Tantangan Penerjemahan Era AI dan Sentuhan Tangan Manusia

https://www.freepik.com/free-photo/world-globe-computer-keyboard_5508045.htm#fromView=search&page=1&position=18&uuid=9c29cad3-319f-4cb9-b4ec-d2b4d5859de2&query=Translation+and+globalization

Bahasa tidak bisa di lepaskan dalam berbagai aspek kehidupan kita, baik itu maupun nonverbal. Mulai dari kita membuka mata hingga menutupnya kembali, segala aktivitas perlu termanifestasi melalui bahasa. Berbicara dengan orang tua, sahabat baik yang berbeda suku, golongan, hingga negara. Di era globalisasi seperti sekarang, kita memiliki pilihan melangkah lebih maju dalam mengukir sebuah relasi, yaitu membangun koneksi lintas budaya yang didalamnya, juga ekosistem bahasa yang belum kita tapaki dikehidupan kita. Lantas, bagaimana kita membangun jembatan ini?

Satu-satunya upaya dalam membangun jembatan komunikasi lintas bahasa dan budaya yaitu melalui penerjemahan. Penerjemahan di era modern sekarang ini juga menghadapi banyak tantangan terkait dengan masifnya inovasi teknologi AI, merebut banyak pekerjaan translator, digantikan oleh bangunan kode dan algoritma yang dianggap lebih praktis dan efisien dalam hal waktu. Namun di saat bersamaan, masalah juga muncul terkait dengan akurasi, dan koherensi terhadap konteks yang ingin dimaksudkan sering bergeser. Itu berarti proses transmisi makna jadi tidak tepat dan akurat, setidaknya dalam kompleksitas nuansa kultural yang di beberapa kasus hanya bisa digunakan dalam bahasa sumber.

Kemajuan teknologi penerjemahan seperti Google Translate memang telah menunjukkan peningkatan yang signifikan dalam hal akurasi tata bahasa dan struktur leksikal. Mesin kini mampu menyusun kalimat yang secara struktur terlihat benar karena adanya kemiripan pola sintaksis antara beberapa bahasa, seperti susunan subjek-predikat-objek yang terdapat dalam bahasa Inggris dan Indonesia. Hal ini membuat hasil terjemahan mesin memiliki jumlah kata dan panjang kalimat yang hampir setara dengan terjemahan manusia. Namun, kemampuan mesin dalam menjaga struktur kalimat tidak serta-merta menjamin ketepatan makna kontekstual yang terkandung di dalamnya. Studi menunjukkan bahwa Google Translate sering gagal menghasilkan istilah yang sesuai dengan konteks atau ranah keilmuan tertentu.

Di sisi lain, mesin penerjemah sering kali terjebak dalam fenomena under-translation, di mana hasil terjemahannya terasa terlalu generik sehingga mengabaikan detail penting dari naskah asli. Kondisi ini muncul karena algoritma cenderung mencari aman dengan memilih kosakata yang paling sering digunakan demi menyederhanakan proses kerja. Dampaknya, nuansa makna yang mendalam sering kali menjadi kabur atau justru lenyap sepenuhnya. Berbeda dengan itu, penerjemah manusia memiliki kepekaan untuk menentukan diksi yang lebih spesifik dan variatif berkat intuisi serta pemahaman konteks yang menyeluruh. Manusia mampu membedakan secara cerdas kapan sebuah kata harus dialihkan secara harfiah dan kapan harus disesuaikan demi kenyamanan pembaca.

Tantangan tersebut pada dasarnya berakar dari hakikat bahasa itu sendiri. Banyak yang meyakini bahwa bahasa adalah cerminan budaya yang memuat nilai, norma, serta pola pikir masyarakat penuturnya. Oleh karena itu, sebuah terjemahan yang ideal harus mampu mengalihkan makna budaya tersebut secara menyeluruh. Prinsip ini mengharuskan seorang penerjemah melakukan transposisi budaya, yakni menyesuaikan unsur asing agar selaras dengan pemahaman pembaca lokal tanpa sedikit pun mengaburkan pesan aslinya. Namun, di sinilah letak persoalannya, mesin penerjemah sering gagal karena mereka tidak dibekali kepekaan sosial maupun latar belakang budaya untuk menangkap makna yang tersirat di balik kata-kata.

Fenomena yang lebih sporadis, di tengah arus globalisasi yang menempatkan bahasa Inggris sebagai standar internasional, para akademisi kini menghadapi tantangan besar untuk mengalihbahasakan karya mereka demi pengakuan global. Namun, sentralisasi bahasa ini justru berisiko memutus rantai pengetahuan karena banyak temuan lokal yang kehilangan esensi maknanya saat dipaksakan ke dalam struktur bahasa Inggris. Sayangnya, kehadiran kecerdasan buatan pun belum mampu menjembatani celah tersebut karena teknologi ini sering kali gagal menangkap dinamika budaya yang halus. Hal ini terjadi lantaran sistem tersebut lahir dari perspektif Barat yang cenderung eksklusif dan masih membawa prasangka tertentu dalam proses penerjemahannya.

Oleh karenanya, pemanfaatan kecerdasan buatan dalam penerjemahan menawarkan harapan baru untuk mengatasi bias bahasa tersebut dan menciptakan ekosistem sains yang lebih inklusif. Konsep Human-in-the-Loop atau pelibatan manusia dalam siklus kerja mesin menjadi solusi yang menjanjikan untuk masa depan. Dalam model ini, mesin digunakan untuk membuat draf terjemahan awal secara cepat, kemudian manusia berperan sebagai penyunting yang memperbaiki akurasi, nuansa, dan keterbacaan teks tersebut. Kolaborasi ini memungkinkan penerjemahan karya ilmiah dalam jumlah besar dengan waktu yang lebih singkat namun tetap mempertahankan kualitas yang dapat dipertanggungjawabkan.

Meskipun teknologi terus berkembang, sentuhan manusia tetap diperlukan untuk memberikan nyawa pada hasil terjemahan agar tidak terdengar kaku seperti robot. Ulasan dari pengguna layanan terjemahan AI menunjukkan bahwa hasil terjemahan mesin kadang terasa terlalu formal, memaksa, atau kehilangan kehalusan ekspresi yang biasa ditemukan dalam tulisan manusia. Dengan demikian, masa depan penerjemahan bukanlah persaingan antara manusia dan mesin, melainkan kemitraan strategis di mana mesin meningkatkan produktivitas sementara manusia menjamin kualitas dan sensitivitas budaya. Sinergi ini akan membuka pintu bagi pertukaran pengetahuan yang lebih adil dan merata di seluruh dunia.

Referensi

Arum, A. A., & Ma’shumah, N. K. (2025). The equivalence of human versus Google translation: A case study of translating natural science writings. Journal of Language and Literature, 25(2), 339–354. https://doi.org/10.24071/joll.v25i2.10468

Burton-Jones, A., Amano, T., Boyce, J., Chau, P., Feng, J., Guzman, I. R., Jarvenpaa, S., Li, J., Namvar, M., Padmanabhan, B., Pineda, J., Richet, J.-L., Sarker, S., Seidel, S., Sharma, S., Vogel, D., Wang, H., & Yoon, V. (2025). This article is not just in English: Making science more inclusive and impactful with artificial intelligence translation. Australasian Journal of Information Systems, 29, 1–32. https://doi.org/10.3127/ajis.v29.5875

Falempin, A., & Ranadireksa, D. (2024). Human vs. machine: The future of translation in an AI-driven world. In V. Mardiansyah & B. A. Prasetyo (Eds.), Proceedings of the Widyatama International Conference on Engineering 2024 (WICOENG 2024) (pp. 177–183). Atlantis Press.

Ukpong, D. E. (2017). Social and cultural barriers in translation. HSS, 6(1), 77–87. https://doi.org/10.1515/hssr-2017-0006