Dalam mitos tentang Menara Babel, orang memutuskan untuk membangun kota menara yang akan mencapai surga. Dan kemudian Sang Pencipta menyadari bahwa tidak ada yang akan menahan orang lagi dan mereka akan memikirkan diri mereka sendiri tanpa alasan. Kemudian Tuhan menciptakan bahasa yang berbeda untuk menghalangi orang dan agar mereka tidak bisa lagi bekerja sama dengan mudah. Hari ini, berkat teknologi, kami mengalami keterhubungan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Namun, kami masih hidup dalam bayang-bayang Menara Babel. Bahasa tetap menjadi penghalang dalam bisnis dan pemasaran. Terlepas dari kenyataan bahwa gadget teknologi dapat dengan mudah dan cepat terhubung, orang-orang dari berbagai belahan dunia seringkali tidak dapat.
Agensi penerjemahan mencoba mengikuti: mereka membuat presentasi, kontrak, instruksi outsourcing, dan iklan untuk semua orang. Beberapa agensi juga menawarkan apa yang disebut "pelokalan". Misalnya, jika perusahaan memasuki pasar di Quebec, ia perlu beriklan di Quebec Perancis, bukan Perancis Eropa. Perusahaan bisa sangat dirugikan oleh terjemahan yang salah.
Pasar global sedang menunggu, tetapi terjemahan bahasa oleh kecerdasan buatan belum siap, meskipun ada kemajuan baru-baru ini dalam pemrosesan bahasa alami dan analisis sentimen. AI masih kesulitan memproses permintaan bahkan dalam satu bahasa, apalagi menerjemahkan. Pada November 2016, Google menambahkan jaringan neural ke penerjemahnya. Tetapi beberapa terjemahannya masih aneh secara sosial dan tata bahasa. Mengapa?
“Untuk kredit Google, perusahaan telah memperkenalkan beberapa perbaikan yang datang hampir dalam semalam. Tapi saya tidak benar-benar menggunakannya. Bahasa itu sulit,”kata Michael Houseman, kepala ilmuwan riset di RapportBoost. AI dan dosen di Singularity University.
Dia menjelaskan bahwa skenario ideal untuk pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan adalah dengan aturan tetap dan kriteria yang jelas untuk keberhasilan atau kegagalan. Catur adalah contoh yang jelas, begitu juga pergi. Komputer dengan sangat cepat menguasai permainan ini, karena aturannya jelas dan tepat, dan set gerakannya terbatas.
“Bahasanya hampir persis sebaliknya. Tidak ada aturan yang jelas dan tepat. Percakapan bisa pergi ke berbagai arah yang tidak terbatas. Dan, tentu saja, Anda juga membutuhkan data yang diberi tag. Anda perlu memberi tahu mesin apa yang dilakukannya dengan benar dan apa yang tidak."
Hausman mencatat bahwa pada dasarnya sulit untuk menentukan label informasi dalam suatu bahasa. “Kedua penerjemah tidak bisa menyetujui kebenaran terjemahan,” katanya. "Bahasa adalah Wild West dalam hal data."
Teknologi Google sekarang dapat memahami kalimat lengkap tanpa mencoba menerjemahkan kata satu per satu. Tapi gangguan masih terjadi. Jörg Mayfud, Associate Professor of Spanish and Latin Literature di Jacksonville University menjelaskan mengapa terjemahan yang akurat belum diberikan pada kecerdasan buatan:
Video promosi:
“Masalahnya adalah tidak cukup memahami keseluruhan proposal. Sama seperti makna satu kata bergantung pada sisa kalimat (kebanyakan dalam bahasa Inggris), makna kalimat bergantung pada paragraf lainnya dan teks secara keseluruhan, dan makna teks bergantung pada budaya, niat pembicara, dan banyak lagi. Sarkasme dan ironi, misalnya, hanya masuk akal dalam konteks yang luas. Idiom juga bisa menjadi masalah untuk terjemahan otomatis."
“Terjemahan Google adalah alat yang hebat jika Anda menggunakannya sebagai alat, tanpa berusaha menggantikan pembelajaran atau pemahaman manusia,” katanya. “Beberapa bulan lalu saya pergi membeli bor di Home Depot dan membaca tanda di bawah mesin: Mesin gergaji. (Mesin gergaji). Di bawah ini adalah terjemahan bahasa Spanyol dari 'La máquina vió,' yang artinya “Mesin melihatnya”. “Saw” diterjemahkan bukan sebagai kata benda, tetapi sebagai kata kerja bentuk lampau.
Dr. Mayfud memperingatkan: “Kita perlu menyadari kerapuhan interpretasi ini. Karena menerjemahkan pada hakikatnya adalah mengartikan, bukan sekedar ide, tetapi juga perasaan. Perasaan dan gagasan manusia yang hanya dapat dipahami oleh manusia - dan terkadang bahkan kita manusia tidak dapat memahami orang lain."
Dia mencatat bahwa budaya, jenis kelamin, dan bahkan usia dapat menciptakan hambatan bagi pemahaman ini, dan ketergantungan yang berlebihan pada teknologi menyebabkan penurunan budaya dan politik kita. Dr. Mayfud menyebutkan bahwa penulis Argentina Julio Cortazar menyebut kamus sebagai “kuburan”. Penerjemah otomatis bisa disebut “zombie”.
Eric Cambria, seorang akademisi AI dan profesor di Nanyang University of Technology di Singapura, berfokus pada pemrosesan bahasa alami, yang merupakan inti dari penerjemah yang didukung AI. Seperti Dr. Mayfood, dia melihat kompleksitas dan risiko ke arah ini. "Ada begitu banyak hal yang kita lakukan secara tidak sadar saat kita membaca teks." Membaca membutuhkan banyak tugas tidak terkait yang berada di luar kemampuan penerjemah otomatis.
“Masalah terbesar dengan terjemahan mesin saat ini adalah kita cenderung beralih dari bentuk sintaksis kalimat dalam bahasa input ke bentuk sintaksis kalimat itu dalam bahasa target. Kami manusia tidak melakukan itu. Pertama-tama kami memecahkan kode arti kalimat dalam bahasa masukan, lalu kami menyandikan arti itu dalam bahasa target."
Selain itu, ada risiko budaya yang terkait dengan transfer ini. Dr. Ramesh Srinivasan, direktur Digital Culture Lab di University of California, Los Angeles, mengatakan perangkat teknologi baru terkadang mencerminkan bias yang mendasarinya.
“Harus ada dua parameter yang menentukan bagaimana kita merancang 'sistem pintar'. Salah satunya adalah nilai-nilai dan, bisa dikatakan, bias dari pembangun sistem. Yang kedua adalah dunia tempat sistem akan belajar. Jika Anda membuat sistem AI yang mencerminkan prakonsepsi pembuat Anda dan dunia yang lebih luas, terkadang ada kegagalan yang sangat mengesankan."
Dr. Srivanisan berkata bahwa alat penerjemahan harus transparan tentang peluang dan batasan. "Anda lihat, gagasan bahwa satu sistem dapat mengambil bahasa (yang sangat beragam secara semantik dan sintaksis) dan menggabungkannya, atau menggeneralisasi sampai batas tertentu, atau bahkan menjadikannya satu kesatuan, adalah konyol."
Mary Cochran, salah satu pendiri Launching Labs Marketing, melihat potensi pertumbuhan komersial. Dia mencatat bahwa daftar di pasar online seperti Amazon dapat, secara teori, secara otomatis diterjemahkan dan dioptimalkan untuk pembeli di negara lain.
“Saya pikir kita baru menyentuh puncak gunung es sekarang, bisa dikatakan, dalam hal apa yang AI dapat lakukan dengan pemasaran. Dan dengan terjemahan yang lebih baik dan globalisasi di seluruh dunia, AI tidak dapat membantu tetapi mengarah pada pertumbuhan pasar yang eksplosif."
Ilya Khel
