Strojový překlad (anglicky machine translation, MT) se čím dál víc prosazuje i ve tvorbě titulků. Titulkování ruku v ruce s audiovizuálním obsahem prožívá v posledních letech obrovský rozmach a (nejen) streamovací giganti se snaží titulkování různě automatizovat, což je při takových objemech logické a očekávatelné. Zůstane v tom všem prostor i pro lidské titulkáře? Tuto otázku si v posledních měsících přirozeně klade mnoho z nás. Proto jsme se členů JTP, kteří se tímto typem překladu zabývají, zeptali na jejich názor na aktuální vývoj a současné trendy.
To, co nám titulkářům stroje, či přesněji neuronové sítě, při překladu nyní nabízejí, je často spíš úsměvné. Ostatně i laici podobné situace znají z Překladače Google. Veškeré výstupy musí pečlivě zkontrolovat skutečný překladatel, porovnat je s originálem a vylepšit tak, aby byly publikovatelné nebo vůbec použitelné. U audiovizuálního obsahu je překlad o to složitější, že je nutné brát do úvahy i video: postavy, tón řeči či kontext obrazu, což je zatím nad síly stroje.
Jak tedy vidí budoucnost konkrétní titulkáři?
Miroslav Pošta se domnívá, že MT není na audiovizuální obsah příliš vhodný, protože stroj pouze reprodukuje už existující překlady a nebere v úvahu celkový kontext díla. Oprava strojových titulků proto může trvat déle než překlad titulků „od nuly“ a pracovní zátěž se pouze přesouvá na další článek řetězu, na korektora. Ovšem potenciál pro využití umělé inteligence (anglicky artificial intelligence, AI) a dalších jazykových technologií vidí třeba ve funkcích nástrojů CAT, hlasového zadávání a nástrojů na zajišťování kvality. Je podle něj důležité, aby se strojový překlad dal podle potřeby snadno zobrazit či skrýt a aby si každý překladatel mohl svobodně rozhodnout, kterou technologii využije a kterou ne.
Podle Lucie Olešové do oboru vstoupila v poslední době i spousta neprofesionálních titulkářů, kteří ve velké poptávce viděli cestu ke snadnému přivýdělku. Jejich tvorba je se strojovými titulky bohužel často srovnatelná a zřejmě právě takovou méně kvalitní či kvalifikovanou práci stroje brzy nahradí. Už teď je patrné, že u „jednoduchých“ titulků (jednoslovné výkřiky, krátké opakující se věty apod.) je nutná pouze zběžná kontrola a u zadavatelů se objevují snahy snižovat proto sazby. Kvalitní překladatelé zřejmě budou v budoucnu potřeba pro titulkování technicky či jazykově náročnějších kusů a v masovém měřítku pro kontroly strojových výstupů, což s sebou však nese riziko postupného „oplošťování“ jazyka.
Barbora Vrbová je toho názoru, že AI bude nedílnou součástí oboru. Zřejmě se postupně vydělí několik kategorií obsahu, u většiny z nichž si MT poradí za asistence posteditora, a pak tu bude určitý „prémiový“ segment, kde bude víc záležet na kvalitě a kreativitě a kde bude lidský vstup výraznější. Obtížným úkolem je pro AI kondenzace (zhutňování) textu, výběr relevantních informací, které se do titulku vejdou. Samostatnou kapitolou jsou jemnější jazykové nuance, stylistika, humor, narážky, kulturní kontext – s tím si stroje zatím neporadí a Vrbová tady neočekává nijak rychlý vývoj. Důležité podle ní bude, aby diváci neslevovali ze svých nároků a nespokojili se jen s orientačním překladem, který MT umí poskytnout, ale trvali na plnohodnotném diváckém zážitku.
Podle Lucie Prorokové je logické, že u většího množství obsahu sáhne tvůrce po jednom z nabízených automatizovaných řešení. Tyto výstupy (třeba u služby Beey, kterou do nedávna využívalo DVTV) jsou zatím problematické kvůli svým nevhodným technickým parametrům a titulky se musí značně manuálně upravovat – logické celky, čtecí rychlost, časování. Namísto usnadnění práce z toho může být nepříjemně náročná „klikačka“. Dá se ovšem očekávat, že i tyto technologie se budou nadále zlepšovat a jimi vytvořené titulky budou čím dál kvalitnější.
Vojtěch Tuček by ocenil, kdyby se AI dokázala naučit jeho překladatelský styl a pomáhala mu s udržováním jednotného stylu (např. hlídala tykání a vykání či nespisovný rejstřík). Aby byl strojový překlad dokonalý, musel by být textový překlad propojen se strojovým rozpoznáváním a vyhodnocováním informací z audia a videa. Je podle něj možné, že se na něčem takovém už pracuje, ale vývoj bude ještě nějakou dobu trvat. V případě dabingu čeká Tuček ještě pomalejší vývoj, protože jde o méně progresivní odvětví. Viděl však už ukázku toho, jak AI upravuje přímo ve videu otevírání úst herce na jakékoliv zdrojové audio, což by teoreticky mohlo výrazně pozměnit práci dabingových úpravců, kteří přesně toto zajišťují.
Před rozmachem umělé inteligence nelze zavírat oči. Náš obor se nutně bude proměňovat a bude důležité držet krok s vývojem. Je těžké předvídat, jak budeme pracovat třeba za deset let, dá se však předpokládat, že v různě pozměněných formách budou titulkáři, dabingáři a jiní překladatelé a úpravci audiovizuálního obsahu stále potřeba.
Pokud si chcete o strojovém překladu přečíst něco víc, doporučujeme Manifest o strojovém překladu z dílny AVTE, jehož členem je i JTP. O fungování neuronových sítí, jazykových modelech a jejich „uvažování“ se důkladně rozepsal Deník N.