«ألا ترفعين الملفات إلى ChatGPT فحسب؟» — إجابة مترجمة

وصفت مترجمة مستقلة في أوتاوا محادثة جرت في صالة الرياضة التي ترتادها، وسرعان ما انتشرت بين محترفي اللغة. سألتها امرأة تقف إلى جانبها، وقد كانت تستعد ليوم عمل في المكتب، عن سبب مغادرتها الحصة قبل نهايتها. في ذلك المساء وصلت ثلاث مهام، جميعها بموعد تسليم صباح اليوم التالي. جاء الجواب دون تردد: «لكن… الأمر لن يستغرق وقتًا طويلًا. ألا ترفعين الملفات إلى ChatGPT فحسب؟»

السؤال والجواب

توقفت المترجمة لحظة، مفترضة أن الأمر مزحة. لم يكن مزحة. كان شرحها قصيرًا وتقنيًا: سيُخرج ChatGPT مستندًا مترجمًا، لكن مشكلات التنسيق تأتي أولًا، والأهم أن الترجمة نفسها موضع شك. ناتج الآلة لا يوازي فهم إنسان لما يحاول إنسان آخر قوله: التكيّف، والتوطين، والبحث في المصطلحات، والحفاظ على اتساقها في المستند كله.

أين يندرج الذكاء الاصطناعي فعلًا في سير العمل

هي ليست ضد الذكاء الاصطناعي. بدأت تجربة الأدوات في الخريف الماضي، حين بدأت، بحسب وصفها، تسحب عملًا حقيقيًا. عمليًا، الاستخدامات ضيقة وقابلة للتحقق: إدخال دليل أسلوب لعميل يبلغ 500 صفحة إلى النموذج ليرصد مخالفات القواعد في الفحوص النهائية، أو استخراج مصطلحات متخصصة من مستندات مرجعية لبناء قوائم مصطلحات أسرع من البحث اليدوي. لديها أيضًا مدقق إملائي منفصل، وأحيانًا تطلب من النموذج رأيًا ثانيًا في فقرة ما.

المقارنة التي ترسمها أقدم من النقاش الحالي: كان المترجمون يلصقون الجمل العنيدة في Google Translate ثم في DeepL ليروا إن كانت الآلة تقترح صياغة فاتتهم. الأدوات هي ما يستخدمه المحترفون — صيغ جداول المحاسب، وقوالب شرائح المدير.

لماذا تبقى الفحوص يدوية

الحدود ملموسة: تختلق النماذج اختصارات وأسماء مؤسسات، وتتخطى جملًا كاملة، وتتجاهل المصطلحات المزوّدة ما لم تُلحّ عليها مرارًا، وتخطئ الهدف تمامًا أحيانًا. يجب فحص كل ناتج مرتين أو ثلاثًا، ما يجعله طريقة عمل مختلفة لا زرًا سحريًا. خلاصتها بشأن الأجر صريحة: لا ينبغي أن يُدفع للمترجمين والكتّاب والمحررين أقل بسبب وجود الذكاء الاصطناعي — كما لا يُدفع لعامل تسقيف أقل لأنه يستخدم مطرقة.

انتهت المحادثة بتفصيل يصعب تجاهله. وعندما سُئلت إن كانت تستخدم الذكاء الاصطناعي في عملها، قالت محدثتها — وهي مديرة عامة في الموارد البشرية — إنها لا تستطيع: فالتقنية، بحسب وصفها، ليست موثوقة بما يكفي.