Nếu bạn đang cân nhắc việc thay thế team phiên dịch ngôn ngữ của mình bằng AI, bạn có thể muốn hoãn quyết định đó một chút. Mặc dù công nghệ AI đã phát triển mạnh mẽ trong những năm gần đây, vượt qua khả năng của con người trong cả các lĩnh vực khó như chẩn đoán bệnh và lái xe, nhưng nó vẫn còn rất hạn chế khi nói đến ngôn ngữ. Điều này không có nghĩa là AI trong lĩnh vực ngôn ngữ không mạnh mẽ — ngược lại, máy móc có thể dịch tài liệu nhanh chóng, thực hiện các cuộc trò chuyện đơn giản, tạo ra văn bản và làm nhiều việc khác để giúp cuộc sống của chúng ta trở nên dễ dàng hơn. Tuy nhiên, các chuyên gia cho rằng việc hoàn toàn dựa vào AI cho các công việc ngôn ngữ vẫn còn xa vời. Con người vẫn là nền tảng của ngôn ngữ và sẽ tiếp tục như vậy trong tương lai gần, vì vậy việc quyết định chuyển sang AI hoàn toàn có thể là một bước đi quá vội vàng.
Vậy tại sao con người lại vẫn đóng vai trò quan trọng trong ngôn ngữ AI? Và máy móc vẫn chưa thể làm được điều gì? Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về những đóng góp quan trọng của con người trong ngôn ngữ và lý do tại sao việc có con người tham gia vào các dự án ngôn ngữ của bạn là rất cần thiết để đạt được kết quả rõ ràng và chất lượng cao.
Con người nắm được ngữ cảnh còn AI thì không
Ngôn ngữ rất chủ quan, có nghĩa là cách sử dụng nó có thể khác nhau tùy vào nơi chốn và tùy theo từng cá nhân khác nhau. Cách chọn từ có thể thay đổi hoàn toàn ý nghĩa ban đầu, mang lại cho từ ngữ một chiều sâu và mục đích mới. Con người rất giỏi trong việc nắm bắt những điều tinh tế này, vì chúng ta có thể đọc được các tín hiệu phi ngôn ngữ, giọng điệu và những sắc thái khác để hiểu rõ mục đích mà người viết muốn truyền đạt. Ngược lại, phần mềm AI lại dựa vào các quy tắc khách quan, điều này khiến AI tuân theo một bộ quy tắc cứng nhắc (vật lý hoặc toán học) khi đưa ra quyết định.
Mặc dù AI rất giỏi trong các nhiệm vụ cụ thể nhờ được huấn luyện trên một lượng dữ liệu khổng lồ, nhưng vì ngôn ngữ không thể dễ dàng thu gọn thành một bộ quy tắc cứng nhắc, các nhà phát triển sẽ gặp khó khăn khi thiết kế các chương trình chính xác một cách nhất quán. Ngôn ngữ không phải là không có quy tắc nhưng các quy tắc này thường được xác định bởi các quy ước xã hội thay vì thực tế khách quan. Hơn nữa, ngôn ngữ liên tục thay đổi, vì vậy việc huấn luyện AI giống như việc cố gắng ghi bàn vào một khung thành luôn di chuyển. Và chỉ con người mới có thể cảm nhận được liệu một văn bản có nghe tự nhiên hay không. Máy móc có thể tạo ra văn bản chính xác về mặt ngữ nghĩa, nhưng nó có thể nghe thiếu tự nhiên, làm cho văn bản kém hiệu quả.
Tại sao ngữ cảnh lại quan trọng trong phiên dịch ngôn ngữ?
Mới đây, máy tính không thể tạo ra các văn bản mạch lạc, nhưng nhờ vào công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), được hỗ trợ bởi học sâu và mô hình thống kê, giờ đây điều này đã trở nên khả thi. Chính vì vậy, công nghệ ngôn ngữ đã thành công trong việc xây dựng các chatbot và trợ lý giọng nói mà bạn sử dụng hàng ngày, và bạn cũng có thể áp dụng trong doanh nghiệp của mình. Tuy nhiên, các nghiên cứu gần đây chỉ ra rằng máy móc có thể không thực sự hiểu những gì chúng đọc hoặc viết, điều này giải thích tại sao chúng dễ mắc lỗi. Những lỗi này có thể khiến bạn khó dựa vào chatbot để giao tiếp hiệu quả với khách hàng, vì chúng có thể gây thất vọng cho khách hàng và làm mất khách hàng của bạn, đặc biệt nếu bạn không có nhân sự để xử lý sự cố.
Để chứng minh điều này, một số nhà nghiên cứu đã tạo ra một bài kiểm tra để đánh giá khả năng lý luận của các hệ thống NLP, sử dụng 44.000 câu hỏi được chia thành các cặp câu giống hệt nhau, ngoại trừ một từ bị đảo ngược (từ kích hoạt), khiến các câu có ý nghĩa khác nhau. Ví dụ:
● Các ủy viên hội đồng thị trấn từ chối cấp giấy phép cho những người biểu tình vì họ sợ bạo lực.
● Các ủy viên hội đồng thị trấn từ chối cấp giấy phép cho những người biểu tình vì họ ủng hộ bạo lực.
Hai câu này mang ý nghĩa khác nhau và máy móc phải xác định đúng đối tượng trong mỗi câu. Trong câu đầu, đối tượng là các ủy viên hội đồng, còn trong câu sau là những người biểu tình. Kết quả cho thấy các mô hình hiện đại không thể vượt qua bài kiểm tra này, với điểm số dao động từ 59,4% đến 79,1%, trong khi con người đạt điểm trung bình là 94%. Những kết quả này cho thấy máy móc vẫn chưa hiểu đúng ngữ cảnh trong việc xử lý ngôn ngữ.
Tầm quan trọng của ngữ cảnh trong phiên dịch ngôn ngữ
Bản dịch vẫn là một điểm yếu đối với AI ngôn ngữ. Mặc dù có những trường hợp sử dụng máy móc để dịch là hợp lý, chẳng hạn như dịch các hướng dẫn sử dụng dài mà không có nhiều không gian cho lỗi, nhưng trong nhiều tình huống khác, máy móc vẫn chưa hoàn hảo. Nếu văn bản gốc chứa tiếng lóng hoặc phương ngữ địa phương, máy móc rất khó dịch chính xác. Hơn nữa, khi một bản dịch cần tuân thủ các chuẩn mực văn hóa, máy móc có thể không làm được điều này. Ví dụ, ở Đức và Nhật Bản, chỉ nên sử dụng ngôn ngữ chính thức trong các tình huống kinh doanh, điều mà máy móc có thể không nhận ra. Để khắc phục điều này, hầu hết các dịch vụ dịch thuật sử dụng máy móc để dịch bản gốc trước, sau đó nhờ các chuyên gia ngôn ngữ chỉnh sửa và sửa các lỗi. Hệ thống này được gọi là Biên tập sau dịch máy (MTPE), giúp bản dịch trở nên nhanh chóng và chính xác hơn.
Xem tiếp: Tại sao còn rất lâu các AI ngôn ngữ mới có thể thay thế được các Phiên dịch viên (Phần 2)