Нужны ли люди для перевода в эпоху ИИ

Машинный перевод стал массовым: по данным Google, через Google Translate ежемесячно переводится около триллиона слов, не считая сервисов DeepL, Microsoft, Claude, ChatGPT и Gemini. Прямые продажи систем машинного перевода вне общих ИИ-подписок в прошлом году оценивались примерно в 1,4 млрд долларов. При этом для ответственных задач — юридических, медицинских, энциклопедических — человека по-прежнему привлекают.

Франсуа Ивон, директор по исследованиям в области автоматического перевода во французском Национальном центре научных исследований CNRS, приводит пример идиомы «Il pleut des cordes» («дождь льёт как из ведра»). Обученная система распознает метафору и подберёт английский аналог «it's raining cats and dogs», но при переводе на индонезийский эквивалент может не найтись. По его словам, даже простые на вид фразы сбивают ИИ: без контекста система способна решить, что «translate into Polish» — это про крем для обуви, а «taking a corner» — не про футбол.

Швейцарская некоммерческая организация OKA (Open Knowledge Association) перевела более 10 000 статей Википедии, в основном на испанский, португальский и английский. Основатель OKA Джон Циммерман отмечает: без ИИ такой объём был бы невозможен, но процесс строится так — машина делает черновик, человек проверяет каждое предложение. По его словам, если переводить 10 000 статей традиционным способом, это стоило бы миллионы.

Исследование OKA при поддержке Wikimedia изучило 119 статей, 10 языковых пар и более 1000 часов работы переводчиков. Выяснилось, что 27% сгенерированного ИИ текста правили до публикации, три четверти правок — ошибки, внесённые машиной, а 5–6% ошибок меняли смысл оригинала. Циммерман подчёркивает: для энциклопедии важна точность, поскольку неверный факт может годами оставаться в статье и цитироваться журналистами и ИИ-системами.

Юрист и переводчик Ариэлла Балтье, специализирующаяся на судебных документах с английского на французский, получила на проверку текст, уже переведённый ИИ. В начале нашлись две серьёзные ошибки: «Le demandeur» (истец) превратился в «the requester», а «Madame X, épouse Y» — в «Ms X marries Y», то есть существительное было принято за глагол. В США ошибки в машинном переводе заявлений о предоставлении убежища приводили к задержкам освобождения задержанных.

В медицинской сфере цена ошибки ещё выше. Специалист по медицинскому переводу Кэрол Береутер столкнулась с текстом, где греческая буква μ была передана как «милли» (одна тысячная) вместо «микро» (одна миллионная). «Если дать пациенту миллиграмм вместо микрограмма, доза окажется в тысячу раз больше», — предупреждает она. Береутер добавляет, что с ростом качества ИИ ошибки стало труднее замечать: раньше неестественная фраза сразу бросалась в глаза, теперь текст звучит гладко и правдоподобно.

Ивон предупреждает: если перевод ляжет под подписью, это риск для репутации, а если на его основе принимают решения о медицинской процедуре, контракте или крупной покупке — риск ещё выше. По его мнению, вероятностная природа ИИ-перевода не позволяет рассчитывать на стопроцентную надёжность. Прорыв, считает исследователь, наступит, когда системы научатся не только переводить, но и сообщать о своей неуверенности, а также критиковать и исправлять себя с помощью нескольких ИИ-инструментов одновременно.