Чи зможуть роботи замінити людей-перекладачів

Головний страх, пов'язаний зі штучним інтелектом та роботами, — вони відберуть нашу роботу і позбавлять зарплати. Луддити по всьому світу б'ють на сполох, лякаючи людство масовим безробіттям. Історична колія повторюється. Раніше протестували проти індустріальної революції, потім проти комп'ютерів, тепер проти роботів.

Поточний стан справ

За оцінками Mordor Intelligence, ринкова вартість машинних систем перекладу зростає на 7,1% на рік, з $153,8 млн у 2020 році до $230,67 млн у 2026-му.

У лінгвістичній сфері роботів вчать перекладати тексти так, щоб замовник отримав винятково коректний результат. Використовується та вдосконалюється машинний переклад на базі фраз. Проблема тут у контексті та багатозначності слів. Наприклад, стіл може бути накритим у побутовій лексиці, операційним — у медичній. Театр — це не лише гра акторів у культурному контексті, а й місце бойових дій, якщо йдеться про війну.

Підписуйтеся на наші соцмережі

Машини неспроможні визначати контекст, у якому використовується слово, їм важко побачити текст загалом. Бо вони не люди. Це банально, але розібратися у тонкощах контракту між двома акторами чи локалізувати рекламний текст може лише людина. Робот у його діяльності перекладача закриває рутинні процеси. Промислове обладнання може зробити деталь для автомобіля, а система машинного перекладу — деталь тексту. Причому повторювану.

Як ми навчали свої двигуни машинного перекладу

У діяльності нашої лінгвістичної компанії ми будуємо мости між людиною та роботом. У тому сенсі, що без них обох нам нема чого робити на ринку. Можу порівняти нас із дизайнерами. Adobe Photoshop виконує функції робота, а сам дизайнер — людина. Разом вони створюють продукт — елемент юзабіліті сайту, колаж, фотографію для журналу.

Ми взяли великий двомовний масив даних (оригінал та переклад, виконаний якісно та вручну, людиною) в одній тематиці та в одній мовній парі (наприклад, фармацевтика, з англійської на українську), анонімізували її та натягнули на двигун машинного перекладу. 

Глобальні провайдери машинного перекладу одночасно з нашим точковим навчанням (яке роблять багато лінгвістичних компаній у світі) самостійно навчають свої «движки». Ми у цьому беремо участь ручним перекладом, і наша команда за це отримує гроші. 

Як я говорив, для навчання потрібні величезні масиви даних. На основі повторюваності провайдер обирає найбільш «популярні» дані (які користувачі, наприклад, шукають в інтернеті) і може замовити їхній ручний переклад, щоб згодом навчити свій «движок».

У підсумку

Філософ Рене Декарт у 17 столітті відповів на запитання з майбутнього: чи може робот копіювати людину? «Якби зробити машини, які мали б схожість з нашим тілом і наслідували б наші дії, наскільки це мислимо, то у нас все ж таки було б два вірні засоби дізнатися, що це не справжні люди. Така машина ніколи не могла б користуватися словами або іншими знаками, поєднуючи їх так, як це ми робимо, щоб повідомляти іншим свої думки», — писав він.

Таким чином роботи замінюють людину в рутинній роботі, як верстати полегшили діяльність людини під час індустріальної революції 1700-х років та призвели до економічного зростання. Перекладач витрачає менше часу на текст, але якість перекладу не погіршується, тому що контролює та моніторить результат все одно людина.