Waarom realtime vertaling een technisch vraagstuk is, geen kwestie van woordenschat

Wanneer een live vertaling een korte vertraging laat zien, is de eerste reflex te denken dat het systeem achterloopt op het gesprek, bijna kapot is. Het tegendeel is waar. Die vertraging is geen gebrek dat verholpen moet worden. Ze is het directe gevolg van een fysieke beperking die zelfs de beste menselijke tolken nooit hebben kunnen omzeilen.

De vertraging is geen fout, ze is een strategie

Congrestolken noemen het de ear-voice span: de tijd tussen het horen van een woord en het moment waarop je het in een andere taal begint uit te spreken. Bij ervaren professionals ligt die marge doorgaans tussen de twee en vier seconden. Niet omdat ze traag van begrip zijn, maar omdat ze bewust wachten. Ze hebben genoeg materiaal nodig om de betekenis goed te treffen.

Neem een Duitse zin: het hoofdwerkwoord staat vaak helemaal achteraan. Ich habe gestern meinen alten Freund aus der Schule zufällig im Supermarkt getroffen is woord voor woord: "ik heb gisteren mijn oude vriend van school toevallig in de supermarkt ontmoet." Een tolk die woord voor woord vertaalt, zodra elk woord binnenkomt, zou onzin produceren. Hij moet op het werkwoord wachten om te weten wat er eigenlijk gebeurd is. Dit is een voortdurende afweging tussen snelheid en precisie, en niemand, mens of machine, ontsnapt er volledig aan.

Een realtime vertaalsysteem staat voor hetzelfde dilemma, alleen in een andere vorm. Het kan eerder beginnen, maar de betekenis wordt dan mogelijk minder precies. Of het kan wachten op meer context, ten koste van iets meer vertraging. Die afweging valt niet weg te nemen. Ze valt alleen af te stellen.

Wat begrijpen werkelijk betekent

Er is een verschil tussen woorden herkennen en een zin begrijpen. Machines zijn al lang goed in herkennen. Begrijpen betekent dat je dubbelzinnigheden oplost die een mens ongemerkt wegwerkt: de gebruikte toon, de impliciete bedoeling, een verwijzing naar iets wat drie zinnen eerder werd gezegd.

Een eenvoudig voorbeeld. In het Engels kan "I saw her duck" twee dingen betekenen: ik zag haar tamme eend, of ik zag haar bukken. Geen enkele grammaticaregel beslist dat, alleen de situatie kan dat. Juist dit soort alledaagse kleinigheden maakt automatische vertaling veel lastiger dan spraakherkenning alleen.

Het Japans gaat daarin nog een stap verder. Die taal laat het onderwerp van een zin heel vaak weg, omdat het uit de context duidelijk wordt geacht. Vertalen naar het Engels, dat vrijwel altijd een expliciet onderwerp nodig heeft, betekent dat je informatie moet reconstrueren die niet in de brontekst staat. Op dat punt is het geen vertaling meer in strikte zin. Het is interpretatie, in de ware betekenis van het woord.

Niet alle talen hebben in gelijke mate met dit probleem te maken

Sommige talenparen werken makkelijker samen dan andere. Engels en Spaans delen een vergelijkbare woordvolgorde (onderwerp, werkwoord, lijdend voorwerp), een verwante grammaticale structuur en een syntaxis die vrij directe, stapsgewijze vertaling toelaat. Engels en Japans stapelen daarentegen de obstakels op: omgekeerde woordvolgorde, geen gelijkwaardige grammaticale markeringen, ontbrekende onderwerpen en beleefdheidsniveaus zonder directe tegenhanger.

Het is geen toeval dat vertaalsystemen, menselijk of geautomatiseerd, sterk uiteenlopend presteren afhankelijk van het talenpaar. De moeilijkheid zit niet in de rijkdom van een woordenschat. Ze zit in de afstand tussen twee talen in de manier waarop ze denken in woorden ordenen. Over de 60+ talen die Glot ondersteunt varieert die afstand enorm, en de techniek moet daar rekening mee houden.

Het echte doel is niet de vertraging wegnemen

Het is verleidelijk te denken dat vooruitgang betekent dat deze vertraging krimpt tot ze verdwijnt. Dat zou het verkeerde probleem oplossen. Een systeem zonder enige vertraging zou woord voor woord moeten vertalen, zonder op context te wachten, en het zou net als onze overhaaste Duitse tolk een resultaat opleveren dat klopt op het oog, maar iets anders betekent.

De echte vraag is dus niet hoe we sneller gaan. Ze is hoe we op elk moment bepalen of we genoeg weten om te spreken. Precies daaraan werken de beste realtime vertaalsystemen vandaag, Glot inbegrepen: niet de vertraging wegpoetsen, maar haar precies lang genoeg maken om accuraat te blijven, en precies kort genoeg om natuurlijk te blijven.

De volgende keer dat een live vertaling een seconde of twee pauzeert voordat ze antwoordt, is dat geen verloren tijd. Dat is de tijd die nodig is om het goed te doen.