כתוביות AI – טכנולוגיה חדשנית במסע שיווקי, 2025
טכנולוגיה שיוצרת כתוביות, מתמללת ומתזמנת, תענוג!
לא צריך לשלם עוד את העלות של עורכי כתוביות אנושיים…
יש קטע כזה בשיווק מוצלח, הוא לא בהכרח ישכנע אותך שהמוצר טוב לך, הוא ישכנע אילו שאלות לשאול בשביל להחליט בעצמך אם המוצר טוב לך. ובהקשר של כתוביות AI לימדו אותנו לשאול:
מה אחוז הטעויות בכתוביות מכונה לעומת כתוביות בעריכה אנושית?
אז לפני שנשווה בין תפוחי עץ לקיפודים, בשביל שנוכל להפיק תועלת מההשוואה הזאת בהקשר של חיסכון בעלויות או בזמן עבודה, נבהיר קודם את הכוונה במונחים "טעויות מכונה" ו"טעויות אנושיות" בהקשר של כתוביות, ונראה אם זה באמת מה שצריך לקחת בחשבון כדי להשיג את המטרה.
מבחינת הטכנולוגיה של כתוביות AI "טעויות מכונה" הן פענוח שגוי של מילים, קליטה לא נכונה של השמע בהיעדר קשר לוגי בין המילים בהקשר הספציפי שהמילים נאמרות בו. לדוגמה:
"על כל סמים ומסיבות" במקום "אלכוהול, סמים ומסיבות",
"התקשר לי חלב" במקום "התגשם לי חלום".
באותו הקשר, המונח "טעויות אנושיות" מתייחס לשגיאות של אנשי מקצוע בכתיבת הטקסט עצמו.
בשונה מטעויות טקסט של המכונה, טעויות אנושיות הן לרוב בהזנה של המידע, כמו השמטת מילים ושיכולי אותיות. טעויות קליטה כמו של כתוביות AI הן נדירות בעבודה אנושית, וקורות בעיקר במצבים של עבודה בתנאי לחץ ותשישות.
ומה לגבי טעויות עברית שנאמרות במקור? הרי אנחנו לא תמיד מקפידים לדבר נכון כמו שאנחנו מקפידים לכתוב נכון. אם מישהו אומר לדוגמה "אני יבוא אליך מחר" או "התלבטנו בין שלוש שמות", המכונה תתמלל כמו שנאמר, וכל עוד אין טעות פענוח, זה לא ייספר בסטטיסטיקה של כתוביות AI. אבל מבחינת השורה התחתונה, זאת טעות בכתוביות. אנחנו תמיד נכתוב "אני אבוא", "שלושה שמות" או "3 שמות". ואם המכונה לא דאגה לזה, אנחנו נדאג לזה בעריכת התוצר האוטומטי.
ומה לגבי משפטים קטועים וגמגומים מיותרים? תוכנות תמלול מתייחסות לכל צליל וצליל שנשמע. ואם מישהו גמגם והגמגום הופיע בתמלול כגמגום, זה ייספר כתוצאה מדויקת, כי הקליטה הייתה נכונה. אבל בכתוביות אסור להתייחס לכל גמגום. זה מסיח, לא אסתטי ועלול לפגוע בהבנה של הצופה וביכולת שלו לקרוא הכול לפני שהכתובית מתחלפת.
אז מקסימום יופיעו יותר מדי גמגומים שיימחקו בעריכה אנושית. לא באמת…
הטכנולוגיה לא תמיד מזהה שאלה גמגומים, היא מעבדת כל צליל בתור מילה או חלק ממילה ועלולה לכפות על הגמגום משמעות לא רלוונטית. ככה נוצרים שיבושים שמשפיעים גם על מילים אחרות שבסביבת הגמגום או הקטיעה.
וכששני דוברים מדברים יחד וקוטעים זה את זה בדיבור או אפילו מדברים בו-זמנית, המכונה עלולה לייחס מילים מסוימות לדובר הלא-נכון וליצור סלט שלם. תוכנות מתקדמות יודעות להבחין בין הדוברים אבל הן לרוב יתעלמו מאחד הדוברים כאילו היה רעש רקע. ככה שבעריכה של גמגומים וקטיעות בתמלול מכונה נצטרך לשכתב קטעים שלמים.
ומה לגבי טעויות בעריכת חלוקת הכתוביות? טכנולוגיית כתוביות AI מתייחסת בשיווק שלה לאיכות התמלול, ומתעלמת באלגנטיות מכל שאר ההיבטים. חלק חשוב מאוד שלא מקבל התייחסות בסטטיסטיקה של הטעויות הוא עריכה נכונה של הטקסט בשורות ובכתוביות בהתאמה לעלילה. הכתוביות חייבות להתחשב בגורמי ההפתעה והמתח שיש בתוכן. נגיד, אם פאנץ' של בדיחה יופיע מוקדם מדי, חוויית הצפייה תיהרס.
הטכנולוגיה מחלקת לכתוביות לפי מספר המילים או מספר התווים, ויוצרת שורה חדשה כששורה מתמלאת ומגיעה לגבול המילים/התווים שהוגדר. לעומת זאת עורכי כתוביות מקצועיים מחלקים את הטקסט בשורות לפי דרישת התוכן. בין השאר, החלוקה היא כלי שעוזר לפרק את המשפט הסבוך לגורמים בשביל להבטיח קריאה חלקה כמה שיותר, ממש כמו סימני פיסוק. מספר התווים בשורה הוא רק עוד פרמטר אחד מבין רבים שנלקחים בחשבון בעריכת הכתוביות.
מה עם ענייני תזמון ואסתטיקה? כתוביות שאינן מתוזמנות נכון, מושכות אליהן תשומת לב מיותרת ופוגעות ביכולת של הצופה להתרכז בתוכן עצמו. הטכנולוגיה מתזמנת את הכתוביות לפי הצלילים, כשיש צליל, הכתובית מופיעה. כשרצף הצלילים מסתיים, היא נעלמת. בעקביות, כתוביות AI מופיעות על המסך מוקדם מדי, ברגע שיש צליל של כיווץ שפתיים או נשימה עוד לפני תחילת הדיבור, ונעלמות מהר מדי כשעוד שומעים את ההד של ההברה האחרונה.
כתוביות בעבודה מקצועית מתעלמות מצלילים שאינם דיבור, הן מופיעות כשני פריימים (1/12 שנייה) אחרי שהדיבור מתחיל, ונעלמות כחצי שנייה אחרי שהדיבור מפסיק. זה גם עניין אסתטי שמשפיע על חוויית הצפייה וגם עוזר למקד בתוכן.
בסופו של דבר… באמת אין לטכנולוגיה טעויות הזנה כמו לבני אדם אבל יש לה טעויות מסוג אחר, טעויות שלא היו שם מלכתחילה בעבודה אנושית. וכשהתוצר עדיין תלוי בעריכה אנושית, התופעה של טעויות ההזנה אינה מנוטרלת. להפך, היא מתגברת בעריכה אינטנסיבית של טקסט מבולגן, וגם מתווספת אליה בעיה חדשה של טעויות קליטה.
ההשוואה השיווקית בין אחוז הטעויות בכתוביות AI לאחוז הטעויות האנושיות לא רלוונטית כשההגדרה של טעות חסרה ומתעלמת ממכלול הדברים שדורשים תיקון. בשביל לקבל מספר שבאמת אפשר להשוות אותו מול אחוז הטעויות האנושיות, תיקחו את סכום אחוזי טעויות המכונה, תוסיפו עליו קצת (או הרבה בעצם) כדי לכלול גם טעויות שלא מחושבות בסטטיסטיקה כמו טעויות של גמגומים מיותרים, טעויות ושיבושי שפה של המקור, חלוקת כתוביות ותזמון, תחברו לזה גם את אחוז הטעויות האנושיות שעדיין קיים, והסכום שתקבלו יהיה רלוונטי להשוואה.
אחרי שהבנו ששיווקו לנו את השאלה הלא נכונה, אנחנו צריכים להיזכר מה בכלל גרם לנו לבדוק את הפתרון של כתוביות AI. אם העניין היה המחיר, אז ראוי לשאול: מה דורשת עריכה של תוצר המכונה? היא חוסכת את הצורך באיש מקצוע? ואם לא, היא לפחות חוסכת זמן לאיש המקצוע כשהוא עורך במקום ליצור מאפס?
ואם זה היה עניין של טעויות חוזרות בכתוביות, אז ראוי לוודא אם תנאי העבודה של עורכי הכתוביות סבירים באמת. ואולי אפילו לשקול החלפת ספק (כאן תוכלו למצוא טיפים לבחירת ספק כתוביות).
וכדאי להפנות את השאלות האלה לאנשי המקצוע שבאמת מבינים במה כרוכה המלאכה של יצירת כתוביות איכות, ולא למפתחי התוכנה והמשווקים שלה.
אני יכולה להגיד מהניסיון האישי שלי, טעויות הקליטה של המכונה לפעמים משכנעות כל כך שקשה לזהות אותן, הטקסט השגוי משפיע על עיבוד המידע של מה שאנחנו שומעים. וכשהטעויות באות בתוך בלגן שלם של תזמון לקוי וחלוקת כתוביות לא הגיונית, זה עוד יותר מבלבל. העריכה הנדרשת לכתוביות אוטומטיות היא אינטנסיבית כל כך ואי אפשר להבטיח שבכלל ישימו לב להכול. גם אחרי שמסיימים לערוך את הטקסט של המכונה, יש עדיין צורך בהגהה קפדנית.
בשורה התחתונה, הטכנולוגיה של כתוביות AI כמו שהיא בשנת 2025, לא מבטלת את הצורך באנשי המקצוע וגם לא עוזרת לצמצם את משך זמן העבודה. יותר מזה, היא מסרבלת את התהליך ומגבירה את הסיכוי לטעויות בתוצר הסופי.
