Искусственный интеллект и переводы: идеальный творческий дуэт?

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: