Bijbelvertalen met AI: een bedreiging of een verrijking?

Toen tien jaar geleden de Bijbel in Gewone Taal werd gepresenteerd, speelde Machine Translation nog geen evidente rol. Je kon nog lachen om de fouten die Google Translate maakte. Inmiddels heeft kunstmatige intelligentie of Artificial Intelligence (AI) ook in het vertalen een hoge vlucht genomen. De gedachte dat de Bijbel in Gewone Taal misschien het laatste grote Nederlandse Bijbelvertaalproject is zonder hulp van Machine Translation, is opeens niet meer zo vergezocht. Hoe moeten we de ontwikkelingen duiden? Als een verrijking of een bedreiging?

Afbeelding: De barmhartige Samaritaan verbeeld met behulp van kunstmatige intelligentie. Aan ChatGPT werd gevraagd te laten zien dat dit verhaal je persoonlijk raakt. Op basis van de suggesties van ChatGPT is deze illustratie gecreëerd in MidJourney.

Samenvatting
Artificial Intelligence (AI, kunstmatige intelligentie) zal in de nabije toekomst waarschijnlijk een grote rol gaan spelen in Bijbelvertaalprojecten. Wat zijn de mogelijkheden, kansen en gevaren? In dit artikel bespreek ik die vraag vanuit twee perspectieven. Allereerst vanuit een vertaalwetenschappelijk perspectief. Hoe kunnen we het proces van vertalen definiëren, en wat gebeurt er als een AI-model het vertalen overneemt van een mens? Ten tweede gaat dit artikel in op een wezenlijk aspect van Bijbelvertalen: in de christelijke traditie krijgen vertalingen in de volkstaal de status van heilige Schrift. Elke nieuwe vertaling biedt een culturele doordenking en verwoording van de boodschap, en is daarmee ook een cultureel getuigenis. Kan AI worden geïntegreerd in dit proces zonder het te schaden? De grote vraag is hoe de nieuwe mogelijkheden op een productieve en bij de Bijbel passende manier kunnen worden ingezet.

In dit artikel geef ik een aanzet voor een positiebepaling, met om te beginnen een kort overzicht van de situatie. Al tientallen jaren wordt er gewerkt aan Machine Translation (MT). Na een fase van Rule- Based Translation en vervolgens Statistical Machine Translation, maakte de wereld in 2016 kennis met Neural Machine Translation (NMT), soms ook wel ‘AI-vertalen’ genoemd. Deze vorm van vertalen kennen we van bekende en veelgebruikte hulpmiddelen als Google Translate en DeepL Translate. Dankzij enorme dataverzamelingen en supersnelle waarschijnlijkheidsberekeningen, leverde NMT veel betere vertaalresultaten dan de eerdere vormen van MT. De tijd van lachen is voorbij. Maar zodra het gaat om teksten van enige omvang en complexiteit, blijven de beperkingen aanzienlijk. De AI-vertaaltools hebben moeite met idiomatische uitdrukkingen, zijn blind voor de bredere context en hebben geen antenne voor culturele referenties. Ze hebben moeite met ambiguïteit omdat ze geen betekenis kunnen aanvoelen op basis van algemene kennis en inlevingsvermogen. Voor deze vertaaltools is context beperkt tot de linguïstische context.

Toch is dit nog niet het hele verhaal. We hebben inmiddels ook kennis gemaakt met Large Language Models (LLMs) zoals ChatGPT. Die zijn niet gemaakt als vertaaltool, maar kunnen wel voor vertaalopdrachten worden ingezet. Via ‘prompting’ (aansturing) zijn de resultaten die deze modellen leveren specifiek af te stemmen – denk bijvoorbeeld aan een specifieke vertaalstijl. Vooralsnog zijn de resultaten voor talen die digitaal in overvloed beschikbaar zijn (met name Engels) veel beter dan voor talen met weinig (digitaal beschikbare) teksten, maar het valt te verwachten dat deze LLMs in de nabije toekomst een steeds grotere rol zullen gaan spelen bij het vertalen. Nu al zorgt AI voor verschuivingen in het vertalen. Veel tekstsoorten die eerst handmatig vertaald werden, doorlopen nu een procedure die bekend staat als Machine Translation Post-Editing (MTPE): de computer levert een vertaling die door een menselijke vertaler wordt gecontroleerd en gecorrigeerd. Op die manier kan een mens op één dag veel meer vertaalde woorden afleveren (en hoeven bedrijven veel minder uit te geven aan vertaalwerk). Voor uitgevers lijkt de inzet vanvAI voor het vertalen van ‘echte literatuur’ vooralsnog taboe, maar de boekenmarkt zal waarschijnlijk steeds meer met MTPE-boeken te maken krijgen. Sommige onderzoekers denken dat de grote literatuur zal standhouden, dat computers nooit in staat zullen zijn om literatuur te ervaren en te begrijpen en dus dat wat literatuur maakt tot wat het is, niet zullen kunnen overbrengen. Anderen verwachten dat het slechts een kwestie van tijd is voor de LLMs ook het vertalen van grote literatuur aankunnen.

De Bijbel en AI zijn op meerdere manieren verweven. De Bijbel, specifiek het Nieuwe Testament, is beschikbaar in duizenden talen. Het is een ideaal boek om AI-taalmodellen mee te trainen en dat is ook gebeurd. Andersom wordt AI inmiddels ook gebruikt bij het vertalen van de Bijbel. Het wordt bijvoorbeeld ingezet om de kwaliteit van conceptvertalingen te controleren tijdens het vertaalproces. Bovendien zijn er organisaties die AI gebruiken om een conceptvertaling te maken van de Bijbel in talen waarin nog geen complete Bijbel beschikbaar is. Op basis van minimaal 1.200 verzen uit verschillende genres van de Bijbel zou AI een voorlopige vertaling van heel de Bijbel kunnen leveren, waaraan menselijke vertalers verder kunnen werken. Organisaties die dit aanbieden beloven een aanzienlijke besparing van tijd en kosten. Moeten we daar iets van vinden? En zo ja, wat? Om de wenselijkheid van AI-vertalen te evalueren is het allereerst nuttig om inzicht te krijgen in het vertaalproces. Wat gebeurt daar precies? En wat gebeurt er als de computer het (deels) overneemt?

Om inzicht te krijgen in het vertaalproces zet ik twee modellen tegenover elkaar die beide beogen dit proces in beeld te brengen. Ik begin met het model van Eugene Nida. In de jaren zestig van de twintigste eeuw probeerde Nida om het vertaalproces wetenschappelijk te funderen. Hij bekeek vertalen vanuit een linguïstisch perspectief. Het vertaalproces beschrijft hij als een overzetting (‘transfer’): de betekenis van de tekst wordt van de ene taal naar de andere overgebracht. Vertalen is het zin voor zin decoderen van de brontekst om die vervolgens te recoderen in de doeltaal. Het model suggereert een directe relatie tussen bron- en doeltekst. Het fundament van dit model is equivalentie, een sleutelterm in Nida’s tijd.

Hoewel het idee van vertalen als een transfer nog steeds wijdverbreid is, beschouwen de meeste vertaalwetenschappers het als achterhaald. Ik beperk me hier tot drie inzichten die dit model op losse schroeven zetten:

Het transfermodel gaat uit van de optimistische gedachte dat het vertaalproces een gecontroleerd en objectiveerbaar proces is van decoderen en recoderen. Dit model heeft plaatsgemaakt voor een bescheidener perspectief: het vertaalproces heeft geen vanzelfsprekende of natuurlijke uitkomst maar hangt af van een groot aantal parameters. Het onderstaande schema brengt die verschuiving in beeld:

Dit mentale-kaartmodel laat zien dat de relatie tussen de brontekst en de doeltekst een indirecte is. De centrale positie wordt ingenomen door de virtuele tekst in het hoofd van de vertaler. De vertaler vormt zich een voorstelling van de brontekst en werkt toe naar de beoogde doeltekst op basis van het concept dat hij of zij daarvan heeft. De kaders links en rechts verbeelden de verschillende aspecten en dimensies die in het proces een rol spelen. De kaders links representeren de brontekst. Ze hebben betrekking op kennis van de brontaal, de tekst, het genre, de structuur en de stijl, de broncultuur en de situatie waarnaar de tekst verwijst. Deze kaders leiden tot talloze inschattingen die van invloed zijn op de virtuele tekst in het hoofd van de vertaler. Ze bepalen hoe de vertaler de tekst ziet. Tegelijkertijd wordt de vertaler geleid door zijn of haar concept van de te maken doeltekst. Ook hier speelt een groot aantal inschattingen een rol: de kaders rechts. Die hebben betrekking op de doeltaal, literaire aspecten, de doelcultuur met haar normen en waarden, het beoogde lezerspubliek met zijn behoeften en verwachtingen, de theologische of religieuze traditie waarbij de vertaling wil aansluiten. De voorstelling die de vertaler heeft van zowel bron- als doeltekst speelt een sturende rol in het vertaalproces.

Hoewel dit schema een versimpeling is van de werkelijkheid – een Bijbelvertaler werkt zelden op zichzelf, maar vrijwel altijd binnen een groter team – laat het zien dat vertalen geen rechtstreeks proces is en dat het zowel taalkundige als niet-taalkundige dimensies omvat. De taalkundige procedures zijn deel van een groter proces van interpretatie. Je zou kunnen zeggen dat het transfermodel gebaseerd is op de aanname dat het vertaalproces wordt bepaald door betekenis en dat daartegenover het nieuwe inzicht is dat het vertaalproces wordt bepaald door interpretatie (natuurlijk richt die interpretatie zich op de betekenis, maar die wordt niet langer beschouwd als een vaststaand gegeven). Zo beschouwd is vertalen het hercontextualiseren van een tekst: de vertaling wordt geschreven in een andere culturele code dan de brontekst, is gebaseerd op interpretatie, en is bedoeld voor een nieuwe context.

Deze nieuwe inzichten helpen om de paradox van de huidige situatie in te zien. Veel vertaalwetenschappers onderkennen dat vertalen (van de Bijbel of van andere complexe culturele teksten) een kwetsbare operatie is waarin de vertaler niet alleen dienstdoet als taalexpert maar ook als bemiddelaar tussen twee culturele contexten. Sinds de laatste decennia is er volop aandacht gekomen voor deze rol en bijbehorende verantwoordelijkheid van vertalers. Tegelijk, en dat is het paradoxale, wekt de explosieve toename van MT juist de indruk dat vertalen heel goed als een technisch proces kan worden uitgevoerd zonder menselijke tussenkomst.

Veelgebruikte vertaaltools als Google Translate en DeepL Translate zijn na jaren van ontwikkeling in staat tot een geavanceerde linguïstische aanpak van vertalen. Het is een aanpak die voortvloeit uit het transfermodel met zijn (beperkte) linguïstische focus en zijn zin-voor-zin vertaalmodus. Als je met behulp van zo’n tool een literaire tekst vertaalt, komt de culturele herschrijving en hercontextualisering natuurlijk vanzelf in de vertaling mee, maar niet als een bewust proces. Het wordt niet uitgevoerd zoals vertalers dat kunnen doen in hun rol als culturele bemiddelaar. Ook al zijn deze tools wat betreft linguïstische uitwisseling sterk ontwikkeld, ze kunnen de menselijke vertaler als bewuste, verantwoordelijke culturele bemiddelaar niet vervangen.

Hier valt wellicht tegen in te brengen dat de nieuwste modellen, de LLMs zoals ChatGPT, juist wél meer lijken aan te sluiten bij die nieuwe inzichten in het vertalen. Als je ze op de juiste manier traint en ‘prompt’ kan het model als het ware een vertalersrol naar keuze aannemen. Maar zou zo’n LLM dan echt de rol van een vertaler kunnen overnemen?

Laten we eens kijken naar voorbeelden van vertalersinbreng bij het werk aan de Nieuwe Bijbelvertaling (NBV) en aan de Bijbel in Gewone Taal (BGT). Voor de NBV was het maken van onderscheid tussen taalkenmerken en tekstkenmerken een belangrijke verantwoordelijkheid van de vertalers. Brontaalkenmerken zouden in de vertaling niet zichtbaar moeten zijn, brontekstkenmerken juist wel. Maar het identificeren van met name die tweede categorie was vaak een kwestie van interpretatie. Bovendien was er voor de manier waarop zulke kenmerken in de vertaling gehonoreerd werden, niet één vast recept. Dit hele proces was geen mechanische procedure, maar berustte op het onderscheidingsvermogen en de creativiteit van de vertalers.

Wat betreft de BGT denk ik aan het volgende. In de jaren dat we aan deze vertaling werkten, kwamen er ook (op internet) vertalingen van Bijbelboeken in ‘Easy English’ beschikbaar, soms met een woordenschat nog basaler dan de BGT. Het kenmerk van die eerste lichting vertalingen was dat élke nuance in de brontekst – hoe impliciet of irrelevant ook – werd uitgepakt en uitgelegd. Het leverde een tekst op zonder focus, eindeloos veel woorden, gebrek aan samenhang en dodelijk voor het leesplezier. De BGT werd gekenmerkt door een principieel andere aanpak: wat essentieel is voor de betekenis komt daarin duidelijk en begrijpelijk naar voren, andere aspecten worden juist impliciet gelaten. Ook dat was geen mechanische procedure, maar berustte van vers tot vers op het onderscheidingsvermogen van de vertalers.

Kun je dit soort beslissingen aan een LLM overlaten? Ik geloof daar eerlijk gezegd weinig van, maar dat zegt natuurlijk niets. We komen er alleen achter door ermee te experimenteren. AI-toepassingen in het vertalen zouden naar mijn idee omarmd moeten worden. Maar ik pleit er wel voor om dat te doen met oog voor de complexiteit van het vertaalproces en van de interpretatie en oordeelsvorming die daarin een centrale rol spelen. Juist door het te benaderen vanuit een breder, hedendaags perspectief op vertalen zien we dat menselijk vertalen en MT verschillende processen zijn, die niet aan elkaar gelijkgesteld kunnen worden en ook niet zomaar uitwisselbaar zijn. Door te experimenteren kunnen we feitelijk uitzoeken voor welke onderdelen van het vertaalproces MT goed werkt en met welke procedures van training en ‘prompting’ LLMs zijn in te zetten.

Als we onze blik tot ons taalgebied beperken, zou dit een goed eindpunt zijn. We hebben in het Nederlands een rijke vertaaltraditie en uitstekende Bijbelvertalingen om ons bij de les te houden, en

daarnaast expertise en mogelijkheden om te verkennen hoe we in de toekomst AI keurig ingepast, veilig en afgebakend in kunnen zetten. Maar de wereld is groter dan ons taalgebied. Daarom zie ik nog een tweede punt dat aandacht vraagt.

Voor dit tweede punt neem ik het boek Translating the Message van Lamin Sanneh als uitgangspunt. In deze invloedrijke studie gaat Sanneh in op het feit dat in de christelijke traditie Bijbelvertalingen in de eigen taal de status van heilige Schrift krijgen. Dit onderscheidt de Bijbel van de Koran, waarvan alleen de Arabische tekst als heilig geldt, en ook van de Joodse Tenach, waarvan de Hebreeuwse tekst ook niet zomaar te vervangen is door een vertaling. Voor de christelijke Bijbel is dat anders. Veel christenen wereldwijd zouden, als iemand ze het Hebreeuwse Oude Testament of Griekse Nieuwe Testament zou tonen, dit wellicht niet eens herkennen, en zou iemand tegen ze zeggen ‘dit is de Bijbel’, dan zouden ze waarschijnlijk wijzen op de Bijbel in hun eigen taal en antwoorden: ‘Nee, dít is de Bijbel.’

Het christendom gaat uit van de overtuiging dat elke taal de waardigheid heeft om het evangelie te ontvangen en te verwoorden. Het stelt niet één bijzondere cultuur boven alle andere, het beroept zich niet op een heilige taal als de ultieme uitdrukking van Gods woord, maar meent dat alle talen en culturen een gastvrije habitat voor het evangelie kunnen vormen. Natuurlijk wordt het evangelie altijd uitgedrukt in culturele termen en concepten, maar geen enkele verwoording ervan – en dus geen enkele vertaling – kan claimen het definitieve, alom geldende culturele raamwerk te zijn voor Gods woord.

Dit is fundamenteel voor Bijbelvertalen. Sanneh beschrijft de culturele omarming van het evangelie als een sociaal-religieus proces van internalisering en toe-eigening. De boodschap wordt ontvangen, voorgesteld en uitgedrukt in de eigen taal. Dit proces bepaalt hoe het woord van God betekenis, zeggingskracht en overtuigingskracht krijgt in iedere taal en cultuur. Sanneh beschrijft dit proces als ‘radicale verinheemsing’ (‘radical indigenization’). De zoektocht naar eigen termen en concepten voor de centrale categorieën van de Bijbel is een vorm van ‘overgave’ aan de doelcultuur, het vraagt om theologische doordenking en een actieve rol voor (leden van) de ontvangende gemeenschap.

Sannehs typering van Bijbelvertalen als verinheemsing onderstreept dat vertalen niet kan worden gereduceerd tot een technisch proces. Het omvat een culturele zoektocht. Het is een proces dat ontregelt, want het haalt het culturele raamwerk van de brontekst overhoop. Tegelijk creëert het iets nieuws: een nieuwe tekst binnen het culturele raamwerk van de doelgemeenschap. In theologische termen: het is niet alleen Gods openbaring gereproduceerd, maar openbaring die aan de dag treedt in de vorm van een nieuw cultureel getuigenis. Bijbelvertalers, meelezers, adviseurs – alle betrokkenen bij het vertaalproces – zijn, zoals ieder mens, beïnvloed door hun eigen context en conceptuele kaders. Het proces van interpretatie en doorleving van de brontekst en de culturele eigenheid van de doeltekst maken elke vertaling uniek en een kind van haar tijd. In christelijke termen: elke vertaling onthult een nieuwe dimensie van het levende woord van God en voegt daar een nieuw menselijk getuigenis aan toe.

De cruciale vraag is: kan AI aan dit proces bijdragen zonder het te schaden of te verstoren? Die vraag moet mijns inziens worden beantwoord in termen van menselijke speelruimte en machtsverhou- dingen. Ik zal dat toelichten.

Als we de huidige inzichten volgen en vertalen niet zien als een transfer van betekenis, maar als een complex besluitvormingsproces (zie het eerste deel van dit artikel), dan verschuift de focus naar de menselijke factor. En als we, met Sanneh, Bijbelvertalen zien als een proces van ‘verinheemsing’, dan wordt daarmee opnieuw de menselijke factor benadrukt, de rol van de ontvangende gemeenschap en haar vertegenwoordigers. Als de menselijke factor zo centraal staat, is de vraag: wie heeft de leiding, wie draait aan de knoppen? Opnieuw is het werk van Sanneh instructief: hij laat zien dat het proces van Bijbelvertalen in de koloniale tijd soms leidde tot een verschuiving van de machtsbalans. Het ‘drijfzand van inheemse culturele nuances’, zoals hij het noemt, dwong westerse vertalers ertoe zich te baseren op moedertaalsprekers, waardoor mensen uit de inheemse gemeenschap een leidende rol kregen in wat begonnen was als een missionair project van een koloniale cultuur. Op die manier werkte Bijbelvertalen onbedoeld als een tegenkracht met culturele emancipatie als gevolg. De leidende rol van inheemse vertalers en de zeggenschap van de inheemse gemeenschap zijn in de afgelopen eeuw een vast onderdeel geworden van vertaalprojecten en dienen als criteria voor het opzetten van nieuwe projecten. Het is duidelijk dat we dit niet kunnen inruilen voor AI-inbreng. Mensen uit de doelgemeenschap moeten een leidende rol blijven spelen. Het gevaar bestaat dat AI, op een verkeerde manier ingezet, een vorm van vertalen oplevert waarbij westerse modellen opnieuw domineren, en er een nieuw hoofdstuk aan de koloniale geschiedenis van het Bijbelvertalen wordt toegevoegd.

Stel dat, door hulp van AI, vertalingen in minderheidstalen directer op de Bijbelse bronteksten gebaseerd kunnen worden, met weinig of geen tussenkomst van Europese of op Europese leest geschoeide modelvertalingen, dan versterkt AI het proces van het dekoloniseren van Bijbelvertalen. Maar stel dat het grote donorgeld steeds vaker stroomt naar westerse techbedrijfjes die grote beloftes doen, ten koste van de financiering van menselijke vertalers in het mondiale Zuiden, dan kan AI juist het tegengestelde effect bewerken. Het hangt sterk af van de manier waarop AI wordt ingezet.

AI kan op allerlei manieren worden gebruikt om het vertaalwerk te verbeteren en te versterken. De volgende functies liggen voor de hand:

Op deze manieren kan AI het vertaalproces versterken. Maar zou je nog een stap verder kunnen gaan? Zou AI kunnen worden ingezet om een basisvertaling van de complete Bijbel te leveren in talen waarin die er nog niet is? Dit is de situatie waarin er het meest op het spel staat. Dat dit problemen kan opleveren, ligt voor de hand. Stel dat zo’n AI-conceptvertaling wordt gemaakt, die door menselijke vertalers wordt gecontroleerd en verbeterd. Als de vertalers de expertise hebben om zelf te vertalen vanuit de brontekst of een modelvertaling, dan kan het werken met een AI-concept gemakkelijk leiden tot eindeloos getouwtrek tussen het concept en de voorkeuren van de vertalers. Dan heb je twee kapiteins op één schip. En andersom, als de vertalers die expertise zelf niet hebben, zouden ze juist geneigd kunnen zijn om al te gemakkelijk te varen op de conceptvertaling. Dat kan leiden tot een computervertaling waarvoor niemand werkelijk verantwoordelijkheid neemt.

Het lijkt daarom misschien het veiligst om deze werkwijze radicaal af te wijzen, maar het is de vraag of dat reëel is. Het zou in de komende jaren weleens dé grote ontwikkeling kunnen worden. De potentiële voordelen zijn te groot om te negeren. Denk alleen al aan de honderden talen waarin het Nieuwe Testament beschikbaar is, maar het Oude nog niet. Dit vraagt om training van vertalers, om ze te leren werken met AI-gegenereerde concepten. Vertalers moeten dan getraind worden om zelf AI-vertalingen te genereren, bij te stellen, kritisch te bekijken en waar nodig af te keuren. Het moeten hulpmiddelen blijven onder de verantwoordelijkheid en autoriteit van een lokaal team. De aanpak moet principieel wegblijven van MTPE, waarbij een (westerse) opdrachtgever lokale vertalers laat werken met een AI-gegenereerde basistekst die alleen nog verbeterd en bewerkt mag worden binnen een vastgestelde termijn.

Dit betekent dat een focus op snelheid, efficiency en kostenbesparing door AI in Bijbelvertalen op dit moment met de nodige argwaan bekeken moet worden. Dit raakt aan de kloof in het veld van Bijbelvertalen tussen degenen die gemotiveerd zijn door en focussen op snelheid (vanuit het geloof dat de wederkomst samenhangt met de beschikbaarheid van een complete Bijbel in alle talen van de wereld) en degenen die nadruk leggen op de kwaliteit van Bijbelvertalingen en de bruikbaarheid ervan op lange termijn door de beoogde geloofsgemeenschap. Die eerstgenoemde groep heeft vaak een rechtlijnig idee van vertalen – ze hebben minder oog voor nieuwe inzichten die nadruk leggen op interpretatie en de vertaler als bemiddelaar tussen twee culturele contexten. De opkomst van AI kan dan de gedachte voeden dat het voltooien van de wereldwijde missie van Bijbelvertalen nu echt in onze macht ligt. Het werk van Sanneh herinnert ons eraan dat vertalen als ‘verinheemsing’ een proces is dat nooit volledig onder menselijke controle staat. Bovendien vraagt een vertaling als cultureel getuigenis om een innige verbondenheid met de geloofsbeleving van de ontvangende gemeenschap. Welke ondersteunende rollen AI ook zal gaan bieden, díe functie kan MT nooit overnemen.

Voor Bijbelorganisaties is het zaak om hun positie te bepalen, ethische richtlijnen op te stellen over het gebruik van AI, te experimenteren en gebruiksvriendelijke tools te ontwikkelen, ervoor te zorgen dat de training van vertalers om te werken met AI-tools en vertaalconcepten gelijke tred houdt met de technologische ontwikkelingen, en erop toezien dat de AI-ontwikkelingen geen nieuwe machtsverschuiving opleveren ten nadele van de niet-westerse wereld.

En in ons taalgebied? We hebben over de hoeveelheid vertalingen van uiteenlopende aard niet te klagen. Wat valt er nog aan toe te voegen? Misschien toch nog iets. Sinds de BGT uitkwam in 2014 klinkt af en toe de vraag waarom de deuterocanonieke boeken niet zijn vertaald. Op die vraag is eigenlijk alleen een pragmatisch antwoord te geven: het project voorzag er niet in. Ze worden natuurlijk ook veel minder intensief gelezen. Een groot deel van de Bijbellezers mist ze niet. Toch is het nog altijd een stille wens om ook die boeken in eenvoudig Nederlands te vertalen. Zou de komst van AI hier een nieuw startpunt kunnen zijn? Het zou een manier kunnen zijn om in ons taalgebied te experimenteren en expertise op te bouwen in de inzet van AI.

Deze bijdrage is uitgelopen op een pleidooi om de nieuwe mogelijkheden die AI biedt voor het Bijbelvertalen nader te verkennen en behoedzaam toe te passen. Daarbij is het van groot belang dat we de technologische vooruitgang niet geïsoleerd bekijken en AI stilletjes laten dicteren wat vertalen is, maar het inbouwen in het grotere verhaal over vertalen als ‘hercontextualisering’ en ‘verinheemsing’, een proces waarin interpretatie en bewuste besluitvorming centraal staan. Juist als we inzien dat vertalen een complex, kwetsbaar en veelal indirect proces is en we tegelijkertijd, vanuit een christelijk perspectief, de enorme waarde inzien van de Bijbel in de eigen taal als het eeuwige Woord in de vorm van een nieuw getuigenis, is het helder dat investeren in de kwaliteit hiervan het allerbelangrijkste is.

Prof. dr. Matthijs J. de Jong is hoofd Vertalen en Exegese bij het Nederlands-Vlaams Bijbelgenootschap en bijzonder hoogleraar Bijbelvertalen aan de Vrije Universiteit Amsterdam.

Matthijs de Jong, 'Bijbelvertalen met AI: een bedreiging of een verrijking?' in: Met Andere Woorden 43/2 (oktober 2024), 34-46.