Mer än någonsin behöver världen exakta realtidsöversättningstjänster när globaliseringen fortsätter att förena alla geografiska hörn. Behovet av att överbrygga kommunikationen mellan människor som talar olika språk är avgörande för företag som arbetar över nationsgränser, resenärer som besöker främmande länder, och så vidare. Artificiell intelligens, särskilt stora språkmodeller som ChatGPT, är en framväxande teknik som har börjat fungera verkligt väl inom dessa områden. Men hur står sig ChatGPT översättningar jämfört med traditionella tjänster och mänskliga översättare?
Den här artikeln undersöker noggrant ChatGPT:s översättnings noggrannhet genom olika språkpar i jämförelse med etablerade översättningsmotorer, samt modellens språkliga styrkor och begränsningar. Feedback från professionella lingvister och modersmålstalare ger verklighetsnära användningsfall som visar både styrkor och svagheter.
De senaste tjugo åren har bjudit på paradigmskiften inom maskinöversättning. Från regelbaserade system till statistiska modeller före NMT-eran, där Google Translate dominerade tidigt. Med neural maskinöversättning (NMT) och nu generativ AI har system som översätt ChatGPT tagit översättning till nästa nivå genom kontextuella och samtalsbaserade översättningar baserade på användarens intention.
ChatGPT är inte bara ett översättningsverktyg, utan bygger på OpenAI:s GPT-4-arkitektur – ett flerspråkigt system med generalistiska egenskaper, tränat på enorma mängder data från internet. Till skillnad från mer specialiserade verktyg som Google Translate eller DeepL, generaliserar ChatGPT översättningar genom mönsterigenkänning och kontextuell förståelse – vilket både ger fördelar och utmaningar i fråga om konsekvens och trohet till originaltexten.
För att objektivt mäta ChatGPT översättnings noggrannhet analyserade vi tio språkpar:
Engelska ↔ Spanska
Engelska ↔ Franska
Engelska ↔ Tyska
Engelska ↔ Mandarin
Engelska ↔ Arabiska
Engelska ↔ Ryska
Engelska ↔ Hindi
Engelska ↔ Japanska
Engelska ↔ Portugisiska
Engelska ↔ Koreanska
Vi använde olika texttyper: nyhetsartiklar, tekniska manualer, vardaglig dialog, litterära utdrag och inlägg från sociala medier. Varje text översattes med:
ChatGPT (GPT-4, version 2025)
Google Translate (2025)
DeepL Translator
Certifierade mänskliga översättare
Bedömningen gjordes utifrån kriterier som:
Semantisk noggrannhet
Språklig flyt och grammatik
Kulturell lämplighet
Terminologisk konsekvens
Avambiguering
Omvänd översättning
Bedömningen genomfördes på en 10-gradig skala av tvåspråkiga talare och lingvister.
Överlag fick ChatGPT mellan 8 och 9 i semantisk noggrannhet och språklig flyt. I informella och samtalsmässiga sammanhang matchade eller överträffade det ofta Google Translate och närmade sig kvaliteten hos mänskliga översättare. Detta visar tydligt värdet i att använda chatgpt översättning i många vardagliga situationer.
Vid översättning av ett spanskt sociala medier-inlägg till amerikansk engelska bevarade ChatGPT den informella tonen och kulturella nyanser bättre än Google Translate, som producerade en stelare version. Vid översättning av engelsk poesi till japanska visade ChatGPT större förståelse för metaforer än DeepL – även om båda låg efter mänskliga översättare i poetisk elegans.
Brister som identifierades: Mycket tekniska texter: I medicinska och juridiska sammanhang kan ChatGPT ge självsäkra men felaktiga översättningar.
Mindre vanliga språk: Lägre noggrannhet för språk med mindre träningsdata.
Idiomer och ordspråk: Dessa tenderar att översättas bokstavligt om inte användaren uttryckligen ber om figurativa tolkningar.
Trots dessa begränsningar placerar kontextförståelsen ChatGPT som en av de mest balanserade översättarna i vårt test.
Google Translate: Snabbt och exakt i allmänna sammanhang, men har problem med kontext, ironi och känsloton.
DeepL: Mer naturligt språkflöde inom europeiska språk och bättre på tekniska översättningar i exempelvis franska och tyska.
ChatGPT: Bättre på tvetydigheter och bildspråk. Utmärker sig när användaren ger instruktioner (t.ex. ”översätt formellt”). Bra på simulerad flerspråkig dialog. vilket gör chat gpt översättning till ett viktigt verktyg vid flerspråkig
Exempel: Översättningen av ”He’s on thin ice” återgavs bokstavligt av Google och DeepL, medan ChatGPT, instruerad att översätta idiomatiskt, använde uttryck för risk eller fara.
Mänskliga översättare är fortfarande överlägsna i känsliga, idiomatiska och kulturellt laddade texter – som skönlitteratur, juridiska dokument och marknadsföring.
I våra tester hade mänskliga översättare ett genomsnittsbetyg på 9,5. ChatGPT låg på 8,6, men i korta, vardagliga dialoger var det ibland jämförbart eller bättre.
Mänskliga översättare behövs särskilt i slutgranskningar, där fel kan få juridiska eller anseendemässiga konsekvenser.
Kontextuell förståelse
Språklig mångsidighet
Interaktivitet med användaren
Hantering av kodväxling och dialekter
Exempel:
I kodblandade hindi-engelska meningar lyckades ChatGPT tolka avsikten där andra system misslyckades.Det gör att översätt chat gpt har en plats även i flerspråkiga, informella miljöer där andra verktyg misslyckas
Överdrivet självförtroende: Felaktiga översättningar presenteras ofta övertygande.
Antaganden istället för förtydliganden
Brist på domänspecifik precision
Ingen källhänvisning:
Problematiskt i professionella sammanhang.
Det gör ChatGPT bra för allmänt bruk men inte som ensam lösning i specialiserade miljöer.
Företag använder ChatGPT i:.
Kundtjänst
Översättning av e-learning-material
Turism och gästvänlighet
Vissa startups har kombinerat GPT med videomöten och realtidsöversättning – för smidiga, flerspråkiga konversationer.Detta markerar ett växande behov av tillgång till chat gpt översätt i moderna arbetsflöden.
Överlag fann modersmålstalare att ChatGPT var flytande och kontextmedvetet. Vissa subtila detaljer saknades dock – som regional slang eller nivåer av formalitet.
Exempel: En japansk granskare noterade att ChatGPT oftast använde Tokyodialekt, även om originalet var i Kansai.
En arabisk talare kommenterade:
”Översättningen är korrekt men för formell jämfört med det mer vardagliga originalet.”
Med varje version kommer ChatGPT närmare mänsklig översättningsförmåga. Möjliga förbättringar framöver:
Realtidsöversättning i ljud/video
Branschanpassade modeller
Kulturell finjustering
Samarbetsverktyg med mänskliga översättare
Fullt autonoma, mänskligt jämförbara översättare är fortfarande några år bort – men revolutionen pågår redan.
ChatGPT är inte perfekt men mycket imponerande. I många fall – särskilt informella, interaktiva och mångspråkiga – matchar eller överträffar den traditionella system. Flyt, kontext och flexibilitet är styrkor; precisions- och kulturanpassningsfrågor är dess svagheter.
Framtidens översättning kommer inte att vara helt mänsklig eller helt maskinell – den kommer att vara samarbetsinriktad, kreativ och djupt sammankopplad.
Last updated at : May 9, 2025Share this post
