AI แปลภาษาใช้งานได้จริงหรือ? คำปรึกษาจากบริษัทที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ว่า "ช่วยประเมินคุณภาพการแปลให้หน่อย"

ด้วยวิวัฒนาการของ Generative AI โลกแห่งการแปลกำลังเริ่มเปลี่ยนแปลงไปอย่างมาก
การปรากฏตัวของ Generative AI อย่าง ChatGPT ทำให้บริษัทต่างๆ สามารถทดลองทำงานที่เคยต้องพึ่งพาซอฟต์แวร์แปลภาษาเฉพาะทางหรือบริษัทรับแปลภาษาได้ด้วยตนเองอย่างง่ายดาย
"แบบนี้เราแปลเองภายในบริษัทได้เลยไม่ใช่หรือ?"
คงเป็นเรื่องปกติที่จะได้ยินเสียงเช่นนี้

ในความเป็นจริง ที่ Kodensha ของเราก็ได้รับคำขอจากบริษัทคู่ค้าให้ช่วยประเมินคุณภาพการแปลด้วย AI เพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆ
ตัวอย่างเช่น คำปรึกษาจากผู้ผลิตอุปกรณ์ไฟฟ้า

"ระหว่างเครื่องมือแปลภาษาที่ใช้อยู่ในปัจจุบันกับ Generative AI ที่กำลังเป็นกระแส อะไรให้คุณภาพสูงกว่ากัน?"
"หากนำคู่มือผลิตภัณฑ์ของบริษัทไปแปลด้วย AI จะสามารถนำไปใช้งานจริงได้มากน้อยเพียงใด?"
"จะสามารถเปลี่ยนงานบางส่วนที่เคยจ้างบริษัทแปลภาษามาเป็น AI ได้หรือไม่?"

นี่คือคำขอให้เราช่วยเปรียบเทียบผลลัพธ์การแปลโดยใช้เอกสารจริงและประเมินจากมุมมองของผู้เชี่ยวชาญต่อข้อสงสัยเหล่านี้ การทดลองใช้ AI แปลภาษานั้นทำได้ง่ายขึ้นก็จริง แต่การตัดสินว่าการแปลนั้นสามารถนำไปใช้งานจริงในธุรกิจได้หรือไม่ กลับเป็นเรื่องที่ยากอย่างคาดไม่ถึง
ในครั้งนี้ เราจะมาพิจารณาถึงปัญหาที่บริษัทต่างๆ ต้องเผชิญเมื่อพิจารณาการนำ AI แปลภาษามาใช้ และความสำคัญของการประเมินคุณภาพการแปล

1. AIวิวัฒนาการของการแปลนั้นรวดเร็วกว่าที่คิด

เมื่อก่อนนี้ หากพูดถึงการแปลด้วยเครื่อง หลายคนคงนึกถึงภาพของการแทนที่คำหรือไวยากรณ์จากต้นฉบับด้วยกลไกแบบตรงตัว
หลายท่านคงเคยมีประสบการณ์ที่เมื่อเห็นผลลัพธ์การแปลแล้วรู้สึกว่า "พอจะเข้าใจความหมายอยู่บ้าง แต่เอาไปใช้งานจริงไม่ได้"
อย่างไรก็ตาม สถานการณ์ได้เปลี่ยนไปอย่างมากด้วยการแพร่หลายของระบบการแปลด้วยเครื่องแบบโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Machine Translation) และการมาถึงของ Generative AI ที่ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่
ขอบเขตที่ AI สามารถทำได้นั้นกว้างขึ้น ตั้งแต่การใช้สำนวนที่เป็นธรรมชาติโดยคำนึงถึงบริบท การเรียบเรียงประโยคที่ซับซ้อนใหม่ ไปจนถึงการปรับโทนและสไตล์ของข้อความ
โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเอกสารทางธุรกิจหรือคำอธิบายทั่วไป ไม่ใช่เรื่องแปลกที่ Generative AI จะให้ผลลัพธ์การแปลที่อ่านง่ายและเป็นธรรมชาติมากกว่าการแปลด้วยเครื่องแบบเดิม
ในยุคที่สามารถเข้าถึงการแปลคุณภาพระดับนี้ได้ง่ายๆ ผ่านเครื่องมือใกล้ตัว
จึงอาจเป็นเรื่องปกติที่บริษัทต่างๆ จะเริ่มคิดว่า "ถึงเวลาทบทวนกระบวนการแปลงานใหม่แล้ว"
อย่างไรก็ตาม สิ่งที่ควรระวังในจุดนี้คือ ประโยคที่เป็นธรรมชาติกับการแปลที่ถูกต้องแม่นยำนั้น ไม่จำเป็นต้องเป็นสิ่งเดียวกันเสมอไป

2. แปลออกมาดูเป็นธรรมชาติ แต่กลับผิดพลาด?

ลองพิจารณาคู่มือผลิตภัณฑ์ของผู้ผลิตเครื่องใช้ไฟฟ้าดูเป็นตัวอย่าง
หากเป็นข้อความทั่วไป แม้จะมีสำนวนที่แตกต่างกันไปบ้าง แต่ถ้าสื่อความหมายได้เข้าใจก็อาจไม่ใช่ปัญหา
แต่สำหรับคู่มือผลิตภัณฑ์นั้นต่างออกไป
เพราะมีข้อมูลจำนวนมากที่ต้องการความถูกต้องแม่นยำ เช่น ขั้นตอนการใช้งาน ข้อควรระวังด้านความปลอดภัย ชื่อชิ้นส่วน และข้อมูลจำเพาะทางเทคนิค

"ปิดเครื่อง" กับ "ตัดกระแสไฟ"
"เชื่อมต่อ" กับ "ถูกเชื่อมต่ออยู่"
"ต้องดำเนินการเสมอ" กับ "ดำเนินการเมื่อจำเป็น"

แม้ความแตกต่างเพียงเล็กน้อยเมื่อมองเผินๆ อาจส่งผลให้ความหมายเปลี่ยนไปอย่างมาก ขึ้นอยู่กับข้อกำหนดของผลิตภัณฑ์หรือขั้นตอนการทำงาน
AI เชิงสร้างสรรค์มีความสามารถในการสร้างข้อความที่อ่านง่ายและเป็นธรรมชาติ ในขณะเดียวกัน AI อาจคาดเดาและเติมเต็มความหมายของต้นฉบับ หรือปรับเปลี่ยนสำนวนให้เข้ากับบริบท
ซึ่งบางครั้งก็นำไปสู่ความอ่านง่าย แต่บางครั้งก็นำไปสู่การเปลี่ยนแปลงความหมายที่ควรหลีกเลี่ยงในการแปล
นอกจากนี้ การสะท้อนชื่อผลิตภัณฑ์เฉพาะของบริษัท คำศัพท์เฉพาะทาง และสำนวนที่ใช้เป็นมาตรฐานภายในองค์กรได้อย่างถูกต้องก็มีความสำคัญเช่นกัน
กล่าวคือ การตัดสินเพียงแค่ว่า "อ่านแล้วเป็นธรรมชาติจึงไม่มีปัญหา" นั้นยังไม่เพียงพอ

3. AIการประเมินผลการแปลไม่ใช่แค่การเปรียบเทียบคะแนนแบบง่ายๆ

แล้วเราควรทำอย่างไรเพื่อประเมินคุณภาพของการแปลด้วย AI
การป้อนข้อความเดียวกันลงในเครื่องมือแปลภาษาด้วย AI หลายๆ ตัวแล้วเปรียบเทียบผลลัพธ์ที่ได้ ถือเป็นก้าวแรกที่มีประสิทธิภาพ
อย่างไรก็ตาม เพียงแค่นั้นยังถือว่าไม่เพียงพอ
ในการประเมิน จำเป็นต้องมีมุมมองต่างๆ เช่น ดังต่อไปนี้

• ความถูกต้อง: ความหมายและข้อมูลในต้นฉบับได้รับการถ่ายทอดอย่างถูกต้องหรือไม่
• คำศัพท์เฉพาะทาง: มีการแปลคำศัพท์เฉพาะทางในอุตสาหกรรมและชื่อผลิตภัณฑ์อย่างเหมาะสมหรือไม่
• ความสอดคล้อง: มีการใช้คำศัพท์และสำนวนเดียวกันอย่างเป็นเอกภาพตลอดทั้งเอกสารหรือไม่
• ความสามารถในการอ่าน: ข้อความเป็นธรรมชาติและเข้าใจง่ายสำหรับผู้อ่านกลุ่มเป้าหมายหรือไม่
• การปฏิบัติตามคำสั่ง: มีการปฏิบัติตามข้อกำหนด เช่น อภิธานศัพท์ กฎการแปล และรูปแบบการเขียนหรือไม่
• ความจำเป็นในการแก้ไข: ต้องใช้แรงงานคนในการแก้ไขมากน้อยเพียงใดเพื่อนำไปใช้งานจริง

ตัวอย่างเช่น ในเอกสารธุรกิจทั่วไป ความอ่านง่ายอาจเป็นสิ่งที่สำคัญ
ในทางกลับกัน สำหรับคู่มือผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัย การถ่ายทอดข้อมูลจากต้นฉบับให้ครบถ้วนและถูกต้องแม่นยำเป็นเรื่องสำคัญ
แม้จะเป็นเครื่องมือแปลภาษาด้วย AI ตัวเดียวกัน แต่การประเมินจะเปลี่ยนไปตามประเภทและวัตถุประสงค์ของการใช้งานเอกสาร
นอกจากนี้ ยังจำเป็นต้องพิจารณาไม่เพียงแค่คุณภาพของการแปล แต่รวมถึงเวลาและค่าใช้จ่ายในการแก้ไขหลังการแปลด้วย
แม้ผลลัพธ์จากการแปลด้วย AI จะดูดีในตอนแรก แต่หากต้องใช้เวลามากในการแก้ไขโดยผู้เชี่ยวชาญ ก็อาจไม่นำไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานโดยรวม
สิ่งสำคัญไม่ใช่เพียงแค่การตัดสินว่า AI ตัวไหนดีกว่ากัน
แต่คือการทำให้ชัดเจนว่าสามารถนำการแปลด้วย AI มาใช้ในขอบเขตใดและอย่างไรในงานของบริษัทตนเอง พร้อมทั้งแบ่งแยกงานที่ให้ AI ทำกับงานที่มนุษย์ต้องตรวจสอบและแก้ไขให้เหมาะสม

4. ความหมายของการให้มืออาชีพด้านการแปลมาประเมิน AI แปลภาษา

ณ จุดนี้ บทบาทของบริษัทที่เชี่ยวชาญด้านการแปลจึงมีความสำคัญขึ้นมา
ในการประเมินผลการแปลด้วย AI ไม่เพียงแต่ต้องเปรียบเทียบต้นฉบับกับคำแปลเพื่อชี้จุดที่แปลผิดหรือแปลตกหล่นเท่านั้น แต่ยังจำเป็นต้องตัดสินด้วยว่าเหตุใดคำแปลนั้นจึงเป็นปัญหา และส่งผลกระทบอย่างไรในทางปฏิบัติ
ตัวอย่างเช่น หากมีข้อผิดพลาดในคำศัพท์เฉพาะทาง เราต้องแยกแยะให้ออกว่าเป็นเพียงความไม่สม่ำเสมอของการเขียน หรือเป็นข้อผิดพลาดร้ายแรงที่เปลี่ยนความหมายทางเทคนิคไป
นอกจากนี้ ในการประเมินคุณภาพงานแปล การลดความคลาดเคลื่อนในการตัดสินใจของผู้ประเมินแต่ละคนก็เป็นเรื่องสำคัญ
เราต้องกำหนดเกณฑ์การประเมินให้ชัดเจน และสร้างกลไกที่ช่วยให้ผู้ประเมินหลายคนสามารถตัดสินโดยใช้เกณฑ์เดียวกันได้ หากจำเป็น ต้องมีการเปรียบเทียบคำแปลก่อนและหลังแก้ไขเพื่อวิเคราะห์ว่าต้องมีการแก้ไขอย่างไรบ้าง
การดำเนินการเช่นนี้จะทำให้เห็นจุดแข็งและจุดอ่อนของ AI แปลภาษาได้อย่างชัดเจน
Kodensha ใช้ประสบการณ์ที่สั่งสมมาอย่างยาวนานในการแปลหลายภาษาและสนับสนุนงานแปล มาประยุกต์ใช้ในการประเมินผลการแปลด้วย AI ให้เหมาะสมกับเอกสารและการใช้งานจริงขององค์กร
ขอบเขตของการประเมินไม่ได้จำกัดอยู่เพียงบริการแปลด้วย AI เฉพาะเจาะจงเท่านั้น
แต่ยังครอบคลุมถึงกลไกต่างๆ ที่กำลังพิจารณานำมาใช้งาน ไม่ว่าจะเป็นเครื่องมือแปลภาษาด้วยเครื่องที่มีอยู่เดิม การแปลโดยใช้ Generative AI หรือสภาพแวดล้อมการแปลที่องค์กรสร้างขึ้นเอง
เราเชื่อว่าการพิจารณาเนื้อหาและมุมมองในการประเมินให้สอดคล้องกับความต้องการด้านการแปลที่แตกต่างกันไปในแต่ละองค์กรนั้นเป็นสิ่งสำคัญ

5. ประเมินเสร็จแล้วจบไป ถือว่าน่าเสียดาย

การประเมินผลการแปลด้วย AI อาจนำไปสู่การค้นพบสิ่งที่ไม่คาดคิดได้

“คุณภาพสูงกว่าที่คาดไว้”
“ข้อความทั่วไปไม่มีปัญหา แต่มีปัญหาในส่วนของคำศัพท์เฉพาะทาง”
“ดีเยี่ยมในเอกสารบางประเภท แต่ต้องแก้ไขมากในเอกสารประเภทอื่น”

ผลลัพธ์เหล่านี้ถือเป็นข้อมูลสำคัญในการตัดสินใจว่าจะนำระบบแปลภาษาด้วย AI มาใช้หรือไม่
นอกจากนี้ ยังสามารถพิจารณาวิธีการใช้งานในขั้นต่อไปได้อีกด้วย
ตัวอย่างเช่น การใช้ AI สำหรับการแปลเอกสารทั่วไปที่เกิดขึ้นบ่อยครั้ง และใช้การตรวจสอบโดยนักแปลควบคู่ไปกับการแปลเอกสารที่มีความเชี่ยวชาญสูงหรือเอกสารสำคัญที่ต้องใช้ภายนอกองค์กร
หรือการจัดเตรียมสินทรัพย์ด้านการแปลและอภิธานศัพท์ในอดีต เพื่อนำมาใช้ปรับปรุงคุณภาพการแปลด้วย AI อย่างต่อเนื่อง
บริการ "Asset Accumulation AI Translation" ของ Kodensha ก็เป็นบริการที่ตั้งอยู่บนแนวคิดนี้เช่นกัน
แทนที่จะปล่อยให้ผลลัพธ์การแปลสูญเปล่า เราจะจัดเก็บข้อมูลการแปลที่ผ่านการตรวจสอบและแก้ไขโดยมนุษย์ เพื่อนำไปใช้ในการแปลครั้งต่อไป
เรามุ่งหวังที่จะพัฒนาคุณภาพการแปลที่เป็นเอกลักษณ์ขององค์กรโดยการผสมผสาน AI เข้ากับความรู้และประสบการณ์ของมนุษย์
การประเมินผลการแปลด้วย AI ไม่ใช่เพียงแค่ขั้นตอนในการเลือกเครื่องมือที่จะนำมาใช้เท่านั้น
แต่ยังเป็นโอกาสในการทบทวนสินทรัพย์ด้านการแปลของบริษัทและพิจารณารูปแบบการดำเนินงานด้านการแปลในอนาคตอีกด้วย

6. AIลองมาตรวจสอบความสามารถที่แท้จริงของการแปลไปพร้อมกับเราดูไหมครับ?

ด้วยวิวัฒนาการของ AI ทำให้ทางเลือกในวิธีการแปลขยายตัวอย่างรวดเร็ว
ในทางกลับกัน การที่มีทางเลือกมากขึ้นก็อาจทำให้การตัดสินใจว่าสิ่งใดเหมาะสมที่สุดสำหรับบริษัทกลายเป็นเรื่องที่ยากขึ้นเช่นกัน

"หากใช้ AI จะสามารถลดต้นทุนการแปลได้จริงหรือไม่"
"งานแปลในปัจจุบันสามารถแทนที่ด้วย AI ได้มากน้อยเพียงใด"
"ต้องการเปรียบเทียบการใช้บริการแปลภาษาด้วย AI หลายๆ แห่ง"
"สามารถนำคำศัพท์เฉพาะทางและข้อมูลการแปลในอดีตของบริษัทมาใช้ประโยชน์ได้หรือไม่"

มีบริษัทจำนวนไม่น้อยเลยใช่ไหมครับที่กำลังสงสัยในเรื่องเหล่านี้
ประสิทธิภาพของ AI แปลภาษานั้นมีการพัฒนาขึ้นทุกวัน ผลการประเมินในวันนี้อาจไม่เหมือนกับในอีกครึ่งปีหรือหนึ่งปีข้างหน้า และไม่มีการรับประกันว่าผลลัพธ์การแปลที่ได้จาก AI ตัวเดิมในวันนี้ จะได้ผลลัพธ์แบบเดียวกันในวันพรุ่งนี้
ด้วยเหตุนี้ การประเมินโดยใช้เอกสารที่ใช้ในงานจริงและทบทวนอย่างสม่ำเสมอจึงเป็นเรื่องสำคัญ
ที่ Kodensha เราพร้อมให้คำปรึกษาเกี่ยวกับการประเมินคุณภาพของ AI แปลภาษา การตรวจสอบเปรียบเทียบ และการเพิ่มประสิทธิภาพงานแปลตามวัตถุประสงค์การใช้งานและลักษณะงานแปลของแต่ละบริษัท
ไม่ว่าคุณจะอยู่ในขั้นตอนการพิจารณาเริ่มใช้ AI แปลภาษา หรือกำลังประสบปัญหาในสภาพแวดล้อมการแปลที่ใช้งานอยู่ในปัจจุบันก็ตาม
ก่อนอื่น ลองมาเล่าให้เราฟังเกี่ยวกับงานแปลในปัจจุบันของคุณดูสิครับ
ลองมาตรวจสอบความสามารถที่แท้จริงของ AI แปลภาษาโดยเทียบกับงานจริงของคุณไปพร้อมกับเราดูไหมครับ

บริการที่เกี่ยวข้อง

การแปลด้วย AI แบบสะสมสินทรัพย์ | Kodensha