Бурное развитие машинного перевода ставит перед индустрией вопрос о необходимости участия человека, однако эксперты предостерегают от поспешного отказа от профессиональных лингвистов. Несмотря на впечатляющую гладкость генерируемого текста, скрытые смысловые ошибки алгоритмов в медицине, праве и энциклопедических источниках по-прежнему несут критические риски, об этом говорится в статье BBC.
Ежемесячный объем текстов, обрабатываемых автоматическими сервисами, достиг колоссальных масштабов: только одна платформа Google Translate переводит порядка триллиона слов за месяц, не считая таких крупных игроков рынка, как DeepL, Microsoft, ChatGPT, Claude и Gemini. Прямые коммерческие продажи в сфере машинного перевода превысили 1,4 миллиарда долларов, а бизнес все активнее переходит на автоматическую обработку документации, рекламных карточек и справочных баз ради экономии средств.
«Вы можете себе представить, в какое затруднительное положение это ставит искусственный интеллект. Но найдется ли эквивалент при переводе на индонезийский язык?» — отмечает исследователь Франсуа Ивон, анализируя трудности адаптации редких идиоматических выражений.
«Во многих случаях перевод с использованием искусственного интеллекта — это правильное решение: умножать затраты в 100 раз, чтобы выявить последние несколько процентов ошибок, нерационально, если вы переводите внутренние документы или описания товаров. В случае с энциклопедией все иначе. Википедия работает на доверии. Неверный факт может годами оставаться там и цитироваться журналистами и системами искусственного интеллекта», — подчеркивает основатель организации Open Knowledge Association Джон Циммерман.
«Перевод 10 000 статей традиционным способом обошелся бы в миллионы. В нашем процессе искусственный интеллект создает черновик, а затем человек-переводчик проверяет каждое предложение. Сейчас качество машинного перевода достаточно высокое, поэтому полный отказ от участия человека стал серьезным вариантом и настоящим искушением для всей отрасли. Два-три года назад наши специалисты переписывали значительную часть каждого черновика, а сегодня текст часто вообще не требует правок. Вопрос больше не в том, хорош ли перевод нейросетей, а в том, достаточно ли он надежен, чтобы исключить человека», — объясняет Джон Циммерман.
Однако практикующие специалисты настаивают, что полное устранение редактора пока недопустимо. В юридической плоскости автоматические системы допускают грубые искажения: например, путают существительные с глаголами в процессуальных актах или заменяют статус истца на нейтральное обозначение заявителя. В Соединенных Штатах подобные неточности при переводе прошений о предоставлении убежища уже приводили к задержкам освобождения людей из-под стражи.
«Там сразу были две грубейшие ошибки в самом начале», — констатирует судебный переводчик Ариэлла Балтье, описывая опыт проверки составленного алгоритмами юридического документа.
В сфере здравоохранения погрешности машинного перевода несут прямую угрозу жизни. Из-за отсутствия понимания контекста нейросети способны перепутать единицы измерения или ошибочно распознать греческие символы в медицинских дозировках.
«Единицы измерения дозировок и результатов анализов крови часто содержат греческие буквы. Это серьезная ошибка. Если вы введете человеку миллиграмм вместо положенного микрограмма, то превысите дозу в тысячу раз», — указывает специалист по медицинским переводам Кэрол Бройтер. «Раньше предложения сразу бросались в глаза из-за грамматических ошибок или корявых формулировок, а сегодня все звучит вполне правдоподобно, плавно и естественно. Поэтому ошибки стало намного труднее заметить», — добавляет Кэрол Бройтер.
«Если документ требует вашей подписи, возникает риск для репутации. А если решения принимаются на основе перевода, касающегося медицинской процедуры, контракта или крупной покупки, цена ошибки возрастает многократно», — предупреждает Франсуа Ивон.
«Когда слово имеет несколько значений, человеку контекст очевиден, но машина вполне способна перепутать географическое название или язык с полиролью для обуви», — поясняет Франсуа Ивон.
Исследование точности алгоритмов, проведенное на базе анализа более сотни статей и тысячи часов экспертной работы, показало, что почти 27% текста, сгенерированного искусственным интеллектом, по-прежнему требовало ручной правки, а часть выявленных ошибок кардинально меняла первоначальный смысл фраз.
«27% созданного ИИ текста все равно пришлось исправлять перед публикацией. Три четверти правок были связаны с ошибками, внесенными самой системой, а в 5–6% случаев эти ошибки искажали первоначальный смысл оригинала», — сообщает Джон Циммерман.
«Пока фундаментальные принципы работы таких систем не позволяют представить, как они смогут стать стопроцентно надежными. Настоящий прорыв произойдет лишь тогда, когда системы научатся не просто переводить, но и прямо сообщать пользователю о том, что они не уверены в результате», — подытожил Франсуа Ивон.
Источник: BBC
#МашинныйПеревод #ИскусственныйИнтеллект #Технологии #Лингвистика #GoogleTranslate
