Zarobki polskich tłumaczy spadły o 45 procent, rynek przejmuje AI

Jeszcze w 2023 roku tłumacz techniczny, który dla mediów przedstawia się jako Radosław, notował najlepsze zarobki w dziewiętnastoletniej karierze. Rok później jego dochody spadły o 45 procent. Powód nie jest tajemnicą: agencje tłumaczeniowe masowo przerzuciły się na modele językowe DeepL i ChatGPT, a ludziom zostawiły tylko poprawianie maszynowych przekładów za ułamek dawnej stawki.

Od rekordu do zapaści w rok

Radosław zaczął zarabiać na tłumaczeniach jeszcze na studiach, blisko dwie dekady temu, i z czasem założył własną działalność wyspecjalizowaną w tekstach technicznych. To segment, który długo uchodził za odporny na automatyzację, bo wymaga precyzji terminologicznej i znajomości branży klienta. Około 2013 roku jego miesięczne przychody sięgały 13 tysięcy złotych, co jak sam przyznaje, było wtedy wynikiem imponującym.

Pierwsza fala zmian przyszła wraz z programami CAT, czyli narzędziami wspomagającymi tłumaczenie, które zapamiętują wcześniej przełożone zdania w bazie danych tłumacza. Miały przyspieszać pracę, ale agencje szybko znalazły w nich sposób na obniżenie kosztów: za zdania w 80 procentach podobne do już przetłumaczonych zaczęły płacić tylko 40 procent pełnej stawki, niezależnie od tego, że baza była własnością i dorobkiem samego tłumacza.

DeepL i ChatGPT zmieniają zasady

Prawdziwy przełom przyniósł rozwój dużych modeli językowych. Radosław początkowo sam korzystał z DeepL i ChatGPT, co pozwoliło mu przyspieszyć pracę i osiągnąć w 2023 roku najlepsze zarobki w karierze. Rok później role się odwróciły: to agencje zaczęły przysyłać mu teksty już przetłumaczone maszynowo, oczekując wyłącznie korekty i redakcji za stawkę niższą niż wcześniejsza pełna cena tłumaczenia.

Rynek się załamał, bo agencje szybko zorientowały się, jak wykorzystać tłumaczenia automatyczne - Radosław, tłumacz techniczny

Mechanizm rozliczeń zmienił charakter samej pracy. Zamiast tłumaczyć tekst od podstaw, korzystając z własnego doświadczenia i terminologii, tłumacz coraz częściej pełni funkcję redaktora poprawiającego wynik działania algorytmu. Model rozliczeń typu MTPE, czyli post-edycja tłumaczenia maszynowego, staje się w branży standardem, a nie wyjątkiem.

Nie tylko jeden przypadek

Historia Radosława, opisana pierwotnie przez Onet, trafiła w ostatnich dniach do kolejnych redakcji, w tym National Geographic Polska, co pokazuje, że temat rezonuje szerzej niż jeden indywidualny przypadek. W dyskusjach na forach branżowych inni użytkownicy potwierdzają skalę zmiany, opisując na przykład przetłumaczenie za pomocą GPT całej oferty sklepu internetowego, ponad trzech tysięcy opisów produktów z angielskiego na polski, za koszt kilkunastu dolarów w tokenach API.

Branżowi krytycy zwracają jednak uwagę, że jakość tłumaczeń maszynowych bywa nierówna i sprawdza się głównie przy prostych tekstach reklamowych czy katalogowych, gorzej radząc sobie z niuansami tekstów specjalistycznych, prawniczych czy literackich. Mimo to firmy, które szukają oszczędności, coraz rzadziej pytają o różnicę w jakości, skoro mogą zapłacić za sam efekt końcowy zamiast za proces.

Co to oznacza dla Polski

Zjawisko wpisuje się w szerszy trend spadku stawek we freelancingu językowym, o którym od miesięcy mówią polskie raporty rynku pracy. Zawód tłumacza, obok grafików i copywriterów, należy do tych, w których automatyzacja narzędziami generatywnymi postępuje najszybciej i najbardziej bezpośrednio przekłada się na dochody wykonawców, a nie tylko na tempo pracy.

Dla klientów biznesowych oznacza to tańsze i szybsze tłumaczenia, ale też pytanie o odpowiedzialność za błędy maszynowego przekładu w dokumentach technicznych, umowach czy instrukcjach bezpieczeństwa. Dla samych tłumaczy perspektywa jest trudniejsza: albo przebranżowienie w stronę redakcji i kontroli jakości tłumaczeń AI, albo specjalizacja w niszach, gdzie precyzja i odpowiedzialność prawna wciąż wymagają człowieka.

Radosław, mimo spadku dochodów, zamierza pozostać w zawodzie, zmieniając profil usług w stronę weryfikacji i redakcji tekstów generowanych maszynowo. To scenariusz, który zdaniem obserwatorów branży czeka w najbliższych latach większość tłumaczy pracujących dziś na zlecenie agencji.