W Lingua Nova, jako zespół specjalistów łączących lingwistykę, technologię i weryfikację jakości tłumaczeń, codziennie pracujemy z projektami, w których poprawiamy to, czego nie potrafi opanować nawet najbardziej zaawansowana sztuczna inteligencja. Poniżej omawiamy najczęstsze błędy w tłumaczeniach maszynowych, wyjaśniamy ich przyczyny oraz przedstawiamy, co robimy, aby dostarczać naszym klientom bezbłędne, spójne terminologicznie i adekwatne kontekstowo tłumaczenia.
Rozwój technologii językowych w ostatnich latach przyspieszył w sposób, którego jeszcze dekadę temu trudno było się spodziewać. Tłumaczenia maszynowe stały się powszechne, szybkie i dostępne dla każdego. Firmy, klienci indywidualni i instytucje korzystają z nich na co dzień, często nie zastanawiając się głębiej nad ich ograniczeniami. Narzędzia AI, takie jak systemy oparte na głębokich sieciach neuronowych, rzeczywiście odmieniły sposób, w jaki pracujemy z tekstem, jednak wciąż popełniają powtarzalne, a czasem bardzo groźne błędy.
Chcesz szybko sprawdzić koszt tłumaczenia? Jesteśmy do Twojej dyspozycji! Zadzwoń: 668 041 698 lub napisz: tlumaczenia@linguanova.com.pl – odpowiemy błyskawicznie, bez zbędnego czekania! Wolisz kontakt osobisty? Odwiedź nasze biuro w samym sercu Warszawy: ul. Wspólna 41 (róg Marszałkowskiej) – z przyjemnością udzielimy wszelkich niezbędnych informacji.
A jeśli cenisz sobie wygodę, wypełnij formularz bezpłatnej wyceny online :
1. Najczęstsze błędy w tłumaczeniach maszynowych to brak zrozumienia kontekstu
Choć modele językowe operują na ogromnych zbiorach danych, wciąż często nie potrafią właściwie odczytać głębokiego kontekstu wypowiedzi. Tłumaczenia maszynowe potrafią być poprawne gramatycznie, ale jednocześnie kompletnie oderwane od kontekstu.
Przykład:
Słowo „charge” może oznaczać „opłatę”, „zarzut”, „natarcie”, „ładowanie” lub „powierzenie obowiązków”. Bez dodatkowego kontekstu system AI często wybiera niewłaściwe znaczenie.
Dlaczego tak się dzieje?
• Modele statystyczne kierują się najczęściej spotykanymi użyciem słów, a nie rzeczywistą intencją autora.
• Kontekst kulturowy i sytuacyjny jest często zbyt złożony, by model mógł go uwzględnić.
- Maszyny nie „rozumieją” tekstu — jedynie przewidują najbardziej prawdopodobne kolejne słowo lub znaczenie.
Jak sobie z tym radzimy
- Weryfikujemy każdy tekst pod kątem kontekstu komunikacyjnego, branżowego i kulturowego.
- Korzystamy z zespołu lingwistów specjalizujących się w konkretnych dziedzinach (medycyna, prawo, IT, marketing).
- Uzupełniamy tłumaczenia maszynowe o elementy, które AI pomija: niuanse, ton wypowiedzi, zapis formalny vs. potoczny.
2. Błędy terminologiczne – AI nie zawsze rozumie specyfikę Twojej branży
Jednym z najpoważniejszych i najczęstszych błędów w tłumaczeniach maszynowych jest niewłaściwe użycie specjalistycznej terminologii.
Typowe problemy:
- pomylenie terminów technicznych (np. w IT: “deployment” ≠ „wdrożenie” vs. „rozmieszczenie”),
- niepoprawne tłumaczenia prawnicze prowadzące do zmiany sensu dokumentu,
- błędne rozumienie terminologii medycznej, co może mieć katastrofalne dla pacjenta skutki,
- brak konsekwencji — nawet w jednym akapicie AI potrafi użyć dwóch różnych odpowiedników tego samego słowa.
Dlaczego AI popełnia błędy terminologiczne?
- Nie ma dostępu do wewnętrznych baz terminologii firm.
- Nie rozumie kontekstu specjalistycznego.
- „Uniwersalne” modele nie są dostosowane do języka branżowego.
Staramy się ten fakt zmieniać
- Tworzymy dedykowane glosariusze dla każdej firmy i projektu.
- Budujemy pamięci tłumaczeniowe (Translation Memory TM), które znacząco poprawiają spójność tekstu.
- Nasi tłumacze branżowi nadzorują każdy tekst wymagający terminologii profesjonalnej.
- Trenujemy i dostosowujemy systemy AI do konkretnych wymagań klientów (proces fine-tuningu).
3. Dosłowne tłumaczenia idiomów i metafor
Systemy AI bardzo często tłumaczą idiomy, przysłowia i metafory słowo w słowo, co prowadzi do absurdalnych lub niezrozumiałych konstrukcji.
Przykłady:
- „It’s not my cup of tea” → „To nie moja filiżanka herbaty” (błędnie). W języku angielskim wyrażenie „It’s not my cup of tea” oznacza „To nie jest coś, co lubię” lub „To nie moja bajka”.
- „Kick the bucket” → „Kopnąć wiadro” (zamiast: „umrzeć”/„kopnąć w kalendarz”)
- „He passed the torch” → „Przekazał pochodnię” (zamiast: „przekazał odpowiedzialność”)
Jak poprawiamy tę sytuację
- Tłumacze Lingua Nova interpretują idiomy w sposób zgodny z ich odpowiednikami kulturowymi.
- Dopasowujemy metafory do stylu tekstu — literackiego, biznesowego lub marketingowego.
- Jeśli nie istnieje naturalny odpowiednik, tworzymy opis, który zachowuje sens i ton wypowiedzi.
4. Błędy stylistyczne: ton, rejestr i formy grzecznościowe
AI często nie rozróżnia, kiedy stosować język formalny, a kiedy potoczny. W językach takich jak polski czy niemiecki ma to ogromne znaczenie.
Najczęstsze błędy:
- automatyczna zamiana „Pan/Pani” na „ty”,
- użycie zbyt potocznych konstrukcji w tekstach naukowych,
- zbyt sztywny język w reklamach, które powinny być dynamiczne i naturalne.
Jak Lingua Nova radzi sobie z tym problemem?
- Analizujemy grupę docelową i dopasowujemy styl do odbiorcy.
- Ujednolicamy ton komunikacji w całym projekcie.
- Nasi redaktorzy językowi sprawdzają nie tylko poprawność tekstu, ale również komfort pracy z tekstem.
5. Najczęstsze błędy w tłumaczeniach maszynowych to niepoprawne tłumaczenia nazw własnych, marek i produktów
Tłumaczenia maszynowe regularnie przekładają nazwy własne, które powinny zostać zachowane w oryginalnej formie.
Przykłady błędów:
- Firma „Apple” → Przetłumaczona jako „Jabłko”,
- Bardzo popularna gazeta „The Guardian” → „Strażnik”,
- Usługa „Google Cloud Storage” → „Magazyn w chmurze Google”.
Dlaczego to się dzieje?
AI nie zawsze wykrywa, co jest nazwą własną, a co zwykłym słowem.
Jak Lingua Nova naprawia te błędy?
- Identyfikujemy wszystkie nazwy własne i weryfikujemy, czy powinny pozostać bez zmian.
- Prowadzimy konsultacje z klientami, gdy produkty wymagają uwzględnienia specyficznego kontekstu lokalnego.
- Zabezpieczamy nazwy własne w glosariuszach, aby systemy CAT i AI nie tłumaczyły ich automatycznie.
6. Problemy z szykiem zdania i strukturą językową
Tłumaczenia generowane przez AI bywają dosłowne i często nie zachowują naturalnego szyku w języku docelowym.
Najczęstsze błędy strukturalne:
- angielski szyk SVO (Subject-Verb-Object, czyli podmiot-orzeczenie-dopełnienie) przeniesiony bez zmian do języka polskiego,
- zbyt długie zdania, których nikt nie napisałby naturalnie,
- brak logicznych łączników w tekście,
- niepoprawna kolejność przymiotników i określeń.
Metody korygowania w Lingua Nova:
- Redakcja stylistyczna zapewniająca płynność i naturalność wypowiedzi.
- Korekta logiczna i semantyczna.
- Optymalizacja pod SEO, jeśli tekst ma charakter marketingowy lub blogowy.
7.Błędy wynikające z niepoprawnej interpretacji danych liczbowych
AI bardzo często myli:
- formaty liczb (0,5 vs 0.5),
- zapis daty (MM/DD/YYYY vs DD/MM/YYYY),
- jednostki miar,
- waluty,
- symbole techniczne.
Jak Lingua Nova temu zapobiega?
- Wprowadzamy standaryzację liczbową zgodną z rynkiem docelowym.
- Weryfikujemy dane manualnie.
- Zabezpieczamy formaty w pamięciach tłumaczeniowych i glosariuszach.
8. Najczęstsze błędy w tłumaczeniach maszynowych to także brak spójności terminologicznej
AI potrafi przetłumaczyć jedno słowo na pięć różnych sposobów w zależności od miejsca wystąpienia, co jest jednym z najbardziej irytujących problemów dla czytelników.
Jak Lingua Nova zachowuje spójność?
- Pracujemy w zaawansowanych systemach CAT (np. memoQ, Trados).
- Uzupełniamy pamięci tłumaczeniowe, które zapewniają stałość terminologii.
- Nadzorujemy cały tekst jako jedną logiczną całość, a nie jako zbiór pojedynczych zdań.
9. Błędy kulturowe – AI nie rozpoznaje realiów kulturowych
AI wciąż nie rozumie niuansów kulturowych, symboli, żartów czy odniesień społecznych.
Przykład:
Reklama amerykańska może zawierać humor, który w Polsce będzie:
- niezrozumiały,
- nieśmieszny,
- nieadekwatny kulturowo.
Co robi Lingua Nova?
- Lokalizujemy teksty, a nie tylko je tłumaczymy.
- Dbamy o dostosowanie komunikatu do odbiorcy na danym rynku.
- Wprowadzamy zmiany stylistyczne i kulturowe zgodne z intencją autora.
10. Następne na naszej liście „Najczęstsze błędy w tłumaczeniach maszynowych” to brak zgodności z SEO i optymalizacją wyszukiwarek
Tłumaczenia maszynowe kompletnie ignorują:
- słowa kluczowe,
- strukturę nagłówków,
- intencję wyszukiwania,
- metadane,
- linkowanie wewnętrzne,
- zasady SXO. Zasady SXO odnoszą się do Search Experience Optimization (optymalizacja doświadczenia wyszukiwania). To podejście łączy SEO (Search Engine Optimization), czyli optymalizację pod kątem wyszukiwarek, z UX (User Experience), czyli doświadczeniem użytkownika na stronie.
Dlaczego jest to problem?
Tekst przetłumaczony przez AI może brzmieć poprawnie, ale nie będzie działał w wyszukiwarkach, co dla firm oznacza realną stratę.
Jak Lingua Nova optymalizuje teksty pod SEO i AI Overview?
- Tworzymy strategię słów kluczowych dla danego rynku.
- Dbamy o widoczność fraz w nagłówkach i treści.
- Dostosowujemy tekst do algorytmów wyszukiwania, zarówno tradycyjnych, jak i AI-owych.
- Tworzymy treści zgodne z zasadami semantycznego SEO.
Dlaczego tłumaczenia maszynowe wciąż zawodzą?
Powodów jest wiele:
- AI nie ma świadomości językowej – nie rozumie ironii, żartów, metafor, kontekstu kulturowego.
- Działa statystycznie – przewiduje słowa, a nie rozumie świata.
- Ma ograniczenia w precyzyjnych dziedzinach – prawo, medycyna, finanse — tam błędów nie wolno popełniać.
- Brakuje jej personalizacji – nie zna Twojej firmy, Twojej branży, ani Twoich klientów.
Jak Lingua Nova łączy AI z profesjonalnym tłumaczeniem, aby wyeliminować najczęstsze błędy w tłumaczeniach maszynowych?
W Lingua Nova stosujemy podejście hybrydowe:
- Tłumaczenie maszynowe Premium (MT+PE)
Korzystamy z zaawansowanych systemów tłumaczeń neuronowych, ale każdy tekst jest ręcznie poprawiany przez specjalistów.
- Fine-tuning AI pod potrzeby klienta
Trenujemy system na materiałach firmowych, aby z czasem działał coraz lepiej.
- Audyt jakości i redakcja ekspercka
Każdy tekst przechodzi dodatkową weryfikację — zarówno językową, jak i merytoryczną.
- Personalizowane glosariusze i pamięci tłumaczeniowe
Zapewniają spójność i precyzję we wszystkich projektach.
- Pełna zgodność z SEO, AI Overview i wymaganiami rynkowymi
Nasze tłumaczenia działają nie tylko językowo, ale również marketingowo.
Przyszłość tłumaczeń
Sztuczna inteligencja już dziś jest potężnym narzędziem. Ułatwia pracę, przyspiesza procesy i obniża koszty. Jednak aby osiągnąć najwyższą jakość i bezpieczeństwo komunikacji — zwłaszcza biznesowej — niezbędne jest połączenie technologii z wiedzą ludzką.
W Lingua Nova wierzymy, że przyszłość tłumaczeń to nie wybór między AI a człowiekiem, ale synergia obu tych metod.
Wyeliminuj najczęstsze błędy w tłumaczeniach maszynowych:
- brak kontekstu,
- błędy terminologiczne,
- dosłowne tłumaczenia idiomów,
- nieodpowiedni ton,
- niewłaściwe tłumaczenia nazw własnych,
- błędy strukturalne i stylistyczne,
- pomyłki liczbowe i formatowe,
- brak spójności,
- problemy kulturowe,
- ignorowanie SEO.
Lingua Nova s.c. – najczęstsze błędy w tłumaczeniach maszynowych
Wspólna 41, 00-519 Warszawa
https://agencjatlumaczen.com.pl
wycena@tlumaczenia.com.pl
tel. 22 5841035/36 lub 668041698
Numer D-U-N-S®: 665877210
Siła Referencji; Interaktywna Mapa; Opinie Google
Tłumaczymy:
- świadectwa, zaświadczenia, akty urodzenia czy akty małżeństwa;
- akty zgonów, akty notarialne, dowody rejestracyjne, prawa jazdy, dokumenty własności pojazdu;
- akty powołania spółki, apostille, poświadczenia notarialne, świadectwa i certyfikaty, dokumenty rejestracyjne spółki;
- dyplomy szkół wyższych i uczelni, zaświadczenia o niekaralności, dokumenty medyczne ( zaświadczenia lekarskie, opisy chorób, karty leczenia)
Między Kruczą a Marszałkowską – sprawdź nasze sale, oraz co ciekawego możesz zobaczyć w pobliżu
