Apakah terjemahan AI benar-benar bisa digunakan? Meningkatnya permintaan dari perusahaan untuk "mengevaluasi kualitas terjemahan"

Dunia penerjemahan mulai berubah secara drastis berkat evolusi AI generatif.
Dengan munculnya AI generatif seperti ChatGPT, perusahaan kini dapat dengan mudah mencoba sendiri pekerjaan yang sebelumnya harus mengandalkan perangkat lunak penerjemah profesional atau perusahaan jasa penerjemahan.
"Bukankah kita bisa melakukan penerjemahan sendiri di dalam perusahaan dengan ini?"
Adalah hal yang wajar jika suara-suara seperti itu mulai terdengar.

Faktanya, kami di Kodensha juga semakin sering menerima permintaan dari perusahaan mitra untuk mengevaluasi kualitas terjemahan AI.
Sebagai contoh, konsultasi dari produsen peralatan listrik.

"Antara alat penerjemah yang kami gunakan saat ini dan AI generatif yang sedang ramai dibicarakan, mana yang memiliki kualitas lebih tinggi?"
"Jika manual produk perusahaan kami diterjemahkan menggunakan AI, sejauh mana hasilnya bisa digunakan untuk kebutuhan praktis?"
"Bisakah sebagian pekerjaan yang selama ini kami serahkan ke perusahaan penerjemahan digantikan oleh AI?"

Terkait pertanyaan-pertanyaan tersebut, mereka meminta kami untuk membandingkan hasil terjemahan menggunakan dokumen asli dan mengevaluasinya dari sudut pandang profesional.
Mencoba terjemahan AI itu sendiri memang menjadi mudah. Namun, menilai apakah terjemahan tersebut benar-benar dapat digunakan dalam operasional bisnis ternyata cukup sulit.
Kali ini, kita akan membahas tantangan yang dihadapi perusahaan saat mempertimbangkan penerapan terjemahan AI serta pentingnya mengevaluasi kualitas terjemahan.

1. AIEvolusi terjemahan jauh lebih cepat dari yang dibayangkan

Dulu, penerjemahan mesin mungkin identik dengan penggantian kata atau tata bahasa secara mekanis dari teks asli.
Banyak orang pasti pernah merasa bahwa hasil terjemahannya "bisa dipahami maknanya, tetapi tidak bisa langsung digunakan".
Namun, dengan populernya penerjemahan mesin saraf dan munculnya AI generatif yang memanfaatkan model bahasa besar, situasinya telah berubah drastis.
AI kini mampu menangani cakupan yang lebih luas, mulai dari ekspresi alami yang mempertimbangkan konteks, parafrasa kalimat yang kompleks, hingga penyesuaian nada dan gaya bahasa.
Terutama untuk dokumen bisnis dan teks penjelasan umum, tidak jarang AI generatif menghasilkan terjemahan yang lebih mudah dibaca dan alami dibandingkan penerjemahan mesin konvensional.
Kita hidup di era di mana terjemahan berkualitas seperti ini bisa didapatkan dengan mudah melalui alat yang ada di sekitar kita.
Wajar jika perusahaan mulai berpikir untuk "meninjau kembali proses penerjemahan mereka".
Namun, hal yang perlu diperhatikan di sini adalah kalimat yang alami tidak selalu berarti terjemahan yang akurat.

2. Terjemahannya terdengar alami, tapi apakah salah?

Sebagai contoh, mari kita pertimbangkan panduan produk dari produsen peralatan listrik.
Untuk teks umum, perbedaan pilihan kata yang kecil mungkin tidak menjadi masalah selama maknanya tersampaikan.
Namun, hal ini berbeda untuk panduan produk.
Panduan tersebut memuat banyak informasi yang menuntut akurasi, seperti prosedur pengoperasian, peringatan keselamatan, nama komponen, dan spesifikasi teknis.

"Mematikan daya" dan "memutus daya"
"Menghubungkan" dan "terhubung"
"Wajib dilakukan" dan "dilakukan jika perlu"

Sekilas mungkin terlihat sebagai perbedaan sepele, namun tergantung pada spesifikasi produk atau prosedur kerja, maknanya bisa berubah secara signifikan.
AI generatif mahir dalam membuat kalimat yang mudah dibaca dan terdengar alami. Di sisi lain, AI terkadang menebak dan melengkapi makna dari teks asli, atau mengubah ekspresi agar sesuai dengan konteks.
Hal ini terkadang meningkatkan keterbacaan, namun bisa juga menyebabkan perubahan makna yang harus dihindari dalam penerjemahan.
Selain itu, penting juga untuk memastikan apakah nama produk unik produsen, istilah teknis, dan ekspresi yang telah diseragamkan di dalam perusahaan tercermin dengan benar.
Dengan kata lain, hanya menilai hasil terjemahan dengan mengatakan "ini terdengar alami, jadi tidak masalah" saja tidaklah cukup.

3. AIEvaluasi terjemahan bukan sekadar perbandingan skor sederhana

Lantas, apa yang harus dilakukan untuk mengevaluasi kualitas terjemahan AI?
Memasukkan kalimat yang sama ke beberapa alat terjemahan AI dan membandingkan hasilnya adalah langkah awal yang efektif.
Namun, itu saja belum cukup.
Saat melakukan evaluasi, diperlukan perspektif seperti berikut ini.

• Akurasi: Apakah makna dan informasi dari teks asli tercermin dengan benar?
• Istilah teknis: Apakah istilah khusus industri dan nama produk telah diterjemahkan dengan tepat?
• Konsistensi: Apakah istilah dan ungkapan yang sama telah diseragamkan di seluruh dokumen?
• Keterbacaan: Apakah kalimatnya terdengar alami dan mudah dipahami oleh pembaca target?
• Kepatuhan terhadap instruksi: Apakah ketentuan mengenai glosarium, aturan penerjemahan, gaya bahasa, dan lainnya telah dipatuhi?
• Kebutuhan revisi: Sejauh mana revisi manual diperlukan agar hasil terjemahan dapat digunakan untuk keperluan praktis?

Sebagai contoh, dalam dokumen bisnis umum, keterbacaan mungkin menjadi prioritas.
Di sisi lain, dalam manual produk yang berkaitan dengan keselamatan, menyampaikan informasi dari teks asli secara akurat tanpa ada yang terlewat adalah hal yang penting.
Meskipun menggunakan alat terjemahan AI yang sama, evaluasi akan berubah tergantung pada jenis dan tujuan dokumen.
Selain itu, tidak hanya kualitas terjemahan, waktu dan biaya yang diperlukan untuk revisi pasca-penerjemahan juga perlu dipertimbangkan.
Meskipun hasil terjemahan AI terlihat bagus sekilas, jika revisi oleh ahli memakan banyak waktu, hal itu mungkin tidak akan meningkatkan efisiensi operasional secara keseluruhan.
Yang terpenting bukanlah sekadar menentukan AI mana yang lebih unggul.
Hal yang penting adalah memperjelas sejauh mana dan bagaimana AI dapat dimanfaatkan dalam operasional perusahaan, serta memisahkan secara tepat antara tugas yang diserahkan kepada AI dan tugas yang perlu diperiksa serta direvisi oleh manusia.

4. Makna profesional penerjemah mengevaluasi terjemahan AI

Di sinilah peran perusahaan yang mengkhususkan diri dalam penerjemahan terlihat.
Dalam evaluasi terjemahan AI, tidak hanya perlu membandingkan teks asli dengan teks terjemahan serta menunjukkan kesalahan terjemahan atau bagian yang terlewat, tetapi juga perlu menilai mengapa terjemahan tersebut bermasalah dan apa dampaknya dalam praktik kerja.
Sebagai contoh, jika terdapat kesalahan dalam istilah teknis, harus dipastikan apakah itu hanya sekadar variasi penulisan atau kesalahan fatal yang mengubah makna teknisnya.
Selain itu, dalam evaluasi kualitas terjemahan, penting juga untuk menekan variasi penilaian antar penilai.
Menetapkan standar evaluasi yang jelas dan menyiapkan mekanisme agar beberapa penilai dapat menilai berdasarkan standar yang sama. Jika perlu, membandingkan teks terjemahan sebelum dan sesudah koreksi, serta menganalisis koreksi apa yang diperlukan.
Melalui pekerjaan seperti ini, kekuatan dan kelemahan terjemahan AI akan terlihat secara konkret.
Kodensha memanfaatkan pengalaman bertahun-tahun dalam penerjemahan multibahasa dan dukungan penerjemahan untuk melakukan evaluasi terjemahan AI yang disesuaikan dengan dokumen dan tujuan penggunaan aktual perusahaan.
Objek evaluasi tidak terbatas pada layanan terjemahan AI tertentu.
Berbagai mekanisme yang sedang dipertimbangkan untuk diterapkan, seperti mesin penerjemah mesin yang ada, terjemahan yang menggunakan AI generatif, atau lingkungan terjemahan yang dibangun secara mandiri oleh perusahaan, semuanya menjadi target.
Kami percaya bahwa penting untuk mempertimbangkan isi dan sudut pandang evaluasi agar sesuai dengan kebutuhan terjemahan yang berbeda-beda di setiap perusahaan.

5. Sayang sekali jika hanya berhenti setelah mengevaluasi

Saat melakukan evaluasi terjemahan AI, terkadang ada penemuan yang tidak terduga.

"Kualitasnya ternyata lebih tinggi dari yang diperkirakan"
"Kalimat umum tidak bermasalah, tetapi ada kendala pada istilah teknis"
"Unggul pada dokumen tertentu, tetapi memerlukan banyak koreksi pada dokumen lain"

Hasil-hasil ini menjadi bahan penting untuk menentukan apakah AI translation perlu diterapkan atau tidak.
Selain itu, Anda juga dapat mempertimbangkan metode pemanfaatannya di masa depan.
Misalnya, menggunakan AI untuk menerjemahkan dokumen umum yang sering muncul, dan mengombinasikannya dengan pemeriksaan oleh penerjemah untuk dokumen yang sangat teknis atau dokumen eksternal yang penting.
Atau, menata aset terjemahan dan glosarium masa lalu, serta memanfaatkannya untuk terus meningkatkan kualitas terjemahan AI.
Layanan "Asset Accumulation AI Translation" dari Kodensha juga merupakan layanan yang didasarkan pada pemikiran ini.
Alih-alih membiarkan hasil terjemahan tidak terpakai, data terjemahan yang telah diperiksa dan diperbaiki oleh manusia akan diakumulasikan dan dimanfaatkan untuk terjemahan berikutnya.
Dengan mengombinasikan AI serta pengetahuan dan pengalaman manusia, kami bertujuan untuk mengembangkan kualitas terjemahan yang unik bagi perusahaan Anda.
Evaluasi terjemahan AI bukan sekadar tugas untuk memilih alat yang akan diterapkan.
Hal ini juga menjadi kesempatan untuk meninjau kembali aset terjemahan perusahaan dan memikirkan bagaimana operasional terjemahan di masa depan.

6. AIMari kita periksa bersama kemampuan terjemahan?

Berkat perkembangan AI, pilihan metode penerjemahan berkembang dengan pesat.
Di sisi lain, karena pilihan yang semakin banyak, bisa dikatakan bahwa menjadi sulit untuk menentukan apa yang tepat bagi perusahaan Anda.

"Apakah biaya penerjemahan bisa dikurangi jika menggunakan AI?"
"Sejauh mana operasional penerjemahan saat ini dapat digantikan oleh AI?"
"Saya ingin membandingkan beberapa layanan terjemahan AI."
"Apakah istilah teknis dan data terjemahan masa lalu perusahaan saya dapat dimanfaatkan?"

Mungkin banyak perusahaan yang memiliki pertanyaan seperti ini.
Performa terjemahan AI terus berkembang setiap hari. Hasil evaluasi hari ini belum tentu sama dengan enam bulan atau satu tahun ke depan, dan tidak ada jaminan bahwa hasil terjemahan yang sama hari ini akan diperoleh kembali dengan AI yang sama besok.
Oleh karena itu, penting untuk melakukan evaluasi menggunakan dokumen yang digunakan dalam pekerjaan nyata dan meninjaunya secara berkala.
Kodensha menerima konsultasi mengenai evaluasi kualitas terjemahan AI, verifikasi perbandingan, dan efisiensi pekerjaan penerjemahan sesuai dengan kebutuhan bisnis dan tujuan implementasi perusahaan Anda.
Baik Anda sedang dalam tahap mempertimbangkan penerapan terjemahan AI, maupun sedang menghadapi kendala dengan lingkungan penerjemahan yang digunakan saat ini, kami siap membantu.
Pertama-tama, ceritakan kepada kami tentang pekerjaan penerjemahan Anda saat ini.
Mari kita periksa bersama kemampuan terjemahan AI dengan mengacu pada pekerjaan Anda yang sebenarnya.

Layanan Terkait

Terjemahan AI dengan Akumulasi Aset | Kodensha