"ZAMONAVIY TILSHUNOSLIK VA TARJIMASHUNOSLIKNING DOLZARB MUAMMOLARI"
mavzusidagi xalqaro ilmiy-amaliy anjuman
106
ЛИЧНОСТЬ ПЕРЕВОДЧИКА В ЭПОХУ ИСКУССТВЕННОГО
ИНТЕЛЛЕКТА: ТРАНСФОРМАЦИЯ РОЛИ И НОВЫЕ ВЫЗОВЫ
Б. Б. Закирова,
базовый докторант
кафедра Английского языкознания,
Национальный университет Узбекистана
имени Мирзо Улугбека, Ташкент,
научный руководитель: д.ф.н., проф. Джумабаева Ж.Ш.
Аннотация:
Развитие систем машинного перевода (МП) на основе
искусственного интеллекта (ИИ) ставит под вопрос традиционную роль
переводчика. Эта статья исследует изменение личности переводчика в условиях
растущей автоматизации, анализируя, какие навыки и компетенции остаются
незаменимыми и как меняется взаимодействие человека и машины в процессе
перевода. Особое внимание уделяется этическим вопросам, связанным с
использованием искусственного интеллекта, и необходимости адаптации
образовательных программ для подготовки переводчиков к новой реальности.
Сравнительный анализ машинного и человеческого перевода художественных
текстов демонстрирует разницу в подходе к передаче смысла и нюансов.
Ключевые слова:
переводчик, машинный перевод, искусственный
интеллект, технология перевода, личность, компетенции, этика, образование,
художественный перевод.
Abstract:
The advancement of machine translation (MT) systems based on
artificial intelligence (AI) is challenging the traditional role of the translator. This
article explores the evolving identity of the translator in the face of increasing
automation, analyzing which skills and competencies remain indispensable and how
the interaction between humans and machines is changing in the translation process.
Particular attention is paid to the ethical issues associated with the use of AI and the
need to adapt educational programs to prepare translators for this new reality. A
comparative analysis of machine and human translations of literary texts demonstrates
the difference in approach to conveying meaning and nuances.
Keywords:
Translator, machine translation, artificial intelligence, translation
technology, identity, competencies, ethics, education, literary translation.
Annotatsiya:
Sun’iy intellekt (SI)ga asoslangan mashinali tarjima (MT)
tizimlarining rivojlanishi tarjimonning an’anaviy rolini shubha ostiga qo‘ymoqda.
Ushbu maqola avtomatlashtirishning ortib borishi sharoitida tarjimon shaxsiyatining
"ZAMONAVIY TILSHUNOSLIK VA TARJIMASHUNOSLIKNING DOLZARB MUAMMOLARI"
mavzusidagi xalqaro ilmiy-amaliy anjuman
107
o‘zgarishini o‘rganadi, qaysi ko‘nikmalar va kompetensiyalar ajralmas bo‘lib qolishini
va tarjima jarayonida inson va mashina o‘rtasidagi o‘zaro ta’sir qanday
o‘zgarayotganini tahlil qiladi. SI dan foydalanish bilan bog‘liq bo‘lgan axloqiy
masalalarga va tarjimonlarni yangi voqelikka tayyorlash uchun ta’lim dasturlarini
moslashtirish zarurligiga alohida e’tibor qaratiladi. Badiiy matnlarning mashina va
inson tomonidan tarjima qilinishining qiyosiy tahlili ma’no va nozikliklarni etkazishga
bo‘lgan yondashuvdagi farqni namoyish etadi.
Kalit so
‘
zlar:
Tarjimon, mashinali tarjima, sun’iy intellekt, tarjima
texnologiyasi, shaxsiyat, kompetensiyalar, axloq, ta’lim, badiiy tarjima.
Введение:
Профессия переводчика всегда требовала не только
лингвистических знаний, но и глубокого понимания культуры, контекста и
намерений автора. Однако, с появлением нейронных сетей и алгоритмов
глубокого обучения, машинный перевод достиг нового уровня точности и
беглости [12; 8]. Это ставит вопрос о будущем профессии и о том, какая роль
останется за человеком-переводчиком в мире, где машины способны
обрабатывать огромные объемы текста за считанные секунды. Эта статья
исследует, как меняется личность переводчика в условиях сосуществования с
ИИ, какие компетенции становятся ключевыми для работы с художественными
текстами и какие уникальные преимущества имеет человек перед машиной в
этой сложной области.
Первые системы МП, основанные на правилах, были далеки от
совершенства, требуя значительного редактирования и адаптации. Однако, более
совершенные нейронные системы, такие как Google Translate и DeepL,
значительно улучшили качество перевода, особенно для распространенных
языковых пар. Это привело к дискуссиям о том, станет ли МП полноценной
заменой переводчику-человеку [4;17]
Тем не менее, исследования показывают, что, несмотря на впечатляющий
прогресс, МП все еще не может полностью заменить человека в сложных и
чувствительных к контексту задачах. Человеческий переводчик обладает
способностью понимать нюансы языка, интерпретировать идиомы, учитывать
культурные особенности и намерения автора, а также адаптировать текст для
конкретной целевой аудитории [9;165]. МП, в свою очередь, часто сталкивается
с трудностями в обработке неоднозначности, юмора, метафор и других фигур
речи.
В последние годы наблюдается стремительный рост возможностей
искусственного интеллекта (ИИ), в частности, в области обработки
естественного языка. Чат-боты, основанные на больших языковых моделях
(LLM), таких как GPT-3 и GPT-4, демонстрируют впечатляющие результаты в
"ZAMONAVIY TILSHUNOSLIK VA TARJIMASHUNOSLIKNING DOLZARB MUAMMOLARI"
mavzusidagi xalqaro ilmiy-amaliy anjuman
108
генерации текста, ответах на вопросы и даже имитации человеческого общения.
Неудивительно, что возникает вопрос о возможности использования этих
технологий для перевода, в том числе и художественной литературы,
традиционно считавшейся областью, требующей высокого уровня креативности,
эмпатии и культурной компетенции.
Рассмотрим начало романа “Мастер и Маргарита” Михаила Булгакова:
Оригинал: “Однажды весною, в час небывало жаркого заката, в Москве, на
Патриарших прудах, появились два гражданина.”
Машинный перевод (Google Translate): “One day in spring, at the hour of an
unprecedentedly hot sunset, two citizens appeared in Moscow, on the Patriarch’s
Ponds.”
При использовании чата GPT4 мы получили несколько вариантов для
выбора с описанием особенностей каждого. Выбран был следующий перевод,
сделанный чатом GPT4, как самый на наш взгляд удачный из предложенных чат
ботом: “On a spring day, during an unusually fiery sunset, two men materialized at
Patriarch’s Ponds in Moscow.”
Перевод человека: “It happened in the spring, during the hour of the unusually
hot sunset, in Moscow, at the Patriarch's Ponds, two citizens appeared.” (Перевод
Michael Glenny).
В машинном переводе фраза "небывало жаркого заката" звучит несколько
громоздко и неестественно. Переводчик-человек, в свою очередь, использует
более изящное выражение “unusually hot sunset”, которое лучше передает
атмосферу и стиль Булгакова. Кроме того, человеческий перевод более точно
соответствует ритму и тону оригинального текста. Однако анализируя перевод,
сделанный чатом GPT мы видим использование выражения “an unusually fiery
sunset”, что также содержит интенсивность, но на наш взгляд, не так изящно как
в случае с переводом человека. С другой стороны, выражение “Men materialized”,
удачно выбрано и добавляет флер мистики к данному контексту.
Возьмем также небольшой отрывок из рассказа Антона Чехова «Дама с
собачкой»:
Оригинал: «Говорили, что на набережной появилось новое лицо: дама с
собачкой. Дмитрий Дмитриевич Гуров, проживший в Ялте уже две недели, стал
тоже интересоваться, не из Сибири ли эта дама, и прочее.»
Перевод, выполненный Человеком: “It was said that a new person had
appeared on the sea-front: a lady with a dog. Dmitri Dmitrievitch Gurov, who had by
that time been a fortnight in Yalta, had begun to feel interested in new arrivals, and
wondered if the lady were a Siberian, and so on.” [13]
Этот перевод хорошо передает смысл, но несколько архаичен по стилю
(например, “Dmitri Dmitrievitch”). Он точен, но не слишком “эмоционален”.
"ZAMONAVIY TILSHUNOSLIK VA TARJIMASHUNOSLIKNING DOLZARB MUAMMOLARI"
mavzusidagi xalqaro ilmiy-amaliy anjuman
109
Машинный Перевод (Google Translate): “It was said that a new face had
appeared on the embankment: a lady with a dog. Dmitry Dmitrievich Gurov, who had
been living in Yalta for two weeks, also became interested in whether this lady was
from Siberia, and so on.”
Этот перевод более современный и простой, но немного «сухой». Он точно
передает смысл, но не хватает стилистической изысканности. “Embankment” в
данном случае не совсем точно передает смысл «набережной», которая
подразумевает место для прогулок.
Перевод с использованием Чат-бота GPT4: Мы дали чат-боту следующий
запрос: «Переведи следующий отрывок из рассказа Чехова «Дама с собачкой» на
английский язык, сохранив стиль и атмосферу рассказа. Был получен следующий
результат: “They were saying a new face had graced the promenade: a lady with a
small dog. Dmitri Dmitrievich Gurov, already two weeks a resident of Yalta, found
himself taking an interest, wondering if this woman might be from Siberia, and such
things.”
Данный перевод пытается сбалансировать точность и стиль.
Использование “graced the promenade” звучит более элегантно, чем “appeared on
the embankment” (как в машинном переводе).
“Wondering if this woman might be from Siberia, and such things” передает
легкость и некоторую отстраненность Гурова.
Анализ и Сравнение:
Человек: Обладает лучшим пониманием контекста и может передать
нюансы, которые упускают машины.
Машина: Быстрая, точная в передаче основной информации, но часто
лишена стиля и креативности.
Чат-бот: Пытается имитировать человеческий стиль, но результат сильно
зависит от качества запроса (prompt engineering) и возможностей конкретной
модели. В идеале, может служить хорошей отправной точкой для дальнейшей
работы человека.
Из данного примера можем сделать вывод что в эпоху ИИ, переводчик
художественной литературы должен обладать не только безупречным знанием
языка и культуры, но и рядом дополнительных компетенций. Ключевым навыком
становится способность быстро и эффективно редактировать тексты,
сгенерированные машиной, исправляя ошибки, улучшая стилистику и
обеспечивая соответствие контексту [3;41]. Это требует от переводчика не только
лингвистических знаний, но и навыков критического мышления и аналитической
оценки.
Переводчик должен уметь работать с различными инструментами МП,
CAT-системами (computer-assisted translation) и другими технологиями, которые
"ZAMONAVIY TILSHUNOSLIK VA TARJIMASHUNOSLIKNING DOLZARB MUAMMOLARI"
mavzusidagi xalqaro ilmiy-amaliy anjuman
110
помогают автоматизировать процесс перевода и повысить его эффективность
[1;4].
В условиях растущей автоматизации переводчики будут все больше
специализироваться в узких областях, требующих глубоких знаний предметной
области и специфической терминологии [6;49]
Умение адаптировать текст для конкретной целевой аудитории, учитывать
культурные особенности и создавать новые тексты на основе машинного
перевода становится все более востребованным [2; 15]
Переводчик должен осознавать этические последствия использования ИИ,
такие как предвзятость алгоритмов, конфиденциальность данных и
ответственность за качество перевода [5;122]
Системы МП обучаются на больших объемах текста, которые могут
содержать предвзятые взгляды и стереотипы. Переводчик должен осознавать эту
возможность и прилагать усилия для нейтрализации предвзятости в
переведенных текстах [8]
Использование облачных сервисов МП может ставить под угрозу
конфиденциальность переводимых текстов. Переводчик должен принимать меры
для защиты данных и соблюдать требования конфиденциальности [11;10].
Несмотря на использование ИИ, ответственность за качество перевода
лежит на переводчике. Он должен гарантировать точность, корректность и
соответствие текста требованиям заказчика [7;27]
Использование материалов, сгенерированных ИИ, может поднимать
вопросы об авторском праве. Переводчик должен быть осведомлен о правилах
использования ИИ и соблюдать авторские права [10;24].
Современный рынок труда переводчиков претерпевает значительные
изменения,
обусловленные
стремительным
развитием
технологий
искусственного интеллекта (ИИ), в частности, систем машинного перевода (МП).
Если раньше переводчик был главным действующим лицом в процессе создания
текста на другом языке, то теперь он все чаще выступает в роли редактора и
адаптатора текстов, сгенерированных машиной. Это требует от современных
специалистов не только глубоких лингвистических знаний, но и новых навыков
и компетенций, связанных с использованием технологий и критическим
мышлением. Чтобы подготовить будущих переводчиков к работе в этих
условиях, необходимо внести существенные изменения в учебные программы,
сделав акцент на обучении постредактированию, освоении технологий перевода
и углублении специализации.
Постредактирование – это процесс исправления и улучшения текстов,
сгенерированных системами МП. В эпоху ИИ, когда МП становится все более
распространенным инструментом, навык постредактирования становится
"ZAMONAVIY TILSHUNOSLIK VA TARJIMASHUNOSLIKNING DOLZARB MUAMMOLARI"
mavzusidagi xalqaro ilmiy-amaliy anjuman
111
критически важным для переводчиков. Однако, постредактирование – это не
просто исправление ошибок. Это комплексный процесс, требующий от
переводчика навыков критического мышления. Переводчик должен уметь
быстро и эффективно оценивать качество текста, сгенерированного машиной,
выявлять ошибки, неточности, стилистические недостатки и несоответствия
требованиям заказчика.
Кроме того, переводчик должен обладать безупречным знанием языка
перевода, чтобы улучшить грамматику, лексику и синтаксис текста, а также
адаптировать его к культурным нормам и ожиданиям целевой аудитории. Не
менее важна и технологическая грамотность. Переводчик должен уметь
использовать различные инструменты для постредактирования, такие как
редакторы текста, инструменты для проверки грамматики и стилистики, а также
CAT-системы,
которые
позволяют
автоматизировать
процесс
постредактирования и повысить его эффективность.
Модернизация образования переводчиков в эпоху ИИ – это сложный и
многогранный
процесс,
который
требует
активного
участия
всех
заинтересованных
сторон:
университетов,
преподавателей,
студентов,
работодателей и разработчиков технологий перевода. Данная задача не проста в
выполнении так как существует ряд вызовов. Один из которых заключается в том,
что не все преподаватели обладают необходимыми знаниями и навыками в
области технологий перевода и постредактирования, что затрудняет внедрение
новых подходов в учебный процесс. К тому же, модернизация учебных программ
требует значительных финансовых вложений, в частности, на приобретение
современного оборудования и программного обеспечения. И самое главное,
технологии перевода развиваются очень быстро, что требует постоянного
обновления учебных программ и материалов.
Перспективы модернизации образования переводчиков в эпоху ИИ весьма
обнадеживающие. Если мы сможем успешно адаптировать учебные программы
к новым реалиям, мы сможем подготовить новое поколение специалистов,
которые будут обладать необходимыми навыками и компетенциями для
успешной работы в цифровом мире.
Заключение:
В эпоху ИИ личность переводчика художественной
литературы становится еще более важной, чем раньше. Машины могут помочь
ускорить процесс перевода и повысить его эффективность, но они не могут
заменить человека в создании качественного и выразительного текста, который
будет передавать красоту и глубину авторского замысла. Ключевыми
компетенциями в этой области остаются творческое мышление, чувство стиля,
культурная адаптация и умение работать с метафорами и идиомами. Образование
"ZAMONAVIY TILSHUNOSLIK VA TARJIMASHUNOSLIKNING DOLZARB MUAMMOLARI"
mavzusidagi xalqaro ilmiy-amaliy anjuman
112
переводчиков должно быть направлено на развитие этих компетенций и на
формирование у студентов глубокого понимания ответственности перед автором
и читателями. Будущее художественного перевода – это не замена человека
машиной, а сотрудничество между ними, где человек использует ИИ как
инструмент для расширения своих возможностей и достижения новых высот
мастерства.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
:
1.
Bowker, L. (2015). Computer-Aided Translation Technology: A Practical
Introduction. University of Ottawa Press.
2.
Cronin, M. (2013). Translation in the Digital Age. Routledge.
3.
Guerberof Arenas, A. (2009). Productivity and quality in post-editing.
New Voices in Translation Studies.
4.
Hutchins, J. (2005). The history of machine translation in a nutshell. In
Machine Translation: From Research to Real Users. Springer.
5.
Kenny, D. (2019). Machine Translation for Everyone: A Beginner's
Guide. Routledge.
6.
Kiraly, D. (2000). A Social Constructivist Approach to Translator
Education: Empowerment from Theory to Practice. St. Jerome Publishing.
7.
Nord, C. (1991). Text analysis in translation: Theory, methodology, and
didactic application of a model for translation-oriented text analysis. Rodopi.
8.
O'Neil, C. (2016). Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases
Inequality and Threatens Democracy. Crown.
9.
Pym, A. (2011). On Translator Ethics: Principles for Mediation between
Cultures. John Benjamins Publishing.
10.
Samuelson, P. (1994). A case study on computer programs.
Communications of the ACM, 37 (1), 21-30.
11.
Somers, H. (2003). Computers and Translation: A User's Guide. John
Benjamins Publishing.
12.
Vaswani A, Shazeer N, Parmar N, Uszkoreit J, Jones L, Gomez AN,
Kaiser Ł, Polo-sukhin I. 2017. Attention is all you need. In: Advances in neural
informationprocessing
systems.
Red
Hook:
Curran
Associates.
(PDF) Pay attention and you won’t lose it: a deep learning approach to sequence
imputation.
13.
https://en.m.wikisource.org/wiki/The_Lady_with_the_Dog_and_Other_
Stories/The_Lady_with_the_Dog#
14.
Nematov, O. (2022). HEAVY INDUSTRY INFRASTRUCTURE IN
JIZZAKH PROVINCE: ACHIEVEMENTS, PROBLEMS AND SOLUTIONS.
International Journal Of History And Political Sciences, 2(11), 41-44.
