Dirbtiniu intelektu grįstas mašininis vertimas iš esmės pakeitė visuomenės požiūrį į daugiakalbę komunikaciją. Vis dažniau šios technologijos dažnai naudojamos įveikiant kalbos barjerus ne tik asmeninio naudojimo situacijose bet ir didelės rizikos aplinkose, tokiose kaip sveikatos apsaugos institucijos, teismai, policija ir pan. Prognozuojama, kad dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi vystymas priartins bei mašininio vertimo technologinius sprendimus, įskaitant ir šnekos bei vaizdo atpažinimo technologijas, prie žmogaus galimybių ar net juos pakeis. Jau dabar kai kuriose kalbų porose tam tikrų tekstų tipų vertimo tikslumas, kokybė ir efektyvumas pasitelkiant mašinines technologijas gali būti gana didelis.
Visgi neretai mašininio vertimo galimybės yra pervertinamos. Kol kas lietuvių kalba mašininio vertimo sistemomis sugeneruoto teksto kokybė nėra pakankama ir gali kelti įvairias rizikas, kurių pobūdis ir platesnis susijusių technologijų naudojimo poveikis nėra pakankamai aiškus ir ištirtas. Todėl pasitelkiant apklausų, pusiau struktūruoto interviu ir eksperimentinį žvilgsnio sekimo metodus, šiuo projektu siekiama ištirti ir įvertinti mašininio vertimo prieinamumą, panaudojimo galimybių suvokimą, generuojamą kokybę ir poveikį visuomenei, siekiant įveikti kalbos barjerus ir visapusiškai įgalinti įvairias socialines grupes pilnavertiškai dalyvauti komunikacijos procesuose.
Projekto finansavimas:
Lietuvos mokslo taryba, Nacionalinė mokslo programa „Modernybė Lietuvoje“
Projekto rezultatai:
Projekto tikslas – ištirti ir įvertinti dirbtiniu intelektu grįstų mašininio vertimo technologijų prieinamumą, panaudojimo galimybių suvokimą, generuojamą kokybę ir poveikį visuomenėje. Siekiant ištirti ir suprasti mašininio vertimo ir šnekos bei vaizdo atpažinimo technologijas integruojančių mašininio vertimo įrankių prieinamumą ir kokybės priimtinumą įvairiais aspektais, projekte buvo taikomi kokybiniai ir kiekybiniai tyrimo metodai. Tyrimas susidėjo iš kelių stambių dalių: suaugusių respondentų nuomonės apie mašininį vertimą tyrimo apklausos metodu; respondentų (lietuvių ir užsieniečių, taip pat suaugusiųjų ir vaikų) nuomonės apie mašininį vertimą tyrimo pusiau struktūruoto interviu metodu; teksto vaizde mašininio vertimo suvokiamos kokybės vertinimo, taikant reitingavimą, kuris atliktas pusiau struktūruoto interviu metu su suaugusiais respondentais; teksto vaizdo ir šnekos atpažinimo kokybės eksperimentinio tyrimo; žvilgsnio sekimo eksperimentinio tyrimo, matuojant tiriamųjų (profesionalių vertėjų ir neprofesionalų) kognityvines pastangas siekiant suprasti mašininio vertimo tekstą.
Projekte nustatyta, kad mašininio vertimo įrankių naudotojai dažnai žino mašininio vertimo trūkumus, o bendras pasitenkinimas mašininiu vertimu nėra didelis. Tačiau tai priklauso nuo išsilavinimo lygio ir kalbų mokėjimo. Išvada, kad kuo aukštesnis išsilavinimo lygis, tuo mažiau tiriamieji patenkinti mašininio vertimo kokybe, patvirtina kitų su profesionaliais vertėjais ir kalbos ekspertais atliktų užsienio mokslininkų tyrimų rezultatus. Projekto rezultatai taip pat rodo, kad kai kalbos mokėjimo lygis yra žemas, pasitikėjimas mašininio vertimo rezultatu yra didesnis. Tie mašininio vertimo įrankių naudotojai, kurie moka kalbą, dažniau abejoja neapdoroto teksto kokybe ir yra kritiški jos atžvilgiu. Dažniausi mašininio vertimo naudojimo tikslai yra susiję su darbu, studijomis, buitimi ir pramogomis. „Google Translate“ yra populiariausias mašininio vertimo įrankis. Kiti mašininio vertimo įrankiai nėra populiarūs. Tiriamieji jų nežino arba naudoja ypač retai. Šnekos ir vaizdo atpažinimą integruojančių mašininio vertimo funkcijų naudojimas nėra dažnas. Tiriamieji apskritai nežino apie galimybes jomis naudotis. Tačiau menkesnė šnekos ir teksto vaizde mašininio vertimo kokybė taip pat lemia ir pasitenkinimo tokiais mašininio vertimo įrankiais stoką.
Žvilgsnio sekimo eksperimentų rezultatai parodė nemažai skirtumų tarp neapdoroto mašininio vertimo rezultato ir jo priimtinumo, lyginant profesionalius naudotojus (kalbininkus ir vertėjus) ir neprofesionalus, t. y. įvairiais tikslais mašininį vertimą naudojančius asmenis, neturinčius kalbinio išsilavinimo. Neprofesionalūs naudotojai blogiau supranta neapdorotą mašininio vertimo tekstą, bet demonstruoja didesnį priimtinumo lygį nei profesionalai. Jie taip pat rečiau pastebi klaidas mašininio vertimo tekste.
Projekto metu parengti 3 mokslo straipsniai, mokslo monografija, surengtas tarptautinis mokslo seminaras, kuriame pranešimus skaitė prof. Lynne Bowker (Kanada), prof. Lucas Nunes Vieira (Jungtinė Karalystė), projekto rezultatus pristatė projekto tyrėjų komanda, diskusijoje dalyvavo kviestiniai mokslininkai iš užsienio ir vertimo praktikai iš Lietuvos. Projekto rezultatai taip pat pristatyti 5 tarptautinėse konferencijose.
Projekto koordinatorius: Kauno technologijos universitetas
