Профессию переводчика можно без всякой натяжки назвать одной из древнейших, ведь первые памятники письменного перевода датируются XV в. до н. э. Тысячелетиями переводчики работали в одиночку, отвечая как за точность перевода, так и за его художественные или научные качества и смыслы. Если говорить о России, институт редактуры переводов образовался лишь после революции 1917 г.
В последующие десятилетия роль редактора, работающего с текстом после переводчика, была очень высока. Это было связано с тем, что до появления компьютеров и памяти переводов переводчик имел дело только с исходным текстом. И поскольку человеку свойственно ошибаться, за переводчиком текст вычитывал редактор, сверяя его с оригиналом и исправляя ошибки перевода. Со временем такой порядок работы был закреплен отраслевым стандартом. Подобный подход хорошо объясняется принципами статистики: если вероятность пропустить ошибку составляет у человека в среднем 0,3 (30 %), то вероятность того, что ошибку не заметят двое, равна уже 0,3*0,3 = 0,09. Конечно, вероятность ошибки в 9 % гораздо предпочтительнее, чем в 30 %.
С появлением памяти переводов у переводчика появились подсказки из памяти накопленных ранее переводов («фаззи»). То есть работа шла уже не только с исходным текстом, но и с примерами того, как был правильно переведен другой – отличный, но схожий – исходный текст. Использование этих подсказок подарило переводчикам возможность переводить новые тексты быстрее и с меньшими усилиями. Со временем к памяти переводов добавилась опция машинного перевода.
Изначально машинный перевод был настолько плох и так сильно отличался от человеческого, что извлечь те крупицы смысла, что в нем содержались, не составляло труда. Однако со временем выяснилось, что многие переводчики «подсели» на машинный перевод и превратились из переводчиков в постредакторов. Более того, полагаясь на машинный перевод, переводчики постепенно, но необратимо деградировали, утрачивая способность к самостоятельному качественному переводу. Впрочем, история сейчас не об этом.
Надо отметить, что изначальное извлечение из машинного текста осмысленных кусков не было редактированием, а скорее напоминало работу с «низкими» фаззи, когда старый и новый исходные тексты почти не пересекаются. Поэтому изначально постредактор не считался полноценным редактором, ибо его задачей было «допилить» плохой машинный перевод до уровня среднего или хорошего перевода, который уже потом проверялся бы профессиональным редактором. Однако в результате вместо переводчика, работавшего с исходным текстом, на сцену вышла связка из машины и того же переводчика в роли постредактора.
Ситуация изменилась с переходом на нейросетевые системы генерации перевода, а особенно – с внедрением систем на основе больших многоязыковых генерационных моделей (LLM`s - Large Language Models). Качество машинного перевода по обоим «измерениям» – и в грамматике, и в передаче смысла – заметно выросло. Сегодня сгенерированный машиной текст практически неотличим от человеческого. Однако профессионалы знают, что даже несмотря на заметные изменения в лучшую сторону, машинный перевод по-прежнему испытывает проблемы с передачей смысла.
К сожалению, отрасль перевода попала в ловушку, «клюнув» на внешнюю гладкость и подобие осмысленности создаваемых ИИ текстов. По мере улучшения качества машинного перевода у заказчиков и поставщиков услуг перевода возникли сомнения в дальнейшей целесообразности работы с редакторами. Ход мысли был примерно такой: зачем нам теперь редакторы, если новые языковые модели сразу выдают практически то же самое, что и старые системы машинного перевода в комплекте с постредактором? Было принято решение, что прежние постредакторы (вышедшие в массе своей из переводчиков и совмещающие постредактуру и обычный перевод) станут редакторами – и будут выдавать перевод премиального качества. И тут ловушка захлопнулась, потому что…
Большинство переводчиков неспособны редактировать. А большинство редакторов, как ни странно, посредственно переводят и не готовы этим заниматься. Перевод и редактирование – это две разные, не взаимозаменяемые профессии. Оттого, что переводчик назван постредактором, работа его мозга не перестроится. Результаты этих процессов мы наблюдаем на рынке сегодня: бывшие переводчики неспособны нормально редактировать качественно сгенерированный машинный перевод, в котором нет грамматических ошибок, но есть хорошо замаскированные смысловые. А полноценных редакторов на рынке просто не хватает, так как это профессия умирающая. Учитывая, что уже до 50 % объемов перевода «уйдено» на фабрику ИИ, можно говорить о том, что (де)генеративный перевод вытесняет человеческий – и на рынке просто нет столько профессиональных редакторов, чтобы исправить этот поток.
Внедрение машинного перевода было проведено в погоне за сокращением затрат. И хотя переводчики теперь действительно могли переводить больше и быстрее, качество работы на выходе оставляло желать лучшего и требовало второй пары глаз, редакторской. Пока существовали эти редакторы, использование инструментов машинного перевода, казалось, позволяло успешно решить одновременно все три пресловутые задачи – сделать быстро, дешево и качественно. Когда появился генеративный ИИ, и топ-менеджерам переводческой отрасли, независимым маркетологам и советам директоров заказчиков показали красивую картинку в виде точного, гладкого, практически человеческого перевода, сделанного с его помощью, все решили, что это означает еще большее сокращение затрат – ведь от редакторов теперь можно отказаться. Оказалось, что нельзя, ибо их отсутствие превращает работу, сделанную быстро, дешево и качественно, в работу, сделанную быстро и дешево. Уровень качества оставляет желать лучшего. Это, кстати, особенно страшно, если представить себе, что весь этот некачественный перевод выгружается онлайн, где его используют для обучения последующие версии больших языковых моделей, что с каждым раундом ухудшает их собственную выдачу.
И кажется, что крупные заказчики это уже осознали. Для компаний, чьи миллиардные доходы зависят в том числе от качественной локализации контента и обрабатываемых данных, внедрение новейших технологий в виде ИИ-перевода чревато крупными рисками. Слишком много еще в современном машинном переводе существенных смысловых ошибок, поиском которых обычные переводчики/постредакторы заниматься неспособны. Так экономия и оптимизация затрат опять вышли отрасли боком, и сегодня она стоит перед извечным экзистенциальным вопросом: «Что делать?»
Первое, что предстоит признать, это то, что ИИ с нами надолго. Второе – что хрестоматийная триада (быстро, дешево, качественно) на то и хрестоматийная, что все попытки опровергнуть ее до сих пор были провальными. Третье – осознать важность роли редактора. Ну и четвертое – перестать заниматься прямолинейными методами тотального внедрения ИИ и определить отдельные стадии процесса перевода, где он действительно поможет ускорить перевод, повысить его качество и снизить себестоимость.