Umelá inteligencia v literárnom preklade

Niekoľko poznámok z besedy z 19. mája 2026 s Mariánom Kabátom a Zuzanou Hudákovou

Umelá inteligencia v posledných mesiacoch dynamicky mení prekladateľskú profesiu. V DoSlove sme preto koncom mája usporiadali diskusiu literárno-prekladateľskej komunity, na ktorú sme pozvali dvojicu translatológov z Filozofickej fakulty UK. V rozhovore so Zuzanou Hudákovou a Mariánom Kabátom, ktorí skúmajú umelú inteligenciu v preklade a zároveň vyučujú budúcich prekladateľov a prekladateľky, sme sa my – ľudia z praxe – dozvedeli zaujímavé poznatky z aktuálneho výskumu, podelili sa o svoje skúsenosti, názory a obavy, ale aj konštruktívne nápady.

Začnime tým, či a ako sa dá využívať eticky, keď sú všetky zdrojové materiály „ukradnuté“. Podľa Kabáta prichádza diskusia o etickosti získavania zdrojových materiálov neskoro, mala sa začať aspoň pred desiatimi rokmi pri strojovom preklade a neurónových sieťach. Modely potrebujú obrovské kvantá dát. Ak nám prekáža, že boli ukradnuté, žiadny z týchto nástrojov nie je etický.

Na čo však tieto nástroje možno použiť pri umeleckom preklade?

Na rešerš: tu treba overiť všetky odpovede, ktoré nám dá napríklad chatbot. Ten je schopný ponúknuť odkaz, autobiografické údaje, citácie, ale aj celú štúdiu aj s reálnym autorom. Svoje zistenie vám predloží ako pravdu, všetko sa vám hodí, ale…

Na dovysvetlenie: ako niečo chápať v rámci diela. Tu však už podsúva vlastnú interpretáciu, ktorá nás môže nevhodne zhypnotizovať a nevieme sa potom odraziť k vlastnej. Zároveň ju opäť treba overovať.

Pravdaže, nepoužívame AI priamo na preklad – pokiaľ autor pôvodného textu nedal výslovný súhlas na preklad s pomocou AI, bolo by to v rozpore s autorským zákonom. Ďalší problém, ktorý si ľudia mimo prekladateľskej branže neuvedomujú, je ten, že pokiaľ sám „prekladateľ“ nevie, ako má vyzerať dobrý preklad, nevie posúdiť ani kvalitu výstupu z AI.

Jazykový model pracuje so štatistkou, to znamená, že vyberá najpravdepodobnejšie riešenia, nevie sa sústrediť na toľko vecí (vrstiev, významov) ako človek, treba sa s ním rozprávať ako s malým dieťaťom a čo najužšie špecifikovať požiadavky. Je to skrátka produkt, ktorý sa chce predať, a tak vám pritaká na všetko. Preklady cez jazykové modely tak budú všetky rovnaké, splošťujú jazyk aj významy.

Stále počúvame, že ak nepoužívame AI, zaostávame, ujde nám vlak. Je to však skutočne tak? Všetky výstupy chatbotov treba overovať, preto sa natíska otázka, či je to skutočne časovo úspornejšie.

Priamo pri umeleckom preklade AI nemá potrebnú „človečinu“. Hodí sa na manuály a podobné schematické texty s jasne danou terminológiou. Lenže umelecký text má netypickú štruktúru, s ktorou nevie pracovať. Dá sa však využiť na syntaktické variácie – ak napríklad zadáme jednu vetu a požiadame AI, aby ju napísala v rôznych variáciách (ako v historickom texte, v príručke a pod.), funguje to už aj pre slovenčinu a jedna veta je v poriadku aj z autorskoprávneho hľadiska.

Kabát s Hudákovou sa v rámci výučby translatológie venujú aj posteditácii. Študentstvu zadávajú rôzne úlohy a sami študenti sa vyjadrili, že posteditáciu, teda „redigovanie“ strojového prekladu by robiť nechceli, rýchlejšie je text rovno preložiť. Pri redigovaní ľudského prekladu text „učešú“, pričom sa snažia zachovať autorský hlas prekladateľa. Pri posteditácii treba text „prekopať“, skontrolovať s originálom každé slovo, pretože AI si vymýšľa, domýšľa, vypúšťa časti textu a pod. Je to neúmerná kognitívna záťaž. Pri posteditácii umeleckého textu zaberie práca na jednej normostrane zhruba dve hodiny, pričom preklad rovnakého množstva v priemere jednu hodinu. Otázkou teda je, koľko času by sa malo venovať posteditácii jednej normostrany? Hudáková odpovedá: toľko, koľko klient zaplatí. A ak chce kvalitnú prácu, mal by zaplatiť viac ako za preklad. Realita je však iná, ceny sa pohybujú na úrovni štvrtiny či polovice ceny prekladu. Preto je tiež dôležité, ako sa k tomu postaví celá prekladateľská komunita. Navyše podľa normy ISO by posteditáciu mal vykonávať posteditor a po ňom by mal text ešte prejsť redaktor/korektor ako v prípade ľudského prekladu.

Vydavateľstvá si teda musia zvážiť, či sa im oplatí investovať do jazykového modelu, posteditorov a redaktorov či korektorov, pričom musia brať do úvahy aj to, či s tým súhlasia autori pôvodných diel. V zmluvách sa už objavuje klauzula, že nechcú, aby sa pri preklade ich diela použil strojový preklad.

Ďalšou otázkou pri nekritickom používaní AI je, či nestratíme schopnosť čítať, písať, kriticky myslieť. Štúdie už dokazujú, že ľudia používajúci chatboty strácajú schopnosť rozhodovať sa. V magnetickej rezonancii vidieť, že im zakrpatievajú príslušné centrá v mozgu. Varovaním je, že takéto kognitívne schopnosti sa strácajú v priebehu jednej generácie. Takisto sa takýmto používaním splošťuje jazyk. Tieto nástroje sa však teraz nekriticky tlačia do škôl, do akadémie.

Modely sa učia na dátach, tie ľudské však nepribúdajú dostatočne rýchlo, preto sa modely cyklia, učia sa na vlastných dátach a umelé dáta sú pre ne „toxické“, modely si teda požierajú vlastný chvost a Hudáková s Kabátom naznačili, že s najväčšou pravdepodobnosťou už dosiahli vrchol svojho potenciálu pri „preklade“.

Prekladateľská komunita by mala k otázkam používania umelej inteligencie, jazykových modelov, chatbotov a pod. v umeleckom preklade zaujať stanovisko. Napríklad vydať odporúčanie, kódex či smernicu, ako s týmito nástrojmi pracovať. Napríklad prekladatelia v Španielsku v spolupráci so spisovateľmi a vydavateľmi spísali memorandum za ľudský preklad. Vydavateľstvá, ktoré sa pod neho podpísali, začali označovať prekladové knihy akousi „ochrannou známkou“, ktorá garantuje, že preklad vytvoril človek.

Viac o zaujímavom výskume Mariána Kabáta a Zuzany Hudákovej si môžete prečítať aj vo Verzii.