{"id":5026,"date":"2025-05-20T06:37:39","date_gmt":"2025-05-20T04:37:39","guid":{"rendered":"http:\/\/wycliffe.net\/?p=5026"},"modified":"2025-09-24T00:31:15","modified_gmt":"2025-09-23T22:31:15","slug":"itulah-yang-dilakukan-oleh-alat-yang-baik","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wycliffe.net\/id\/2025\/05\/20\/itulah-yang-dilakukan-oleh-alat-yang-baik\/","title":{"rendered":"Itulah yang dilakukan oleh alat yang baik’"},"content":{"rendered":"\n
\"\"
Dari kiri ke kanan: Daniel Wilson dari XRI Global, Jacob Bullock dari SIL Global, dan Damian Daspit dari SIL Global.<\/em>
<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Kecerdasan buatan (AI) secara dramatis mempercepat terjemahan Alkitab pada tahap awal \u2014 terutama dalam bahasa-bahasa yang belum memiliki Kitab Suci tertulis.<\/p>\n\n\n\n

Selama 2025 Missional AI Summit<\/a>, sebuah diskusi panel fokus pada kemitraan yang semakin erat antara SIL Global<\/a> dan XRI Global<\/a>, sebuah perusahaan berbasis di Dallas yang mengembangkan teknologi bahasa berbasis AI khusus untuk komunitas bahasa yang kurang terlayani. Kemitraan ini didukung oleh Every Tribe Every Nation.<\/p>\n\n\n\n

Perbincangan tersebut memberikan gambaran tentang bagaimana AI tidak lagi sekadar konsep futuristik, tetapi alat praktis yang sudah memberdayakan penerjemahan. Ketika SIL mengadakan lokakarya tahun lalu dengan tim penerjemahan di Tanzania, responsnya mengejutkan mereka.<\/p>\n\n\n\n

\u201cKami tidak benar-benar yakin, saat memulai, apa yang orang ketahui tentang AI sebagai teknologi, atau bagaimana perasaan mereka terhadapnya,\u201d kata Jacob Bullock, Pengembang NLP (Pemrosesan Bahasa Alami) untuk SIL. \u201dGereja global belum sepenuhnya menerima ide penggunaan AI untuk pelayanan, untuk penerjemahan Alkitab.<\/p>\n\n\n\n

‘Tim-tim ini sangat antusias, karena kami melibatkan mereka dalam penelitian. Kami tekankan sejak hari pertama: Anda adalah mitra penelitian kami. Pengamatan Anda akan memengaruhi adopsi teknologi ini oleh bahasa-bahasa lain di masa depan.’<\/p>\n\n\n\n

‘Pupuk awal’<\/h2>\n\n\n\n

Dari bahasa-bahasa yang tersisa dengan sedikit atau tanpa Alkitab terjemahan, banyak yang memiliki sedikit atau tanpa sumber tertulis, ditambah dengan ejaan atau norma dialek yang tidak konsisten. Kekurangan data yang andal ini menjadi tantangan besar bagi AI, yang bergantung pada dataset besar untuk belajar menghasilkan teks dengan akurat.<\/p>\n\n\n\n

\u201cSebagian besar model AI sangat baik dalam bahasa Inggris dan beberapa bahasa besar lainnya,\u201d kata Daniel Wilson, pendiri dan CEO XRI Global. \u201dTapi begitu Anda melampaui 30 bahasa teratas, jumlah data yang dapat digunakan secara online menurun drastis.\u201d<\/p>\n\n\n\n

Untuk mengatasi hal ini, XRI bekerja sama dengan SIL untuk mengumpulkan data berkualitas tertinggi yang mungkin dalam bahasa-bahasa yang kurang terlayani ini.<\/p>\n\n\n\n

\u201cKami dengan cepat mengumpulkan dataset ideal yang spesifik untuk Alkitab,\u201d kata Wilson. \u201dKami menyerahkan data tersebut kepada teman-teman kami di SIL dan Biblica, serta lembaga-lembaga lain untuk memulai pelatihan dan menghasilkan draf yang dapat diperiksa oleh komunitas.\u201d<\/p>\n\n\n\n

Proses dimulai dengan penutur lokal menerjemahkan 8.000 kalimat yang dipilih dengan cermat menggunakan aplikasi khusus. XRI kemudian ‘membersihkan’ dan memverifikasi respons tersebut menjadi semacam ‘pupuk awal’ untuk pelatihan AI. Kumpulan data yang dikurasi ini secara khusus difokuskan pada tema Alkitab dan disesuaikan dengan konteks bahasa yang unik.<\/p>\n\n\n\n

Kemudian, dengan data berkualitas ini, tim AI SIL menggunakan sistem yang mereka kembangkan bernama Slingshot. Alat ini dapat melatih model terjemahan untuk pasangan bahasa tertentu\u2014hanya dalam dua jam<\/em>. Dalam banyak kasus, mereka memulai dengan Alkitab Perjanjian Baru yang sudah selesai dalam suatu bahasa dan menggunakannya untuk membantu menyusun draf Alkitab Perjanjian Lama.<\/p>\n\n\n\n

\u201cAlat ini telah digunakan dalam lebih dari 400 proyek terjemahan Alkitab sejak diluncurkan pada awal 2024,\u201d kata Damian Daspit, pengembang perangkat lunak senior dan ahli linguistik komputasional di SIL Global. \u2018Banyak tim sebelumnya merasa Perjanjian Lama terlalu besar untuk ditaklukkan. Tapi ketika kami menunjukkan draf yang dihasilkan mesin dari Kitab Kejadian, mata mereka berbinar. Mereka berkata, \u2019Kami bisa melakukannya.’\u201d<\/p>\n\n\n\n

Drafting, Bukan Finalisasi<\/h2>\n\n\n\n

Teks yang dihasilkan AI bukanlah terjemahan akhir. Ini adalah draf pertama\u2014sesuatu yang dapat dijadikan dasar bagi penerjemah manusia. Perbedaan ini sangat penting.<\/p>\n\n\n\n

\u201cInti dari penerjemahan Alkitab tetaplah manusia,\u201d kata Bullock. \u201dManusia adalah inti dari proyek ini. AI ada untuk membantu, bukan menggantikan.\u201d<\/p>\n\n\n\n

Draf yang dihasilkan AI bahkan dapat memperkuat kolaborasi dalam tim penerjemahan. Dalam alur kerja tradisional, satu orang membuat draf, dan yang lain memberikan koreksi\u2014dinamika yang bisa canggung atau bahkan tegang dalam beberapa budaya. Namun, jika draf pertama berasal dari komputer, kritik menjadi lebih mudah karena tidak ada ego yang terlibat.<\/p>\n\n\n\n

Proses ini tidak seragam. Beberapa tim lebih suka mengedit draf mentah yang belum diedit. Yang lain ingin membandingkan beberapa draf yang dihasilkan AI dengan teks sumber dan komentar. Keragaman kasus penggunaan mencerminkan apa yang Bullock sebut sebagai ‘faktor salju’: tidak ada dua proyek terjemahan yang sama.<\/p>\n\n\n\n

AI tanpa Internet<\/h2>\n\n\n\n

Salah satu tantangan dalam konteks terjemahan Alkitab adalah kurangnya akses internet yang andal\u2014atau risiko bahwa penggunaan alat AI berbasis cloud dapat menarik perhatian tidak diinginkan dari otoritas. Untuk mengatasi hal ini, XRI telah mengembangkan perangkat bernama Truffle<\/a>: sebuah superkomputer portabel yang dapat menjalankan model terjemahan yang kuat secara offline.<\/p>\n\n\n\n

Wilson mengeluarkan perangkat tersebut dari bawah kursinya untuk memperlihatkannya kepada audiens. Kotak putih kecil ini dapat menampung seluruh kit alat AI, termasuk 70 miliar parameter atau pengaturan yang membantu AI memahami dan menghasilkan teks yang mirip manusia. Truffle dapat dipasangkan dengan ponsel, komputer, dan monitor, tanpa perlu terhubung ke internet.<\/p>\n\n\n\n

\"\"
Daniel Wilson memperlihatkan Truffle, sebuah superkomputer genggam yang dapat menjalankan model terjemahan yang kuat secara offline.<\/em>
<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Kekuatan Data yang Baik<\/h2>\n\n\n\n

Efektivitas AI sangat bergantung pada kualitas\u2014bukan hanya kuantitas\u2014data pelatihan. Tim SIL menemukan bahwa sejumlah kecil data berkualitas tinggi (seperti Alkitab Perjanjian Baru yang telah diperiksa dengan teliti) dapat menghasilkan draf yang cukup berguna untuk bagian Alkitab lainnya.<\/p>\n\n\n\n

Namun, mendapatkan cukup data berkualitas untuk dimasukkan ke dalam model AI tetap menjadi upaya yang berkelanjutan dan masih sangat eksperimental\u2014terutama ketika data tersebut tidak tertulis.<\/p>\n\n\n\n

\u201cKami benar-benar ingin menjelajahi cara mengubah data lisan dalam bahasa-bahasa ini menjadi bentuk yang dapat dimasukkan ke dalam model,\u201d kata Bullock. \u201dDan kami telah membuat kemajuan dalam hal itu. Materi pelayanan lain yang diproduksi, seperti naskah film JESUS<\/em>. Kami memiliki kesempatan untuk melihat bagaimana hal itu berperan dalam data pelatihan.\u201d<\/p>\n\n\n\n

Dan ketika ketidakkonsistenan ejaan atau perbedaan dialek memengaruhi kinerja model, tim-tim tersebut mengembangkan tolok ukur baru untuk lebih mencerminkan penggunaan bahasa dalam kehidupan nyata. \u201cKami tidak hanya membangun model; kami membangun model yang mencerminkan manusia,\u201d kata Daspit.<\/p>\n\n\n\n

Dipandu Roh dan Berpusat pada Manusia<\/h2>\n\n\n\n

Bagi yang mungkin bertanya apakah AI pantas digunakan dalam terjemahan Alkitab, panel tersebut jelas: ini bukan jalan pintas spiritual\u2014ini adalah alat praktis. Sebuah pertanyaan dari audiens menarik perhatian panel: Bisakah AI dipandu oleh Roh Kudus?<\/p>\n\n\n\n

\u201cSaya pikir pada akhirnya, Allah, Roh Kudus, bekerja melalui gereja, melalui orang-orang, untuk menerjemahkan Alkitab,\u201d kata Daspit. \u201cApa yang kami coba lakukan dengan model-model ini adalah membangun model tim penerjemah. Ini adalah model manusia. Ini adalah model keputusan dan gaya, cara tim menerjemahkan Alkitab. \u2026 Ini membantu tim penerjemah. Tetapi di inti proses penerjemahan dan draf tersebut, itu adalah tim. Itu adalah orang-orang di dalamnya. Teknologi ada untuk membantu.\u201d<\/p>\n\n\n\n

Bullock setuju, menambahkan bahwa AI tidak menggantikan tim yang dipimpin oleh Roh Kudus, melainkan ‘memperkaya’ upaya tersebut. ‘Sama seperti pengolah kata, ketika pertama kali muncul, membantu tim dalam menerjemahkan,’ katanya. ‘Sama seperti beberapa sumber eksegetis yang sangat spesifik membantu tim.’<\/p>\n\n\n\n

Waktu untuk Wawasan<\/h2>\n\n\n\n

AI mungkin jauh lebih cepat, tetapi cara kerjanya masih mirip dengan alat-alat sebelumnya, kata Wilson.<\/p>\n\n\n\n

\u201cAda bagian-bagian tertentu dalam terjemahan yang benar-benar membosankan,\u201d katanya. \u201dBanyak nilai yang diciptakan oleh AI adalah dengan memperkuat bagian-bagian membosankan itu. Dan mengurangi waktu untuk mendapatkan wawasan. Itulah yang dilakukan oleh alat yang baik.\u201d<\/p>\n\n\n\n

Dia membandingkannya dengan menggunakan komentar untuk mendapatkan wawasan tentang suatu ayat Alkitab. Memiliki buku itu tersedia lebih cepat daripada memanggil seorang teolog.<\/p>\n\n\n\n

\u201cNah, sekarang dengan AI, Anda bahkan mendapatkan wawasan lebih cepat, bisa bertanya langsung atau melihat tiga atau empat ide berbeda dalam bahasa Anda sendiri tentang cara menerjemahkan itu. Itulah yang AI lakukan dengan baik, mengurangi waktu untuk mendapatkan wawasan. \u2026 Alat-alat ini semakin baik dan baik lagi untuk tugas-tugas yang ingin kita lakukan.\u201d<\/p>\n\n\n\n

Cerita: Jim Killam, Wycliffe Global Alliance<\/em><\/p>\n\n\n\n

Video: Tonton presentasi lengkapnya<\/a><\/p>\n\n\n\n

Video tambahan dari AI Summit:<\/p>\n\n\n\n