Од Саре Глејзер, Летише Џоли и Кате Пинкијер, студенткиња које студирају за Мастер из примењених страних језика на Универзитету Гренобл Алпи.

I - Успон вештачке интелигенције у преводу 

Еволуција вештачке интелигенције и њена интеграција у превод

Како је вештачка интелигенција доживела значајан напредак током последњих неколико деценија, утицала је на неколико сектора, укључујући и превођење језика. Употреба вештачке интелигенције у превођењу настала је 1950-их стварањем машинског превођења заснованог на правилима (RBMT) (Vinson, 2025). Ослањала се на унапред дефинисана лингвистичка правила за превођење текста са једног језика на други. Међутим, правила су морала да се уносе ручно, што је одузимало много времена, а преводи нису били баш тачни.

Затим се осамдесетих година 1980. века појавило статистичко машинско превођење (СМТ). Омогућило је рачунарима да анализирају велике двојезични корпусе како би поравнали речи и фразе користећи статистику. Међутим, било је тешко прецизно преводити између језика са великим граматичким разликама, на пример енглеског и јапанског.

Током 2010-их, неуронска машинска транслација (НМТ) донела је велику промену у овој области. Слично као код НМТ-а, рачунар је трениран коришћењем великих двојезичних корпуса, али захваљујући алгоритмима дубоког учења и неуронским мрежама, преводи су били тачнији него икада раније („Историја превођења помоћу вештачке интелигенције“, 2022). Ова тачност је учинила НМТ веома популарним, стварајући велику промену у преводилачкој индустрији.

Од почетка 2020-их, појавили су се генеративни модели вештачке интелигенције. Закон Европске уније о вештачкој интелигенцији (2023, члан 28 б(4)) дефинише генеративну вештачку интелигенцију као „основне моделе који се користе у системима вештачке интелигенције посебно намењеним за генерисање, са различитим нивоима аутономије, садржаја као што су сложен текст, слике, аудио или видео“. Разликује се од традиционалне вештачке интелигенције, која се фокусира на специфичне задатке, као што су класификација, предвиђање или решавање дефинисаних проблема. Генеративна вештачка интелигенција има за циљ да произведе нове податке који подсећају на садржај који су креирали људи. Генеративни модели, попут OpenAI-јевог ChatGPT-а, показали су вештину у разумевању језика и преводу и могу да произведу контекстуално тачне преводе иако сами по себи нису софтвер за превођење.

Алати за превођење и њихово ослањање на вештачку интелигенцију

Преводилачка индустрија је доживела пораст алата заснованих на вештачкој интелигенцији који помажу да превод буде ефикаснији и приступачнији.

Алати за превођење, као што су DeepL или Google Translate, користе вештачку интелигенцију како би побољшали своје преводе. Иако ови алати нуде неке предности, они и даље имају своја ограничења. На пример, погрешно тумачење контекста, неразумевање културних нијанси и нетачан превод идиоматских израза су проблеми који се стално понављају у превођењу помоћу вештачке интелигенције. Штавише, преводи генерисани помоћу вештачке интелигенције могу имати проблема са високо специјализованим или осетљивим садржајем где је људска стручност и даље неопходна.

Иако је вештачка интелигенција дубоко променила преводилачку индустрију, она још увек није у стању да у потпуности замени људске преводиоце. Иако се истиче у брзој обради великих количина текста, људски преводиоци пружају кључне елементе, као што су културна осетљивост, креативна адаптација и дубоко контекстуално разумевање.

II - Прикупљање података и етичка питања

Као и сваки дигитални систем, вештачку интелигенцију или моделе превођења треба „образовати“. У овом контексту говоримо о „обуци“ система, што захтева прикупљање података спремних за употребу где год су доступни. Али у нашем дигитализованом добу где све мора бити ефикасније и брже, закони који се тичу начина рада ових система обично се занемарују. Програмери и добављачи вештачке интелигенције тада претпостављају да имају слободну вољу да раде како желе. док се не донесу одлуке. Недавно су значајније организације покушале да подигну свест о етичким питањима која покреће рад система вештачке интелигенције.

Потреба за великим скуповима података у обуци за вештачку интелигенцију

Када су у питању модели вештачке интелигенције, потребан је велики скуп података да би правилно функционисали. Узмимо објашњење дато на wonk.ai веб-сајт (Mohammed et al., 2024) који нуди моделе превођења засноване на вештачкој интелигенцији за различите компаније. Према њиховим речима, њихов модел превођења се обучава кроз следећих пет корака. Први корак је прикупљање језичких података са веб-сајтова, речника, језичких база података, докумената итд. Ово помаже систему да интегрише језичка правила, дефинисане термине из речника, тон гласа или стил писања. Други корак укључује издвајање језичких парова из прикупљених података како би се пронашли парови реченица који помажу систему да боље разуме контекст, побољшавајући резултат превођења. Трећи корак је обрада, тј. валидација, чишћење и комбиновање језичких података за обуку. Ово је неопходно јер се преводи неких прикупљених текстова налазе на другим местима и потребно их је упарити. Четврти корак је сама обука вештачке интелигенције када се прикупљени подаци обједињују у корпус за обуку, а обука се наставља све док резултат превођења не буде довољно добар за процену. Пети и последњи корак је оцењивање од стране клијената, који су менаџери за превођење.

Након свега овога, модел вештачке интелигенције наставља да учи, због чега се сматра корисним у разним областима. Да би се то постигло, лектура је кључна како би се систему дале повратне информације, чиме би се он побољшао. Наравно, потребно је време и новац да би се добио добар модел превода помоћу вештачке интелигенције, а сваки добављач вештачке интелигенције покушава да достигне „ниво људског квалитета“.

Међутим, ова колекција података у великој мери зависи од крајњег корисника система и језичког пара. У преводу, тон, терминологија и фразеологија се значајно разликују од једне области до друге. Последњих неколико година, системи за превођење засновани на вештачкој интелигенцији (AI) се све више користе за правно превођење, углавном ради смањења трошкова и побољшања ефикасности. Тада је фаза обуке кључна: потребни су правни текстови за обуку система за превођење, али се не могу лако пронаћи или користити. Штавише, правни системи се разликују од земље до земље, што је још један параметар који треба имплементирати током фазе обуке. Како је закључено у студији објављеној у марту 2024. (Moneus & Sahari, 2024), постоји и питање различитости између језика: кинески је апстрактни и метафорички, док је енглески линеаран и логичан. То значи да системима вештачке интелигенције и даље треба одређено побољшање, а могло би се помоћи већом доступношћу двојезичних података за додатне и ређе језике.

Етичке импликације прикупљања података

Генеративни системи вештачке интелигенције, као што је ChatGPT, засновани су на низу података извучених из књига, чланака, веб страница, објава на друштвеним мрежама итд. Као што смо већ рекли, они захтевају фазу обуке током које се „користи велики корпус текстуалних података за инструкције алгоритама за обраду говора“ (Lucchi, 2024, стр. 617). То доводи до разних проблема у вези са интелектуалном својином, јер коришћени извори могу садржати дела заштићена ауторским правима, као и правна разматрања. У овом контексту, „програмери одговорни за развој и обуку ChatGPT-а сносе одговорност за осигуравање да подаци за обуку остану без икаквих кршења ауторских права“ (Lucchi, 2024, стр. 617). Зато најновије препоруке захтевају већу транспарентност у вези са коришћеним изворима или начином на који ови системи функционишу.  

Са становишта програмера, прихватљиво је користити слободно доступне податке заштићене ауторским правима јер систем користи информације као извор инспирације за представљање новог материјала и иновативних резултата. Алгоритми вештачке интелигенције се углавном ослањају на огромне количине података који су неопходни за побољшање перформанси система, зато би први корак био успостављање експлицитних споразума о размени података између добављача података и програмера вештачке интелигенције. То би омогућило легалну употребу података заштићених ауторским правима у сврху обуке.

Главни проблем лежи у чињеници да вештачка интелигенција не може да генерише аутентичне идеје. Напротив, она се ослања на податке са којима је обучена да би генерисала преуређене текстове. Када текст напише човек, навођење коришћених извора се сматра моралном одговорношћу, као и начином да се избегне плагијат и осигура поузданост њиховог рада. Међутим, ако узмемо ChatGPT као пример, иако је његов одговор заснован на великом корпусу података за обуку, није увек тачан и може „заборавити“ да наведе своје изворе. Чак и када их корисник затражи, понекад чак и измишља непостојећа дела, што додатно повећава недостатак кредибилитета. Зато неинформисани корисници можда не знају да су користили туђи рад. Штавише, оригинални креатори ових података за обуку нису свесни да се њихов рад краде!

III - Интелектуална својина и правни изазови

Када говоримо о неовлашћеном коришћењу дела ствараоца, позивамо се на кршење права интелектуалне својине. У сржи права интелектуалне својине лежи концепт ауторских права. Пореклом из англосаксонске правне традиције, овај концепт даје ствараоцима ексклузивна права над њиховим оригиналним делом, осигуравајући им контролу над репродукцијом, дистрибуцијом и адаптацијом. Данас се поклапа са европским концептом Ауторско право, еквивалент ауторским правима, додајући димензију „моралних права“. Ова права наглашавају личну везу аутора са његовим делом, укључујући право да буде препознат као стваралац (Blésius, 2008). Видећемо како су она релевантна у контексту превода.

Власништво над преводима: Људски превод

Власништво над преводом покреће важна питања. Занимљиво је знати коме припадају ауторска права везана за превод, како са финансијског, тако и са становишта препознатљивости. У ствари, питање власништва је двоструко, посебно ако је алат попут SDL Trados Studio... коришћено — Ко је власник коначног преводилачког рада између преводиоца и наручиоца? Да ли се права власништва могу приписати преводима генерисаним вештачком интелигенцијом? Ко је власник садржаја генерисаног из промпта?

Превод није само средство изражавања, већ и уметничка форма и, као такав, заштићен је разним правним оквирима који штите ауторска права његових стваралаца. На пример, према члану 2(3) Бернске конвенције за заштиту књижевних и уметничких дела (нд, одељак FI, .2), „Преводи, адаптације, аранжмани музике и друге измене књижевног или уметничког дела заштићени су као оригинална дела без угрожавања ауторских права на оригинално дело.“ Према Споразуму ТРИПС из 1994. године, члан 10(2) наводи да „[к]омпилације података или другог материјала, било у машински читљивом или другом облику, које због избора или распореда свог садржаја представљају интелектуалне творевине, заштићене су као такве.“

Као што је наведено у овим међународним конвенцијама, превод који је направио преводилац заштићен је као и свако друго уметничко дело и стога је такође извор ауторских права. Одговор на прво питање би требало да буде једноставан. Пошто се превод сматра оригиналним делом и заштићен је ауторским правима, ова ауторска права припадају преводиоцу.

Међутим, одговор није тако једноставан. Прво, морамо направити разлику између фриленс преводилаца и преводилаца запослених у агенцији. За преводиоце запослене у агенцији, „према законима о раду многих земаља, радници аутоматски преносе права интелектуалне својине на дела која стварају својим послодавцима“ (Смит, 2009, стр. 8). У овој ситуацији, јасно је да креирани превод припада компанији, која га затим продаје клијенту који га је наручио. То важи и за преводилачке меморије, без обзира да ли их обезбеђује агенција или клијент: „у случају запослених који креирају банке термина или преводилачке меморије, ова права ће аутоматски прећи на организације за које раде“ (оп.цит.).

За фриленсере преводиоце, све је питање уговорног споразума са клијентом. Преводилац ће увек бити први власник ауторских права. Продајом свог рада клијенту, он ће се одрећи тих ауторских права. Међутим, чак и када се ауторска права пренесу, преводилац није одговоран за неовлашћене измене које је направио клијент (Блезијус, 2008). Ово важи и за преводилачке меморије и банке термина које је преводилац креирао за дато дело, „осим ако ауторска права нису претходно пренета уговором, преводилачке меморије припадају преводиоцима који су их креирали“ (Смит, 2009, стр. 8).

Али шта је са преводом који генерише вештачка интелигенција?

Власништво над преводима: Системи вештачке интелигенције

Као што је раније наведено у овом чланку, генеративни системи вештачке интелигенције раде тако што тренирају и укључују велике скупове података у своје алгоритме. Ови подаци се не прикупљају увек легално, а алгоритми, у већини случајева, не наводе своје изворе када дају одговор на питање. Системи попут ChatGPT (амерички) или Mistral (француски) су у стању да обезбеде превод готово људски и стога стварају страх од „краја људског превођења“. Вештачка интелигенција је брзо развијајућа технологија. технологија присутна у скоро свакој области и постао је саставни део преводилачких дела. Са њим се појављују нова правна питања која треба размотрити – Коме треба доделити власништво над таквим преводом? Кориснику алата вештачке интелигенције, програмеру или једноставно самом систему? 

Године 2022, у Сједињеним Државама је поднета групна тужба против компаније Stability AI од стране визуелних уметника, тврдећи да је компанија користила њихово дело заштићено ауторским правима за тренирање њиховог модела вештачке интелигенције без њиховог пристанка. Суд је делимично усвојио, а делимично одбио захтеве тужених. Суд је дозволио да се настави са тужбом за директно кршење ауторских права, признајући да је питање да ли модели вештачке интелигенције крше ауторска права нерешено и да зависи од специфичности сваког случаја (Madigan, 2024). 

Недавно је влада САД донела нову одлуку, 29. јануара 2025. године (Адвокатска канцеларија Драјфус, 2025). Она наглашава захтеве потребне да би се садржај генерисан вештачком интелигенцијом прихватио као дело заштићено ауторским правима. Према овој одлуци, садржај генерисан вештачком интелигенцијом може бити заштићен ауторским правима под следећим условима: Постоји довољно људско учешће у креативном процесу, тј. материјал није генерисан само од стране вештачке интелигенције, већ се вештачка интелигенција користи као алат за унапређење људске креативности. Такође се објашњава важност упутстава датих систему, која морају бити довољно креативна. У овој идеји, ако уметник модификује, аранжира или одабере елементе садржаја генерисаног вештачком интелигенцијом, тај садржај... може бити подобан за делимичну заштиту ауторских права.

Из глобалне перспективе, свака земља се бави питањима вештачке интелигенције и ауторских права на различите начине. На пример, Закон Европске уније о вештачкој интелигенцији, објављен 6. августа 2023. године, помиње обавезу система вештачке интелигенције да се придржавају права интелектуалне својине, што значи да су добављачи модела вештачке интелигенције дужни да „јавно поделе детаљан резиме текста и података који се користе у обуци њихових модела вештачке интелигенције“ (Fitzpatrick, 2025).

Пошто се правни оквир још увек развија како би се прилагодио овим новим технологијама, можда нећемо моћи дати јасан одговор у вези са ауторским правима која укључују вештачку интелигенцију у уметности или преводу. Међутим, програмери вештачке интелигенције требало би да осигурају да се придржавају закона у вези са подацима које прикупљају за своје моделе обуке. То подразумева добијање одговарајућих лиценци и надокнаду појединцима који поседују интелектуалну својину коју желе да укључе у своје скупове података за обуку (Deloitte AI Institute, nd).

Zakljucak  

Свет вештачке интелигенције се стално мења. Сама технологија се свакодневно унапређује и укључује у све више домена и аспеката наших живота. Нажалост, закони се не могу развијати тако брзо – чак ни у дигитализованом свету. Вештачка интелигенција заиста има потенцијал за креативност или убрзавање радних задатака, али због начина на који је развијена, крши неколико закона. Као што смо видели, интелектуална својина игра велику улогу у области креативности, али програмери вештачке интелигенције изгледа да се не брину много, а штавише, нису приморани да се придржавају закона, јер постоји јасан недостатак регулативе у вези са вештачком интелигенцијом и ауторским правима. Ова технологија може да користи само оно чиме је храњена, што су, углавном, дела заштићена ауторским правима. 

Већ је предложено неколико решења, а све већи број компанија, организација и земаља тренутно покушава да истакне правна питања која се тичу вештачке интелигенције у различитим областима. Први захтев се односи на већу транспарентност у вези са изворима које користе системи вештачке интелигенције за обуку или генерисање одговора, и транспарентност у погледу њеног укупног начина функционисања, што би могло бити погубно за програмере вештачке интелигенције. Неке земље имају своја решења, и Европска унија предводи пут у борби ради транспарентности.

Недавно, у фебруару 2025. године, у Паризу је одржан Самит о акцији у области вештачке интелигенције. Циљ му је био да „колективно успостави научне темеље, решења и стандарде за одрживију вештачку интелигенцију која ради на колективном напретку и у јавном интересу“ (France Diplomacy, 2025) са више од 800 учесника. Резултати су показали следеће: спремност да се створи одржива, безбедна, поуздана и транспарентна вештачка интелигенција и да се она мудро користи тамо где је најпотребнија, као што су здравствена заштита и/или образовање. Док је 62 земље потписало коначни споразум, САД – упркос томе што су један од лидера у области вештачке интелигенције – нису.
 

Библиографија

Споразум о трговинским аспектима права интелектуалне својине (Споразум ТРИПС). (нд). WIPO Lex. Преузето 16. фебруара 2025. са https://www.wipo.int/wipolex/en/treaties/details/231

Самит о акцији у области вештачке интелигенције (10. и 11. фебруар 2025.)(2025). Француска дипломатија - Министарство за Европу и спољне послове. https://www.diplomatie.gouv.fr/en/french-foreign-policy/digital-diplomacy/news/article/ai-action-summit-10-11-feb-2025

Конференција о акцији на врху вештачке интелигенције: Вештачка интелигенција, наука и друштво. (2025, 6. фебруар). Политехнички институт у Паризу. https://www.ip-paris.fr/en/news/ai-action-summit-conference-ai-science-and-society-ip-paris

Вештачка интелигенција и ауторска права: Разумевање другог извештаја Канцеларије за ауторска права САД о ауторским правима(2025. фебруар 10). Драјфус. https://www.dreyfus.fr/en/2025/02/10/ai-and-copyright-understanding-the-u-s-copyright-offices-second-report-on-copyrightability/

Вештачка интелигенција и интелектуална својина. (нд). WIPO Pearl. Преузето 16. фебруара 2025. са https://www.wipo.int/about-ip/en/frontier_technologies/ai_and_ip.html

Бернска конвенција за заштиту књижевних и уметничких дела. (нд). WIPO Pearl. Преузето 16. фебруара 2025. са https://www.wipo.int/treaties/en/ip/berne/index.html

Бхарати, РК (2024). Вештачка интелигенција и интелектуална својина: Правни оквири и будући правци. Међународни часопис за право, правосуђе и јуриспруденцију, 4(КСНУМКС), КСНУМКС-КСНУМКС. https://doi.org/10.22271/2790-0673.2024.v4.i2c.141

Bird & Bird LLP, Генерална дирекција за превод (Европска комисија), Дебуше, Ј. и Трусел, Ј.-К. (2014). Превод и права интелектуалне својине: завршни извештајКанцеларија за публикације Европске уније. https://data.europa.eu/doi/10.2782/72107

Блезијус, К. (нд). Ауторска права и преводилац. Ко је власник ваших превода? Преузето 16. фебруара 2025. са https://cblesius.co.uk/articles/CopyrightAndTheTranslator-WhoOwnsYourTranslations.html

Кример, Е. (2024. април 16). Анкета показује да генеративна вештачка интелигенција представља велику претњу раду преводилаца. Гардијан. https://www.theguardian.com/books/2024/apr/16/survey-finds-generative-ai-proving-major-threat-to-the-work-of-translators

Девин, В. (2025. јануар 29). Од прошлости до будућности: Утицај вештачке интелигенције на технологију превођења - Локализујте чланкеЛокализуј. https://localizejs.com/articles/the-impact-of-ai-on-translation-technology

Фицпатрик, Д. (2025. фебруар 3). Нова одлука о ауторским правима је управо учинила вештине вештачке интелигенције највећом предношћуФорбс. https://www.forbes.com/sites/danfitzpatrick/2025/02/03/new-copyright-ruling-just-made-ai-skills-the-biggest-advantage/

Гил, А., Јулијана, Н. и Дејвид, А.С. (2023. април 7). Генеративна вештачка интелигенција има проблем са интелектуалном својиномХарвардски пословни преглед. https://hbr.org/2023/04/generative-ai-has-an-intellectual-property-problem

Гвадамус, А. (2017. октобар 1). Л'интеллигенце артифициелле ет ле дроит д'аутеурЧасопис OMPI. https://www.wipo.int/fr/web/wipo-magazine/article-details/?assetRef=40141&title=artificial-intelligence-and-copyright

Хартли, В. (нд). Превод помоћу вештачке интелигенције или машински превод: Која је разлика? Језичка жица. Преузето 16. фебруара 2025. са https://www.languagewire.com/en/blog/ai-translation-vs-machine-translation

Како користити вештачку интелигенцију за правне преводе: предности, ограничења и најбоље праксе. (2024. јул 1). LegalTranslations.com. https://www.legaltranslations.com/fr/blog/how-to-use-ai-for-legal-translations

Интелектуална својина у ChatGPT-у. (2023. фебруар 20). Европска комисија. https://intellectual-property-helpdesk.ec.europa.eu/news-events/news/intellectual-property-chatgpt-2023-02-20_en

Увод у историју превођења помоћу вештачке интелигенције и популарног софтвера. (2022. децембар 19). Хуман Сајенс Ко., Лтд. https://www.science.co.jp/nmt/blog/32553/

Купфершмид, К. (2024. децембар 12). Увиди из судских налога у случајевима кршења ауторских права у вези са вештачком интелигенцијом. Савез за ауторска права. https://copyrightalliance.org/ai-copyright-infringement-cases-insights/

Лакруз Мантекон, МЛ (2023). Ауторство и власништво над правима у ери машинског превођења. У Х. Мониз и К. Пара Ескартин (ур.), Ка одговорном машинском превођењу: Етичка и правна разматрања у машинском превођењу (стр. 71–92). Спрингер Интернатионал Публисхинг. https://doi.org/10.1007/978-3-031-14689-3_5

Лешен, С. (2024, 27. септембар). Превођење, уметност коју вреди заштититиИнститут за превођење и тумачење. https://www.iti.org.uk/resource/translation-an-art-worth-protecting.html

Луки, Н. (септембар 2024). ChatGPT: Студија случаја о изазовима ауторских права за генеративне системе вештачке интелигенције. Цамбридге Университи Пресс. https://www.cambridge.org/core/journals/european-journal-of-risk-regulation/article/chatgpt-a-case-study-on-copyright-challenges-for-generative-artificial-intelligence-systems/CEDCE34DED599CC4EB201289BB161965

Мадиган, К. (2024. август 29). Најважнији закључци из случаја Андерсен против Стабилности у вези са ауторским правима у вези са вештачком интелигенцијом. Савез за ауторска права. https://copyrightalliance.org/andersen-v-stability-ai-copyright-case/

Мохамед, ЈА, Канан, А., Башир, М., Мохамед, АХХМ, Адиел, МАЕ и Елсадиг, МА (2024а). Утицај вештачке интелигенције на превођење језика: Преглед. ИЕЕЕ приступ, 12, КСНУМКС-КСНУМКС. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3366802

Монеус, АМ и Сахари, Ј. (2024). Вештачка интелигенција и људско превођење: Контрастивна студија заснована на правним текстовима. Хелиион, 10(КСНУМКС). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e28106

Онг, Ј., Ло Кхаи Ии и Винн Вонг, ХВ (2024, 3. септембар). Закон ЕУ о вештачкој интелигенцији: Основни водич за усклађеност са ауторским правима за моделе вештачке интелигенције опште наменеЧемберс енд партнерс. https://chambers.com/articles/eu-ai-act-the-essential-guide-to-copyright-compliance-for-general-purpose-ai-models

Смит, Р. (2009. новембар 19). Питања ауторских права у вези са власништвом над преводилачком меморијом. Зборник радова Превођење и рачунар 31ТЦ 2009, Лондон, УК. https://aclanthology.org/2009.tc-1.13/

Изјава о инклузивној и одрживој вештачкој интелигенцији за људе и планету. (2025. фебруар 11). Јелисејска палата. https://www.elysee.fr/en/emmanuel-macron/2025/02/11/statement-on-inclusive-and-sustainable-artificial-intelligence-for-people-and-the-planet

Правне импликације генеративне вештачке интелигенције. (нд). Делојт институт за вештачку интелигенцију. Преузето 16. фебруара 2025. са https://www2.deloitte.com/us/en/pages/consulting/articles/generative-ai-legal-issues.html

Обучени модели превођења. (нд). Wonk.Ai. Преузето 16. фебруара 2025. са https://wonk.ai/en/training-of-translation-models/

Поделите овај чланак: