Как долго люди будут нужны для перевода?

Как долго люди всё ещё будут нужны для перевода?

Сервис переводов Google обрабатывает один триллион слов в месяц

«Il pleut des cordes» («Идёт дождь из верёвок»), — говорят французы, когда идёт сильный дождь.

Дословный английский вариант — «It’s raining ropes», и именно такие идиомы могут запутать ИИ-переводчик.

«Представьте себе дилемму, в которую это ставит ИИ», — говорит Франсуа Ивон, директор по исследованиям Французского национального центра научных исследований (CNRS), где он специализируется на автоматическом переводе.

Хорошо обученная система, по его словам, поймёт, что верёвки на самом деле не падают с неба, и выберет английский эквивалент: «it’s raining cats and dogs» («льёт как из ведра»).

«Но найдёт ли она эквивалент при переводе на индонезийский?» — задаётся вопросом Ивон.

Разговоры о погоде — это относительно невысокие ставки, однако машинный перевод всё чаще используется для тем, где последствия гораздо более серьёзны.

В апреле компания Google заявила, что люди теперь переводят один триллион слов в месяц с помощью Google Переводчика.

Эта цифра не включает другие сервисы, такие как DeepL, Microsoft, Claude, ChatGPT и Gemini, а также специализированные корпоративные системы перевода.

Прямые продажи машинного перевода — то есть за пределами общих подписок на ИИ — в прошлом году оценивались в 1,4 млрд долларов (1 млрд фунтов стерлингов).

ИИ-перевод является «правильным решением» во многих случаях, говорит Джон Циммерман

«Для множества сценариев использования необработанный ИИ-перевод сейчас является правильным решением: увеличивать свои расходы в 100 раз ради того, чтобы отловить последние несколько процентов ошибок, нерационально, если вы переводите внутренние документы или списки товаров», — говорит Джон Циммерман, основатель OKA (Open Knowledge Association), швейцарской некоммерческой организации, которая переводит статьи Википедии на другие языки.

«Для энциклопедии всё иначе. Википедия держится на доверии. Неверный факт может пролежать там годами, и на него будут ссылаться журналисты и системы ИИ», — говорит он.

Имея более 10 000 опубликованных материалов, в основном на испанском, португальском и английском языках, OKA, по словам Циммермана, является крупнейшим поставщиком переведённых статей для этой коллективной онлайн-энциклопедии.

Он говорит, что это было бы невозможно без ИИ.

«Перевод 10 000 статей традиционным способом обошёлся бы в миллионы. В нашем процессе ИИ создаёт черновик, а затем переводчик-человек проверяет каждое предложение», — объясняет он.

Но эта роль человека сокращается.

«Качество работы машины сейчас достаточно высоко, поэтому полный отказ от человека стал серьёзным вариантом и реальным соблазном для всей отрасли. Два или три года назад, с такими инструментами, как DeepL, наши переводчики всё ещё переписывали добрую часть каждого черновика.

Сегодня текст часто вообще не требует исправлений. Таким образом, вопрос уже не в том, хорош ли ИИ-перевод — он явно хорош, — а в том, достаточно ли он хорош, чтобы исключить человека», — говорит Циммерман.

Переводчики говорят: пока нет.

Ариэлла Бальтье — переводчик и специалист в области права, которая работает с судебными документами с английского языка на французский.

Недавно к ней обратился человек, который уже использовал ИИ для перевода своих документов и хотел, чтобы она их проверила.

«В самом начале было две крупные ошибки», — сказала она.

ИИ перевёл «Le demandeur» (истец) как «the requester» («заявитель»).

«Совершенно нелепо для юридических бумаг», — говорит Бальтье.

Когда ИИ столкнулся с фразой «Madame X, épouse Y» («госпожа X, супруга Y»), он выдал «Ms X marries Y» («госпожа X выходит замуж за Y»).

Иными словами, он принял существительное за глагол и полностью утерял смысл.

Последствия неверного перевода в праве могут быть суровыми. В США, например, ошибки в машинном переводе прошений об убежище приводили к задержкам с освобождением задержанных.

Ариэлла Бальтье специализируется на юридическом переводе

В медицине точность может быть вопросом жизни и смерти.

«Единицы измерения дозировок и анализов крови часто включают греческие буквы», — говорит Кэрол Береутер, специалист по медицинским переводам.

Она столкнулась с автоматически переведённым текстом, в котором греческая буква μ была передана как милли (одна тысячная) вместо микро (одна миллионная).

«Это серьёзная ошибка. Если вы даёте кому-то миллиграмм вместо микрограмма, вы даёте ему дозу в тысячу раз больше», — говорит Береутер.

Она также отмечает, что по мере совершенствования ИИ-переводчиков ошибки становится всё труднее обнаружить.

«Если раньше, с такими сервисами, как Google Переводчик, предложение сразу бросалось в глаза из-за грамматической ошибки или корявого звучания, то сегодня оно звучит абсолютно корректно. Оно звучит гладко. Оно звучит естественно. Поэтому ошибки обнаружить гораздо сложнее».

Кэрол Береутер — специалист по медицинским переводам

«Если это что-то, под чем будет стоять ваша подпись, возникает риск для вашей репутации. А если на основе перевода будут приниматься решения, касающиеся медицинской процедуры, контракта, который вы можете подписать, или крупной покупки, которую вы можете совершить, риск становится ещё выше», — предупреждает Франсуа Ивон.

Он говорит, что даже предложения, которые кажутся человеку простыми, могут запутать ИИ-сервис.

«Когда у вас есть слова с разными значениями, человеку обычно совершенно понятно, какое из них применимо, потому что он понимает контекст. Но когда машинный переводчик сталкивается, например, с предложением "translate into Polish" ["переведите на польский"], он вполне способен решить, что речь идёт о гуталине ["полироли"]», — говорит Ивон.

Контекст часто имеет решающее значение. Если ИИ-переводчик не понял, что речь идёт о футбольном матче, он может неправильно перевести «taking a corner» («подача угла» вместо «исполнение углового»).

В прошлом году OKA провела исследование, профинансированное Wikimedia. В нём изучались 119 статей, 10 языковых пар и более 1000 часов работы переводчиков.

«27% текста, сгенерированного ИИ, всё равно правились перед публикацией. Три четверти этих правок были ошибками, внесенными самѝм ИИ, а 5–6% ошибок меняли смысл исходного текста», — говорит Циммерман.

Устранить эти ошибки, скорее всего, будет непросто.

«При текущем положении дел фундаментальный принцип работы этих систем, на мой взгляд, затрудняет представление о том, как они могут стать на 100% надёжными», — говорит Франсуа Ивон.

Это связано с тем, что вероятность лежит в основе того, как ИИ выбирает одно слово вместо другого, а то, что вероятно правильно, — это не то же самое, что правильно, особенно в чём-то столь тонком и непредсказуемом, как язык.

Он считает, что новое поколение технологий улучшит ситуацию.

«Мы увидим системы перевода, которые всё больше способны оценивать то, что они делают, и исправлять себя, используя одновременно различные инструменты ИИ: один — для выполнения перевода, второй — для его критики, а третий — для создания новой версии, например».

Но главный прорыв может произойти тогда, когда ИИ научится выражать неуверенность.

«Настоящий прорыв произойдёт только тогда, когда эти системы будут способны не просто переводить, но и сообщать нам, когда они не уверены», — говорит Ивон.