Artificial Intelligence Versus Candidates: Could AI Pass the Examination for Sworn Translators?
Journal cover Comparative Legilinguistics, volume 66, year 2026
PDF (Język Polski)

Keywords

artificial intelligence
translation
examination for sworn translators
English-Polish translation
linguistic and translation errors

How to Cite

Gościński, J. (2026). Artificial Intelligence Versus Candidates: Could AI Pass the Examination for Sworn Translators?. Comparative Legilinguistics, 66, 107–129. https://doi.org/10.14746/cl.2024.66.6

Abstract

Candidates taking the examination for sworn translators in Poland are not permitted to use computers or the internet. Only in the written part may they consult paper dictionaries and encyclopaedias. Artificial intelligence is therefore not an option. If, however, it were allowed, would passing the written examination become trivially easy and take only a few minutes instead of four hours, given that this is roughly the time AI typically needs to translate four texts totalling about 7,000 characters including spaces? This article discusses the results achieved by an AI system when translating one of the texts from the examination for sworn translators of English. The errors it made are compared with those made by human candidates in order to determine the current level of AI translation competence in relation to that of candidates and to assess whether it would have any chance of achieving a pass. The results indicate that the AI translation surpasses that of many candidates in terms of both linguistic and content accuracy, and that this translation would highly likely be approved by the examination board.

https://doi.org/10.14746/cl.2024.66.6
PDF (Język Polski)

References

AlAfnan, M.A. (2025). Large Language Models as Computational Linguistics Tools: A Comparative Analysis of ChatGPT and Google Machine Translations. Journal of Artificial Intelligence and Technology, 5, 20-32. DOI: https://doi.org/10.37965/jait.2024.0549

Bogucki, Ł. (2025). AI w tłumaczeniach. Automatyzacja procesu przekładu w dobie sztucznej inteligencji. Helion S.A.

Breczko, B., Trzciński, T. (2024). Czy w AI pojawiła się już iskra kreatywności? Prof. Trzciński: „Wpadła na rozwiązania, których nie wymyślili ludzie”. wyborcza.biz. https://wyborcza.biz/biznes/7,177150,31464076,czy-w-ai-pojawila-sie-juz-iskra-kreatywnosci-prof-trzcinski.html.

Czyżewska, M. (2025). Telegram PT TEPIS nr 15/XII/2025. DOI: https://doi.org/10.15804/em.2025.02.01

Gift, T. (2025). Elon Musk and the Tech Titans v the Rest of Maga – Here’s Where the Big Splits Could Happen. The Conversation. https://theconversation.com/elon-musk-and-the-tech-titans-v-the-rest-of-maga-heres-where-the-big-splits-could-happen-246643. DOI: https://doi.org/10.64628/AB.p949d9kjc

Hartman, J. (2025). Kto czyta, ten błądzi. Polityka. https://www.polityka.pl/flexi/article/3531,2313930.html.

Huang, Y., Cheung, A.K.F. (2026). Exploring AI’s Performance in Literary Autobiography Translation: How Closely Do AI Models Match Human Translation. Humanities and Social Sciences Communications, 13, 1-15. DOI: https://doi.org/10.1057/s41599-026-06630-4

izz. (2024). Zastąpi ich sztuczna inteligencja? Ten zawód może zniknąć już za trzy lata. Business Insider Polska. https://businessinsider.com.pl/praca/ludzie-przestaja-potrzebowac-tlumaczy-ten-zawod-moze-zniknac/m1frr9z.

Kołodziej, D. (2024). Tym 10 zawodom najbardziej zagraża sztuczna inteligencja. Niektóre są nieoczywiste. Business Insider Polska. https://businessinsider.com.pl/wiadomosci/tym-10-zawodom-najbardziej-zagraza-sztuczna-inteligencja-niektore-nieoczywiste/l8gewzl.

Kubacki, A.D., Łomzik, M. (2018). Systemy przekładu maszynowego w pracy tłumacza języka niemieckiego. Orbis Linguarum, 52, 131-150.

Linde-Usiekniewicz, J. (red.) (2016). Wielki multimedialny słownik angielsko-polski i polsko-angielski PWN-OXFORD. Wydawnictwo Naukowe PWN SA.

Matacz, M. (2024). Co siedzi w głowie AI? Czy rzeczywiście działa tak, jak ludzki umysł? HomoDigital. https://homodigital.pl/czy-ai-dziala-jak-umysl/.

Pietrzak, A. (2025). Człowiek versus maszyna. Tłumaczenie maszynowe jako narzędzie pracy tłumacza tekstów specjalistycznych. Językoznawstwo, 4(25), 99-110. DOI: https://doi.org/10.25312/j.10192

Puchała-Ladzińska, K. (2017). Translator Google wie najlepiej… Czy na pewno? O rozwoju i jakości tłumaczenia maszynowego. Między Oryginałem a Przekładem, 23, 3/37, 121-139. DOI: https://doi.org/10.12797/MOaP.23.2017.37.07

Răducea, L., Leotta, P.C. (2026). Traditional AI vs Generative AI vs Human Translation in Education-Related Texts, Translated from English into Italian. International Journal of English Linguistics, 16(1), 84-96. DOI: https://doi.org/10.5539/ijel.v16n1p84

Syafiee, A.S.E.E.B.A., Yaqin, L.N. (2025). A Comparative Analysis of Google Translate and ChatGPT in Translating Borneo Bulletin News into Standard Malay. Journal of Research on English and Language Learning, 6(1), 115–126. DOI: https://doi.org/10.33474/j-reall.v6i1.23252