagane w tym zawodzie:
- Znajomość lingwistyki porównawczej – umożliwia wykrywanie kalk językowych i subtelnych błędów międzyjęzykowych.
- Wiedza branżowa – medycyna, prawo, finanse, IT – tylko specjalista z danej dziedziny rozumie prawdziwe znaczenie terminów i kontekstów.
- Świadomość pułapek AI – m.in. typowe błędy terminologiczne, halucynacje kontekstowe, niezrozumienie rejestru.
- Praca z narzędziami CAT i QA – konieczność technicznej obsługi projektów, pamięci tłumaczeniowych, terminologii.
- Empatia i wyczucie językowe – elementów, których nie da się zaprogramować w maszynie.
Przyszłość korekty AI – automatyzacja procesów i rola człowieka
W miarę rozwoju technologii AI rośnie także nacisk na automatyzację procesów w biurach tłumaczeń. Systemy potrafią nie tylko tłumaczyć, ale też wstępnie korygować swoje błędy. AI uczy się na błędach, integruje z bazami terminologicznymi, wykrywa niespójności liczbowe i formatowe. Jednak taki postęp nie eliminuje człowieka – raczej przesuwa jego rolę: z wykonawcy w stronę nadzorcy, redaktora, kontrolera jakości, a czasem – konsultanta językowego.
W przyszłości korekta AI może być usługą w pełni zautomatyzowaną tylko w najprostszych przypadkach. W tekstach specjalistycznych i kreatywnych czynnik ludzki będzie zawsze niezbędny. Biura tłumaczeń, które inwestują w kompetencje swoich specjalistów, technologie wspomagające i edukację klientów, będą w stanie połączyć oba światy – szybkość AI i jakość człowieka.
