“Met DeepL en ChatGPT op de markt kan jij toch sneller werken? Waarom zie ik dat niet in de prijs?” Een vraag als een ander en voor sommigen een logische ook. Tenminste, als je geen rekening houdt met de betrouwbaarheid en correctheid.
Tuurlijk kan je ChatGPT of DeepL (of GoogleTranslate) vragen om je tekst te laten vertalen naar een taal die jij niet kent. Dat scheelt je een pak geld en gaat ook veel sneller. Maar heb je al eens geprobeerd om een tekst naar jouw moedertaal te laten vertalen en te kijken wat AI ervan maakt? Klinkt het Nederlands goed genoeg voor jou en is het ook inhoudelijk correct? Als het antwoord hierop “Ja, dit is voor mij meer dan genoeg” is, stop dan hier met lezen.
Vind je het erg vertaald overkomen? Erg houterig, of vind je zelfs echte fouten? Of klinkt het gewoon niet zoals jij voor ogen hebt? Dan doorzie je het mechanisme achter de Large Language Models zoals ChatGPT.
Large Language Models, afgekort als LLM’s zijn ‘waarschijnlijkheidsrekenmachines’. Ze kijken op basis van wat er in hun corpora zit, wat de meest waarschijnlijke vertaling is. Maar ‘meest waarschijnlijk’ is daarom niet waar jouw tekst om draait. Meer zelfs, als jij wilt verkopen, dan gaat het waarschijnlijk om een nieuw product of dienst, een revelatie, iets wat toch net iets anders is dan ‘het meest waarschijnlijke’ waar AI mee op de proppen komt. Of je wilt op z’n minst niet de indruk wekken van ‘tien in een dozijn’…
Of om het anders te zeggen: als er al zoveel over geschreven is dat LLM’s het meteen juist gokken, dan loont het waarschijnlijk niet de moeite om er nog woorden aan vuil te maken. Met ‘tien in een dozijn’ ga jij de markt niet overtuigen. Tenzij je creatief en origineel uit de hoek komt. Tenzij je het over een compleet andere boeg gooit dan alles wat er tot nu al is over geschreven.
En laat dat nu net zijn hoe vertalers (en copywriters) werken: wij denken buiten de lijntjes en gaan op zoek naar wat jouw product zo uniek maakt. En in die zoektocht durven we wel eens AI gebruiken, maar dan precies om te ontdekken hoe het niet moet.
Een goede vertaler duikt eerst helemaal in jouw materie. Hij doet research, zoekt tot op het bot uit wat jij verkoopt, welke woorden jouw doelgroep gebruiken. En soms – en misschien wel alleen daarvoor – doet hij een beroep op AI: om terminologielijsten aan te leggen en/of te zoeken wat klanten zeggen over jouw reeds bestaande producten én die van eventuele concurrenten (er zijn specifieke AI’s die speciaal hierop zoeken).
Als het om commerciële teksten gaat die als doel hebben jouw product of dienst beter in de markt te zetten in het buitenland, zal de vertaler zijn research misschien nog uitbreiden en trachten te ontdekken hoe er over jouw product of dienst wordt gedacht in het buiteland. De kans is namelijk zeer groot dat jouw anderstalige doelgroep andere gevoeligheden heeft dan jij. Alleen door hier aandacht aan te besteden, weet de vertaler jouw boodschap op een juiste manier over te brengen, én dus jouw product juist te profileren op de anderstalige markt.
Of net niet.
Het is namelijk ook mogelijk dat de vertaler je aanraadt om voor dat land het over een compleet andere boeg te gooien, omdat er zich bijvoorbeeld in het buitenland iets heeft voorgedaan waar jouw product of dienst naadloos op inspeelt, of net omgekeerd: dat je beter voorzichtige bewoordingen gebruikt omdat het nogal gevoelig ligt daar momenteel. Denk maar aan hoe Corona-bier en Corona-verzekeringen tijdens de covidcrisis.
Dat heet research. Dat kost tijd. Heel veel tijd als het echt gaat om verkoopteksten (brochures, persberichten, reclamespots), als jouw vertaler nog geen ervaring heeft met jouw producten of diensten.
En pas dan begint het echte werk: het vertalen.
Terwijl ChatGPT op een paar seconden een vertaling uit zijn hoed tovert, wikken en wegen vertalers elk woord. Goede vertalers vertalen gemiddeld 500 à 600 woorden per uur binnen hun vakgebied.
Zij merken ook fouten en verwarrende formuleringen op en doen eventueel navraag voor ze verdergaan. Geen enkele tekst is namelijk foutloos. In elke tekst zitten wel zaken die voor verbetering vatbaar zijn. Zo heb ik een Franse importeur van allerlei apparatuur waar we zeker drie correctierondes via Teams inlassen voor we tot een finale vertaling komen.
Ook een vertaler maakt fouten. Soms zit je gewoon te dicht op de tekst, soms zie je over fouten heen. Daarom gaat er bij mij geen enkele vertaling buiten zonder dat die nog eens is nagelezen door een collega-vertaler. Die zet de puntjes op de i, denkt na over twijfelachtige formuleringen en koppelt terug.
Een vertaalde tekst nalezen gaat uiteraard sneller dan een tekst vertalen: bij een kwaliteitsvertaling haalt een revisor ca. 1200 woorden per uur (soms zelfs 1600 woorden).
En zo zit je meteen voor elke vertaling, hoe klein of groot ook aan drie uur werk (als de vertaler al vaker over jouw product vertaald heeft, zal het minder zijn, maar toch).
Je zou denken: “Daar valt toch winst te halen, niet?” Ik snap je punt. Daarom test ik het ook regelmatig uit, maar tot op heden – en ik ben al van 2007 aan het testen – zijn de resultaten allesbehalve rendabel binnen mijn vakgebied van technisch vertalen.
In mijn blog “Hoe goed zijn professionele machinevertalingen?’ deed ik met toestemming van de uitgeverij de test met een boekwerk van lichttechnische aard. Omdat ik het wel professioneel wou aanpakken, besloot ik om het speciaal voor vertalers ontwikkelde AGT uit te proberen. Maar ik bleef met gemengde gevoelens achter…. Het vertalen ging weliswaar iets sneller, maar ik was veel meer tijd kwijt met het nalezen en mijn revisor ook.
In een DeepLPro-project waarin ik de door DeepLPro gemaakte vertaling moest nalezen, haalde ik ca. 700 woorden per woord. Maar er volgen nog minimaal twee correctieronden voordat de tekst bruikbaar is, waardoor ik mij afvraag of ik niet beter alle automatische vertalingen in één beweging had gewist en opnieuw was begonnen met de terminologielijst die ik zelf al had opgebouwd in plaats van:
- De Duitse term lezen
- De Nederlandse DeepLPro-vertaling lezen
- In de terminologielijst zoeken of dit begrijp al is vertaald
- De DeepLPro-vertaling verwijderen
- De juiste vertaling intypen
In een recent project – een websitevertaling met de voorstelling van het bedrijf en zijn diensten en producten, gemaakt met DeepLPro – was de kwaliteit zo belabberd dat ik geen seconde getwijfeld heb, en gewoon van nul ben begonnen:
Neen, de klant was beter af als ik het helemaal zelf deed, dan was er namelijk ook aandacht voor de SEO.
Uiteraard heb jij als klant het recht om te weten waar de prijs voor jouw vertaling vandaan komt, maar er zijn een aantal zaken die je sowieso zelf al kan bedenken: kwaliteit kost geld.
Je betaalt voor:
- 25 jaar vertaalervaring en technische expertise
- ca. 500 woorden per uur voor de vertaling
- ca. 1200 woorden uur voor de nalezing van de vertaling
- ca. 600 woorden per uur voor het nalezen van DeepLPro-machinevertalingen (dus nauwelijks goedkoper dan gewoon professioneel vertalen)
- een laatste controle voor brochures en catalogi in Indesign
Het is helemaal aan jou waarvoor jij kiest: wil je een vaste prijs vooraf of ben je tevreden met een raming vooraf en een effectieve prijs bij levering? Jij beslist. Maar tot één ding verlaag ik me niet: hier gaat alleen kwaliteit buiten. Voor “als het maar ongeveer klopt”, ben je bij mij aan het verkeerde adres.
EP Vertalingen
Kastanjelaan 8
2200 Herentals
info@ep-vertalingen.be
Tel.: +32 495 27 16 94
Btw-nummer: BE 0779 995 806
© EP Vertalingen - developed by InMaSol
