AI voor vertalen: Zijn modellen zoals DeepSeek, ChatGPT en Gemini het beste voor lokalisatie?

Er is veel hype rond AI Large Language Models voor vertalingen - maar vervangen ze echt professionele lokalisatie?

Lia

Hands interacting with a laptop keyboard, illustrating the concept of social media engagement, online communication, and digital networking.

Directiekamers, LinkedIn-commentaren en webinars gonzen nog steeds van de discussies over de AI-revolutie en de invloed ervan op vertalingen en lokalisatie. Hoewel LLM's niet expliciet zijn ontworpen voor vertalingen, worden ze steeds vaker gebruikt voor het creëren van meertalige inhoud - het debat over hun effectiviteit voor deze taken blijft echter bestaan.

Maar wat zeggen de experts?

Hoe verhouden AI-modellen zich tot de gespecialiseerde NMT-engines (Neural Machine Translation)?
Zijn ze geschikt voor grootschalige lokalisatie of beter voor creatieve en niche-taken?
Wat zijn de uitdagingen op het gebied van ethiek, regelgeving en gegevensbeveiliging?
Bieden open AI-modellen zoals DeepSeek een echt alternatief voor propriëtaire oplossingen?
Laten we eens kijken, met behulp van een aantal meningen van experts, naar het zich ontwikkelende landschap van AI-vertalingen en wat dit betekent voor de toekomst van meertalige content.

AI Vertaling: Hoe zijn LLM's te vergelijken?

Hoewel LLM's niet per se bedoeld zijn voor vertalingen, hebben veel professionals uit de industrie en organisaties getest hoe ze presteren ten opzichte van gevestigde neurale machinevertaalsystemen (NMT).

Sommige modellen, zoals Deepseeks nieuwste V3- en R1-modellen, zijn geprezen om hun redeneervermogen, terwijl gebruikers geweldige resultaten melden voor vloeiendheid en creativiteit met modellen als GPT4 en Claude.

DeepSeek: Volgens sommige experts overtreft de Chinees-Engelse vertaalkwaliteit die van andere modellen. Het is ook bijzonder sterk als wiskundige redeneertaken. Uit enkele vroege tests blijkt echter dat het in vergelijking met sommige andere modellen moeite heeft met contextuele nuance.
ChatGPT & Claude: Deze modellen genieten bij velen de voorkeur voor hoogwaardige, genuanceerde en creatieve vertalingen, vaak voor marketing of creatieve content. Ze kunnen ook nuttig zijn voor stadia binnen lokalisatieworkflows. In een recent onderzoek werd Claude Sonnet door experts beoordeeld als het beste vertaalmodel in verschillende taalparen voor algemene vertaaltaken.
Tweelingen & LLaMa: De Gemini-modellen van Google integreren multimodale mogelijkheden en verbeteren het contextuele begrip van verschillende soorten inhoud, terwijl LLaMa van Meta zich richt op efficiëntie en aanpasbaarheid voor verschillende AI-taken.

Inzicht in de industrie

Nimdzi-industrie-expert Renato Beninatto, die in ons exclusieve ebook zijn gedachten schetste over de belangrijkste trends die de Language and Content Industry in 2025 zullen vormgeven, voerde een experiment uit om een vertaalfout te testen en ontdekte een interessant verschil tussen GPT-4o en DeepSeek V3 bij het vertalen van een bijzonder lastige Spaanse zin.

Hij postte op LinkedIn: "Dit experiment onthult een significante kloof in redeneervermogen tussen deze AI-modellen. Terwijl DeepSeek een sterke grammaticale analyse liet zien, had het moeite met de bredere context. ChatGPT toonde een superieure redenering door de relatie te begrijpen tussen de premisse van de inhoud (vier woorden) en de vertaling."

Kosteneffectieve AI vertaling? Een nieuw tijdperk

Kosten zijn een belangrijke overweging voor veel leiders die AI-modellen willen toepassen bij het maken van content en lokalisatie. Hoewel veel van de grote AI-spelers vergelijkbare tokenprijzen hebben, is de komst van DeepSeek een van de grootste verstoorders op het gebied van LLM-kosten.

Er wordt gezegd dat DeepSeek is opgeleid voor een fractie van de kosten van zijn rivalen en dat de kosten per token over het algemeen veel lager zijn dan die van zijn rivalen. Deze lagere kosten betekenen waarschijnlijk dat het benutten van de kracht van een LLM veel financieel haalbaarder wordt voor kleinere bedrijven en andere organisaties.

De kosten voor LLM's zullen waarschijnlijk dalen. Maar voor veel bedrijven die al hebben geïnvesteerd in het opbouwen van een terminologiebasis of vertaalgeheugen met neurale automatische vertaling, of voor hoog-volume gebruikscases, blijft het voor nu misschien kosteneffectiever om NMT te blijven gebruiken - vooral omdat NMT grote volumes content sneller kan verwerken.

Inzicht in de industrie

"Er is geen standaardaanpak als het gaat om de keuze voor een LLM of NMT voor vertalingen. De meest kosteneffectieve oplossing hangt af van het type inhoud, de doelgroep, het volume van de inhoud en nog veel meer factoren. Daarom bevinden Language Service Providers - met hun expertise in het implementeren van zowel NMT- als AI-oplossingen - zich in een unieke positie om te helpen de juiste balans te vinden."

- Pavel Soukenik, hoofd wereldwijde oplossingen, Acolad

Aanpassingen en modellen met open gewicht: Een lokalisatie-revolutie?

Misschien wel het belangrijkste verschil tussen DeepSeek en zijn grote LLM rivalen is dat het model beschikbaar is via een open wegingsmodel. Hoewel sommigen het misschien omschrijven als open source, staan veel experts erop dat een AI-model waarvan de getrainde parameters publiek toegankelijk zijn, terwijl andere aspecten van het model privé blijven, Open Weight genoemd moet worden.

Hoe dan ook, in tegenstelling tot de meeste andere LLM rivalen, is DeepSeek beschikbaar voor maatwerk, met de mogelijkheid om modellen te downloaden, aan te passen en on-premises te implementeren, zodat bedrijven de AI specifiek kunnen afstemmen - bijvoorbeeld op taalparen en industriespecifieke terminologie.

Dit zou met name baanbrekend kunnen zijn voor de ontwikkeling van nieuwe modellen die speciaal ontworpen zijn om werk in talen met weinig hulpbronnen aan te kunnen. Bovendien kunnen organisaties het model veilig trainen op hun eigen vertaalgeheugens, terminologiedatabases en merkrichtlijnen - allemaal zonder gevoelige gegevens aan derden bloot te stellen.

Open gewichtsmodellen hebben de potentie om geavanceerde taaltechnologie echt te democratiseren, terwijl ze organisaties in staat stellen hun concurrerende taalkundige voordelen te behouden. Veel meer bedrijven zouden in staat kunnen zijn om aangepaste toepassingen van de modellen te gebruiken, zonder de enorme initiële kosten voor het trainen van het model.

AI vertaling en naleving: Het dilemma van gegevensbeveiliging

Naarmate het gebruik van AI toeneemt, neemt de bezorgdheid over gegevensbeveiliging, compliance en ethiek niet af.

Autoriteiten in Australië, de VS, Italië, Taiwan en Zuid-Korea hebben bijvoorbeeld al stappen ondernomen om het gebruik van DeepSeek te beperken, op grond van bezorgdheid over privacy en gegevens. Italië volgde aanvankelijk een vergelijkbare koers toen ChatGPT van start ging.

Gegevensbescherming, regelgevingskaders en andere nalevingskwesties blijven op veel gebieden een groot obstakel voor de invoering van AI voor bedrijven, met name in gereguleerde sectoren.

Belangrijke vragen voor bedrijfsleiders zijn onder andere:

Kunnen AI-modellen gegevensbescherming en naleving van lokale regelgeving garanderen wanneer ze voor vertalingen worden gebruikt?
Is het haalbaar voor bedrijven om te kiezen voor lokaal gehoste AI-modellen om de beveiliging van gegevens te waarborgen?
Wat zullen de gevolgen zijn van de uiteenlopende benaderingen van AI-regulering tussen Europa, de VS en Azië?

Hoewel deze vragen niet eenvoudig te beantwoorden zijn, moeten organisaties zorgvuldig evalueren of AI-vertaaltools aan hun nalevingsverplichtingen kunnen voldoen, de levensvatbaarheid van lokaal gehoste modellen in overweging nemen en zich voorbereiden op de implicaties van uiteenlopende regelgevingsbenaderingen tussen belangrijke wereldwijde regio's.

Twee collega's bekijken en werken samen aan een document aan een bureau in een kantoor, mogelijk tijdens de avonduren.

Wat is de volgende stap voor AI-ondersteunde vertaling?

Zoals we hebben gezien, blijft het landschap verschuiven met open-gewicht modellen die traditionele propriëtaire systemen uitdagen, terwijl kosteneffectiviteit en aanpassingsmogelijkheden belangrijke onderscheidende factoren in de markt worden.

De toekomst wijst misschien in de richting van een meer gedemocratiseerde toegang tot AI-technologie, waarbij kleinere LSP's en bedrijven de mogelijkheid krijgen om hun eigen AI-oplossingen in te zetten en aan te passen. De trend van lokale implementatie en het aanpassen van modellen zal waarschijnlijk versnellen, vooral voor organisaties die werken met talen met weinig bronnen en gespecialiseerde terminologie voor de sector.

Deze evolutie moet echter door complexe regelgeving navigeren, omdat verschillende landen verschillende benaderingen van AI-governance implementeren. De sector zal een evenwicht moeten vinden tussen innovatie en naleving, vooral omdat regionale verschillen in AI-regelgeving blijven opduiken.

Belangrijkste punten voor bedrijven en lokalisatieprofessionals:

AI-modellen worden steeds beter, maar in sommige gevallen, zoals bij grote hoeveelheden inhoud, kunnen traditionele NMT-engines nog steeds de beste keuze zijn.
✔ AI-modellen met een open gewicht kunnen de innovatie in de sector aanjagen, maar de invoering ervan hangt af van de duidelijkheid van de regelgeving.
✔ AI-vertalingen moeten strategisch worden ingezet, bijvoorbeeld voor creatieve content en geautomatiseerde nabewerking.
✔ Beveiliging en compliance met gegevens blijven kritieke factoren bij de selectie van AI-tools.

Inzicht in de industrie

"De toekomst van AI in vertaling en lokalisatie gaat niet alleen over technologie - het gaat over hoe we veiligheid, compliance en innovatie in balans brengen. AI geeft de taalindustrie een nieuwe vorm, maar de echte kracht zit hem in het aanpassen van deze technologieën aan specifieke contexten."

- Pavel Soukenik, hoofd wereldwijde oplossingen, Acolad