Endoxa Asia – Teknologi kecerdasan buatan (AI) membuat proses menerjemahkan bahasa menjadi semakin cepat dan praktis. Pengguna dapat mengubah teks dari satu bahasa ke bahasa lain dalam hitungan detik, bahkan melalui percakapan langsung. Namun, hasil terjemahan yang terdengar lancar belum tentu menyampaikan makna yang tepat.
Kesalahan terjemahan AI tidak selalu terlihat dari tata bahasa yang buruk atau kalimat yang janggal. Sebaliknya, beberapa kekeliruan justru tersembunyi di balik susunan kata yang terdengar alami. Akibatnya, pembaca bisa menerima informasi yang maknanya telah berubah tanpa menyadarinya.
Hal tersebut menjadi perhatian Alisa Tian, Associate Lecturer bidang Translation and Interpreting di School of Humanities & Languages, University of New South Wales (UNSW). Dalam tulisannya di The Conversation, Tian menjelaskan bahwa persoalan terjemahan AI tidak hanya berkaitan dengan keterbatasan data atau instruksi pengguna, tetapi juga kompleksitas bahasa dan perbedaan budaya.
Kesalahan AI Bisa Bermula dari Satu Kata
Salah satu sumber masalah terjemahan AI adalah kata yang memiliki lebih dari satu arti. Tanpa memahami konteks secara tepat, sistem dapat memilih padanan yang keliru meskipun hasil akhirnya tetap terdengar masuk akal.
Tian memberikan contoh penggunaan kata thongs dalam bahasa Inggris Australia. Seorang mahasiswa internasional menggambarkan dosen di Australia sebagai sosok santai karena mengenakan thongs saat mengajar. Dalam konteks tersebut, kata itu merujuk pada sandal jepit.
Namun, AI menerjemahkannya sebagai pakaian dalam jenis G-string. Kalimat hasil terjemahan tetap terbaca secara alami, tetapi maknanya berubah jauh dari maksud awal.
Persoalan serupa juga muncul ketika AI menerjemahkan bentuk waktu atau tense. Dalam bahasa Inggris, perubahan bentuk kata kerja dapat menunjukkan apakah suatu tindakan sudah terjadi, sedang berlangsung, atau akan dilakukan. Sementara itu, bahasa Mandarin menyampaikan informasi waktu dengan cara yang berbeda, antara lain melalui konteks dan kata tambahan.
Ketika menerjemahkan dari bahasa Mandarin ke bahasa Inggris, AI bisa memilih bentuk waktu yang tidak sesuai. Kesalahan kecil ini dapat mengubah pemahaman pembaca mengenai kapan suatu peristiwa berlangsung.
Kalimat yang Benar secara Tata Bahasa Belum Tentu Tepat Makna
Kesalahan juga dapat muncul pada tingkat kalimat. Sebuah kalimat mungkin memiliki lebih dari satu penafsiran yang sama-sama benar secara tata bahasa, tetapi menyampaikan situasi berbeda.
Tian mencontohkan kalimat bahasa Inggris, “You can see him in the store”. Kalimat tersebut bisa berarti seseorang berada di dalam toko dan dapat dilihat di sana. Namun, kalimat yang sama juga dapat dimaknai bahwa seseorang sedang berada di dalam toko ketika melihat orang lain.
Penerjemah manusia biasanya dapat mempertimbangkan konteks percakapan untuk menentukan maksud yang tepat. Sementara itu, sistem AI menghasilkan terjemahan berdasarkan pola bahasa dan prediksi kata berikutnya.
Masalahnya, ketika AI memilih penafsiran yang salah, hasil terjemahannya belum tentu terlihat janggal. Pembaca yang tidak membandingkannya dengan teks asli bisa saja tidak menyadari bahwa informasi yang diterima telah berubah.
Kesalahan Bisa Mengubah Hubungan Antarbagian Teks
Akurasi terjemahan tidak hanya ditentukan oleh ketepatan setiap kata dan kalimat. Hubungan informasi di seluruh teks juga perlu dipertahankan agar pembaca memahami siapa atau apa yang sedang dibicarakan.
Dalam linguistik, hubungan tersebut dikenal sebagai cohesion atau kohesi teks. Setiap bahasa memiliki cara berbeda untuk menghubungkan informasi yang telah disebutkan sebelumnya.
Tian menjelaskan bahwa bahasa Inggris kerap menggunakan artikel definitif “the” untuk merujuk kembali pada sesuatu yang sudah disebutkan. Sementara itu, bahasa Mandarin tidak memiliki artikel definitif seperti tersebut dan dapat mempertahankan keterhubungan teks melalui pengulangan kata.
Perbedaan struktur ini dapat membuat AI salah menghubungkan rujukan antarkalimat. Akibatnya, pembaca bisa kebingungan menentukan orang, benda, atau peristiwa yang sedang dibicarakan.
AI Juga Bisa Kehilangan Konteks Budaya
Tantangan penerjemahan tidak berhenti pada penyampaian informasi. Bahasa juga digunakan untuk membangun hubungan sosial, menunjukkan jarak, dan menyampaikan sikap terhadap lawan bicara.
Tian mencontohkan komunikasi pemerintah di Australia yang kerap menggunakan kata ganti “we” dan “you” untuk membangun kesan lebih dekat dengan masyarakat. Dalam bahasa lain, termasuk Mandarin, gaya komunikasi yang lebih formal atau penggunaan orang ketiga dapat dipilih untuk mempertahankan jarak dan otoritas.
Jika AI menerjemahkan hanya dengan mempertimbangkan padanan kata, nuansa hubungan tersebut bisa berubah. Pesan yang semula terasa akrab dapat terdengar terlalu formal, atau sebaliknya.
Persoalan lain muncul pada istilah yang berkembang mengikuti perubahan sosial. Tian menyebut istilah neurodiversity yang belum tentu memiliki padanan mapan dalam bahasa lain.
Ia juga menyoroti perubahan istilah dalam bahasa Mandarin untuk merujuk pada kelompok transgender. Seiring berkembangnya pemahaman masyarakat, sejumlah istilah yang lebih inklusif mulai memperoleh pengakuan.
AI berpotensi tetap menggunakan istilah lama atau kurang tepat apabila istilah baru belum cukup terwakili dalam data pelatihannya. Hasil terjemahan mungkin masih dapat dipahami secara bahasa, tetapi berisiko tidak sensitif terhadap konteks sosial.
Kapan Terjemahan AI Lebih Bisa Diandalkan?
Menurut Tian, terjemahan AI cenderung lebih dapat diandalkan ketika teks membahas topik yang sederhana dan tidak terlalu melibatkan perbedaan budaya atau isu sensitif. Risiko kesalahan juga dapat berkurang apabila teks sumber memiliki tata bahasa yang jelas dan tidak ambigu.
Ketersediaan data pelatihan turut berpengaruh. Bahasa yang banyak digunakan, seperti Inggris, Mandarin, Prancis, dan Spanyol, memiliki lebih banyak data yang dapat dipelajari sistem AI dibandingkan bahasa yang sumber datanya lebih terbatas.
Pengguna juga dapat membantu meningkatkan kualitas hasil dengan memberikan instruksi yang jelas. Konteks, pembaca sasaran, tujuan penerjemahan, dan gaya bahasa yang diinginkan perlu dijelaskan sejak awal.
Tian turut menyebut kombinasi chatbot dengan teknologi neural machine translation, yaitu sistem AI yang secara khusus dikembangkan untuk penerjemahan. Pendekatan ini dapat membantu menghasilkan terjemahan yang lebih akurat dibandingkan hanya mengandalkan chatbot umum.
Meski begitu, tidak ada pendekatan yang menjamin hasil terjemahan selalu benar. Kesalahan dan halusinasi tetap dapat muncul, sehingga pemeriksaan manusia masih diperlukan.
Mengapa Pemeriksaan Manusia Tetap Penting?
Kemampuan AI menerjemahkan bahasa dengan cepat memang membantu komunikasi lintas negara. Teknologi ini dapat digunakan untuk memahami gambaran umum sebuah teks atau membantu percakapan sederhana ketika penerjemah manusia tidak tersedia.
Namun, kelancaran bahasa tidak bisa dijadikan satu-satunya ukuran kualitas. Dalam teks yang memuat informasi penting, istilah khusus, konteks budaya, atau persoalan sensitif, kesalahan terjemahan dapat mengubah pesan yang seharusnya disampaikan.
Karena itu, hasil terjemahan AI sebaiknya tetap dibandingkan dengan sumber aslinya. Pengguna perlu memeriksa pilihan kata, konteks kalimat, hubungan antarinformasi, serta istilah yang berkaitan dengan identitas dan budaya.
AI dapat mempercepat proses penerjemahan, tetapi ketepatan makna tetap membutuhkan penilaian manusia. Terutama ketika satu kata yang keliru dapat mengubah keseluruhan pesan.
About The Author
Komentar