Danska Teksterprisen till Jan Pedersen och Hanna Hagström för deras insatser inom undertextning

Jan Pedersen och Hanna Hagström har tilldelats det danska Teksterprisen för sina insatser inom området undertextning. De är verksamma vid Tolk- och översättarinstitutet, Stockholms universitet.

Jan Pedersen och Hanna Hagström som håller i porträttav sig själva.
Jan Pedersen och Hanna Hagström med porträtt av sig själva, av tecknaren Bob Katzenelson. Foto: Peter Bjerre Rosa.

Teksterprisen delas ut årligen av den danska fackföreningen för medieöversättare, Forum for Billedmedieoversættere (FBO). Teksterprisen består – förutom äran – av ett porträtt på pristagaren signerat tecknaren Bob Katzenelson.

Om Teksterprisen (Dansk Journalistforbunds sajt)

Jan Pedersen kommenterar priset i Kulturen på P1, dr.dk/lyd (2023-01-30).

Inslaget startar 45 min. 20 s in i programmet. Här följer en sammanfattning på svenska:

 

Undertexter översatta med maskinöversättning har sju gånger så många fel som en text översatt av enbart människor

En lyckad undertext är nästan alltid en ”osynlig” undertext – den är diskret och man tänker inte ens på att man läser den, säger Amalie Foss från FBO som delar ut Teksterprisen. Talspråket är kaotiskt till sin natur och i kombination med allt som händer i bild, är det inte många robotar som kan följa med.

Forskarna Hanna Hagström och Jan Pedersen har samlat in texter och jämfört maskinöversatta texter med icke maskinöversatta texter, alltså texter översatta enbart av människor. De maskinöversatta texterna bearbetades även av en efterredigerare för att låta bättre, men dessa texter hade ändå sju gånger så många fel som de icke maskinöversatta texterna, och felen var värre.

Översättning är ett svårt hantverk som kräver kreativitet och en mänsklig förståelse av sammanhanget

Det är svårt eftersom det är ett visuellt medium då maskinerna inte kan tolka och anpassa texten till bilderna. Det beror på att översättning är ett svårt hantverk som kräver kreativitet och en mänsklig förståelse för vad scenen handlar om och kunskap om sammanhang mellan ljud, bild och text. Det klarar helt enkelt inte AI – det är därför man kan använda bilder till att avslöja robotar på nätet.

Vad krävs då för att robotar ska bli lika bra på att översätta som vi människor? Handlar det om mängden data/fakta? Nej, det är en för komplicerad uppgift för att maskinerna ska klara det själva. AI blir förvisso bättre av tillgång till mer data och lång tids användning, men blir då främst bra på återkommande enkla fraser som ”hello”, ”good bye”, ”I love you”. Men maskinerna kan inte stå för all översättning, det krävs människor för att det som kommer ut från maskinerna ska fungera.

Hanna Hagström

Jan Pedersen