Воскресенье, 12 Июля 2026

Искусственный интеллект и переводы: идеальный творческий дуэт?

06.06.2024 Корреспондент: Служба новостей  ERID:  LjN8KSqq4 Фото: Вячеслав Шишкоедов (архив «Южноуральской панорамы»)

Использование ИИ в переводе текстов с иностранных языков позволяет ускорить процесс перевода, повысить точность и расширить его применение в различных областях деятельности. Однако важно помнить, что человеческий фактор все еще играет важную роль в обеспечении качества перевода и правильной передачи контекста и смысла.

Изменения в области машинного перевода

Ещё 5 лет назад в области профессиональных переводов было неуместно и даже неприлично говорить об использовании систем машинного перевода для квалифицированного письменного перевода текстов поставщиками языковых услуг. И действительно, системы автоматизированного перевода оставляли желать лучшего: «машина» не понимала контекст, неверно использовала терминологию (например, термины из другой области), допускала нелепые ошибки, а при прочтении такого «перевода» сразу становилось очевидно, что выполнил его не человек

Текст из области права

Текст оригинала документа

PRESENT:

Hon. {name}, ...

In The Matter of the Application of {name}

Присланный заказчиком перевод (МП)

ПОДАРОК:
Достопочтенный {имя}, …

По вопросам применения {имя}

Правильный перевод

ПРИСУТСТВОВАЛИ:
Достопочтенный {имя}, …

По ходатайству {имя}

Несмотря на то, что документ был переведен целиком, система не смогла распознать контекст и предложить верный перевод слов «PRESENT» и «application».

Однако в последние годы, с развитием генеративных моделей искусственного интеллекта основанные на нем системы машинного перевода все лучше и лучше переводят тексты с одного языка на другой. В ряде случаев невозможно отличить перевод от человеческого, а в некоторых – профессионалы увидят, насколько лучше человека машине удалось сделать перевод текста какой-то определенной узкой (по терминологии и применении) тематики (по которой машина предварительно получила для обучения большой объем материала).


Какие есть системы МП?

Общеизвестными примерами систем машинного перевода являются Google Translate, Yandex Translate и DeepL. Эти системы используют методы машинного обучения для анализа и перевода текста, и их качество перевода постоянно улучшается.

В настоящее время программа с большой долей вероятности поймет, к какой области относится текст, и будет использовать характерные для нее термины и формулировки. Особенно это касается переводов значительного объема, а не отдельно взятых фраз, потому что именно на больших текстах происходило обучение и тренировка систем, а также последующая коррекция из работы.

А что с GPT-Chat и какая роль в переводе?

Кроме того в последнее время переводчики пытаются применять в своей работе в чат GPT, который, по своей сути, не является системой машинного перевода, но может стать полезным инструментом для предоставления помощи и поддержки в процессе перевода (хотя перевести текст он также может). В некоторых случаях он может быть актуален для поиска ответов на вопросы, которые не удается быстро найти по поиску в сети.

GPT-chat обучался на огромном корпусе текстов на разных языках, на официальных документах и качественных переводов, он может оперировать невероятным массивом данных, найти и обработать которые для человека будет непосильной задачей.

Но тут на первый план выступает вопрос верификации данных. Переводчик должен задать вопрос: насколько верен полученный ответ. И затем переводчик обязан проверить ответ путем подтверждений источников.

Использование достоверных источников должно входить в компетенция квалифицированного переводчика.

Также ИИ может использоваться для оценки качества перевода и выявления возможных ошибок или неточностей. Например, модель может провести сравнение переведенного текста с оригиналом и выделить места, где могут потребоваться улучшения.

Важность постмашинного редактирования

После автоматического перевода текста с помощью ИИ, человек (переводчик) обязательно должен вмешаться для исправления неточностей, улучшения стиля или уточнения перевода. Этот этап, известный как постредактирование машинного перевода, позволяет объединить преимущества автоматического перевода с качеством человеческого перевода для обеспечения следующих параметров:

1.       улучшение качества перевода: системы перевода, хотя и становятся все более точными, все еще могут допускать ошибки и могут не уловить нюансы переводимого текста так же хорошо, как человек. Постредактирование позволяет исправить ошибки и сделать перевод более точным и понятным для конечного пользователя.

2.       сохранение стиля и интонации: автоматически переведенные тексты могут звучать формально или неестественно. Переводчик дополняет перевод требуемыми стилистическими оборотами, привносит интонацию, соответствующую целевой аудитории и контексту, в результате чего перевод становится более естественным и читаемым.

3.       выверение и корректировка терминологии и специализированой лексики в соответствии с принятыми в той области, к которой относится перевод. Постредактирование позволяет обеспечить полное соответствие перевода профессиональным стандартам.

Выводы о применении ИИ в переводческой отрасли

Последние достижения в области искусственного интеллекта могут значительно ускорить работу переводчика, снять определенный объем рутины, однако знание и опыт продолжает играть ключевую роль: без них невозможно отделить хороший перевод от плохого, подобрать правильный эквивалент и выбрать нужный стиль.

Однако существовавшая длительное время формулировка «машинный перевод против человеческого» становится всё менее и менее актуальной. Зачем противопоставлять эти процессы, когда их можно совместить для получения наилучшего результата.

Переводчик может использовать научные достижения в своей работе, при этом он сам не исключается из процесса, а стоит во главе: после получения заказа на перевод принимает решение, в каком объеме можно использовать ИИ для выполнения заказа, разбивает работу на части, составляет глоссарии (или контролирует их создание с помощью специальных программ), контролирует использование верной терминологии, проверяет отсутствие пропусков или дублирования информации, ну и, самое главное, вычитывает весь перевод в процессе постредактирования.

 

Реклама

 ООО "ДЖИ ЭС ЭЛЬ - ПЕРЕВОДЫ"

ИНН 7703705039

Поделиться

поделиться:

 

Другие материалы рубрики
18:54 В черте Миассе после урагана полностью восстановили электроснабжение

Без электричества пока остаются жители поселков, прилегающих к Миассу. Ремонтные бригады сейчас устраняют аварии. О том, как город справляется с последствиями обрушившегося накануне урагана мэр Юрий Ефименко доложил губернатору Алексею Текслеру на совещании.

18:15 В Златоуст из других муниципалитетов направят дополнительные ремонтные бригады

Губернатор Алексей Текслер поручил усилить дополнительными аварийными бригадами работу на пострадавших от урагана жилых домах. Сейчас управляющие компании Златоуста своими силами восстанавливают кровли на 20 многоэтажках. Глава региона лично прибыл в город, чтобы оценить степень повреждения коммунальной инфраструктуры от непогоды.

17:07 Алексей Текслер присвоил главе областной полиции звание заслуженного юриста

Губернатор Алексей Текслер подписал постановление о присвоении генерал-лейтенанту Сергею Космачеву почетного звания «Заслуженный юрист Челябинской области». Документ за подписью главы региона опубликован на официальном портале правовой информации.

Возврат к списку