AI tłumaczy bardzo dobrze — do pewnego momentu. Są cztery konkretne scenariusze, w których puszczenie jej samopas może Cię drogo kosztować: umowy i dokumenty prawne, marketing i branding, instrukcje techniczne i dokumentacja bezpieczeństwa oraz wszystko, co zawiera informacje poufne. Wyjaśniamy, dlaczego w każdym z nich AI zawodzi, na prawdziwych przykładach, i co robimy w Overseas, żebyś nie musiał płacić dwa razy za to samo tłumaczenie.
Problemem nie jest AI, tylko puszczanie jej bez asekuracji
W Overseas korzystamy z AI na co dzień. Łączymy ją z profesjonalną postedycją wykonywaną przez człowieka (piszemy o tym w naszym artykule o AI i weryfikacji przez człowieka) i zestawiamy z oceną tłumacza w zależności od dokumentu, co omawialiśmy w tekście DeepL, ChatGPT czy tłumacz. Są jednak obszary, w których pozwalanie jej pracować samodzielnie to po prostu zły interes. Nie z ideologii, tylko z doświadczenia.
Scenariusz 1: umowy i dokumenty prawne
Problem nie polega na tym, że AI tłumaczy źle, tylko na tym, że tłumaczy wiarygodnie. Zdanie prawnicze może dobrze brzmieć, a jednocześnie zmieniać to, kto za co odpowiada. Obowiązek staje się zaleceniem, bezwzględny termin robi się względny, klauzula odszkodowawcza okazuje się niewystarczająca. I nie widzisz tego, dopóki nie dojdzie do sporu.
Udokumentowany przypadek: w programie tłumaczenia maszynowego dla sądów w Stanach Zjednoczonych system w kilku kontekstach tłumaczył angielskie słowo court (sąd) jako boisko sportowe. Opisuje to raport National Center for State Courts — zamieszanie wśród personelu i użytkowników było na tyle duże, że cały proces poddano rewizji.
W przypadku tekstów prawnych minimum to tłumacz specjalizujący się w prawie, a jeśli wymaga tego miejsce przeznaczenia — tłumaczenie przysięgłe, za którym stoi odpowiedzialność zawodowa.
Scenariusz 2: marketing, branding i emocjonalny copy
AI tłumaczy słowa; Twój marketing potrzebuje przetłumaczenia intencji. To nie to samo. Slogan, claim reklamowy czy tekst kampanii działają, bo mają rytm, podwójne znaczenia i konkretną obietnicę. Wychwyci to człowiek, który zna Twoją branżę i Twojego klienta, a nie model wytrenowany na miliardach zdań, które nie mają nic wspólnego z Twoimi.
Podręcznikowym przykładem, jak tego nie robić, wciąż jest wejście KFC na rynek chiński: kultowe Finger-lickin’ good zamieniło się po mandaryńsku w coś w rodzaju „zjedz swoje palce”. To stara historia, ale ten schemat wciąż co tydzień widać na stronach i w kampaniach przetłumaczonych DeepL-em bez weryfikacji.
Jest też mierzalny koszt. Nimdzi szacuje, że marki pomijające profesjonalną lokalizację sloganów, grafik i doświadczenia użytkownika tracą do 25% zaangażowania i konwersji.
Scenariusz 3: instrukcje techniczne i dokumentacja bezpieczeństwa
W instrukcji montażu, karcie charakterystyki czy specyfikacji technicznej jedno słowo może oznaczać dwie zupełnie różne rzeczy w zależności od branży. AI nie wie, w której jesteś.
Kilka przykładów z branży przemysłowej i medycznej: angielskie słowo clearance może oznaczać „dopuszczenie regulacyjne” albo „prześwit / wolną przestrzeń”. W instrukcji wyrobu medycznego błędne przetłumaczenie tego terminu może sugerować, że produkt nie jest dopuszczony do obrotu, choć jest — albo odwrotnie. W instrukcjach mechanicznych nuts i washers powinny być „nakrętkami” i „podkładkami”, tymczasem AI bez kontekstu przetłumaczyła je jako „orzechy” i „pralki”.
Na budowie, w instalacji przemysłowej czy na etykiecie bezpieczeństwa to przestaje być literówką. To zagrożenie dla bezpieczeństwa, problem ze zgodnością z przepisami albo kosztowna korekta. W sektorze przemysłowym, jednej z naszych specjalizacji (inżynieria, budownictwo, materiały, transport), zasada brzmi: specjalistyczny tłumacz albo co najmniej AI z pełną postedycją wykonaną przez tłumacza z branży.
Scenariusz 4: informacje poufne lub podlegające regulacjom
O tym mówi się najmniej, a w wielu przypadkach jest to najpoważniejszy problem. Gdy wklejasz tekst do publicznej usługi AI, dane trafiają na serwery dostawcy. Przy wewnętrznych szkicach nie ma to znaczenia; przy podpisanej umowie, danych osobowych objętych RODO, dokumentacji medycznej czy niepublicznych informacjach finansowych — ma.
Nawet jeśli tłumaczenie wyjdzie bez zarzutu, wyprowadziłeś wrażliwe informacje spod swojej kontroli. Może to oznaczać problem ze zgodnością (RODO, przepisy branżowe) albo — w zależności od klienta — naruszenie podpisanej z nim umowy o zachowaniu poufności. Duże narzędzia oferują plany „enterprise” z zasadą nietrenowania modeli na Twoich danych, ale trzeba je włączyć i przeczytać drobny druk.
Profesjonalne biuro tłumaczeń zapewnia to dzięki zamkniętym procesom, tłumaczom z podpisanymi NDA i kontrolowanym środowiskom. To nie drobiazg: to część usługi.
Słowo o „halucynacjach”
Modele generatywne czasem zmyślają to, czego nie wiedzą. Badanie dotyczące Whisper, modelu transkrypcji OpenAI, wykazało zmyślone zdania w od 38% do 80% analizowanych transkrypcji, zwłaszcza w kontekście medycznym. Tłumaczenie za pomocą dużych modeli językowych nie jest wolne od tego problemu: jeśli nietypowe słowo nie pasuje do tego, czego model się spodziewa, może je zastąpić innym, które dobrze brzmi, ale jest niepoprawne. „Najgorsze” jest to, że przemyca te wymysły tak subtelnie, że całkowicie Cię przekonuje.
Dlatego, według Slator (2025), od 90% do 98% użytkowników tłumaczenia maszynowego lub LLM stosuje jakiś poziom weryfikacji przez człowieka. Cała branża, łącznie z tymi, którzy najmocniej promują AI, traktuje ją jako narzędzie pod nadzorem.
W czym AI naprawdę jest dobra
Żeby nie wyglądało, że jesteśmy przeciwko technologii — druga strona medalu: AI świetnie sprawdza się, gdy chcesz zrozumieć, o czym jest tekst w języku, którego nie znasz, przy wewnętrznych szkicach, przy dużych objętościach, w których jakość nadającą się do publikacji osiąga się dzięki postedycji, oraz do przyspieszania pracy profesjonalnego tłumacza. Byłoby absurdem z niej nie korzystać. Pułapka polega na założeniu, że skoro dobrze działa tutaj, to będzie dobrze działać wszędzie.
Jak pracujemy w Overseas
Gdy wpływa projekt, najpierw decydujemy, jaką ścieżkę wybrać, biorąc pod uwagę ryzyko, branżę i poufność. Przy dużej objętości bez niuansów — AI z postedycją i weryfikacją przez tłumacza native speakera z danej branży. Przy stronach internetowych, marketingu czy tekstach prawnych — specjalistyczny tłumacz, podobnie jak przy danych wrażliwych, z kontrolowanymi środowiskami i NDA. Zawsze z gwarancją norm ISO 9001:2015 i ISO 17100:2015, które posiadamy od 2017 roku, i z zastosowaniem kryteriów ISO 18587:2020 jako dobrej praktyki w projektach postedycji.
Jeśli masz przed sobą tłumaczenie i nie wiesz, do której grupy należy, napisz do nas, a doradzimy Ci bez zobowiązań. Kompleksowo i we wszystkich kombinacjach językowych.
Najczęściej zadawane pytania
Czy mogę przetłumaczyć umowę w ChatGPT, żeby ją zrozumieć?
Jako własny szkic — tak. Jako dokument ostateczny, który się podpisuje lub przekazuje — nie. I pamiętaj, że wklejenie jej tam może oznaczać wyciek poufnych informacji, jeśli to prawdziwa umowa z osobą trzecią.
A jeśli to tylko do użytku wewnętrznego w firmie?
To zależy od dokumentu. Notatka wewnętrzna — AI wystarczy. Procedura operacyjna lub wewnętrzna instrukcja techniczna, którą ludzie będą stosować — lepiej z weryfikacją przez człowieka.
Czy wklejanie poufnych dokumentów do DeepL lub ChatGPT jest bezpieczne?
W wersjach darmowych i standardowych — nie do końca. Plany biznesowe zwykle dają większe gwarancje, ale trzeba je włączyć i skonfigurować. W projektach objętych RODO lub NDA postaw na pewniaka i wybierz profesjonalnego dostawcę.
Czy AI się poprawi i te problemy znikną?
Jakość będzie dalej rosła. Tyle że błędy stają się bardziej subtelne, a nie bardziej widoczne. To wymaga więcej weryfikacji przez człowieka, a nie mniej.
Źródła
- National Center for State Courts — Machine Translation: Considerations and Cautions for Courts.
- Nimdzi Insights — dane dotyczące wdrażania lokalizacji i strat marek bez lokalizacji.
- Slator — Five Ways AI Reshaped the Translation Industry in 2025.
- Badania dotyczące halucynacji Whisper (OpenAI) w transkrypcji medycznej.
