يقول الفرنسيون "Il pleut des cordes" عندما تمطر بغزارة - حرفياً "إنها تمطر حبالاً". هذا النوع من التعبيرات الاصطلاحية يوقع المترجمين الآليين في حيص بيص. يقول فرانسوا إيفون، مدير أبحاث متخصص في الترجمة الآلية في المركز الوطني الفرنسي للبحث العلمي (CNRS): "يمكنك أن تتخيل المأزق الذي يضع الذكاء الاصطناعي فيه". ويشير إلى أن نظاماً مدرّباً جيداً سيعرف أن الحبال لا تتساقط حرفياً من السماء وسيقدم "إنها تمطر كالقرب". لكن هل يستطيع إيجاد المكافئ في الإندونيسية؟ يتساءل إيفون.

التعليق على الطقس منخفض المخاطر، لكن الترجمة الآلية تتعامل بشكل متزايد مع مواد أكثر خطورة بكثير. في أبريل، أعلنت جوجل أن الناس يترجمون الآن تريليون كلمة شهرياً باستخدام ترجمة جوجل - وهذا قبل احتساب DeepL ومايكروسوفت وClaude وChatCGT وGemini، بالإضافة إلى الأنظمة المؤسسية المخصصة. بلغت قيمة المبيعات المباشرة للترجمة الآلية خارج اشتراكات الذكاء الاصطناعي العامة ما يقدر بنحو 1.4 مليار دولار (مليار جنيه إسترليني) العام الماضي.

يقول جون زيمرمان، مؤسس OKA (جمعية المعرفة المفتوحة)، وهي منظمة سويسرية غير ربحية تترجم مقالات ويكيبيديا: "بالنسبة للكثير من حالات الاستخدام، أصبحت الترجمة الآلية الخام هي الخيار الصحيح الآن: مضاعفة تكاليفك 100 مرة لالتقاط النسبة الضئيلة الأخيرة من الأخطاء ليس عقلانياً إذا كنت تترجم مستندات داخلية أو قوائم منتجات". "بالنسبة لموسوعة الأمر مختلف. ويكيبيديا تعمل بالثقة. حقيقة خاطئة يمكن أن تبقى هناك لسنوات ويستشهد بها الصحفيون وأنظمة الذكاء الاصطناعي". مع أكثر من 10,000 مقال منشور، معظمها إلى الإسبانية والبرتغالية والإنجليزية، تقول OKA إنها أكبر مساهم منفرد بالمقالات المترجمة في الموسوعة التعاونية - وهو أمر مستحيل بدون الذكاء الاصطناعي. "ترجمة 10,000 مقال بالطريقة التقليدية ستكلف الملايين. في عمليتنا، ينتج الذكاء الاصطناعي المسودة، ثم يتحقق مترجم بشري من كل جملة".

لكن اللمسة البشرية تتلاشى. يقول زيمرمان: "مخرجات الآلة أصبحت جيدة بما يكفي لدرجة أن تخطي الإنسان تماماً أصبح خياراً جدياً، وإغراءً حقيقياً في جميع أنحاء الصناعة. قبل عامين أو ثلاثة، مع أدوات مثل DeepL، كان مترجمونا لا يزالون يعيدون كتابة جزء كبير من كل مسودة. اليوم غالباً لا يحتاج النص إلى إصلاح على الإطلاق. لذا، لم يعد السؤال هو ما إذا كانت الترجمة الآلية جيدة، فهي كذلك بوضوح، بل ما إذا كانت جيدة بما يكفي لإزالة الإنسان".

أرييلا بالتييه، مترجمة وخبيرة قانونية متخصصة في ترجمة الوثائق القضائية من الإنجليزية إلى الفرنسية، طُلب منها مؤخراً التحقق من أوراق مترجمة بالذكاء الاصطناعي. تقول: "كان هناك خطأان كبيران في البداية تماماً". ترجم الذكاء الاصطناعي "Le demandeur" (المدّعي) إلى "مقدّم الطلب" - "غير مناسب تماماً للأوراق القانونية". والأسوأ من ذلك، "Madame X, épouse Y" (السيدة X، زوجة Y) أصبحت "السيدة X تتزوج Y"، مما خلط بين الاسم والفعل وشوّه المعنى. في الولايات المتحدة، أدت أخطاء الترجمة الآلية في طلبات اللجوء إلى تأخير إطلاق سراح المحتجزين.

في الطب، الدقة مسألة حياة أو موت. تقول كارول بيروتر، متخصصة في الترجمة الطبية: "غالباً ما تتضمن وحدات الجرعات وتحاليل الدم أحرفاً يونانية". وجدت نصاً تُرجم فيه الحرف اليوناني μ إلى "milli" (جزء من ألف) بدلاً من "micro" (جزء من مليون). "هذا خطأ جسيم. إذا أعطيت شخصاً مليغراماً بينما المقصود ميكروغرام، فأنت تعطيه ألف ضعف الجرعة". مع تحسن الذكاء الاصطناعي، يصبح اكتشاف الأخطاء أصعب. "بينما في الماضي، مع أشياء مثل ترجمة جوجل، كانت الجملة تقفز إلى عينيك لوجود خطأ نحوي أو لأنها تبدو ركيكة، اليوم تبدو مشروعة تماماً. تبدو سلسة. تبدو طبيعية. لذا أصبحت الأخطاء أصعب بكثير في الاكتشاف".

يحذر إيفون: "إذا كان الأمر شيئاً سيحمل توقيعك، فهناك خطر على سمعتك. وإذا كانت القرارات ستُتخذ على أساس ترجمة تتعلق بإجراء طبي، أو عقد قد توقعه، أو عملية شراء كبيرة قد تقوم بها، فالخطر أكبر". حتى الجمل الواضحة يمكن أن تربك الذكاء الاصطناعي: "عندما يكون لديك كلمات بمعانٍ مختلفة، عادة ما يكون الأمر واضحاً جداً..."