Vertimas kaip kasdienybė, o ne išimtis

Dar prieš dešimt metų organizacija, norėjusi išversti savo savanorių vadovą į kelias kalbas, turėjo rinktis: arba skirti tam biudžetą, arba tiesiog to nedaryti. Dabar situacija kitokia. „Google Translate”, „DeepL”, „Microsoft Translator” ir panašūs įrankiai tapo tokia pat natūralia darbo aplinkos dalimi kaip el. paštas ar „Google Docs”. Savanoriai juos naudoja patys, be jokio organizacijos žinojimo ar leidimo – tiesiog atidaro naršyklę, įkelia tekstą ir gauna vertimą.

Tai keičia ne tik tai, kaip informacija pasiekia žmones, bet ir tai, kokią informaciją jie apskritai gauna. Ir čia prasideda tiek galimybės, tiek problemos.

Savanoriška veikla iš prigimties yra daugiakultūrė. Tarptautinės organizacijos, pabėgėlius priimančios bendruomenės, jaunimo mainų programos, aplinkosaugos iniciatyvos – visur yra žmonių, kurie kalba skirtingomis kalbomis ir nori prisidėti, bet susiduria su komunikacijos barjerais. Automatinis vertimas šiuos barjerus sumažina, bet ne visada taip, kaip norėtume.

Ką iš tikrųjų sugeba šiuolaikiniai vertėjai

Svarbu suprasti, kur šie įrankiai yra tikrai geri, o kur – tik pakenčiami. Tai padeda priimti geresnius sprendimus organizacijos lygmeniu.

„DeepL” ir naujesni „Google Translate” variantai, paremti neuroniniais tinklais, labai gerai susidoroja su standartiniais, aiškiai suformuluotais tekstais. Jei rašote paprastą pranešimą apie susitikimo laiką, vietą ir tai, ką reikia atsinešti – vertimas bus labai tikslus. Tokio tipo informacija persiduoda gerai.

Tačiau savanoriška komunikacija retai apsiriboja logistika. Organizacijos kultūra, vertybės, emocinis tonas, humoras, vietiniai posakiai – visa tai kelia problemų. Sakinys, kuriame angliškai parašyta „we’re a family here”, lietuviškai gali skambėti natūraliai, bet išverstas į arabų kalbą gali įgyti visai kitą konotaciją, priklausomai nuo konteksto.

Konkrečiai kalbant apie kalbų poras: vertimas tarp Vakarų Europos kalbų (anglų, prancūzų, vokiečių, ispanų) šiandien yra labai aukšto lygio. Vertimas į ir iš lietuvių kalbos – vidutinis, su pastebimais trūkumais sudėtingesnėse gramatinėse konstrukcijose. Vertimas į mažiau paplitusias kalbas – somalių, tigrinjų, rohinjų – vis dar labai ribotas ir klaidingas.

Kur organizacijos klysta labiausiai

Dažniausia klaida – manyti, kad automatinis vertimas yra arba visiškai patikimas, arba visiškai nenaudojamas. Realybė yra pilkesnė.

Viena iš konkrečių problemų: organizacijos išverčia teisinę ar saugumo informaciją automatiniu vertėju ir nepasitikrina rezultato. Savanorių instrukcijos dėl elgesio su pažeidžiamomis grupėmis, privatumo politika, nelaimingų atsitikimų protokolai – tai tekstai, kuriuose klaida gali turėti realių pasekmių. Jei savanoris iš Ukrainos supranta, kad tam tikrą situaciją reikia pranešti „jei manote, kad tai svarbu”, o iš tikrųjų instrukcija sako „privalote pranešti nedelsiant” – tai ne vertimo kokybės klausimas, tai saugos klausimas.

Kita problema – organizacijos nežino, kad jų savanoriai naudoja automatinį vertimą. Žmogus gauna laišką lietuviškai, išsiverčia į savo kalbą, supranta netiksliai, ateina su klaidingais lūkesčiais. Niekas to nesuvokia kaip komunikacijos gedimo – visi mano, kad kitas tiesiog nesuprato arba nebuvo atidus.

Trečia, galbūt mažiau akivaizdi problema: automatinis vertimas gali sukurti tariamą supratimą. Žmogus gauna tekstą savo kalba, jaučiasi, kad supranta, bet iš tikrųjų supranta ne visai teisingai. Tai pavojingiau nei atviras nesupratimas, nes antrasis bent jau skatina klausti.

Kaip skirtingos organizacijos sprendžia šią problemą

Verta pažvelgti į tai, kaip skirtingo dydžio ir tipo organizacijos su tuo dorojasi – ne teoriškai, o praktiškai.

Didelės tarptautinės organizacijos, kaip „Médecins Sans Frontières” ar „UNHCR”, turi specialius vertimo skyrius ir griežtas politikas dėl to, kokie dokumentai gali būti verčiami automatiniu vertėju ir kokie – ne. Tai brangiai kainuoja, bet leidžia kontroliuoti kokybę. Tokio modelio mažesnės organizacijos negali sau leisti.

Vidutinio dydžio NVO dažnai randa kompromisą: naudoja automatinį vertimą kaip pirmą žingsnį, o paskui prašo dvikalbių savanorių patikrinti rezultatą. Tai protingas sprendimas, jei organizacija turi tokių savanorių ir jei jie supranta, ko iš jų tikimasi – ne tobulo redagavimo, o bent jau akivaizdžių klaidų identifikavimo.

Mažesnės bendruomeninės organizacijos dažnai veikia intuityviai: kas moka kalbą, tas ir padeda. Tai veikia, kol veikia – bet sukuria priklausomybę nuo konkrečių žmonių ir nekontroliuojamą kokybę.

Įdomus pavyzdys iš praktikos: kai kurios organizacijos pradėjo rašyti savo tekstus taip, kad jie būtų lengviau verčiami. Trumpi sakiniai. Aiški struktūra. Jokių idiomų. Jokių kultūrinių nuorodų, kurios prasmę turi tik vienoje kultūroje. Tai vadinamasis „plain language” principas, kuris iš tikrųjų pagerina komunikaciją ne tik vertimui, bet ir apskritai.

Praktiniai žingsniai, kuriuos galima žengti dabar

Čia ne teorija – tai konkretūs dalykai, kuriuos organizacija gali padaryti be didelių investicijų.

Pirma, sukurkite dokumentų hierarchiją. Suskirstykite savo komunikacijos medžiagą į tris kategorijas: kritinė (saugos instrukcijos, teisiniai dokumentai, elgesio kodeksai), svarbi (mokymo medžiaga, procedūros, ataskaitų formos) ir bendra (naujienlaiškiai, socialiniai tinklai, neoficiali komunikacija). Kritiniai dokumentai turi būti verčiami žmogaus arba bent jau patikrinami dvikalbio asmens. Svarbūs – automatiškai, bet su patikrinimu. Bendrieji – automatiniu vertėju be papildomo tikrinimo.

Antra, naudokite „DeepL” vietoj „Google Translate” ten, kur galite. Tai nėra reklama – tai tiesiog faktas, kurį patvirtina nepriklausomi tyrimai. „DeepL” paprastai pateikia natūralesnį, tikslesnį tekstą, ypač Europos kalboms. Nemokama versija daugumai organizacijų bus pakankama.

Trečia, paprašykite savanorių grįžtamojo ryšio. Paprastas klausimas po mokymo: „Ar gavote medžiagą savo kalba? Ar ji buvo suprantama?” gali atskleisti daug. Žmonės dažnai nesako, kad nesuprato – jie tiesiog tyliai klaidingai supranta. Sukurkite aplinką, kurioje klausti yra normalu.

Ketvirta, rašykite vertimui draugiškai. Tai reiškia: viena mintis – vienas sakinys. Aktyvioji balsas vietoj pasyviojo. Jokių dviprasmybių. Jokių santrumpų be paaiškinimo. Jokių kultūriškai specifinių metaforų. Šis principas pagerina tekstą net ir tiems, kurie skaito originalo kalba.

Penkta, pažymėkite išverstus tekstus. Jei dokumentas buvo išverstas automatiniu vertėju, tai verta nurodyti. Tai ne gėda – tai skaidrumas. Galite pridėti trumpą pastabą: „Šis tekstas išverstas automatiškai. Jei pastebite netikslumų, praneškite [kontaktas].” Tai ir informuoja, ir kviečia prie bendradarbiavimo.

Kalbos politika kaip organizacijos kultūros dalis

Tai, kaip organizacija elgiasi su kalbų įvairove, sako kažką apie tai, kaip ji apskritai žiūri į savo savanorius. Jei žmogus gauna tik anglišką medžiagą ir pats turi verstis kaip išmano – tai signalas, net jei netyčinis. Signalas, kad jo patogumas nėra prioritetas.

Kalbos politika neturi būti sudėtinga. Ji gali būti labai paprasta: „Mes stengiamės pateikti pagrindinę informaciją [kalbomis X, Y, Z]. Jei jums reikia pagalbos su vertimu, kreipkitės į [kontaktas].” Tai jau yra politika. Tai jau yra pozicija.

Organizacijos, kurios į tai žiūri rimtai, paprastai mato ir praktinę naudą: savanoriai geriau supranta savo pareigas, daro mažiau klaidų, jaučiasi labiau įtraukti ir ilgiau lieka aktyvūs. Tai ne sentimentalus argumentas – tai organizacinis efektyvumas.

Verta paminėti ir kitą pusę: kartais organizacijos per daug baiminasi netobulo vertimo ir dėl to visai nevertėja. Tai taip pat klaida. Netobulas vertimas dažniausiai yra geresnis nei jokio vertimo. Žmogus, kuris gauna 80% tikslų tekstą savo kalba, yra geresnėje padėtyje nei žmogus, kuris gauna 100% tikslų tekstą kalba, kurios nesupranta.

Technologijų raida ir tai, ko galima tikėtis

Vertimo technologijos per pastaruosius penkerius metus pažengė labiau nei per ankstesnius dvidešimt. Ir šis tempas nemažėja.

Didžiausias pokytis, kurio galima tikėtis artimiausioje ateityje – geresnė konteksto supratimas. Šiandien automatinis vertėjas verčia tekstą, bet nežino, kas jį skaito, kokiame kontekste, kokiam tikslui. Rytojaus įrankiai gali mokėti prisitaikyti: versti formaliau arba neformaliau, supaprastinti sudėtingą terminologiją, įspėti apie kultūriškai jautrias vietas.

Jau dabar egzistuoja specializuoti įrankiai tam tikroms sritims – medicinos vertimui, teisiniam vertimui. Savanoriškos veiklos sritis kol kas tokio specializuoto sprendimo neturi, bet tai gali keistis.

Kalbų aprėptis taip pat plečiasi. Kalbos, kurios prieš penkerius metus buvo praktiškai nepalaikomos, dabar turi bent bazinį palaikymą. Tai svarbu organizacijoms, dirbančioms su pabėgėliais ar migrantais iš regionų, kur kalbamos mažiau paplitusios kalbos.

Tačiau vienas dalykas greičiausiai nepasikeis: kultūrinis supratimas. Vertimas – tai ne tik žodžių keitimas kitais žodžiais. Tai prasmės perkėlimas iš vieno kultūrinio konteksto į kitą. Ir čia mašinos dar ilgai turės ribų.

Kai vertimas tampa bendruomenės kūrimu

Geriausios praktikos, kurias galima pastebėti šiandien, turi vieną bendrą bruožą: jos vertimą traktuoja ne kaip techninę problemą, kurią reikia išspręsti, o kaip bendruomenės kūrimo galimybę.

Organizacijos, kurios kviečia dvikalbes savanorius dalyvauti vertimo peržiūroje, gauna du dalykus vienu metu: geresnį vertimą ir labiau įsitraukusius savanorius. Žmogus, kuris padėjo išversti mokymo medžiagą, jaučia didesnę atsakomybę už tą medžiagą. Jis yra ne tik gavėjas – jis yra kūrėjas.

Tai nereiškia, kad reikia paversti savanorius vertėjais prieš jų valią. Tai reiškia, kad reikia sukurti struktūrą, kurioje tie, kurie nori ir gali prisidėti, turi tam galimybę. Paprastas „vertimo komitetas” iš trijų keturių dvikalbių savanorių, susitinkančių kartą per mėnesį peržiūrėti naujus dokumentus, gali padaryti labai daug.

Automatinis vertimas šiame kontekste yra ne pakaitalas, o partneris. Mašina padaro sunkų pradinį darbą – išverčia 80–90% teksto pakankamai gerai. Žmogus padaro likusį darbą – suteikia tekstui tikrą prasmę, toną, kultūrinį adekvatumą. Tai protingas darbo pasidalijimas, ir jis veikia.

Organizacijos, kurios tai suprato, nesvarsto, ar naudoti automatinį vertimą. Jos svarsto, kaip jį naudoti protingai. Ir tai, beje, yra teisingas klausimas.