Kääntäjät tietävät tekoälystä enemmän kuin tietävätkään

Riku Haapaniemi, Tampereen yliopisto

Kääntäjillä on moneen muuhun ammattikuntaan verrattuna hyvät lähtökohdat ymmärtää muutoksia, joita generatiivisen tekoälyn käyttöönotto on tuomassa kaikenlaiseen viestintätyöhön. Kääntäjien kokemukset ja näkemykset voivat auttaa antamaan suuntaviivoja tekoälyn vastuulliseen, kestävään ja kriittiseen käyttöön erilaisissa tekstityön muodoissa. Tiedostammekohan itsekään, miten paljon tekoälystä todella tiedämme?

Tekoäly laskee, ihminen tulkitsee

Kääntämisen asiantuntijat voivat tarjota tekoälykeskusteluun kipeästi kaivattuja näkemyksiä siitä, millaisiin työtehtäviin kone kykenee ja millaisiin ei.

Pinnalta katsoen voi nimittäin näyttää siltä, että tekoäly tekee sen minkä ihminenkin: se esimerkiksi vastailee kysymyksiin, laatii kuvituskuvia ja kääntää tekstiä kieleltä toiselle. Ei siis ole ihme, että tekoälyn helposti ajatellaan sellaisenaan korvaavan (huomattavasti hitaamman ja kalliimman) ihmisen työpanoksen erilaisissa tekstityön prosesseissa.

Useimmat tähän ajatukseen haksahtaneet ovat tainneet oppia jo kantapään kautta, että todellisuudessa asia ei ole ihan näin suoraviivainen. Mutta miksi tällainen lähestymistapa ei toimi?

Kääntämisen tutkimuksen näkökulmasta on selvää, että ihminen ja kone vastaanottavat ja tuottavat tekstejä täysin eri tavoin. Inhimillinen käännös- ja muu tekstintuotanto on pohjimmiltaan semioottinen prosessi: se perustuu tekstien tulkintaan merkityksellisenä viestintänä ja tekstien tuottamiseen vastaanottajien vastaavia tulkinnallisia prosesseja varten. Semioottisen prosessin keskiössä on aina kehollisesti sijoittunut ja sosiaalisesti määritelty toimija, joka rakentaa teksteistä merkityksiä oman kokemuksensa ja kielellis-kulttuurisen kontekstinsa perusteella.

Tekoälyllä ei ole sen paremmin omakohtaista kokemusta kuin kehoakaan. Generatiivinen tekoäly tuottaa tekstiä laskennallisin, ei semioottisin prosessein. Se ei tulkitse tekstejä vaan pilkkoo ne pieniksi palasiksi ja analysoi niiden välisiä tilastollisia suhteita. Se ei pyri viestimään vaan kokoamaan erittelemistään tekstifragmenteista saamalleen syötteelle todennäköisimmän vastineen.

Laskennallisilla prosesseillaan tekoäly pystyy simuloimaan ihmisten vastaavien semioottisten prosessien lopputuloksia. Tekoälyltä siis saa lopputuotteena käännöksen – monessa tilanteessa täysin toimivan sellaisen – mutta ilman ihmiskääntäjän käännösprosessia. Tekoäly tuottaa tekstejä ilman tulkintaa; sen tuotokset ovat viestejä ilman viestintää. Joskus tämä riittää, mutta usein tarvitaan enemmän. Tämän vuoksi tekoäly ei asetu sellaisenaan ihmisen korvaajaksi viestintätyössä.

Yhteyksiä eroista huolimatta

Jos ihmisen ja tekoälyn tekstintuotannon suoraviivaisesti rinnastava lähestymistapa ei toimi, miten asiaa sitten kannattaisi lähestyä?

Ihmisen ja koneen tavat tuottaa käännöstä tai muuta tekstiä ovat hyvin erilaiset, mutta löytyy inhimillisten käännösprosessien ja koneellisen tekstigeneroinnin väliltä yhteyksiäkin. Kääntäminen on aina ollut keskeisessä asemassa luonnollista kieltä prosessoivien tietokoneohjelmien kehityksessä. Nykypäivän generatiivisten tekoälytyökalujen suuret kielimallit ovat suoraa jatkumoa erilaisille konekäännösjärjestelmille, erityisesti neuroverkkoihin perustuville konekääntimille.

Suuret kielimallit toimivat monessa suhteessa täysin samoin periaattein kuin neuroverkkokääntimet. Kielimallien toiminta-ala vain on laajempi: siinä missä konekäännin tuottaa kohdekielisen tekstin lähtökielisen tekstin pohjalta, kielimalli tuottaa vastauksen kysymyksen pohjalta, kuvan kuvauksen pohjalta tai toimenpiteen pyynnön pohjalta. Taustalla oleva prosessi perustuu kuitenkin yhtä lailla tekstifragmenttien välisiin tilastollisesti todennäköisiin laskennallisiin vastaavuuksiin.

Vertailun voi viedä askeleen pidemmällekin: kielimallille annettu syöte on omanlaisensa lähtöteksti ja sen tuottama vastine on omanlaisensa kohdeteksti, ja näiden tekstien välillä on tietynlainen vastaavuussuhde samaan tyyliin kuin alkuperäistekstillä ja käännöksellä. Generatiivisen tekoälyn toiminta ei siis ehkä ole semioottinen käännösprosessi samaan tapaan kuin ihmisen, mutta se on silti omanlaisensa translationaalinen prosessi – tekstintuotantoprosessi, jolla on samoja piirteitä kuin kääntämisen prosesseilla.

Kukapa tuntisi translationaaliset prosessit paremmin kuin kääntäjä?

Kääntäjän asiantuntijanäkökulma tekoälyn käyttöön

Monet niistä kysymyksistä, joita muut teksteihin ja viestintään liittyvät alat joutuvat nyt tekoälyn vuoksi pohtimaan, ovat kääntäjille vanhastaan tuttuja. Erilaisten käännöstyökalujen ja viimeistään 2010-luvun puolivälissä läpi lyöneiden neuroverkkokääntimien myötä olemme ammattikuntana tottuneet ajatukseen, että koneellisella tekstin generoinnilla on oma roolinsa siinä, miten tuotamme ja työstämme tekstejä.

Käännösalan oma tekoälyvallankumous alkoi jo vuosia sitten. Meistä voivat siis muut ottaa esimerkkiä – ainakin varoittavaa sellaista, jos ei muuta.

Kääntäjillä on sekä hyviä että huonoja kokemuksia siitä, millaisia vaikutuksia koneellisilla tekstintuotantotyökaluilla on ollut. Esimerkiksi konekääntimet ovat yhtäältä tehostaneet valtavasti monia käännöstyön muotoja ja toimivat monille käyttäjilleen täysin korvaamattomana arjen apuna. Toisaalta kääntimien käyttöönotto pelkän tehokkuuden nimissä on saattanut hankaloittaa kääntäjien työtä ja tuoda mukanaan erilaisia lieveilmiöitä työtehtävien pilkkoutumisesta palkkiotasojen laskuun.

Kun konekääntimiin verrannolliset tekstigenerointityökalut ja niiden ympärille rakentuvat työskentelytavat yleistyvät muilla teksti- ja viestintätyön aloilla, on kääntäjien kriittinen näkökulma erityisen tärkeä. Kääntäjät voivat kertoa omasta kokemuksestaan, ketkä ovat tällaisessa muutoksessa haavoittuvassa asemassa. Kääntäjät tietävät, millaisissa tehtävissä kone todella parantaa tekstin tuotantoa tai palvelee sen vastaanottajaa ja millaisissa se vain kurjistaa tekstityön tekijää. Toisin sanoen kääntäjät tietävät, milloin riittää teksti, joka on tuotettu laskennallisesti, ja milloin tekstin taakse tarvitaan ihmisen semioottinen prosessi.

Meidän on siis muutettava tapaa, jolla kääntämisestä ja yleisemmin teksti- ja viestintätyöstä puhutaan. Viestintä ei ole vain teksti, vaan koko tekstin taustalla oleva prosessi. Jos keskitymme vain teksteihin tuotteina, päädymme kilpailemaan koneiden kanssa koneiden ehdoilla. Silloin häviämme ainakin nopeudessa ja kustannustehokkuudessa ja laadussakin saatamme joskus joutua tyytymään tasapeliin.

Ammattimaisesti tuotettu käännöspalvelu on paljon muutakin kuin vain lopputuote. Ammattikääntäjän palkatessaan asiakas saa myös sen koko semioottisen prosessin, joka käännöstä edeltää. Tämä sisältää lähtötekstin tulkintaa, kohdetekstin yleisön ja käyttötarkoituksen määrittämistä, näihin liittyvien riskien arviointia ja hallintaa sekä ennen kaikkea vastuunottoa jokaisesta matkan varrella tehdystä viestinnällisestä ratkaisusta.

Tekoälyltä saa laskennallisesti todennäköisimmän vastineen sille annetulle syötteelle, ei muuta – pelkän tekstin ilman sitä prosessia, joka tekee tekstistä viestintää. Joskus tämä voi olla paras saatavilla oleva vaihtoehto, mutta aina se ei ole vastuullisin tai järkevin sellainen, eikä välttämättä lopulta se kustannustehokkainkaan. Ammattimainen käännöstyö ei ole kustannus vaan sijoitus, jolla asiakas välttää monet muut kustannukset sellaisista viestinnällisistä riskeistä ja virheistä, joita tekoäly ei ota huomioon ja joista se ei varsinkaan ota vastuuta.

Sama pätee kaikkiin teksti- ja viestintätyön muotoihin, ja tätä tietoisuutta kääntäjät voivat osaltaan edistää.

Kääntämisen asiantuntijoita tarvitaan aina

Vain aika näyttää, missä määrin ja millaisessa roolissa generatiivinen tekoäly tulee todella asettumaan osaksi ihmisten arkea ja ammattimaisia tekstityön tekemisen tapoja. Voi olla, että tekoälytyökaluihin kohdistuvat kovat odotukset osoittautuvat ontoiksi ja koko kupla puhkeaa – ja jos näin käy, tarvitaan kieli- ja tekstityön todellisia ammattilaisia siivoamaan sotkut. Tai sitten voi olla, että generatiivinen tekoäly vakiinnuttaa asemansa erilaisissa työnkuluissa ja se muodostuu yhteiskunnallisesti merkittäväksi tekstintuotantotavaksi – ja sittenhän kääntämisen asiantuntijoille vasta tilausta onkin, koska meillä jos keillä on ymmärrystä tekstityön translationaalisista prosesseista, niissä käytetyistä teknologioista ja näiden teknologioiden kerrannaisvaikutuksista.

Translationaalisia piirteitä löytyy perinteisten käännösprosessien ohella monenlaisista ilmiöistä. Siellä missä on translationaalisuutta, on myös tarvetta kääntämisen asiantuntijoille. Teknologioiden kehittyessä ja toimintatapojen muuttuessa syntyy koko ajan uudenlaisia tarpeita sille, millä tavoin ja millaisiin asioihin käännösasiantuntijuutta voi soveltaa. Yksi tehtävämme kääntämisen asiantuntijoina on pysyä kartalla siitä, millaisista ilmiöistä meillä on tähdellistä sanottavaa, ja tuoda näissä asioissa äänemme kuuluviin ja tietotaitomme yhteiseen hyötykäyttöön.

Tekoälykeskustelussa tälle osaamiselle on tilausta enemmän kuin tiedämmekään.