Kolejna poważna konkurencja dla Grammarly?

Jakiś czas temu opublikowaliśmy wpis na temat programu do maszynowej korekty językowej jakim jest Grammarly oraz drugi poświęcony alternatywom dla niego. Jednak niedawno pojawił się kolejny poważny gracz na rynku tego typu aplikacji, na którego rozwój autorzy otrzymali niedawno sporą dotację. Mowa tutaj o startupie DeepL, który zasłynął z narzędzi tłumaczeniowych opartych na sztucznej inteligencji, a ich nowym produktem jest Write. Czy sprawdzi się w korekcie artykułów naukowych?

 

Kolejne narzędzie do maszynowej korekty, czy coś więcej?

Write to nowe narzędzie, którego zadaniem jest korekta tekstu – wyłapuje błędy gramatyczne i interpunkcyjne, dostarcza sugestie dotyczące klarowności i bardziej kreatywnego formułowania zdań czy nawet tonu wypowiedzi. Write działa w oparciu o tę samą sieć neuronową, która zasila tłumacza DeepL, i co istotne, jest to dla firmy kolejny krok naprzód w sposobie wykorzystania technologii sztucznej inteligencji, zwłaszcza w przetwarzaniu języka naturalnego.

Funkcjonalność Write może brzmieć znajomo i wydaje się nie być czymś nowym. To dlatego, że nowa usługa DeepL konkuruje z Grammarly, co wyraźnie podkreślają sami twórcy, stwierdzając, że ich modus operandi polega na przyjmowaniu konkurencji z otwartymi ramionami i wykorzystywaniu jej jako motywacji do robienia rzeczy jeszcze lepiej. W swoim podstawowym produkcie, czyli translatorze, firma od dawna rywalizuje z dwoma największymi firmami technologicznymi na świecie, Microsoftem i Google, które oferują maszynowe tłumaczenia w czasie rzeczywistym dla osób indywidualnych oraz firm. Jak powiedział prezes i założyciel startupu, Jarek Kutylowski: „Cały czas bierzemy udział w wyścigu. Jesteśmy przyzwyczajeni do wielkich przeciwników, a częścią naszego etosu pracy jest przebicie się przez ich”. Rzeczywiście, w wielu przypadkach tłumacz oparty na sieci neuronowej DeepL działa lepiej niż inne, wychwytując pewne niuanse i znaczenia, które są przeoczane przez konkurencyjny programy.

Wygląda na to, że to podejście jest wyznacznikiem tego, jak DeepL będzie starał sobie radzić z nowymi wyzwaniami wchodząc na rynek produktów do maszynowej korekty językowej, a czego  pierwszym krokiem jest właśnie Write.

 

Możliwości programu

Oprócz wyłapywania podstawowych błędów gramatycznych i interpunkcyjnych nacisk został położony na generowanie potencjalnych wyborów dla użytkowników, które dotyczą stylu, tonu, doboru słów, aniżeli przerabiania wszystkiego, co zostało wprowadzone do Write. Podobnie jak w przypadku podstawowych narzędzi do tłumaczenia, można korzystać z Write free bez konieczności rejestracji (tak jak w przypadku Grammarly).

Poniżej prezentujemy krótki test, który pokazuje, że program wciąż ma pewne niedociągnięcia i miejsce na poprawę. Write, jak na ironię, nie było zbyt dobre w odgadnięciu, co autor miał na myśli pisząc błędnie „right” zamiast „write”.

 

Ale oprogramowanie wystarczająco dobrze poprawiło niewłaściwe użycie słowa „good”.

Już ten krótki tekst zdaje się pokazywać, że to wciąż nie jest na tyle zaawansowane oprogramowanie, które poradziło by sobie lepiej niż chociażby Grammarly z korektą językową tekstów naukowych.

 

Kto jest docelowym użytkownikiem i dalszy kierunek rozwoju programu

„Sztuczna Inteligencja jako towarzyszka pisania”, jak opisuje swój produkt Kutylowski, jest skierowany zarówno do native speakerów, jak i do osób, które w drugim języku piszą w miarę dobrze, choć nieco nieporadnie i mają nadzieję nadać swoim słowom native speakerowego sznytu. Kolejnym poziomem rozwoju programu będzie skupienie się na nieuchwytnych cechach tonu wypowiedzi, „nie tyle treści, ale sposobu wypowiedzi, twórczego wkładu” – powiedział Kutylowski – ale jednocześnie kontynuując zakotwiczanie tej treści we własnych słowach i myśli autora, a nie tych generowanych przez AI od podstaw.

Wypowiedź Kutylowskiego zdaje się potwierdzać to, co zostało napisane powyżej przy teście, program zmierza raczej w kierunku nie naukowym, a raczej domowym, ewentualnie biznesowym, więc maszynowa korekta artykułów naukowych będzie mu sprawiać problemy i będzie pozostawiał w manuskrypcie pewne rudymentarne błędy.

 

Człowiek vs Maszyna

Jak widać również i rozwiązanie DeepL nie jest idealne, więc chcąc być pewnym, że tekst nie zawiera żadnych błędów czy niedociągnięć językowych i będzie nadawał się do publikacji, najlepiej jest skorzystać z profesjonalnych usług proofreadingu, czyli korekty językowej dokonywanej przez native speakera. Pomimo postępów techniki, nadal jest to najlepsze rozwiązanie, by zapewnić najwyższą jakość językową manuskryptu.

Dodatkowym atutem takiego rozwiązania w przypadku prac naukowych jest to, że wybierając odpowiednią usługę, tekstem może zająć się czynny naukowiec z ośrodka akademickiego z kraju anglojęzycznego. I ponadto, czego nie może dokonać wspomniane oprogramowanie, a jest możliwe za sprawą korektora, to nadanie manuskryptowi płynności charakterystycznej dla native speakera, a także wgląd eksperta, który rozumie dany obszar badawczy i upewni się, że zastosowano specjalistyczne słownictwo.

Dodaj komentarz

Witryna wykorzystuje Akismet, aby ograniczyć spam. Dowiedz się więcej jak przetwarzane są dane komentarzy.