Strojové překlady měly ukončit potřebu překladatelů a tlumočníků. Realita je ovšem jiná.
V poslední době nástup velkých jazykových modelů (LLM), respektive uvědomění si jejich schopnosti generovat kód, rozpoutal mezi softwarovými odborníky směs nadšení, skepse a paniky. A všichni se ptají: mohou tyto nástroje ukončit potřebu lidských programátorů?
Je navíc vibe coding, tedy styl vývoje založený na pouhém automatickém generování kódu z podnětů, začátkem konce programování, jak ho známe?
Související článek
Než se postavíme mezi katastrofismus a popírání (což jsou koneckonců dvě varianty redukcionismu), je užitečné podívat se na jinou profesi, která se již vydala podobnou cestou: překladatelství.
Jak tvrdí programátorka na svém blogu, příběh překladače Google a jeho dopadu na překladatelský průmysl může nabídnout cenné poučení, jak přemýšlet (a cítit) o budoucím vlivu umělé inteligence na pracovišti.
Od strojového překladu k vibe codingu
Překladač Google prošel od svého spuštění obrovským vývojem. K nejvýznamnějšímu skoku došlo v roce 2018 zavedením neuronového strojového překladu (NMT), který představuje podstatné zlepšení oproti předchozím přístupům založeným na pravidlech a statistice.
V té době se také objevily apokalyptické předpovědi: „Nikdo už nebude potřebovat lidské překladatele,“ říkali někteří. Pravdou je, že realita byla nakonec zcela jiná.
Ano, překladač Google funguje pro základní úkoly překvapivě dobře a výrazně se zlepšil. Turista cestující do Japonska může překladač používat ke komunikaci v každodenních situacích. Znamená to však, že už nepotřebujeme tlumočníky ani se učit jazyky?
Skutečnost je taková, že ti lidé, kteří nyní při svých cestách překladač Google používají, by si tlumočníka pravděpodobně stejně nenajali. S největší pravděpodobností by improvizovali nebo se smířili se svými jazykovými omezeními. Ve skutečnosti, a v tom je právě ten paradox, se poptávka po profesionálních překladatelích a tlumočnících v posledních letech zvýšila. Podle zprávy amerického Úřadu pro statistiku práce se očekává, že zaměstnanost tlumočníků a překladatelů vzroste v letech 2019-2029 o 20 %, tedy mnohem rychleji než průměr všech profesí.
Co vlastně překladatelé a programátoři dělají
Oblíbená představa, že překladatel je pouze chodící slovník, je daleko od reality. Překladatelská práce vyžaduje interpretaci kontextu, rozklíčování významů a kulturní přizpůsobení sdělení tak, aby bylo relevantní a vhodné pro cílové publikum.
Naše protagonistka Ingrid dále uvádí příklad překladu mezi angličtinou a norštinou, dvěma jazyky s podobným kulturním kontextem a gramatikou. Norština má však tendenci vyjadřovat se přímočaře a vyhýbat se určitým zdvořilostem, takže tam, kde by lidský překladatel přeložil „Mohl byste mi podat brambory, prosím?“, nabízí Google Translate suché a agresivní (ale doslovné) „Chci brambory“.
„Mělo by být zřejmé, proč se nedoporučuje nahrazovat překladač Google při soudním jednání tlumočníkem.“
Podobně se dnes setkáváme s prohlášeními uživatelů, kteří po vytvoření malého nástroje s LLM docházejí k závěru, že všichni programátoři budou za pár let nezaměstnaní. Tento názor zcela ignoruje, co programování vlastně obnáší. Stejně jako v případě odborného překladu je programování mnohem více než „převádění slov“ nebo „psaní řádků kódu“.
Ne že by bylo zcela nesmyslné představovat si, že jednoho dne bude umělá inteligence schopna zvládat kontext a nejednoznačnost na lidské úrovni. Dnešek však takovým dnem není a ani se nezdá, že by se k němu blížil.
Lidstvo není nahraditelné ani mechanizovatelné
Stejně jako překladatelé začali do svých pracovních postupů začleňovat umělou inteligenci (k vylepšování formulací, hledání lepšího výrazu nebo porovnávání alternativ), začínají i programátoři využívat LLM pro specifické úkoly. Ne však jako náhradu, ale jako doplněk. To však není nic platné, pokud zároveň nezískáme zpět lidský způsob programování.
Protože skutečným problémem by nakonec mohlo být něco jiného: ne to, že umělá inteligence nahradí programátora, ale to, že programování redukujeme na mechanickou úlohu spočívající v produkci řádků kódu. Existence nástrojů, které „chrlí“ kód, může toto mylné vnímání posílit a změnit představu o tom, co se považuje za „dobrého programátora“.
Programování, stejně jako překlad, zahrnuje kreativitu, řešení problémů a hluboké porozumění souvislostem. Dovednost programátora nespočívá pouze v psaní kódu, ale v navrhování účinných a efektivních řešení složitých problémů. Podle studie společnosti McKinsey sice automatizace může změnit některé aspekty práce, ale lidské dovednosti, jako je kreativita a empatie, zůstanou v budoucnosti práce zásadní.