Google Translate ve DeepL: Gerçek farklar ve hangisi sizin için doğru?

Günümüzde Metin çevirisi artık sadece profesyonel çevirmenlerin tekelinde değil....en azından ilk taslak için. Web siteleri arasında, uygulamalar ve katılımcılarla IAHer yerde çevirmenlerimiz var. Ancak konu, aralarında seçim yapmaya geldiğinde Google Çeviri ve DeepLSektörün en büyük iki ismi bir araya gelince işler artık o kadar da belirsiz değil.

Her iki hizmet de kullanır makine çevirisine dayalı yapay zekaSadece birkaç yıl içinde muazzam bir gelişme gösterdiler ve temel sürümleri ücretsiz. Yine de, kalite, dil sayısı, ek özellikler ve hepsinden önemlisi, farklı metin türlerini (günlük, edebi, gazetecilik veya bilimsel) nasıl işledikleri açısından farklılık gösteriyorlar.

Google Translate ve DeepL tam olarak nedir?

Google Translate Yıllardır gezegenin yarısının varsayılan makine çevirmeni olmuştur. DeepL'den çok önce oluşturulmuştur ve Google ekosistemine entegre edildi: tarayıcı (yapabilirsiniz sayfaların otomatik çevirisini etkinleştir), Android, Chrome, Google Dokümanlar, aramalar… Özellikle geniş dil kapsamı nedeniyle, bir süredir saniyeler içinde herhangi bir şeyi çevirmek için neredeyse tartışmasız bir referanstı.

Google 2016 yılında büyük bir teknolojik sıçrama duyurdu Google Nöral Makine Çevirisi (GNMT), sinirsel makine çeviri sistemine dayalı tekrarlayan sinir ağları (RNN)Bu ağlar artık kelime kelime çeviri yapmıyor, bunun yerine Cümlenin bağlamını ve yakınındaki kelimeleri dikkate alırlar.Bu, önceki istatistiksel sistemlere kıyasla akışkanlık ve doğrulukta önemli bir sıçramaya yol açtı.

Kısa bir süre sonra, sözde başka bir iç gelişme yaşandı Sıfır Atış ÇevirisiBu, Google'ın çok fazla doğrudan örnek olmasa bile dil çiftleri arasında çeviri yapmasına olanak sağladı. Bunu şu şekilde başardı: ortak vektör gösterimlerifarklı dillerden gelen ifadelerin aynı anlamsal uzaya yansıtıldığı ve ağın, her dil kombinasyonu için ayrıntılı örneklere ihtiyaç duymadan bunları ilişkilendirmeyi öğrendiği bir yapıdır.

Diğer tarafta deepl, daha genç bir çevirmen (2017'de başlatıldı) ama bu Kısa sürede daha doğal çeviriler sunmasıyla ün kazandı.özellikle Avrupa dilleri arasında. Google'ın aksine, arama motoru temel olarak evrişimli sinir ağları ve diğer modern derin öğrenme mimarileri, özellikle nüansları ve karmaşık cümle yapılarını yakalamak için optimize edilmiştir.

DeepL'nin en büyük gücü, Linguee, çok dilli bir sözlük ve çeviri arama motoru Çevirmenler arasında oldukça iyi bilinmektedir. Linguee, yıllardır güvenilir kaynaklardan (Avrupa kurumları veya resmi belgeler gibi) milyonlarca cümle çifti derlemiştir ve Bu çevirilerin niteliğini sınıflandırdı.Yüksek kaliteli çeviri parçalarının bulunduğu bu devasa arşiv, DeepL için ideal eğitim materyali haline geldi.

tesadüf değil ki DeepL adını “Derin Öğrenme”den almaktadır (bkz. Yapay Zeka Terimleri Sözlüğü). Sinir ağı şu şekilde beslenir: milyarlarca özenle hazırlanmış çeviri segmentiAvrupa Parlamentosu, uluslararası kuruluşların patentleri veya edebi metinler gibi kaynaklardan geliyor. Başka bir deyişle, önemli olan sadece teknoloji değil, aynı zamanda öğretim materyallerinin kalitesi Yapay zekanın eğitildiği.

Makine çevirisi ve yapay zeka: Bu makineler nasıl düşünüyor?

Hem Google Translate hem de DeepL, büyük miktarda metin üzerinde eğitilmiş derin sinir ağlarıGenel fikir nispeten basit bir şekilde açıklanabilir: Sistem, bir dildeki milyonlarca (veya milyarlarca) ifadeyi, başka bir dildeki çevirileriyle birlikte görüyor ve ikisi arasındaki istatistiksel kalıpları öğreniyor.

Söz konusu deepl, sinir ağları beynin işleyişinden ilham alır: yapay "nöronlar" birbirine bağlandı Uyarıcıları (kelimeler, pozisyonlar, dilsel özellikler) alan nöronlar aktive olur ve bu aktivasyonu ağ boyunca yayar. Her nöron hangi sinyallere tepki vereceğine karar verir. Bir ifade sistemden geçerken, ağ boyunca ilerleyen ve nihayetinde şu mesajı oluşturan bir aktivasyon örüntüsüne dönüşür: hedef dile çevrilen kelime dizisi.

Başlangıçta, şirketin kendisi de açıkladığı gibi, Çevirilerin kalitesi oldukça düşük.Ancak ağ milyarlarca örnekle eğitildikçe, ağırlıkları ve bağlantıları ayarlıyor, böylece Her yineleme çıktıyı biraz iyileştirir. Ile El tiempoBu kademeli iyileştirme, çoğu zaman bir kişi tarafından yazılmış gibi görünen sonuçlara dönüşür.

Google da kendi adına şu yola başvuruyor: dağlarca veri üzerinde eğitilmiş devasa sinir ağlarıBunların çoğu internette bulunan metinlerden ve çevirilerden alınmıştır. Google Translate'in mühendislik direktörü Macduff Hughes'a göre, İki dil arasındaki verinin niceliği ve çeşitliliği, kalitesini etkiler.Çok farklı diller arasında (örneğin İngilizce ve Çince veya Japonca) İngilizce ve İspanyolca gibi daha yakın diller arasında elde edilen doğruluk düzeyine ulaşmak için çok daha fazla bilgiye ihtiyaç duyulur.

Microsoft Bing Translator, burada daha az belirgin olsa da (bkz. Yapay Zeka ile Microsoft Teams), bu sinir dalgasına katıldı. Şirket, sinir ağlarının cümlenin genel bağlamını daha iyi kavramak için Çeviriyi üretmeden önce, otomatik sistemlerin tarihsel olarak zorlandığı bir şey.

Desteklenen diller: nicelik ve nitelik

Google Translate ile DeepL arasındaki en büyük anlaşmazlık noktalarından biri şudur: mevcut dillerin sayısıBurada Google'ın büyük bir avantajı var: çevirmeni 100'dan fazla dili desteklerAna ve azınlık dilleri, lehçeleri ve bölgesel varyasyonları da dahil olmak üzere. Maori, Bask veya Asya ve Afrika dilleri gibi "alışılmadık" bir şeye ihtiyacınız olduğunda ideal bir çevirmendir.

Öte yandan DeepL, Çok daha az dili destekliyor.İlk yıllarında yalnızca birkaç Avrupa dili arasında çeviri hizmeti sunuyordu ve kataloğunu giderek genişletse de, Google'ın yüzden fazla dilden oluşan yelpazesinin hâlâ çok gerisinde kalıyor. Başlangıçta yalnızca yedi dilde çeviri yapıyordu; daha sonra on dili aştı ve büyümeye devam ediyor, ancak yine de Google'ın kapsamına yaklaşamıyor.

bu Niceliksel dezavantaj kısmen kaliteyle telafi ediliyorÇeşitli dahili ve harici testlere göre, DeepL ilgilendiğiniz dil çiftini desteklediğinde genellikle şu sonucu verir: daha doğal ve akıcı Özellikle İngilizce-Almanca, İngilizce-Fransızca veya İngilizce-İspanyolca gibi kombinasyonlarda Google'ınkinden daha iyi.

Örneğin, bir test tezgahında BLEU (İki Dilli Değerlendirme Öğrencisi)Makine çevirisini değerlendirmek için makine çıktısını insan çevirileriyle karşılaştıran standart bir ölçüt kullanan DeepL, belirli dil çiftlerinde Google'dan önemli ölçüde daha yüksek puanlar elde etti. İngilizce-Almanca için [değerler eksik] civarında değerler belirtildi. DeepL için 31,1 puan, Google için 28,4 puanBu tür testlerde önemli bir fark vardır.

Ayrıca DeepL şunları gerçekleştirdi: profesyonel çevirmenlerle kör değerlendirmelerGoogle, Microsoft ve diğerleri dahil olmak üzere farklı sistemler tarafından üretilen çeviriler gösterildi ve hangisinin hangisi olduğu söylenmeden, aralarından en iyisini seçmeleri istendi. Şirketin kendi açıklamasına göre, DeepL çıktıları üç veya dört kat daha sık Bu karşılaştırmalarda rakiplerinden daha iyi performans gösteriyor.

Gerçek metinlerle testler: Don Kişot'tan koronavirüse

Otomatik ölçümlerin ötesinde, otomatik bir çevirmeni gerçekten test eden şey nedir? gerçek ve çeşitli metinlerle nasıl davrandığıÇeşitli medya kuruluşları ve uzmanlar Google Translate ve DeepL'yi (ve diğer sistemleri) oldukça zorlu koşullar altında test ettiler: edebiyat, haber, atasözleri, bilimsel metinler, vb.

Kullanılan klasik bir örnek şudur: Miguel de Cervantes'in "Don Kişot de la Mancha" adlı eserinin başlangıcıNüanslarla, eski ifadelerle ve karmaşık yapılarla dolu bir metin. Hem Google hem de DeepL, metni İngilizceye doğru şekilde çevirmede ciddi sorunlar yaşıyor. hiçbiri özellikle parlamıyor, ancak her birinin "çok uzun zaman önce yaşamadı" veya "tazı koşucusu" gibi ifadeleri çözme biçiminde ilginç farklılıklar var.

Benzer bir şey şu şekilde de olur: çizme Gabriel García Márquez'in "Yüzyıllık Yalnızlık" adlı eserindenBilinen bir karşılaştırmada, DeepL fiil çekimleri ve tonlama açısından biraz daha iyi sayılabilecek bir seçenek sunmuştu (örneğin, "hatırlamak zorundaydı" ifadesinin daha kesin bir karşılığı), Google ise biraz daha gerçekçiydi. Bunlar, edebiyatta kabul edilebilir bir çeviri ile "tuhaf gelen" bir çeviri arasındaki farkı yaratabilen nüanslardır.

Araziye indiğimizde gazetecilik metinleriİşler biraz değişiyor. The New York Times veya The Verge gibi haber kaynaklarının analizleri şunu gösteriyor: DeepL genellikle bağlam içinde daha doğal ifadeleri tercih ediyor. ("bir mola verdi" yerine "bir mola verdi", "dolu bir maçta" yerine "dolu bir oyunda"), Google ise İspanyolca ile çelişen bir gerçekliğe daha çok yöneliyor.

Ancak, aynı zamanda, Google belirli ayrıntılarla övünüyorÖrneğin, "Model 3" gibi markaların büyük harf kullanımına doğru şekilde saygı göstermek Teslaveya belirli sayısal formatları iyi kullanarak. Teknolojik veya bilgilendirici metinlerde, kalite farkları belirsizleşir ve bazen her iki çeviri de birbirine çok benzer.

Edebi metinler: üslup, doğallık ve tökezlemeler

Bir makine çevirmeni için en zorlu testlerden biri edebi çeviri. Gibi çalışır Harry Potter ve Felsefe Taşı Profesyonel ve akademik çevirmenlerin bakış açısından Google, Bing ve DeepL'yi karşılaştırmak için kullanılmıştır.

Spesifik bir değerlendirmede, diyaloglar, betimlemeler ve deyimsel ifadeler içeren bir parçanın üç sistem tarafından İspanyolcaya nasıl çevrildiği analiz edildi. Google oldukça anlaşılır bir sonuç ortaya koydu.ancak noktalama sorunları (boşluklar, yanlış büyük harf kullanımı, aksanlar) ve edebi olmayan bir üslupla: "görünüyordu" yerine "görünüyordu", "onlarca parti ve parti" gibi tekrarlar veya biraz beceriksiz dönüşler.

Teklif Bing Daha da sorunlu olduğu ortaya çıktı: eşleşen hatalar (bir "profesora"dan [kadın profesör] bahsederken "profesor" kelimesinin eril biçimini kullanarak), "tabby" gibi çevrilmemiş kelimeler, tutarsız cümleler ve saçmalığa varan gerçek ifadeler ("Kayan yıldızlar" yerine "kayan yıldızlar"). Genel olarak, metin daha az doğal ve daha kafa karıştırıcıydı.

deeplKendi adına, küresel olarak anlaşılabilir bir çeviri üretti, ancak kayıt hataları ve varyant karıştırma (tipik Latin Amerika İspanyolcası ifade biçimleri, örneğin "¿cómo supo?"), ayrıca "se veía clara arrugada" (açıkça kırışık görünüyordu), "sniffó con rabia" (öfkeyle burnunu çekti) veya "sacudió su cabeza hacia atrás" (başını geriye doğru salladı) gibi doğal olmayan ifadeler. Yine, motorun edebiyatın gerektirdiği üslup inceliğine henüz tam olarak hakim olmadığı açık.

Bu özel testte, profesyonel değerlendirme şu şekildeydi: Google'ın versiyonu "en az kötü" olanıydıDeepL'i takip ediyor ve Bing en kötü puanı alıyor. Altta yatan mesaj açık: Yapay zeka ve sinir ağları olsa bile, Edebi çeviri makineler için hâlâ çok zorlu bir alan olmaya devam ediyor..

Haberler ve bilgilendirici dil: doğallık ve temel hatalar

Güncel haber makaleleriyle, örneğin bir haber hikayesiyle Koronavirüs salgını nedeniyle yolcu gemilerinde tahliyelerÇevirmenler arasındaki farklar giderek daha incelikli hale geliyor ama aynı derecede önemliler.

Bir karşılaştırma olarak, Google Translate şu şekilde bir çeviri sundu: Genel mesajı doğru bir şekilde aktarmış.İspanya'daki İspanyolcaya özgü olmayan ifadeler, örneğin "después de" yerine "luego de" ve "yolcu gemisi"ni çoğul olarak çevirmek gibi geliştirilebilir kesinlik gerektiren bazı ayrıntılar olsa da, aslında bu ifade tek bir özel yolculuk.

Bing, bir kez daha doğallık ve yapı konusunda sorunlar ortaya koydu: "karantina altında" ve "tecrit altında"Örnek olarak "tekrar test edildi" yerine "tekrar test edildi" ifadesinin kullanılması veya "koronavirüsten etkilendi" ifadesi yerine "koronavirüs nedeniyle kenara çekildi" gibi kötü yapılandırılmış ifadelerin kullanılması verilebilir. Bunlar, bir araya geldiklerinde açıkça otomatik metin izlenimi veren küçük hatalardır.

Çevirisi deepl O halde lehine önemli bir nokta vardı: "seyir" için doğru tekil korunduAncak sağlık haberleri için neredeyse ölümcül bir hata yaptı: "koronavirüs" kelimesini şu şekilde çevirdi: "koronavirüs"Bu, bilginin odak noktasını tamamen değiştiren farklı bir tıbbi terim. Dahası, Amerika Birleşik Devletleri vatandaşlarını ifade etmek için "Amerikalılar" ifadesini kullanmış; bu, Yarımada İspanyolcası'ndaki resmi gazetecilik yazılarında genellikle kaçınılan bir şey.

Genel olarak uzmanlar şu sonuca vardı: Üç çevirinin hiçbiri insan incelemesi olmadan gerçek anlamda yayınlanabilir değildi.Anlaşılabiliyorlardı, evet, ama hepsinde bir profesyonel yazarın gazeteye göndermeden önce düzeltmesi gereken üslup, nüanslar ve terminoloji sorunları vardı.

Bilimsel metin: Terminoloji başarısızlığa uğramadığında

Bir sonraki talep seviyesi ise şu şekilde geliyor: bilimsel metinlerBir terimdeki en ufak bir sapmanın tüm anlamı değiştirebileceği bir testte, Okyanus ve mercan resiflerinin asitlenmesiGoogle, Bing ve DeepL çıktıları tekrar karşılaştırıldı.

Bu içerikte, Google Translate Oldukça sağlam bir iş çıkardı: çeviri akıcıydı, anlaşılması kolaydı ve Anahtar terminoloji (aragonit, biyomineralizasyon, kalsifikasyon, vb.) iyi tercüme edilmiştirTespit edilen hatalar çoğunlukla cümledeki bazı ögelerin sıralamasıyla veya İngilizceye çok yakın olan yapılarla sınırlıydı ve bunlar bir insan düzeltmen tarafından kolayca düzeltilebilirdi.

Bing Benzer bir sonuç verdi: İngilizce orijinalinden kopyalanmış, biraz katı bir stil, ancak çoğunlukla doğru bilimsel terminolojiNetlik açısından üslup incelemesi gerektiren ifadeler vardı, ancak ciddi bir içerik hatası görülmedi.

deeplAncak tam da olmaması gereken bir noktada hata yaptı. Örneğin, merkezi açıklamada şuna eşdeğer bir şeyi tercüme etti: "Karbondioksit ilavesi net topluluk kalsifikasyonunu baskılıyor"unsurların sırasını değiştirip kavramsal bir karmaşa yarattı. Ayrıca, şu gibi ifadeleri de ortaya çıkardı: "aragonitin doygunluk durumunda yakın gelecekte azalmalar", bir bilim insanının veya eleştirmenin neredeyse sıfırdan yeniden inşa etmek zorunda kalacağı tuhaf bir yapı.

Yanlış anlamanın sonuçlarının daha büyük olduğu bilimsel belgelerde uzmanlar çok nettir: Bu çevirilerin hiçbiri profesyonel son düzenleme yapılmadan yayınlanmamalıdır.Raporlar, makaleler veya yüksek sorumluluk gerektiren içerikler için makine çevirisi yalnızca başlangıç ​​noktası olabilir.

Konuşma diline özgü ifadeler, atasözleri ve dil karışımları

Eğer edebiyat karmaşıksa, konuşma dili ve atasözleri Bunlar tam bir mayın tarlasıdır. "Günü kazanmak", "bundan kaçış yok" veya "ne burada ne de orada" gibi ifadeler, bunun nasıl olduğunun mükemmel bir örneğidir. Kelimesi kelimesine çeviri, anlamı bozabilir..

Şu ifadelerde olduğu gibi "günü kazanmak"Gerçek anlamı "muzaffer olmak" veya "zor bir şeyi başarmak" olan bu kelimenin Google Çeviri'de kullanımı yaygındır. kelime kelime çevirana dili İngilizce olan birinin anlayamayacağı ifadelerle sonuçlanır. DeepL ve Kagi gibi diğer daha gelişmiş sistemler, eşdeğer küme ifadeleri Hedef dilde çok daha doğal bir çeviri elde ediliyor.

Ancak, bu tür ifadelere yanıt olarak "Denedim ama faydası olmadı."Büyük dil modellerini makine çevirisiyle birleştiren yeni yapay zeka motorları hariç, neredeyse tüm sistemler başarısız olur ve anlamsız çıktılar sunar. Başka bir deyişle, "ne senin için ne de benim için"Google ve bazı rakipleri "Ne senin için ne de benim için" diyerek doğruyu söylüyor, ancak DeepL farklı bir şey öneriyor ("ben değilim, sen değilsin") Orta yol kavramına saygı göstermiyor..

Dahil edildiğinde daha az yaygın veya desteklenmeyen dillerBaskça'da olduğu gibi, durum giderek daha karmaşık hale geliyor. “zozoak beleari ipurbeltz” (''tencerenin tencereyi karartması''na eşdeğer) aynı anda birkaç şeyi örneklendirir: bir yandan, DeepL dili bile tanımıyor.Öte yandan, Google ve diğer arama motorları Baskçayı tespit edebilmelerine rağmen, atasözü değerini tamamen yitirdiği için tam bir çeviri sunma eğilimindedirler.

Karıştırdığınızda test daha da eğlenceli (ve karmaşık) hale gelir aynı ifadelerde birden fazla dil"Kendisini en iyi olarak iddia eden bu çevirmen hakkında çok heyecanlıyım" veya "Maitia, beni çileden çıkaran bir je ne sais quoi'n var." gibi ifadeler günlük konuşmada ve sosyal medyada çok yaygındır (örneğin, Instagram yorumlarının çevirisi), sistemi zorlamak İngilizce, Fransızca veya Baskça'daki tek tek kelimeleri tanımlayın, uydurulmuş çekimleri uyarlayın (“hyping”) ve hepsini tek bir tutarlı metinde çözün.

Bu senaryolarda, sistemler yeni nesil dil modelleri Kagi'nin çevirmeni veya yapay zeka tabanlı araçlar gibi ChatGPT Karışık dilleri ve konuşma dilini daha iyi idare etme eğilimindeyken, Google ve DeepL daha katıdır. Ayrıca DeepL, Desteklenmeyen bir dil belirdiğinde oyundan çıkarılır., tıpkı Baskçadaki "maitia" kelimesi gibi, onu da doğru düzgün tanımlayamıyor.

Google Translate ve DeepL'nin Ötesinde: Kagi, Taia ve Üretken Yapay Zeka

Son yıllarda ortaya çıkanlar: Google ve DeepL ile doğrudan rekabet eden yeni oyuncular. Onlardan biri Kagi Çeviri200'den fazla dili kapsayan geniş dil modellerinin birleşimine dayalı bir çevirmen olan konuşma dilinde daha kaliteli ifadeler ve ayrıca, izleme veya reklam yapmadan kullanıcı gizliliğine saygı duyuyoruz.

Karşılaştırmalı testlerde Kagi ortaya çıktı Google Translate ve DeepL'ye karşı açık ara kazanan Önemli olanın sadece çeviri yapmak değil, aynı zamanda bağlamı doğru yorumlamakTonlamayı anlamak, şakaları, atasözlerini veya deyimsel ifadeleri anlamak. Google ve DeepL anlamsız, gerçekçi ifadeler veya zayıf yorumlara sahipken, Kagi genellikle doğal konuşmaya daha yakın bir çeviri sunar.

Başka bir çözüm türü ise Yapay zeka destekli profesyonel çeviri platformlarıTaia gibi. Yalnızca metin çevirisine odaklanmak yerine (örneğin, Word içinde anında çeviri), makyaj yapmak çeviri bellekleri, sözlük yönetimi, ekip çalışması ve proje takibiBu şekilde, makine hızını insan incelemesiyle birleştirerek, çok sayıda formatta büyük miktarda içerikle çalışan şirketler için ideal hale getiriyorlar.

Ve tabii ki bunu unutamayız la üretken yapay zeka (ChatGPT gibi) Ayrıca geleneksel çevirmenlere ciddi bir rakip haline geldi. Dili çok esnek bir şekilde anlamak ve üretmek üzere eğitildiği için, kayıtları uyarlayın, metinleri yeniden formüle edin, çeviri kararlarını açıklayın ve klasik motorların henüz başaramadığı bir şekilde belirsizlikleri çözebilir, özellikle de iyi talimatlarla yönlendirildiğinde.

Sınırlamalar, önerilen kullanımlar ve insan çevirmenin rolü

Yukarıdakilerin hepsi akılda tutulduğunda, şu açıktır ki; ne Google Translate ne de DeepL yanılmaz değildirHer ikisi de basit ve bilgilendirici metinlerde muhteşem sonuçlar sunabilir ve aynı zamanda taahhütte bulunabilir nüans veya terminolojide ciddi hatalar edebi, hukuki, tıbbi veya bilimsel metinlerde.

Daha günlük kullanımlar —seyahat etmek, bir e-postayı anlamak, bir tweeti çevirmek, bir haber hikayesinin genel fikrini kavramak için— Google Translate ve DeepL fazlasıyla yeterli. Google parlıyor çünkü dil ve giriş modu yelpazesi (metin, sesli çeviri(görüntü, tam web siteleri) ve DeepL, şu nedenle ikna ediyor: birçok Avrupa dil çiftinde doğallıkBurada ortalama bir kullanıcı nadiren kritik bir şey oynayacaktır.

Ile uğraşırken profesyonel iş —pazarlama, kurumsal dokümantasyon, akademik yayınlar, hukuki içerik— ise tablo değişir. Bu durumlarda, yapılacak en mantıklı şey makine çevirisini kullanmaktır. ilk silgi ve sonra bir şeye başvurmak profesyonel post-düzenlemeYani insan çevirmen metni gözden geçirir, düzeltir ve amacına ve hedef kitlesine göre uyarlar.

Bu sistemleri bizzat değerlendiren uzmanlar, Hiçbir makine çevirisi olduğu gibi yayınlanmaya hazır değildir Doğruluğun, üslubun ve sorumluluğun gerçekten önemli olduğu alanlarda, yapay zeka ne kadar devreye girerse girsin, kaliteyi, terminolojik tutarlılığı ve kültürel uygunluğu sağlamak için çevirmenler vazgeçilmez olmaya devam ediyor.

Her şey çevirinin geleceğinin böyle olacağını gösteriyor. melezTekrarlanan ve seri üretim gerektiren işleri makineler yapacak, insanlar ise... yaratıcı, uzmanlaşmış ve hassas. Anlamak her aracın nerede parladığı ve nerede yetersiz kaldığı Hiçbir tatsız sürprizle karşılaşmadan bunlardan en iyi şekilde yararlanmanın en iyi yoludur.