«Переводчики станут промпт-инженерами»: как ChatGPT меняет индустрию переводов

Что было до ChatGPT

Первые попытки машинного перевода были предприняты еще в 1950-х. Google Translate того времени работал на правилах и прямом сопоставлении слов. Вполне ожидаемо, результаты перевода оставляли желать лучшего.

Революция произошла с появлением статистических методов перевода. Например, запущенный в 2006 году Google Translate использовал огромные массивы параллельных текстов для обучения своих моделей. Вместо попыток понять язык система анализировала статистические закономерности в переводах, что значительно улучшило качество результатов.

Следующим этапом стало внедрение ИИ в середине 2010-х. Новая технология позволила системам лучше обрабатывать контекст и создавать более естественные переводы. Google Translate перешел на нейронную архитектуру в 2016 году, что привело к качественному скачку в точности переводов.

Возможности современных моделей

Большие языковые модели вроде ChatGPT и Claude вывели машинный перевод на новый уровень. Они показали способность не просто переводить, но и адаптировать стиль, учитывать культурные особенности, идиомы, игру слов и даже объяснять свои переводческие решения.

Результаты научных исследований подтверждают этот прогресс. В обзоре 26 публикаций о переводе с помощью GPT отмечается, что качество перевода для европейских языков уже сопоставимо с человеческим. Более того, ИИ способен работать не только как переводчик, но и как ассистент для постредактирования или проверки качества, а точность конечного результата напрямую зависит от того, насколько четко сформулирована задача.

Однако разрыв между человеком и искусственным интеллектом сохраняется. Так, исследование перевода арабского романа «Мавсим аль-Хиджра иля аль-Шамаль» показало: человек был значительно точнее (94,5% против 77,9% у ChatGPT), тогда как у модели лучше оказалась беглость речи. Сложные литературные произведения, насыщенные культурными аллюзиями, по-прежнему остаются зоной ответственности специалистов. Это особенно характерно для редких языков.

В прикладных областях показатели выглядят обнадеживающе для переводчиков. При переводе радиологических отчетов GPT-4o обеспечивал высокую читаемость и скорость (9–24 сек. на документ), но фактическая точность сильно различалась в зависимости от языка: от 84% для английского до 69% для русского. При этом в 4% случаев фиксировались потенциально опасные ошибки, что подтверждает необходимость контроля человека.

По оценке Пшинника, разные модели начинают специализироваться на разных вещах: GPT-5 лучше сохраняет структуру и стиль научных текстов, Claude особенно силен в работе по строгим гайдлайнам, а Grok удачно справляется с живым сленгом и смешанными форматами вроде комбинации кода и естественной речи.

Он также считает, что в будущем особую ценность приобретет работа лингвопродюсера — человека, который управляет глоссариями, стилевыми гайдлайнами и термин-базами. Он прогоняет текст через ИИ, запускает автопроверку терминов и верстки, делает короткую ручную приемку и направляет материал в публикацию. Проще говоря, это промпт-инженер с глубоким лингвистическим чутьем.

Взгляд изнутри

Чтобы понять, как ИИ реально влияет на работу переводчиков, стоит обратиться к мнению практиков. Сергей Турко, главный редактор издательства «Альпина Паблишер», рассказывает, как крупное издательство интегрирует ИИ в свои процессы:

«Альпина» активно внедряет ИИ в различные процессы, включая переводы. Мы не только используем существующие решения, но и разрабатываем собственные инструменты. В отношении работы с текстами мы рассматриваем ИИ в первую очередь как ассистента профессионального переводчика.

По словам Турко, нейросети используются для первичной обработки текста, что позволяет ускорить процесс и выявить возможные ошибки. Компания задействует передовые модели через собственную платформу «Альпина GPT». Однако принципиальная позиция остается неизменной: «ИИ — это инструмент, а не хозяин. Даже если нейросеть предлагает вариант перевода, он обязательно проходит через критический анализ и редактирование профессиональным редактором».

Влияние на команду оказалось значительным, но не разрушительным: «Внедрение искусственного интеллекта, безусловно, повлияло на работу и процессы — в первую очередь на повышение скорости работы сотрудников. ИИ позволяет переводчикам быстрее обрабатывать большие объемы текста, что важно при работе над книгами большого объема».

Изменились и требования к квалификации: «Теперь требуется не просто переводчик, а специалист, способный работать в связке с нейросетями, используя их как хороший, но требующий контроля инструмент».