Dr Paula Wieczorek

Prodziekan Kolegium Mediów i Komunikacji Społecznej ds. kierunku Filologia, kierownik Zakładu Filologii Angielskiej oraz adiunkt w Wyższej Szkole Informatyki i Zarządzania w Rzeszowie. Jej zainteresowania badawcze obejmują współczesną literaturę i kulturę krajów anglojęzycznych, komunikację międzykulturową, humanistykę środowiskową oraz relacje między kulturą, mediami i nowymi technologiami. Autorka monografii Imagining the Anthropocene Future (2023). Jest opiekunem Interdyscyplinarnego Koła Naukowego „Humanus”, a także członkinią Association for the Study of Literature and Environment (ASLE) oraz The European Association for the Study of Literature, Culture and Environment (EASLCE).

Dlaczego tytuły filmów i seriali na Netflixie często różnią się od swoich oryginalnych wersji? Dlaczego niektóre żarty wydają się mniej zabawne po przetłumaczeniu, a dialogi, które brzmią naturalnie w jednym języku, w innym tracą część swojego znaczenia? Odpowiedź kryje się w procesie lokalizacji, czyli dostosowywania treści do odbiorców funkcjonujących w różnych kulturach.

Samo tłumaczenie słów coraz częściej okazuje się niewystarczające. Komunikaty nie funkcjonują w próżni, lecz są osadzone w określonych kontekstach społecznych, kulturowych i historycznych, które wpływają na sposób ich interpretacji. Z tego względu platformy streamingowe, międzynarodowe marki czy twórcy gier komputerowych inwestują nie tylko w tłumaczenie, lecz także w lokalizację treści.

Znaczenie tego procesu staje się szczególnie widoczne w erze narzędzi takich jak ChatGPT, DeepL czy Google Translate. Sztuczna inteligencja potrafi dziś w ciągu kilku sekund przetłumaczyć stronę internetową, post w mediach społecznościowych czy opis produktu na dziesiątki języków. Skoro tłumaczenie stało się tak szybkie i łatwo dostępne, warto zadać pytanie, czy poprawny przekład wystarcza do skutecznej komunikacji.

Choć współczesne modele językowe coraz lepiej radzą sobie z przekładem tekstów, nadal mają trudności z humorem, ironią, odniesieniami kulturowymi czy różnicami grzecznościowymi. O skutecznej komunikacji nie decyduje bowiem wyłącznie poprawność językowa, lecz także umiejętność odczytywania znaczeń zakorzenionych w określonym kontekście społecznym i kulturowym. Lokalizacja pozostaje zatem jednym z najważniejszych wyzwań współczesnej komunikacji cyfrowej oraz obszarem, w którym człowiek odgrywa kluczową rolę.

Tłumaczenie to nie to samo co lokalizacja

Rozróżnienie między tłumaczeniem a lokalizacją wciąż nie zawsze jest oczywiste. Tłumaczenie strony internetowej, aplikacji czy kampanii reklamowej bywa często rozumiane jako przełożenie tekstu z jednego języka na drugi. W praktyce są to jednak dwa odrębne procesy.

Tłumaczenie koncentruje się przede wszystkim na języku. Lokalizacja wykracza poza sam przekład i polega na dostosowaniu treści, produktu lub usługi do kulturowych, prawnych i społecznych realiów konkretnego rynku. Obejmuje nie tylko słowa, lecz także obrazy, kolory, formaty dat i walut, przykłady, odniesienia kulturowe oraz sposób prezentowania informacji. Dobrym przykładem są produkty cyfrowe kierowane do odbiorców z różnych części świata. Firma wchodząca na rynek japoński nie ogranicza się do przetłumaczenia interfejsu aplikacji. Często musi również zmodyfikować układ strony, dostosować komunikację wizualną oraz uwzględnić specyficzne normy grzecznościowe obecne w języku japońskim. To, co dla użytkownika w Stanach Zjednoczonych lub Polsce wydaje się naturalne, niekoniecznie będzie równie dobrze odbierane w Japonii (Pym, 2023).

Jeszcze dalej posuniętą formą adaptacji jest transkreacja. W tym przypadku celem nie jest wierne odtworzenie słów, lecz zachowanie funkcji i efektu komunikatu. Jeśli slogan reklamowy opiera się na grze słów, humorze lub odniesieniu do zjawiska dobrze znanego tylko lokalnym odbiorcom, dosłowne tłumaczenie zwykle okazuje się nieskuteczne. Konieczne staje się stworzenie nowej wersji komunikatu, która wywoła podobne skojarzenia i emocje wśród odbiorców z innej kultury.

To właśnie na tym etapie najlepiej widać różnicę między znajomością języka a rozumieniem kultury. Współczesne systemy AI potrafią bardzo sprawnie tłumaczyć słowa i zdania, ale znacznie trudniej radzą sobie z odtwarzaniem kontekstów kulturowych, humoru czy skojarzeń, które decydują o skuteczności komunikatu.

Skąd biorą się kulturowe błędy AI?

Dlaczego sztuczna inteligencja świetnie radzi sobie z tłumaczeniem instrukcji obsługi czy dokumentacji technicznej, a znacznie gorzej z humorem, ironią lub odniesieniami kulturowymi? Odpowiedź kryje się w sposobie, w jaki działają współczesne modele językowe. Uczą się one na podstawie ogromnych zbiorów tekstów, obejmujących książki, artykuły, strony internetowe oraz wpisy publikowane w mediach społecznościowych, analizując wzorce występowania słów i ich wzajemne zależności (Pym, 2023).

Problem polega na tym, że kultura nie sprowadza się do słów. Tworzą ją również wspólne doświadczenia, normy społeczne, skojarzenia i sposoby interpretowania rzeczywistości, które rzadko są wyrażane wprost, ponieważ dla członków danej społeczności wydają się oczywiste. Większość Polaków nie potrzebuje wyjaśnienia, czym jest Wigilia, gdyż intuicyjnie rozumie związane z nią zwyczaje, emocje i znaczenia. Wiedza ta funkcjonuje w tle codziennego życia i komunikacji, będąc częścią kulturowego doświadczenia. Model językowy nie ma dostępu do takich doświadczeń, ponieważ może jedynie analizować teksty, na których został wytrenowany, i odtwarzać występujące w nich zależności. Potwierdzają to badania nad zdolnością modeli językowych do dostosowywania komunikatów do różnych kontekstów kulturowych. Wyniki tych badań pokazują, że modele AI znacznie lepiej dostosowują komunikaty do lokalnych norm kulturowych wtedy, gdy otrzymują wyraźną informację o odbiorcach, do których mają być kierowane, a bez takiej wskazówki chętniej wybierają rozwiązania „domyślne”, oparte na danych, na których zostały wytrenowane.

Podobne wnioski przyniosły badania wykorzystujące dane z World Values Survey, międzynarodowego projektu poświęconego analizie wartości i postaw społecznych. Odpowiadając na pytania dotyczące kwestii społecznych i kulturowych, różne wersje modeli GPT najczęściej prezentowały wartości charakterystyczne dla zachodnich społeczeństw anglojęzycznych (Kizilcec et al., 2024). Nie wynikało to z celowego programowania określonych poglądów, lecz z faktu, że właśnie takie perspektywy są najsilniej reprezentowane w danych wykorzystywanych do trenowania modeli językowych.

W praktyce oznacza to, że skuteczność AI może różnić się w zależności od języka i kontekstu kulturowego użytkownika. Coraz więcej analiz sugeruje, że osoby korzystające z modeli językowych w środowiskach mniej reprezentowanych w danych treningowych częściej otrzymują odpowiedzi mniej precyzyjne i gorzej dopasowane do lokalnych realiów niż użytkownicy anglojęzyczni. Innymi słowy, odpowiedzi generowane przez AI częściej odzwierciedlają sposoby myślenia i wartości obecne w kulturach najliczniej reprezentowanych w materiałach wykorzystywanych do trenowania modeli. Z tego względu znajomość języka nie zawsze wystarcza do skutecznej komunikacji międzykulturowej, ponieważ równie istotne jest rozumienie kultury, w której dany komunikat funkcjonuje.

Żart, który przestaje być śmieszny

Jednym z najlepszych przykładów pokazujących różnicę między tłumaczeniem a lokalizacją jest humor. W literaturze poświęconej międzynarodowemu marketingowi często przywołuje się historię firmy KFC, której slogan Finger-lickin’ good miał zostać niefortunnie przetłumaczony na język chiński jako „Zjemy twoje palce”. Podobnie marka Pepsi miała promować swój produkt hasłem sugerującym „wskrzeszenie przodków” (De Mooij, 2019). Niezależnie od tego, jak przebiegały te kampanie, przykłady te dobrze pokazują, że komunikaty skuteczne w jednej kulturze mogą wywoływać zupełnie inne skojarzenia w innej.

Współczesne narzędzia AI radzą sobie z tłumaczeniem znacznie lepiej niż ich poprzednicy, jednak nadal napotykają trudności w sytuacjach wymagających rozumienia kontekstu kulturowego. Pokazuje to badanie dotyczące arabskich napisów do filmu Birdman, w którym ChatGPT i inne narzędzia wykorzystujące sztuczną inteligencję miały problemy z przekładem odniesień kulturowych oraz aluzji obecnych w dialogach. Mimo że tłumaczenia były zazwyczaj poprawne pod względem językowym, część znaczeń związanych z kontekstem społecznym i kulturowym została utracona (Hassan et al., 2024). W efekcie odbiorca otrzymywał komunikat zrozumiały, lecz nie zawsze niosący te same skojarzenia i znaczenia co oryginał.

Podobne wyniki przyniosły badania dotyczące serialu The Golden Girls. Modele językowe radziły sobie z humorem sytuacyjnym, ale znacznie gorzej interpretowały sarkazm, ironię i żarty silnie osadzone w amerykańskim kontekście kulturowym. Interesujących wniosków dostarczyła również europejska inicjatywa JOKER, której celem było opracowanie metod automatycznego tłumaczenia gier słownych. Badacze zauważyli, że narzędzia AI często potrafią rozpoznać, że dany żart opiera się na grze słów, ale znacznie trudniej jest im stworzyć równie skuteczny odpowiednik w innym języku (Ermakova et al., 2023). W efekcie odbiorca otrzymuje tłumaczenie poprawne pod względem znaczenia, lecz pozbawione humoru obecnego w oryginale.

Jeszcze większym wyzwaniem okazują się memy internetowe. Mem nie jest po prostu obrazkiem z podpisem. Jego znaczenie często wynika z połączenia bieżących wydarzeń, odniesień historycznych, wspólnych doświadczeń oraz emocji charakterystycznych dla określonej grupy odbiorców. Automatyczne tłumaczenie może oddać słowa widoczne na ekranie, ale znacznie trudniej jest mu przekazać kontekst, który sprawia, że dany mem jest zabawny, trafny lub zrozumiały dla uczestników danej kultury. Można wyjaśnić jego treść, jednak samo wyjaśnienie nie zawsze pozwala odtworzyć efekt, jaki wywołuje oryginał. Memy stanowią zatem jeden z najlepszych przykładów różnicy między znajomością języka a rozumieniem kultury.

AI zna słowa, ale nie zawsze rozumie relacje

Humor to jedno z największych wyzwań dla tłumaczy i systemów AI. Jeszcze trudniejsze okazują się jednak sytuacje, w których różnice kulturowe są zapisane w samej strukturze języka. W takich przypadkach problem nie polega na błędnym tłumaczeniu słów, lecz na konieczności przekazania informacji o relacjach społecznych, statusie rozmówców czy stopniu zażyłości między nimi.

Dobrym przykładem są języki koreański i japoński. Oba posiadają rozbudowane systemy grzecznościowe, dzięki którym sposób zwracania się do rozmówcy przekazuje informacje o wieku, pozycji społecznej, stopniu formalności sytuacji czy relacji między uczestnikami rozmowy. Znaczenia te są wyrażane nie tylko poprzez dobór słownictwa, lecz także za pomocą odpowiednich końcówek gramatycznych, tytułów i form grzecznościowych. Język angielski dysponuje znacznie skromniejszym zestawem takich środków. Niezależnie od tego, czy zwracamy się do przełożonego, bliskiego przyjaciela czy osoby poznanej kilka minut wcześniej, najczęściej używamy tego samego zaimka „you”, który nie przekazuje informacji o statusie społecznym ani stopniu zażyłości między rozmówcami.

Różnice te stały się przedmiotem szerszej dyskusji po światowym sukcesie koreańskiego serialu Squid Game. Część dwujęzycznych odbiorców zwracała uwagę, że angielskie napisy nie oddają wielu niuansów obecnych w oryginalnych dialogach, zwłaszcza tych związanych z hierarchią społeczną i relacjami między bohaterami. W koreańskiej wersji językowej sposób, w jaki postacie zwracają się do siebie, dostarcza dodatkowych informacji o wzajemnym szacunku, zależnościach czy zmianach zachodzących w ich relacjach. Wiele z tych znaczeń trudno jednak przekazać w języku angielskim, ponieważ nie dysponuje on równie rozbudowanym systemem grzecznościowym. Jak zauważyła podcasterka Youngmi Mayer, część znaczeń zawartych w dialogach została uproszczona lub utracona w procesie tłumaczenia.

Nie jest to wyłącznie kwestia jakości przekładu. W wielu przypadkach tłumacz, niezależnie od tego, czy korzysta z własnych kompetencji, czy ze wsparcia narzędzi AI, musi zdecydować, które informacje zachować, które wyjaśnić, a które pominąć, ponieważ język docelowy nie zawsze oferuje środki pozwalające oddać wszystkie znaczenia obecne w oryginale. Przekład między kulturami wymaga więc nie tylko znajomości języka, lecz także interpretacji kontekstu, w którym dany komunikat funkcjonuje.

Trudności te dostrzegają również badacze zajmujący się sztuczną inteligencją. W odpowiedzi na problem opracowano moduł RASTA, który analizuje elementy grzecznościowe obecne w językach takich jak chiński i japoński jeszcze przed wykonaniem tłumaczenia. Wyniki pokazały, że uwzględnienie tych informacji znacząco poprawia jakość przekładu (Havaldar i in., 2025). Sam fakt, że konieczne było stworzenie dodatkowego narzędzia, pokazuje jednak, jak trudne dla współczesnych modeli językowych pozostaje rozpoznawanie subtelnych norm społecznych i kulturowych ukrytych w języku.

Kompetencje, których AI nie zastąpi

Przykłady związane z humorem, memami czy systemami grzecznościowymi mogą sugerować, że sztuczna inteligencja słabo radzi sobie z tłumaczeniem. W rzeczywistości problem wygląda inaczej. Współczesne narzędzia AI bardzo dobrze radzą sobie z przekładem wielu rodzajów tekstów, szczególnie wtedy, gdy terminologia jest spójna, a kontekst kulturowy odgrywa niewielką rolę. Trudności pojawiają się dopiero wtedy, gdy komunikacja wymaga czegoś więcej niż poprawnego przekładu słów.

Rozwój AI nie oznacza jednak końca zawodu tłumacza czy specjalisty ds. lokalizacji. Zmienia się natomiast charakter ich pracy. Coraz częściej nie polega ona na samym tłumaczeniu tekstu, lecz na ocenie jego jakości, dostosowywaniu treści do konkretnych odbiorców oraz podejmowaniu decyzji dotyczących komunikacji międzykulturowej.

Zmianę tę widać również na rynku pracy. Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji rośnie zapotrzebowanie na specjalistów, którzy potrafią łączyć kompetencje językowe, kulturowe i technologiczne. Coraz częściej pojawiają się stanowiska takie jak Localization Specialist, Localization Project Manager, Content Localization Specialist, AI Language Trainer, Transcreation Specialist czy Cultural Intelligence Consultant. Ich zadaniem nie jest wyłącznie tłumaczenie tekstów, ale również współpraca z narzędziami AI, dostosowywanie treści do odbiorców z różnych kultur oraz ocena, czy komunikaty generowane przez algorytmy są skuteczne i odpowiednie w danym kontekście społecznym.

Potwierdzają to dane branżowe. Według raportu Nimdzi (2025) globalny rynek lokalizacji osiągnął wartość niemal 72 miliardów dolarów i nadal dynamicznie rośnie. Europejski raport ELIS 2026 wskazuje z kolei, że choć część tradycyjnych usług tłumaczeniowych ulega automatyzacji, rośnie znaczenie kompetencji związanych z lokalizacją, zarządzaniem wielojęzyczną komunikacją oraz doradztwem międzykulturowym (EUATC/ELIA, 2026). Innymi słowy, rynek nie tyle potrzebuje mniej specjalistów językowych, ile potrzebuje ich w nowych rolach. Podobne wnioski płyną z analiz World Economic Forum. Obok kompetencji związanych ze sztuczną inteligencją i analizą danych coraz większego znaczenia nabiera umiejętność rozumienia różnic kulturowych oraz społecznych, które wpływają na sposób interpretowania komunikatów przez odbiorców (WEF, 2025).

W świecie globalnych mediów, marketingu i komunikacji cyfrowej skuteczna komunikacja wymaga dziś połączenia kompetencji technologicznych i kulturowych, ponieważ narzędzia AI, mimo imponujących możliwości w zakresie tłumaczenia czy generowania treści, nie zastępują wiedzy o tym, jak różne społeczności interpretują język, humor, symbole i relacje społeczne. Lokalizacja pozostaje zatem czymś więcej niż przekładem, gdyż wymaga zrozumienia odbiorcy funkcjonującego w określonym kontekście kulturowym, kształtowanym przez doświadczenia, historię i społeczne praktyki.

Choć sztuczna inteligencja coraz lepiej tłumaczy język, interpretowanie kultury nadal pozostaje zadaniem wymagającym ludzkiego doświadczenia i wrażliwości. Umiejętność łączenia technologii z rozumieniem człowieka będzie należała do najważniejszych kompetencji przyszłości. To właśnie takie kompetencje rozwijane są również na specjalności Media and Digital Communication, która obejmuje zagadnienia związane z lokalizacją treści, komunikacją międzynarodową, storytellingiem, copywritingiem oraz wykorzystaniem sztucznej inteligencji w komunikacji cyfrowej.

Bibliografia

De Mooij, M. (2019). Consumer behavior and culture: Consequences for global marketing and advertising (3rd ed.). SAGE Publications.

Ermakova, L., et al. (2023). Overview of JOKER 2023 automatic wordplay analysis Task 3 – pun translation. In Proceedings of the Working Notes of CLEF 2023 (CEUR Workshop Proceedings, Vol. 3497). CEUR-WS. https://ceur-ws.org/Vol-3497/paper-151.pdf

EUATC/ELIA. (2026). European Language Industry Survey (ELIS) 2026. European Union of Associations of Translation Companies & European Language Industry Association. https://elis-survey.org/wp-content/uploads/2026/03/ELIS-2026-Report.pdf

Hassan, M., et al. (2024). Exploring challenges in audiovisual translation: A comparative analysis of human- and AI-generated Arabic subtitles in Birdman. PLOS ONE, 19(10), e0311020. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0311020

Havaldar, S. et al., (2025). RASTA: Register-aware style transfer alignment for machine translation. Poster presented at ACL 2025. https://shreyahavaldar.com/files/style_alignment.pdf

Kizilcec, R. et al. (2024). Cultural bias and cultural alignment of large language models. PNAS Nexus, 3(9). https://doi.org/10.1093/pnasnexus/pgae346

Nimdzi Insights. (2025). The Nimdzi 100: Ranking the 100 largest language service providers. Nimdzi Insights LLC. https://www.nimdzi.com/nimdzi-100-2026/

Pym, A. (2023). Exploring translation theories (3rd ed.). Routledge.

World Economic Forum. (2025). The future of jobs report 2025. World Economic Forum. https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/