Инновационные инструменты новой эры индустрии перевода

Инструменты, работающие на основе искусственного интеллекта, меняют сферу перевода и локализации. Но каким именно образом технологический прогресс и искусственный интеллект влияют на профессионалов отрасли и каким видится будущее индустрии переводов?

ИИ реформирует перевод, предлагая инструменты для проверки орфографии, редактирования и корректировки тона, производящие более естественно звучащие переводы. Хотя ИИ не заменил традиционный машинный перевод (МП) полностью, гладкость его формулировок дает явное преимущество, несмотря на необходимость дополнительной проверки из-за встречающихся смысловых нестыковок.

Традиционный машинный перевод (МП) был сфокусирован главным образом на переводе. Однако технологии ИИ, такие как генеративный ИИ (GenAI), имеют более широкий спектр применения. По сравнению с более ранними системами МП, инструменты на базе ИИ отличаются своей универсальностью и адаптивностью, превосходством в таких задачах, как обучение, программирование и сложные поиски. Тем не менее, традиционные модели МП, как правило, быстрее и более предсказуемы.

Глобализация существенно изменилась: расширение развивающихся рынков происходит быстрее, чем в среднем по планете. Этот рост создает потребность в многоязычности. В результате языковые услуги приобретают все большую важность для глобального бизнеса и коммуникаций, особенно в таких регионах, как Африка. Провозглашенное ЮНЕСКО десятилетие языков коренных народов (2022–2030 гг.) подчеркивает растущее внимание к сохранению и продвижению малоизвестных языков.

Технологические достижения в области ИИ привели к усложнению рабочих процессов в индустрии локализации. Если при человеческом переводе и машинном переводе (МП) соблюдается простая последовательность шагов, то с появлением инструментов на базе ИИ рабочие процессы усложнились, объединив такие задачи, как перевод, редактирование и контроль качества. Основным методом для оценки качества и обеспечения единообразия результатов как машинного, так и человеческого перевода остается фреймворк многомерных показателей качества (Multidimensional Quality Metrics, MQM).

Несмотря на преимущества ИИ, роль человеческих переводчиков и редакторов остается основной. ИИ способен повысить производительность и автоматизировать определенные процессы, но для таких задач, как оценка качества, передача сложных лингвистических нюансов и адаптация созданного ИИ контента к определенным контекстам, все же необходим человеческий опыт. Есть необходимость в тестировании и исследовании лингвистами различных вариантов применения ИИ для выявления наилучших сценариев, где участие человека по-прежнему жизненно важно.

Изменение ландшафта требует новых инструментов перевода — отлаженных, рентабельных и простых в использовании. Эти инструменты должны иметь встроенные функции ИИ для поддержки широкого разнообразия рабочих процессов. Они должны быть адаптируемыми для разных языков и отвечать специфическим требованиям индустрии.