Размещено на http://www.allbest.ru/

Технологічні інновації у перекладі: вплив комп'ютерних програм та штучного інтелекту

Нестеров Василь Федорович дата аналітик, Itel inc,

Костенко Вікторія Геннадіївна кандидат філологічних наук, доцент, доцент кафедри іноземних мов з латинською мовою та медичною термінологією, Полтавський державний медичний університет, м. Полтава

Курасова Наталія Іванівна старший викладач кафедри журналістики та мовної комунікації, Одеський національний морський університет, м. Одеса

Анотація

Мовні бар'єри та, як наслідок, потреба у швидкому перекладі зумовлюють розвиток машинного та автоматизованого перекладу. Для збільшення професійної продуктивності та конкурентоздатності етап автоматизації перекладу набуває все більшої важливості. Однак, є і протилежна думка, що машинний переклад і штучний інтелект можуть повністю замінити перекладача. З одного боку, це вірно, оскільки машинний переклад, навіть найсучасніший, не завжди здатен впоратися з нюансами мови і може допускати синтаксичні, орфографічні, пунктуаційні та інші помилки. Також штучний інтелект не завжди може бездоганно адаптувати переклад до соціо-культурних, жанрових нюансів, тощо.

Вплив цих технологічних інновацій має неоднозначний характер, адже він може мати як позитивні, так і негативні наслідки. Ця дуальність, що є суттєвою характеристикою впровадження будь-яких технологічних інновацій, робить тему дослідження актуальною.

Мета статті - проаналізувати технологічні інновації у перекладі та їх вплив на кінцевий результат і діяльність перекладача. При проведенні дослідження використано такі наукові методи: аналіз і синтез, ретроспективний аналіз, системний підхід, SWOT-аналіз та узагальнення.

Визначено вплив штучного інтелекту та комп'ютерних програм на переклад з огляду на переваги (сильні сторони й загрози) та недоліки (слабкі сторони й можливості) машинного та автоматизованого перекладів. Наведено відмінності між традиційним, машинним й автоматизованим перекладами. Описано функціонал DeepL, Google Translate та Microsoft Bing Translator, що входять у топ-100 інструментів для навчання. Визначено поетапні кроки підготовки й здійснення якісного перекладу. Наведено комп'ютерні програми та інші інструменти, що використовуються для оптимізації й автоматизації перекладу. Розроблено рекомендації із коректного використання технологічних інновацій у перекладі. Практична значущість результатів дослідження полягає в можливості їх використання студентами та професійними перекладачами. Ці результати допоможуть їм у визначенні раціональних способів застосування технологічних інновацій у перекладацькій діяльності. З їх допомогою можна також встановити місце й роль перекладача в процесі машинного й автоматизованого перекладу.

Ключові слова: машинний переклад, автоматизований переклад, перекладач, онлайн-перекладач, нейронна мережа, застосунки для перекладу.

TECHNOLOGICAL INNOVATIONS IN TRANSFORMING TRANSLATION: THE IMPACT OF COMPUTER PROGRAMS AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Kostenko Viktoriia Hennadiyivna Candidate of Philological Sciences, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Foreign Languages, Latin and Medical Terminology, Poltava State Medical University, Poltava

Kurasova Nataliya Ivanivna Senior Lecturer of the Department of Journalism and Communication, Odessa National Maritime University, Odesa

Abstract. Language barriers and the demand for rapid translation fuel the evolution of machine and automated translation. The integration of translation automation plays a pivotal role in enhancing professional efficiency and competitiveness. However, a counterargument contends that machine translation and artificial intelligence have the potential to entirely replace human translators. While this assertion holds some validity, it is crucial to acknowledge the inherent limitations of machine translation, such as syntactic, spelling, and punctuation errors. Additionally, artificial intelligence often neglects some socio-cultural and linguistic nuances in translation.

The impact of technological innovations in translation is nuanced, presenting both positive and negative aspects. The dual nature of technological advancements underscores the complexity and relevance of the subject. This study aims to scrutinize technological innovations in translation and assess their influence on the final outcome and the role of the translator. Employing methods such as analysis and synthesis, retrospective analysis, a systematic approach, SWOT analysis, and generalization, this research seeks to provide a comprehensive understanding of the multifaceted dynamics involved. переклад технологічний інновація

The impact of artificial intelligence and computer programs on translation is determined in terms of the advantages (strengths and threats) and disadvantages (weaknesses and opportunities) of machine and automated translation. The differences between traditional, machine, and automated translation are presented. The functionality of DeepL, Google Translate, and Microsoft Bing Translator, which are among the top 100 tools for learning, is described. The article identifies the step-by-step steps of preparing and performing a high-quality translation. Computer programs and other tools used to optimize and automate translation are presented. Recommendations for the correct use of technological innovations in translation have been developed.

The practical significance of the results lies in the fact that they can be used by students and professional translators in determining the rational use of technological innovations in translation. Accordingly, it is possible to establish the place and role of the translator in the process of machine and automated translation.

Keywords: machine translation, automated translation, translator, online translator, neural network, translation applications.

Постановка проблеми. Комп'ютерні програми та штучний інтелект сприяють оптимізації та автоматизації перекладу завдяки активному розвитку технології Big Data. Цифровізація, об'єднання онлайн і офлайн просторів під час навчання та роботи стимулює використання програмного забезпечення на основі нейронної мережі. Онлайн-сервіси та за стосунки для перекладу справді скорочують час роботи над текстом, але якість машинного перекладу все ще залишається недосконалою. Це зумовлює дискусії щодо позитивного та негативного впливу штучного інтелекту та комп'ютерних програм на перекладацьку діяльність. Дедалі більшої актуальності набуває питання можливості заміни традиційного перекладу машинним, адже це може суттєво вплинути на розвиток компетенцій перекладача, його знання та навички. Тому виникає нагальна потреба у вивченні та узагальненні досвіду використання технологічних інновацій у перекладацькій сфері.

Аналіз останніх досліджень і публікацій. Застосування технологій на основі нейронних мереж у перекладі, освіті та роботі завжди має суперечності. З одного боку, впровадження цифрових технологій є однією з головних тенденцій розвитку цивілізації, адже вони сприяють зменшенню витрат і ресурсів, збільшенню продуктивності й доступності. З іншого боку, їх використання може мати й негативні наслідки, такі як ризик втрати робочих місць, етичні проблеми та залежність від технологій.

Л. Альхаваджа, досліджуючи нейронний машинний переклад під час навчання, наголошувала на тому, що штучний інтелект має бути допоміжним інструментом. У роботі доведено, що машинний переклад може бути додатковим ефективним інструментом у перекладацькій діяльності під час навчального процесу у контексті порівняння традиційного і машинного перекладів та виявлення недоліків. Первинний переклад має бути здійснений студентом [1]. С. Язбець також розглядає штучний інтелект як дидактичний інструмент під час перекладу. Дослідниця підкреслює, що на етапі вивчення іноземної мови важливо упроваджувати технологічні інструменти для перекладу, щоб навчитися критично оцінювати результати та виправляти помилки, водночас розвиваючи власну лінгвістичну компетенцію [2]. Ю. Ван акцентує увагу на тому, що, в контексті цифровізації соціальних і трудових відносин, компетенції традиційного перекладача мають трансформуватись і включати лінгвістичну, комунікаційну, технологічну, цифрову, інформаційну, спеціальну, ділову та особистісну складові. У роботі було порівняно п'ять онлайн-перекладачів, які часто використовуються і допомагають розвинути зазначені компетенції: Google Translate, Waygo, Baidu Translate, Naver Papago Translate та Microsoft Translator. Однак, використання лише машинного перекладу недостатнє для розвитку навичок синхронного перекладу [3].

Д. Пастор досліджувала технології автоматизації перекладу і дійшла висновку, що після машинного перекладу потрібно здійснювати пост-редакторську правку. Вміння виконувати редакторський аналіз є однією з головних компетенцій перекладача [4]. У іншому дослідженні

Д. Пастор розглянула переваги та недоліки нейронного машинного перекладу, процес формування нових знань й навичок за допомогою машинного перекладу та вплив на професійні аспекти. Серед переваг авторка виділила швидкий переклад та економію ресурсів, а серед недоліків - ефективність лише для певних видів тексту та зміну ролі перекладача. Для освітнього процесу конструктивне впровадження штучного інтелекту та комп'ютерних програм має позитивний вплив. Однак, з професійного погляду активний розвиток машинного перекладу спричиняє усунення перекладача на другий план [5]. В. Кіров та Б. Маламін також дослідили цю проблему і зазначили, що побоювання викладачів щодо зміни ролі перекладача на редактора машинного перекладу не виправдані. Науковці наголосили на тому, що використання машинного перекладу доцільно використовувати під час перекладу технічних, документальних та юридичних текстів. Художні тексті вимагають втручання перекладача та прояву креативності [6].

Д. Ємельянова та О. Тадеуш зауважили, що процес перекладу за допомогою штучного інтелекту має проходити у такій послідовності: оригінальний текст > машинний переклад > автоматизований переклад (вичитка + редагування). Важливо під час редагування машинного тексту враховувати жанр, стиль та специфічні особливості будови речення мови на яку перекладено текст [7].

Мета статті - визначити вплив технологій на основі нейронної мережі та застосунків для здійснення перекладу. Для її досягнення необхідно вирішити такі завдання: 1) визначити зміст понять традиційний, машинний та автоматизований переклад, охарактеризувати основні відмінності між цими видами перекладу; 2) розглянути етапи роботи над текстом під час машинного та автоматизованого перекладу; 3) здійснити SWOT-аналіз машинного та автоматизованого перекладів, визначити технологічні інструменти; 4) охарактеризувати функціонал онлайн-перекладачів, що входять у топ-100 інструментів для навчання; 5) розробити рекомендації з покращення якості перекладу, що частково здійснений за допомогою технологій машинного перекладу.

Виклад основного матеріалу. Перекладач, який працює 8 годин, орієнтовно здійснює переклад 21600 знаків із пробілами (10-12 сторінок) [8]. Однак ця кількість може зменшуватись або збільшуватись, залежно від складності оригіналу, використання довідкових матеріалів та допоміжних інструментів. Системи машинного перекладу, здебільшого, мають обмеження у 5000 знаків з пробілами, і виконують переклад на 21600 знаків із пробілами за декілька хвилин. Традиційний переклад, що здійснюється людиною без використання технологічних інновацій, поступово втрачає свою актуальність. Це зумовлено розвитком штучного інтелекту та машинного перекладу, які стають дедалі досконалішими та здатними виконувати багато завдань, що раніше вважалися виключно прерогативою людини. Традиційний переклад - це складний процес, який включає сприйняття й розуміння вихідного тексту (оригіналу) професійним перекладачем, а також передачу його змісту засобами іншої мови з урахуванням усіх нюансів та особливостей. Машинний переклад - процес автоматичного перетворення тексту з однієї мови на іншу за допомогою комп'ютерних програм і штучного інтелекту без участі людини. Автоматизований переклад - це процес перекладу з однієї мови на іншу, що здійснюється професійним перекладачем, але з використанням систем машинного перекладу. Для збільшення конкурентоздатності професійного перекладача оптимальним варіантом є автоматизований переклад.

Схематично етапи машинного та автоматизованого перекладів представлені на рисунках 1 і 2, розроблених авторами:

Рис. 1. Етапи машинного перекладу

Джерело: власна розробка авторів.

Рис. 2. Етапи автоматизованого перекладу

Джерело: власна розробка авторів.

Використання запропонованого алгоритму дає підґрунтя стверджувати, що автоматизований переклад може бути високої якості, оскільки контролюється з боку перекладача. На ефективності впровадження автоматизованого перекладу в освіту перекладача наголошувала М. Турчина [9, с. 52].

У таблиці 1 наведено порівняльний аналіз переваг і недоліків машинного й автоматизованого перекладів, що також створюють загрози та відкривають перспективи для перекладацької діяльності.

Таблиця 1

SWOT-аналіз машинного та автоматизованого перекладів