Kako umetna inteligenca prevaja v različne jezike

Kakovost prevoda pa se od jezika do jezika precej razlikuje. Jeziki z veliko količino razpoložljivih podatkov, kot so nemščina, francoščina, španščina ali italijanščina, se pri prevajanju z umetno inteligenco običajno obnesejo zelo dobro. Pri manjših ali oblikoslovno zahtevnejših jezikih, kot so slovenščina, latvijščina, litovščina, makedonščina ali albanščina, pa je potreben natančnejši pregled. Tudi kadar prevod zveni tekoče, se lahko v njem skrivajo manj očitne napake v terminologiji, slovnici ali samem pomenu.

Spodaj je praktičen pregled po posameznih jezikih.

---

BG – bolgarščina

Bolgarščina se pri prevajanju z umetno inteligenco praviloma obnese solidno, zlasti pri prevajanju iz angleščine in v angleščino. Ker gre za uradni jezik EU z razmeroma dobro digitalno zastopanostjo, večji sistemi umetne inteligence običajno pripravijo uporabne osnutke. V primerjavi z jeziki, kot so češčina, italijanščina ali nemščina, je za bolgarščino na voljo manj primerjalnih podatkov, zato je težko izpostaviti en sistem kot zanesljivo najboljšo izbiro. V praksi je smiselno najprej preizkusiti Gemini in ChatGPT, medtem ko je DeepL lahko dobra rešitev za hitre osnutke pri dobro podprtih jezikovnih parih.

Največ pozornosti zahtevata slovnica in slog. Bolgarščina ima posebne glagolske oblike, pomembne razlike v glagolskem vidu in ustaljene vzorce, ki jih lahko umetna inteligenca preveč poenostavi. Pri pravnih, medicinskih in tehničnih besedilih mora terminologijo vedno preveriti naravni govorec oziroma strokovni pregledovalec.

BS – bosanščina

Pri bosanščini je potrebna posebna previdnost, ker jo sistemi pogosto približajo hrvaščini ali srbščini. Prevod je lahko razumljiv, vendar ne zveni povsem naravno za Bosno in Hercegovino ali ne ustreza pričakovani jezikovni različici. Neposrednih javnih primerjalnih podatkov, ki bi glavne velike jezikovne modele posebej primerjali za bosanščino, je malo. Glede na rezultate pri sorodnih južnoslovanskih jezikih je smiselno najprej testirati Gemini in ChatGPT, vendar končnega besedila ni priporočljivo uporabiti brez pregleda.

Pozorni bodite na srbske ali hrvaške izraze, terminologijo, obliko naslavljanja in regionalno besedišče. Pri besedilih za javno objavo je pregled naravnega govorca bosanščine zelo priporočljiv. Naročnik mora poleg tega jasno povedati, ali res potrebuje bosanščino ali morda ijekavsko srbščino za Republiko Srbsko.

CS – češčina

Češčina se v sodobnih sistemih za prevajanje z umetno inteligenco obnese dobro. WMT25 je dal dobre rezultate za jezikovne pare, povezane s češčino, pri čemer se je Gemini 2.5 Pro uvrstil na prvo mesto za smeri angleščina→češčina in češčina→nemščina. Tudi GPT-4.1 je bil pri smeri češčina→nemščina zelo dober, Claude-4 pa je bil v tej smeri blizu najboljšim rezultatom. (WMT25)

Kljub temu ima češčina zahtevno sklanjatev, ujemanje in besedni red. Prevod, ki ga pripravi umetna inteligenca, je lahko na prvi pogled naraven, vendar vsebuje napake v sklonih ali terminologiji. Tehnična in pravna besedila je zato treba vedno natančno pregledati.

DA – danščina

Danščina je nordijski jezik z dobro podporo v prevajalskih sistemih, zato se običajno dobro obnese v orodjih DeepL, ChatGPT, Claude in Gemini. Za danščino je na voljo manj svežih neposrednih primerjav v slogu WMT kot za jezike, kot sta češčina ali italijanščina. ChatGPT in Claude sta uporabna pri prilagajanju tona, sloga in naravnosti besedila.

Umetna inteligenca precej zanesljivo obvladuje splošna poslovna, marketinška besedila in besedila za podporo uporabnikom. Najpogostejše težave so neustrezen ton, neustrezna terminologija in stavčna struktura, ki je preveč podobna angleščini. Posebej je treba preveriti zloženke in medicinsko terminologijo.

DE – nemščina

Nemščina je eden najbolje podprtih jezikov pri prevajanju z umetno inteligenco. DeepL ima pri nemščini zelo dober ugled, dobro pa se obnesejo tudi veliki jezikovni modeli. V WMT25 se je Gemini 2.5 Pro uvrstil na prvo mesto za smer češčina→nemščina, pri čemer sta bila GPT-4.1 in Claude-4 prav tako blizu najboljšim rezultatom. (WMT25)

Za splošna nemška besedila so DeepL, Gemini in ChatGPT zelo dobre možnosti. ChatGPT in Gemini pa sta uporabna, kadar so pomembna podrobna navodila, terminologija ali širši kontekst. Posebej je treba paziti na terminologijo, dolge stavke, slog in državo, saj se nemščina za Nemčijo, Avstrijo ali Švico rahlo razlikuje.

EL – grščina

Prevajanje grščine z umetno inteligenco se izboljšuje, vendar še vedno zahteva skrben pregled. Splošni pomen je običajno prenesen pravilno, težave pa se lahko pojavijo pri formalnem slogu, naravni skladnji in specializirani terminologiji. Neposrednih javnih primerjalnih podatkov za grščino je malo, zato ni mogoče jasno izbrati enega najboljšega sistema. V praksi je smiselno primerjati ChatGPT in Gemini.

Zaradi grškega pregibanja se lahko napake v ujemanju ali sklonu pojavijo tudi v stavkih, ki zvenijo tekoče. Pri medicinski, pravni in tehnični grščini je človeški pregled nujen.

EN – angleščina

Angleščina je najbolje zastopan jezik v večini sistemov umetne inteligence, saj je v učnih podatkih prisotna v največjem obsegu. Prevodi v angleščino so običajno tekoči in pogosto zelo kakovostni. Za prevod v angleščino so ChatGPT, Claude in Gemini vsi zelo dobri; Claude se pogosto dobro obnese pri naravnem slogu daljših besedil, ChatGPT pa pri nadzorovanem preoblikovanju in navodilih, ki vsebujejo terminologijo.

Tveganje je, da umetna inteligenca besedilo preveč zgladi in pri tem izgubi nianse izvirnika. Včasih popravi tudi dele besedila, ki jih zazna kot napačne. Pri prevajanju v angleščino je zato treba preveriti, ali prevod ohranja prvotni pomen, ton in stopnjo gotovosti.

ES – španščina

Španščina je zelo dobro podprt jezik in se pri prevajanju z umetno inteligenco praviloma odlično obnese. ChatGPT, Claude in Gemini so uporabni pri prilagajanju tona, konteksta in namena besedila. Širši nedavni primerjalni testi velikih jezikovnih modelov kažejo, da se napredni modeli pri dobro zastopanih jezikovnih parih zelo dobro obnesejo, čeprav je najboljša izbira odvisna od konkretne smeri in področja.

Ključno vprašanje je lokalna različica: Španija, Mehika, Latinska Amerika in nevtralna mednarodna španščina lahko zahtevajo različno besedišče in ton. Posebej je treba paziti na tikanje oziroma vikanje, produktno terminologijo in regulativni jezik.

ET – estonščina

Estonščina je manjši in zahtevnejši jezik od številnih zahodnoevropskih jezikov, zato je kakovost prevodov bolj neenakomerna. Neposrednih primerjalnih podatkov, ki bi posebej primerjali Claude, ChatGPT, Gemini in DeepL za estonščino, je malo. V praksi sta Gemini in ChatGPT uporabna kandidata za testiranje zaradi širših večjezičnih zmožnosti, vendar pregled naravnega govorca ostaja pomemben.

Prevod je lahko razumljiv, vendar ne povsem terminološko pravilen. Pozorni bodite na sklone, nenaraven besedni red in dobesedne prenose iz angleščine. Človeški pregled je priporočljiv pri besedilih za objavo ali specializiranih vsebinah.

FI – finščina

Finščina je zahtevna zaradi sklonskega sistema, dolgih zloženk in stavčne strukture, ki se precej razlikuje od angleščine. Umetna inteligenca lahko pripravi dobro splošno finščino, vendar se lahko pojavijo napake v oblikoslovju, terminologiji in naravnosti. Trenutno ni na voljo testov, ki bi en model določili za najboljšo izbiro pri vseh finskih prevajalskih nalogah. Na splošno sta ChatGPT in Gemini uporabna, kadar so pomembni terminologija, navodila in kontekst.

Medicinska in tehnična finščina zahtevata posebno pozornost, zlasti kadar že obstajajo uveljavljeni izrazi. Vedno je treba preveriti zloženke in pregibane oblike.

FR – francoščina

Francoščina je eden najbolje podprtih jezikov pri prevajanju z umetno inteligenco. DeepL, ChatGPT, Claude in Gemini običajno pripravijo tekoče prevode. Za francoščino je DeepL pogosto ena najboljših namenskih rešitev za strojno prevajanje, medtem ko sta ChatGPT in Claude zelo uporabna za preoblikovanje besedila glede na slog. Gemini je smiselno testirati tudi pri večjih večjezičnih projektih zaradi njegovih dobrih nedavnih primerjalnih rezultatov.

Največ pozornosti zahtevajo stopnja formalnosti, vključujoč jezik, ločila in državne različice, kot so Francija, Belgija, Švica in Kanada. Marketinška besedila pogosto potrebujejo človeško prilagoditev, da ne zvenijo generično.

HR – hrvaščina

Prevodi v hrvaščino, ki jih pripravi umetna inteligenca, so pogosto uporabni, vendar jih je treba natančno pregledati. Neposrednih javnih primerjalnih podatkov za hrvaščino je manj kot za srbščino ali češčino. Zaradi vpliva sorodnih jezikov nobenega sistema ni priporočljivo obravnavati kot samodejno zanesljivo izbiro. Gemini in ChatGPT sta dobra kandidata za prvo testiranje, medtem ko je lahko DeepL uporaben glede na jezikovni par.

Pogosta težava je vpliv srbščine ali bosanščine. Umetna inteligenca lahko izbere besede, ki so razumljive, vendar niso standardne. Preveriti je treba terminologijo, sklone, obliko naslavljanja in uradni slog. Pri pravni ali tehnični hrvaščini je pregled naravnega govorca nujen.

HU – madžarščina

Madžarščina je za umetno inteligenco zahtevna, ker se njena struktura močno razlikuje od angleščine in številnih drugih evropskih jezikov. Splošni prevodi so lahko dobri, vendar lahko težave povzročajo besedni red, pripone, svojilne oblike in terminologija. Za madžarščino ni jasnega zmagovalca za različne jezikovne kombinacije. V praksi sta ChatGPT in Gemini uporabna za prevajanje in zagotavljanje kakovosti.

Posebna previdnost je potrebna pri tehničnih navodilih, medicinskih in pravnih besedilih. Tudi tekoč madžarski prevod, ki ga pripravi umetna inteligenca, lahko zahteva precej urejanja.

IT – italijanščina

Italijanščina se pri prevajanju z umetno inteligenco zelo dobro obnese. WMT25 je pokazal, da so bili najboljši sistemi, kot sta Gemini 2.5 Pro in GPT-4.1, pri smeri angleščina→italijanščina zelo tesno skupaj, pri čemer je Gemini 2.5 Pro dosegel 79,4, GPT-4.1 pa 79,0. Claude-4 je bil na tej konkretni lestvici nižje. (WMT25)

Za italijanščino imata Gemini in GPT-4.1/ChatGPT dobro podporo v primerjalnih rezultatih. Največ pozornosti zahtevajo ton, eleganca, pravna natančnost in terminologija. Italijanščina pogosto zahteva slogovno prilagoditev, ne le dobesednega prevoda.

LT – litovščina

Litovščina je manjši in oblikoslovno zahteven jezik. Umetna inteligenca lahko pripravi uporaben osnutek, vendar je tveganje za slovnične in terminološke napake večje kot pri večjih zahodnoevropskih jezikih. Neposrednih javnih primerjalnih podatkov za litovščino med velikimi jezikovnimi modeli je malo, zato je najbolje primerjati več prevodov. Gemini in ChatGPT sta dobra kandidata za testiranje, zlasti kadar sta pomembna kontekst in upoštevanje navodil.

Pozorni bodite na sklone, ujemanje, besedni red in specializirano terminologijo. Pri besedilih za objavo je zelo priporočljiv pregled naravnega govorca.

LV – latvijščina

Prevajanje v latvijščino z umetno inteligenco se izboljšuje, vendar je kakovost precej odvisna od področja. Splošni pomen je običajno razumljiv, pogosto pa je treba popraviti pregibanje, terminologijo in naravnost izražanja. V praksi je smiselno primerjati Gemini in ChatGPT.

Posebna previdnost je potrebna pri uradnih besedilih, javnem komuniciranju in tehničnih priročnikih. Latvijskih besedil ni priporočljivo objaviti brez pregleda naravnega govorca.

MK – makedonščina

Makedonščina je evropski jezik z manj razpoložljivimi podatki, zato je pri prevajanju z umetno inteligenco potrebna previdnost. Prevod je lahko razumljiv, vendar manj idiomatičen, terminologija pa je lahko nedosledna. Primerjalnih podatkov za makedonščino je zelo malo. Gemini in ChatGPT sta zaradi širših večjezičnih zmožnosti verjetno najuporabnejša sistema za prvo testiranje, vendar je pregled naravnega govorca nujen.

Na prevod lahko vplivajo tudi bolgarske ali srbske primesi. Pri uradnih, pravnih, medicinskih ali tehničnih makedonskih besedilih je zelo priporočljiv strokovni pregled naravnega govorca.

NL – nizozemščina

Nizozemščina se pri prevajanju z umetno inteligenco obnese dobro. DeepL in večji veliki jezikovni modeli običajno pripravijo tekočo nizozemščino za poslovna, marketinška in splošna besedila. V praktičnih potekih dela je DeepL pogosto dobra izbira za hiter prvi osnutek, medtem ko so ChatGPT, Claude in Gemini uporabni za ton, kontekst in terminologijo.

Glavna tveganja so ton, zloženke, anglicizmi in razlike med nizozemščino na Nizozemskem ter flamsko rabo v Belgiji. Pregled je priporočljiv , če potrebujete enoten glas blagovne znamke in specializirano terminologijo.

NO – norveščina

Norveščina se pri prevajanju z umetno inteligenco dobro obnese, vendar je treba določiti, ali potrebujete različico bokmål ali nynorsk. Umetna inteligenca običajno privzeto uporabi bokmål. Neposrednih primerjav za norveščino med večjimi velikimi jezikovnimi modeli je malo. ChatGPT in Claude sta uporabna za prilagajanje tona in izboljšanje naravnosti.

Splošna kakovost prevodov je dobra, vendar je treba preveriti terminologijo, ton in slog. Pri javnih besedilih, zdravstvu, financah ali tehnični dokumentaciji je priporočljiv pregled naravnega govorca.

PL – poljščina

Poljščina je razmeroma dobro podprta in prevodi z umetno inteligenco so lahko dobri. DeepL se pogosto uporablja za poljščino, veliki jezikovni modeli, kot sta ChatGPT in Gemini, pa so prav tako uporabni, kadar sta pomembna kontekst in upoštevanje navodil. Ni enega samega javnega primerjalnega rezultata, ki bi en model določil za jasno najboljšo izbiro pri vseh poljskih prevajalskih nalogah.

Poljska slovnica je zahtevna, zlasti skloni, spol in glagolski vid. Umetna inteligenca lahko pripravi tekoče stavke, ki kljub temu vsebujejo napake v ujemanju ali terminologiji. Posebna previdnost je potrebna pri pravnih, medicinskih in tehničnih vsebinah. Marketinška poljščina pogosto potrebuje slogovno izboljšavo, da zveni naravno.

PT – portugalščina

Portugalščina se pri prevajanju z umetno inteligenco obnese zelo dobro, vendar je ključna izbira prave različice. ChatGPT, Claude in Gemini so uporabni za prilagajanje tona ter razlikovanje med evropsko in brazilsko portugalščino. Napredni veliki jezikovni modeli se pri dobro zastopanih jezikovnih parih praviloma zelo dobro obnesejo, vendar je najboljša izbira odvisna od tega, ali je ciljna različica evropska ali brazilska portugalščina.

Če ni drugače določeno, lahko umetna inteligenca privzeto uporabi brazilsko portugalščino. Za komunikacijo, namenjeno Portugalski, je treba vedno izrecno navesti evropsko portugalščino in preveriti, ali prevod ustreza lokalni rabi.

RO – romunščina

Romunščina je zmerno dobro podprta. Umetna inteligenca običajno dobro obvladuje splošna romunska besedila, vendar specializirana terminologija in formalni slog zahtevata pregled. Avtomatizirana študija zagotavljanja kakovosti EU20 je romunščino vključila med evropske primerjalne jezike, uporabljene za primerjavo prevodov med sistemi, vključno z DeepL, ChatGPT in Googlovimi oziroma človeško urejenimi podatki. (študija EU20 QA)

Za romunščino ni enega zmagovalca, vendar sta ChatGPT in Gemini dobri izbiri, kadar sta pomembna kontekst in upoštevanje navodil. Previdnost je potrebna pri pravnem in medicinskem izrazju, ujemanju v spolu in dobesednem prenosu iz angleščine.

RU – ruščina

Ruščina je jezik z veliko količino razpoložljivih podatkov, zato se sistemi umetne inteligence pri njej na splošno dobro obnesejo. ChatGPT, Gemini in DeepL lahko vsi pripravijo dobre prve osnutke v ruščini, odvisno od področja in prevajalske smeri. Claude je uporaben tudi pri izboljšanju naravnosti in preoblikovanju besedila. Vodilni sistemi se v primerjalnih testih razlikujejo glede na test in smer, zato je izbiro sistema priporočljivo preveriti na vzorcu.

Glavna tveganja so glagolski vid, skloni ter politično ali kulturno občutljivo izrazje. Pri tehničnih in pravnih besedilih je treba terminologijo natančno preveriti. Umetna inteligenca lahko izbere tudi izraz, ki je slovnično pravilen, vendar ni ustaljeni strokovni izraz.

SK – slovaščina

Umetna inteligenca lahko pripravi dobre slovaške osnutke, vendar obstaja tveganje vpliva češčine. Neposrednih primerjalnih podatkov za slovaščino je manj kot za češčino. V praksi sta ChatGPT in Gemini dobra sistema za testiranje.

Preveriti je treba terminologijo, sklanjatve in naravni besedni red. Pri uradni ali tehnični slovaščini je človeški pregled pomemben.

SL – slovenščina

Slovenščina zahteva previdno obravnavo. Umetna inteligenca lahko pripravi tekočo slovenščino, vendar se lahko pojavljajo napake v sklonih, dvojini, ujemanju, terminologiji in naravnosti. Vrstni red besed v stavku pogosto sledi angleškemu, kar za slovenščino deluje nenaravno. V praksi priporočamo testiranje ChatGPT in Gemini, saj dobro upoštevata podrobna terminološka in oblikovna navodila.

Ker je slovenščina manjši jezik kot nemščina, francoščina ali španščina, so rezultati manj predvidljivi. Pri marketinških besedilih je lahko umetna inteligenca dobro izhodišče; pri pravnih, medicinskih in tehničnih besedilih pa je priporočljiv strokovni pregled.

SQ – albanščina

Albanščina je pri prevajanju z umetno inteligenco jezik z manj razpoložljivimi podatki. Prevod lahko prenese splošni pomen, vendar so terminologija, slovnica in naravni slog nezanesljivi. Neposrednih primerjalnih podatkov za albanščino je zelo malo, zato ni mogoče izbrati najboljšega modela. Gemini in ChatGPT sta dobra sistema za začetek, vendar je potreben pregled naravnega govorca.

SR – srbščina

Srbščina se je v WMT25 zelo dobro odrezala pri smeri angleščina→srbska cirilica. Gemini 2.5 Pro se je uvrstil na prvo mesto, GPT-4.1 je bil prav tako zelo dober, visoko pa se je uvrstil tudi Claude-4. (WMT25)

Za srbščino ima Gemini trenutno najboljšo podporo po primerjalnih podatkih, ChatGPT/GPT-4.1 pa je prav tako zelo blizu. Ne pozabite vedno izbrati cirilice oz. latinice. Pred objavo je treba preveriti terminologijo in slog.

SV – švedščina

Švedščina je nordijski jezik z dobro podporo v prevajalskih sistemih, zato je kakovost prevodov z umetno inteligenco na splošno dobra. DeepL je pogosto zanesljiva izbira za prvi osnutek v švedščini, medtem ko sta ChatGPT in Claude uporabna za ton, preoblikovanje in nadzorovano terminologijo. Gemini je zaradi dobrih nedavnih primerjalnih rezultatov smiselno upoštevati tudi pri večjezičnih projektih.

Splošna poslovna in marketinška besedila pogosto potrebujejo le zmerno urejanje. Glavna tveganja so terminologija, preveč angleška skladnja, ton in konsistenca v tehničnih ali medicinskih dokumentih. Pri švedščini je treba paziti tudi na zloženke in uveljavljene izraze.

ZH – kitajščina

Prevajanje v kitajščino z umetno inteligenco je lahko zelo dobro, zlasti pri splošnih, poslovnih in tehničnih vsebinah. V WMT25 za smer angleščina→kitajščina je bil prvi na lestvici Algharb z rezultatom 88,4, sledil pa mu je Claude-4 z 86,9. DeepSeek-V3 je dosegel oceno 85,0 in bil uvrščen v razpon 3.–6. mesta, pred GPT-4.1 z 84,0 in Gemini 2.5 Pro z 83,8. WMT25

To pomeni, da se je od uveljavljenih orodij v tem konkretnem testu Claude-4 odrezal najbolje. Kot vedno je najboljši sistem priporočljivo preizkusiti na dejanskem projektnem vzorcu. Določiti je treba tudi lokalno različico in pisavo: poenostavljeno kitajščino (za Kitajsko) ali tradicionalno kitajščino (za Tajvan ali Hongkong). Posebna previdnost je potrebna pri marketinškem tonu, kulturni prilagoditvi, tehnični terminologiji in pravnem izrazju.

Pri prevajanju med kitajščino in drugimi evropskimi jeziki lahko na prevod posredno vpliva angleščina kot vmesni jezik. Zato se lahko v ciljnem jeziku pojavijo tudi tipične težave, ki jih poznamo iz kitajsko-angleških prevodov.

Priporočilo za prakso

Prevajanje z umetno inteligenco je najbolj učinkovito kot del nadzorovanega procesa. Pri jezikih z veliko količino razpoložljivih podatkov lahko prihrani veliko časa in prinese dobre rezultate. Pri manjših ali zahtevnejših jezikih je prav tako uporabno, vendar zahteva temeljitejši pregled.

Varen večjezični potek dela naj vključuje naslednje korake:

1. Izberite ustrezen sistem za izbrani jezikovni par.
2. Pripravite terminološka in slogovna navodila.
3. Jasno določite lokalno različico jezika, pisavo ter uporabo vikanja ali tikanja.
4. Prevod naj pregleda naravni govorec oziroma strokovnjak.

Prevajanje z umetno inteligenco ni več zgolj eksperimentalno orodje. Postalo je pomemben pripomoček za hitrejšo komunikacijo. Končna kakovost pa je še vedno odvisna od tega, ali vemo, pri katerih jezikih se umetna inteligenca dobro obnese, kje so tveganja večja in kdaj je potrebno človeško strokovno znanje.