Комментарии 8
никогда не думала про Барьер 4. спасибо
Это да, как-то сразу не думаешь об этом. А задашь вопрос ChatGPT, он тебе что-то ответит, и потом все равно приходится идти гуглить или технического эксперта трясти, чтобы удостовериться, что ИИ тебе не соврал по доброте душевной. Зато справедливости ради надо сказать, что ответ ИИ может натолкнуть на интересную мысль, которая даже в голову не приходила, и помочь начать думать или искать в правильном направлении.
Не только google translate позволяет переводить онлайн большие объёмы текста за раз, есть и наш Яндекс https://translate.yandex.ru/doc качество перевода на уровне (если не выше) google translate.
У меня возник когнитивный диссонанс между "машинный перевод в масштабах крупной компании" и ручной загрузкой вордовских документов на разные сайты для перевода.
А где интеграция с CMS и PIM, автоматизация, использование памяти переводов, использование банков терминологии, корректура, ревью, пост-редактура и прочие признаки переводов в энтерпрайзе?
Без обид, но то, что вы описали выглядит колхозом, особенно с ручной анонимизацией текста. У вас какие объёмы проходят через отдел, что вы по Ctrl+H его туда-сюда меняете?
Внутри компании могут быть разные переводческие задачи. Если бы у нас был программный продукт с локализацией на несколько языков и постоянными обновлениями, то нужна была бы CMS и PIM. Но для наших задач, в частности точечные переводы технической документации под отдельные, не связанные друг с другом проекты, это особо не требуется. Глоссарии, памяти переводов, корректура, редактура - это все есть, конечно, просто это пока неглобально завязано на ИИ.
Для больших документов попробуйте https://app.lingvanex.com/ru , там от 1000 страниц можно перевести, просто ждать когда переведется нужно
Если позволите, на правах коллеги, ИТ-переводчика, который не чужд автоматизации и ИИ, немного выскажусь:
1. Про объем переводов
Профессиональный перевод через ИИ (я про SOTA-модели с хорошими бенчмарками, типа DeepSeek) - это пока вообще не про объем. Это скорее про некоторое ускорение рутины. Это по прежнему довольно кропотливая работа, только если раньше я переводил по предложениям, сейчас по абзацам. Чуть больше 2 абзацев текста в модель закинешь, будь готов к тому, что она начнет жертвовать деталями, в т.ч. и смысловыми. Тут конечно, многое зависит от длины самих предложений - на длинных предложениях модель захлебывается быстро (даже с хорошо отдебаженным промтом на длинных предложениях технические нюансы плывут — то предлог не тот, то термин близкий, но не тот, то причина со следствием перепутаны или изложены двусмысленно). Поэтому о том, чтобы грузить главами/книгами или даже цельными страницами, и ожидать, что будет коммерческий перевод, пока речь не идет.
2. Про терминологию
Частично проблема терминологии решается промт-инжинирингом и RAG. Но там тоже нужно учитывать, что классические глоссарии, в которых термины отсортированы по алфавиту, не подходят. Я пока пришел к решению, что термины нужно раскладывать группами вокруг однословных терминов, тогда эмбеддинги у таких групп точнее соответствуют запросу и термины подтягиваются. Как нибудь напишу статью про этот подход, но вкратце изложил здесь - https://t.me/alliancepro/3484, здесь - https://t.me/alliancepro/3428, и здесь - https://t.me/alliancepro/3389.
3. Адекватность исходного текста.
Тут я скажу слово в защиту ИИ - при хорошо подобранных материалах для RAG модель неплохо страхует. Как минимум она заставляет обратить внимание на вещи, которые при прочих равных я бы упустил или истолковал бы иначе.
А вот от подхода - сделать машинный перевод всего текста без корректировок, а потом только корректировать - я отказался. Причина простая - текст выходит настолько грязный, что приходится его местами переписывать заново. Одна из причин, модель смотрит историю своей выдачи - и даже если там полная фигня, она все равно считает ее приемлемой (пользователь же не возмутился?), и делает еще больше допусков на ошибки (на рекуррентных моделях это кажется, называлось в духе взрыв/затухание градиента, но могу ошибаться).
Поэтому сейчас подход (как я уже упомянул выше) такой: закинул 2 абзаца, получил выдачу, почитал - если не шлак - закидываю в черновик, для последующей вычитки. Если шлак - корректирую промпт или прямо в черновике. Как правило, при таком подходе корректировки в итоге выходят минимальными. В общем, тут напрашивается аналогия со студентом, сессией и гвоздями (https://pikabu.ru/story/s_univera_zapomnil_anekdot_9750706)
4. Проблема эксперта
Она была вообще всегда, что с кожаными переводчиками, что с цифровыми. К ИИ тут претензий нет, тем более, что он даже подстраховывает.
В частности, я иногда преподаю ИТ-перевод в вузе, и до ИИ, то что студенты мне сдавали в своих работах, без слез читать было невозможно. Сейчас переводы у них стали поприличнее - сказывается помощь ChatGPT :).
Добавлю лишь, то что "эксперт" тоже не гарантия. Я когда переводил PCI DSS, в аннотации к стандарту было написано, что его проверяло более 600 экспертов по всему миру. Тем не менее, мы с аудиторами-консультантами после этих 600 экспертов еще пару добрых десятков смысловых косяков выловили, в т.ч. со взаимоисключающим смыслом. Я даже на одной ИБэшной конфе на эту тему доклад делал :).
5. Конфиденциальность.
Я вообще скептически к ней отношусь, поскольку занести деньги - если уж на то пошло, могут и к почтовому провайдеру отправителя или получателя (мы же не голубиной почтой пользуемся, верно?). Да и сервисами мы часто пользуемся со смартфона - тоже весьма уязвимая штука. Так что, на мой взгляд, ИИ тут особо картину не меняют - просто одной дырой больше.
==
В остальном со статьей согласен. ИИ безусловно помогает, но намного меньше, чем кажется многим заказчикам. Пока терпим, улыбаемся и пашем - хороший перевод как был рутинным, так пока им и остается. Терпимо хреновенький да, стало делать в разы проще.
5 проблем ИИ-переводов и как их обойти