Als ervaren juristen-vertalers bieden wij hulp aan collega-vertalers bij het vertalen van juridische termen in gevallen waarin woordenboeken en internet geen uitkomst bieden (meer weten?)

Naast genoemde hulpverlening aan collega-vertalers op niet-commerciële basis is er vakkundige én zaakkundige dienstverlening op commerciële basis. Het aanbod omvat:

Nederlands, Engels, Duits voor en door juristen met name op privaatrechtelijk gebied en dan in het bijzonder de vertaling van overeenkomsten betreffend. Het gaat dus om vertaalwerk door vertalers die – op academisch niveau – gespecialiseerd zijn in contractenrecht, algemeen overeenkomstenrecht respectievelijk verbintenissenrecht, derhalve ervaren specialisten in het vertalen van contracten ergo deskundigen in het vertalen van algemene voorwaarden. Daarnaast zijn we gespecialiseerd in qua woordkeuze authentieke vertalingen op het publiekrechtelijk gebied van het privacybeleid en de privacyverklaring in verband met de AVG (Algemene verordening gegevensbescherming);

juridisch Duits, Engels, Nederlands, dat wil zeggen herziening of controle en dus correctie van juridische teksten door gespecialiseerde taalkundigen, experts in juridisch vertalen en/of juristen-vertalers.

Tekstredactie, tekstrevisie en dus tekstcorrectie – als jurist?

Ja, het is belangrijk dat complexe juridische stukken die uit een vreemde taal zijn vertaald oplettend en consciëntieus herzien of in ieder geval gecontroleerd worden.

Wat betekent dat nou in detail?

Het betekent dat vertaalde juridische teksten zorgvuldig worden herzien (revisie) of ten minste stipt worden gecontroleerd (redactie), om:

a) ongerijmdheden als zodanig te signaleren, te verhelderen en te preciseren,
b) onjuistheden op te sporen, als zulke te onderkennen en recht te zetten en in geval van tegenstrijdigheden deze te zien, te clarificeren en vervolgens te assimileren;
c) fouten te ontdekken en te corrigeren,
d) tekortkomingen en gebreken te identificeren, te herstellen, weg te werken, respectievelijk te verhelpen,
e) weglatingen als omissies te herkennen en aan te vullen,
f) misverstanden vast te stellen en op te lossen,
g) vage formuleringen en onnauwkeurige constructies als zulke te bepalen, te verduidelijken en recht te zetten en
h) dubbelzinnigheid in woorden en zinnen te onderkennen en op te doeken,

teneinde de authenticiteit en integriteit van die juridische vertaling te waarborgen!

Deskundigheid met het oog op kunstmatige intelligentie, taal en taalverwerking?.
Waar gaat dat dan over, precies?

Meer in het algemeen gaat het om “”AI” in verband met taal en taaltoepassing, het recht in concreto, de rechtstoepassing en dus de rechtspraktijk in abstracto. Meer in het bijzonder gaat het om ervaring op het vlak van:

het machinaal vertalen van juridische teksten dus, opgedaan en vergaard door jaren van intensieve bestudering van het innoverende vakgebied artificiële intelligentie en het paktische toepassen ervan: in detail de machinevertaling als doel en omgekeerd de vertaalmachine en het taalmodel als middel!

Is er nog iets in het onderhavige verband dat vermeld dient te worden?

Ja, het onderwerp zoekmachines. Handig om te vermelden niet alleen omdat bewust omgaan met zoekmachines rechtstreeks verband houdt met hetgeen hier verder aan de orde is, maar omdat expertise op dat gebied allesbehalve een belemmering vormt in de omgang met uiteenlopende taalmodellen. Inderdaad:

dus en dan in een breder kader. Want tegenwoordig heb je het met name over de zoekmachine met zelflerend vermogen, vooruitlopend op de semantische zoekmachine en in het verlengte darvan de generatieve zoekmachine en de conversationele zoekmachine.

Zoekmachines op basis van semantische analyse, en taalmodellering, hoe dan precies, en in welk kader?

Het gaat om computationeel denken bij wijze van spreken. ‘Computationeel denken’ met name op het raakvlak tussen de informatica, de taalwetenschap en de rechtswetenschap heel algemeen: computationeel denken dus in en breder kader!

Iemand met behoorlijk verstand inzake AI, recht en rechtspraktijk heeft het hier over computationele argumentatie.

En weerom gaat het om de reeds genoemde expertise ten aanzien van:
(a) grote taalmodellen (of beter basis taalmodellen) en
(b) neuraal machinaal vertalen.

Wat houdt dat precies in dan?

De genoemde expertise betreffend zijn er drie aspecten te onderscheiden, namelijk ‘zien’ door de ogen van:

(a) een deskundige op het gebied van taal, meertaligheid en vertalen heel algemeen;

(b) een taalkundig specialist, namelijk een gedegen analist in de hoedanigheid van een vaktechnisch redacteur, met diepere kennis of in ieder geval basiskennis van computationele taal- en vertaalkunde, waarbij deskundigheid op het gebied van taal tegenwoordig ook en vooral inhoudt het ontwikkelen van gevoel voor nieuwe vormen van dwaling of sterker nog bedrog, namelijk het onderkennen van hele teksten of zelfs hele websites volledig door KI geschreven en/of gemaakt (voor de deskundige dient hier te gelden: dat zie je, dat voel je, dat ‘ruik‘ je) en, last but not least, of eigenlijk first and foremost, als het belangrijkste aspect,

(c) een gedegen specialist op het gebied van het rechtsstelsel van zowel de brontaal als de doeltaal, namelijk als opgeleide, gespecialiseerde en ervaren revisor van juridische teksten, al dan niet vertaalt naar een andere taal.

En wat betekent dat, en dan met name in verband met de genoemde computationele taal- en vertaalkunde?

Het betekent bereidheid tot leren en dus bereidheid tot opdoen van kennis in de zogenaamde natuurlijke taalverwerking (Natural Language Processing) oftewel NLP, waarbij centraal staat: de zogenaamde neurale machinevertaling (Neural Machine Translation oftewel NMT, al sinds een aantal jaren een veelbesproken onderwerp, en meer recent de zogenaamde grote taalmodellen (Large Language Models) oftewel LLMs.

Wat ligt er voor de hand, hier, bij wijze van spreken, om te doen?

Hetgeen prompting wordt genoemd, namelijk het formuleren van input met behulp van natuurlijke taal. Te denken valt aan het geven van aanwijzinen of het formuleren van vragen. Maar het gaat om meer dan alleen het engineeren of designen van bepaalde prompts – zeg maar gestructureerd prompten.

Die ene prompt, de initiële prompt, die, ingenieus bedacht, al dan niet wonderbaarlijk werkt! Is dat zo?

Nee, het gaat om meer, veel meer, al is er beslist niets mis met een ingenieus bedachte dialoog-inleidende prompt. Waar het om gaat is

Aansturen van AI-modellen in ruime zin, promten in specifieke zin, namelijk legal prompting of legal prompt engineering bij wijze van spreken.

Prompt engineering, legal prompting en legal prompt enginering – en in een nog breder verband hetgeen legal engineering wordt genoemd – hoe gaat dat dan in de praktijk?

Welnu zo gaat dat in de praktijk, bijvoorbeeld: voorbeelden dus van zoeken naar aantwoorden in vorm van een dialoog!

In verband met het zojuist beschreven en toegelichte conversationeel proces van zoeken, AI, recht en rechtspraktijk, welke mogelijkheden voor de ervaren jurist-vertaler zijn er dan nog meer?

Te denken valt aan ad-hoc samenwerking met praktijkjuristen met als doel het opbouwen van gemeenschappelijke deskundigheid betreffende in abstracto: generieke taalmodellen – foundation models genoemd – en domeinspecifieke taamodellen, en, in concreto: contracten.

Het een en ander betekent dan:

die zijn opgesteld in uiteenlopende talen / dienen te worden opgesteld in verschillende taalversies.

Waarover gaat het?

Het gaat om het controleren op nauwkeurigheid en authenticiteit in verband met per taalmodel gegenereerde output, in concreto dus contracten gegenereerd in meerdere talen onder toepasselijkheid van het recht van verschillende jurisdicties.

En weerom gaat het om het proces van redactie en revisie, hier dus concreet de zogenaamde pre- en post–editing in verband met de neurale machinevertaling:

Het gaat dus met name om ‘juridisch’ pre–editing en ‘juridisch’ post–editing hier dus van per machinevertaling te genereren en gegenereerde teksten. Maar wat houdt dat nu in, heel algemeen gesproken?

Het houdt in de:

a) → adaptieve voorbereiding van voor machinaal vertalen beoogde of bedoelde rechtsteksten, zij het in het kader van vertalen naar een ‘vreemde’ taal zij het in het kader van vertalen in de ‘eigen’ taal als zogenoemde pre-editor. De aan het automatisch vertalen voorafgaande bewerking van tekst is uiteraard niet altijd nodig, echter wél wanneer:

• de brontekst anonimisering vereist; dit eerste punt zal in het overgrote deel van voor geautomatiseerde vertaling aangerijkte teksten nodig zijn want het verwijderen van persoonsgegevens in ruime zin, conform de definitie van de AVG, is om redenen van privacybescherming beslist noodzakelijk en dient uiterst serieus te worden genomen en secuur en stipt te worden uitgevoerd,
  
• de brontekst qua taal niet in orde is, omdat alleen in taalkundig opzicht perfecte tekst zo correct mogelijk machinaal kan worden vertaald, of
  
• de brontekst qua taal in orde is, maar uit deels moeilijke, zo niet onbegrijpelijke zinnen bestaat, omdat alleen in taalkundig opzicht coherente tekst zo correct mogelijk machinaal kan worden vertaald, of
  
• de brontekst volledig in orde is volgens taalkundige, met name grammaticale en syntactische criteria, maar desondanks niet samenhangend lijkt of niet logisch gestructureerd is, omdat alleen in taalkundig opzicht cohesieve tekst zo correct mogelijk machinaal kan worden vertaald;

b) → redactionele nabewerking van per automatische vertaling oftewel per machinevertaling vertaalde rechtsteksten als zogenoemde post-editor. In deze professionele hoedanigheid dient vooral te worden gecontroleerd aan de hand van boven onder redactie en revisie genoemde criteria. Daarnaast dient extra te worden gelet op:

• terminologische onjuistheden en weglatingen van woorden en omgekeerd woordjes die in de vertaling verschijnen maar niet in de brontekst staan,
  
• zinsnedes of hele zinnen die niet zijn terug te vinden zijn in de brontekst en/of zinsnedes of hele zinnen die in de brontekst staan echter niet zijn terug te vinden in de geautomatiseerde vertaling,
  
• syntaxfouten, zoals met het onderwerp verruild lijdend voorwerp, een mogelijke negatie in een zin die in de brontekst niet is terug te vinden, bijvoorbeeld een niet waar het níet hoort of geen niet waar het wél hoort, en zo voort.

Hoe zou je dat in gedachten kunnen bundelen en in woorden kunnen en weergeven?

Kunstmatige intelligentie is op zoek naar de juiste woordvolgorde, natuurlijke intelligentie is op zoek naar de juiste woorden!