Науково-педагогічні працівники і магістранти кафедри іноземної філології перекладу взяли участь у роботі вебінару «Нейронні мережі та штучний інтелект у перекладі: використання NMT у локалізації та майбутнє професії перекладача»

Науково-педагогічні працівники кафедри іноземної філології і перекладу та магістранти спеціальності «Філологія» долучилися до вебінару «Нейронні мережі та штучний інтелект у перекладі: використання NMT у локалізації та майбутнє професії перекладача», організованого Міжнародною організацією Women in Localization (W.L.), що підтримує принципи рівності всіх фахівців у сфері локалізації.Спікерка заходу — Тетяна Рашевська, редакторка-перекладачка з понад 10-річним досвідом роботи у галузі мовних послуг (зокрема 7 років на керівних посадах) і 8-річним науково-викладацьким стажем на факультеті іноземних мов ХНУ ім. В. Н. Каразіна. Сьогодні Тетяна — старша менеджерка з роботи з клієнтами у компанії Go Global Consulting, керівниця української філії Women in Localization.Магістрантки Анна Коваль і Дар’я Цивенко охоче поділилися презентованою на заході інформацією про вплив штучного інтелекту (ШІ) на індустрію перекладу й не тільки. Сучасні технології стрімко змінюють професію перекладача. Вебінар, проведений експерткою з мовних послуг Тетяною Рашевською, відкрив перспективи розвитку перекладу з використанням ШІ та нейронних мереж, а також окреслив роль фахівців у цій галузі. Чи потрібна професія перекладача у світі, де ШІ широко використовують майже у всіх сферах життя людини?Загальні уявлення про штучний інтелект часто викликають побоювання, що ШІ створює неякісні переклади, а сам машинний переклад зовсім замінить людську працю і тим самим професія перекладача поступово зникне. Однак, як було зазначено на вебінарі, ці твердження — міф. Нейронний машинний переклад (Neural Machine Translation, NMT) вже досяг високого рівня якості, особливо для складних мов, таких як німецька. Проте, незважаючи на приголомшливі результати, професія перекладача не зникне, а лише адаптується відповідно до вимог сучасних технологій. Професія перекладача завжди буде затребувана і ШІ не зможе замінити людську працю, тому що лише людина може здійснити контроль якості, бо навіть найкращі автоматичні переклади потребують постредагування для забезпечення точності, стилістичної відповідності та, особливо, врахування культурних особливостей у текстах. Тому роль перекладачів в сучасному світі також полягає і у вмінні редагувати та коригувати машинний переклад. Також завдяки синергії ШІ з машинним перекладом ШІ може враховувати контексти і тим самим підвищувати якість перекладу, що, звісно ж, є значним досягненням його розвитку. Розвиток машинного перекладуІсторія розвитку машинного перекладу демонструє, наскільки далеко зайшла технологія: саме у часи, коли тільки з’являлися перші комп’ютери, вчені й почали думати про залучення допомоги комп’ютера у перекладі. Перші моделі перекладу були засновані на правилах і статистиці, мали обмежену функціональність і часто створювали ніби “дерев’яні”, позбавлені життя переклади. Сучасний NMT: використання нейронних мереж дало змогу враховувати контекст тексту, що суттєво покращило якість перекладів. NMT може працювати з різними рівнями складності текстів, зокрема зі спеціалізованою лексикою, що робить його сильним інструментом для перекладача. Штучний інтелект у роботі перекладачаШІ стає важливим помічником у роботі перекладача. Переклад з використанням ШІ досяг високої якості, надзвичайно високий результат показує німецька мова, яка є дуже ресурсною. Наприклад, використання нейронних мереж дозволило враховувати контекст у текстах, що суттєво покращило якість перекладів. NMT може працювати з різними рівнями складності текстів, включаючи спеціалізовану лексику. CAT-програми Інтеграція двигунів машинного перекладу (DeepL, Google Translate тощо) у такі програми, як memoQ і SDL Trados, дозволяє швидко створювати попередній переклад для подальшого редагування. Також однією з переваг ШІ є те, що він може проаналізувати, який двигун МТ буде підходити краще для перекладу певною мовою. Усний переклад та субтитруванняІнструменти, як Google Translate чи Otter.ai, використовують AI для speech-to-text і створення субтитрів. Озвучення відеоТехнології, такі як Descript, автоматично генерують голосові доріжки. Великі мовні моделі (LLM)Іншим важливим напрямом є розвиток великих мовних моделей (Large Language Models, LLM), таких як GPT-4 чи BERT. Вони дають змогу: генерувати переклади з урахуванням контексту; аналізувати текст на глибшому рівні, ніж NMT; підлаштовувати переклади під термінологію та стиль. Майбутнє професії перекладачаУ світі, де штучний інтелект стає звичним інструментом, перекладачам потрібно адаптуватися. Отже професія перекладача залишається надзвичайно потрібною, хоча й змінюється. ШІ стає не заміною, а інструментом, який допомагає перекладачам працювати швидше та ефективніше. Ключ до успіху — вміння шукати креативні рішення, розвивати нові навички і бути готовим використовувати сучасні технології. Перекладачі залишаються і завжди будуть незамінними там, де потрібні вміння творчо мислити, людська увага до деталей та увага до культурних особливостей, яка є однією з найбільших цінностей і переваг людини над ШІ. Оксана Тепла,доцент кафедриіноземної філології і перекладу Анна Коваль, Дар’я Цивенко,студентки групи ФІЛ-24001м