AI in Translation: How to Use it Effectively

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

The article considers the problem of the impact of the procedures of using artificial intelligence systems on the translators’ professional mindset. The aim of the article is to determine the conditions under which the use of machine translation systems, in particular, based on the use of artificial intelligence, allows to effectively solve the tasks of professional translation activity. The main research method used is the analysis of empirical data obtained by observing the professional activities of experienced and novice translators. This analysis shows that translators often do not take into account that the product created by artificial intelligence is not a text in the traditional meaning of the word, but can only be considered a textoid. Within the framework of interaction with the artificial intelligence system, translators forget about the need to create a true text, i.e. a communicative and structural-semantic unity, do not perceive the intratextual logical links lost in the textoid produced by the artificial intelligence, and — most importantly — forget about the purpose of the translation product, the form and content of which should meet the expectations of the intended target text recipient in a given communicative situation. The article concludes that to ensure the effective use of artificial intelligence systems, the translator must constantly keep in mind the inherent limitations of such systems and must not perceive himself as an appendage to such a system; all his efforts must be directed towards the production of a text that satisfies the needs of the consumer.

Sobre autores

V. Sdobnikov

Samarkand State University; Linguistics University of Nizhny Novgorod

Email: Sdobnik@lunn.ru

Bibliografia

  1. Асонова О. В. Нейросетевой и автоматизированный перевод : внедрение искусственного интеллекта и задачи постредактирования / О. В. Асонова // Лингвистическая компетентность в современной образовательной среде : сборник статей II Заочной научно-практической конференции. — Санкт-Петербург : Михайловская военная артиллерийская академия, 2024. — С. 4—8.
  2. Беляева Л. Н. Машинный перевод в системе обучения : процедуры и ресурсы / Л. Н. Беляева, О. Н. Камшилова // Известия РГПУ им. А. И. Герцена. — 2023. — № 208. — С. 230—239. — doi: 10.33910/1992-6464-2023-208-230-239.
  3. Буравлев А. И. Искусственный интеллект : сущность, принципы работы, области применения / А. И. Буравлев, В. М. Ветошкин // Вооружение и экономика. — 2024. — № 2 (68). — С. 33—42.
  4. Гальперин И. Р. Текст как объект лингвистического исследования. Изд. 5-е, стереотипное / И. Р. Гальперин. — Москва : КомКнига, 2007. — 144 с. — ISBN 5-484-00854-9.
  5. Гарбовский Н. К. Интеллект для перевода : искусный или искусственный? / Н. К. Гарбовский // Вестник Московского университета. Серия 22. Теория перевода. — 2019. — № 4. — С. 3—25.
  6. Гончаров А. А. Ошибки в машинном переводе : проблемы классификации / А. А. Гончаров, Н. В. Бунтман, В. А. Нуриев // Системы и средства информатики. — 2019. — Т. 29. — № 3. — С. 92—103. — doi: 10.14357/08696527190308.
  7. Гребенюк А. В. Проблемы типологии ошибок машинного перевода : стремление к универсальности vs таргетированность / А. В. Гребенюк // Вестник Московского университета. Серия 22. Теория перевода. — 2024. — Т. 17. — № 2. — С. 7—25. — doi: 10.55959/MSU2074-6636-22-2024-17-2-7-25.
  8. Гусева Т. В. Ошибки машинного перевода (на материале немецкого языка) / Т. В. Гусева, В. А. Павлова // Язык как основа современного межкультурного взаимодействия: материалы X Международной научно-практической конференции. — Пенза : Пензенский государственный технологический университет, 2023. — С. 73—79. — ISBN 978-5-98903-374-4.
  9. Добрынина О. Л. Академическое письмо для публикационных целей и машинный перевод : возможен ли симбиоз? / О. Л. Добрынина // Высшее образование в России. — 2021. — Т. 30. — № 12. — С. 87—101. — doi: 10.31992/0869-3617-2021-30-12-87-101
  10. Жилионис Э. С. Проблемы нейросетевого перевода / Э. С. Жилионис // Актуальные проблемы лингвистики, переводоведения, языковой коммуникации и лингводидактики : сборник материалов XXIV Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. — Красноярск : Сибирский государственный университет науки и технологий им. акад. М. Ф. Решетнева, 2024. — С. 64—67.
  11. Калинин С. М. Обзор современных подходов к улучшению точности современного машинного перевода / С. М. Калинин // Rhema. Рема. — 2017. — № 2. — С. 70—79.
  12. Камшилова О. Н. Машинный перевод в эпоху цифровизации : новые практики, процедуры и ресурсы / О. Н. Камшилова, Л. Н. Беляева // Terra Linguistica. — 2023. — Т. 14. — № 1. — С. 41—56. — doi: 10.18721/JHSS.14105.
  13. Королькова С. А. Эффективность систем машинного перевода в урбанистическом дискурсе / С. А. Королькова, А. А. Новожилова // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2, Языкознание. — 2021. — Т. 20. — № 3. — С. 87—98. — DOI: https://doi.org/10.15688/jvolsu2.2021.3.8.
  14. Малявина А. Н. Постредактирование : некоторые теоретические вопросы / А. Н. Малявина // Новейшая филология : современные парадигмы исследований : сборник тезисов участников Всероссийской научно-практической конференции, посвященной памяти проф. Г. Г. Галич. — Омск : Омский государственный университет им. Ф. М. Достоевского, 2024а. — С. 126—128. — ISBN 978-5-7779-2688-3.
  15. Малявина А. Н. Обучение постредактированию будущих переводчиков / А. Н. Малявина // Актуальные проблемы лингвистики и методики преподавания иностранных языков : материалы Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. — Мурманск : Мурманский арктический университет, 2024б. — С. 34—37.
  16. Нестерова Н. М. Постредактирование машинного перевода как профессиональный навык современного переводчика / Н. М. Нестерова, Н. М. Злых // Перевод, реклама и PR в современной коммуникации. — Пермь : Пермский национальный исследовательский политехнический университет, 2022. — Т. 1. — С. 106—109.
  17. Нечаева Н. В. Постредактирование машинного перевода как актуальное направление подготовки переводчиков в вузах / Н. В. Нечаева, С. Ю. Светова // Вопросы методики преподавания в вузе. — 2018. — Т. 7. — № 25. — С. 64—72. — doi: 10.18720/HUM/ ISSN 2227-8591.25.07.
  18. Нуриев В. А. Методы оценки качества машинного перевода : современное состояние / В. А. Нуриев, А. Ю. Егорова // Информатика и её применения. — 2021. — Т. 15. — Выпуск 2. — С. 104—111. — doi: 10.14357/19922264210215.
  19. Петрова О. В. О явных и скрытых ошибках машинного перевода / О. В. Петрова // Язык. Культура. Коммуникация : изучение и обучение. Сборник научных трудов VII Международной научно-практической конференции. — Орел : Орловский государственный университет им. И. С. Тургенева, 2023. — С. 49—54.
  20. Раренко М. Б. Машинный перевод как вызов / М. Б. Раренко // Вестник Московского университета. Серия 22. Теория перевода. — 2021. — № 2. — С. 117—126.
  21. Сдобников В. В. Меняется ли переводческая парадигма в цифровую эпоху? / В. В. Сдобников // Язык. Культура. Перевод : межкультурная коммуникация в цифровую эпоху : сборник научных трудов / под ред. В. А. Иконниковой, Е. В. Глушко, Н. А. Гусейновой. — Москва : МГИМО (Одинцовский филиал), 2022. — С. 25—36.
  22. Сдобников В. В. Искусственный интеллект в технологиях машинного перевода : проблемы и перспективы / В. В. Сдобников // IT-лингвистика : теоретические основы : монография / под общ. ред. Ж. В. Никоновой, В. М. Бухарова. — Нижний Новгород : НГЛУ, 2023. — С. 31—66. — ISBN 978-5-85839-410-5.
  23. Сдобников В. В. Искусственный интеллект в переводе : уточнение понятий / В. В. Сдобников // Военно-филологический журнал. — 2024а. — № 4. — С. 38—47.
  24. Сдобников В. В. Переводческое мышление в эпоху цифровизации / В. В. Сдобников // Актуальные вопросы переводоведения и регионоведения : сборник статей Международного форума, 20—22 октября 2023 г. — Нижний Новгород : НГЛУ, 2024б. — С. 222—230.
  25. Хромова А. А. Постредактирование англо-русского машинного перевода : проблемы, методы и оптимизация / А. А. Хромова, Р. Р. Лукманова // Филологические науки. Вопросы теории и практики. — 2024. — Т. 17. — Выпуск 3. — С. 948—956.
  26. Чиков М. Б. Цифровые проекты в IT-лингвистике. Создание и внедрение новых систем обработки языка / М. Б. Чиков, Н. Д. Чикова // IT-лингвистика : теоретические основы : монография / Под общ. Ред. Ж. В. Никоновой, В. М. Бухарова. — Нижний Новгород : НГЛУ, 2023. — С. 103—119. — ISBN 978-5-85839-410-5.
  27. Carl M. Post-Editing Machine Translation : Efficiency, Strategies, and Revision Processes in Professional Translation Settings / M. Carl, S. Gutermuth, S. Hansen-Schirra // Psycholinguistic and Cognitive Inquiries into Translation and Interpreting / Aline Ferreira, John W. Schwieter (Ed.). — Amsterdam : John Benjamins Publishing Company, 2015. — Pp. 145—174. — ISBN 9789027258557.
  28. Hu Ke. a Comparative Study of Post-Editing Guidelines / Ke Hu, Patrick Cadwell // Modern Computing. — 2016. — Vol. 4. — № 2. — Pp. 346—353.
  29. Koponen M. Is machine translation post-editing worth the effort? a survey ofresearch into post-editing and effort / M. Koponen // The Journal of Specialised Translation. — 2016а. — Issue 25. — Pp. 131—148.
  30. Koponen M. Machine Translation Post-Editing and Effort : academic dissertation / M. Koponen. — Helsinki : University of Helsinki, 2016б. — 64 р.
  31. Pérez Macías L. What Do Translators Think About Post-Editing? a Mixed-Methods Study of Translators' Fears, Worries And Preferences On Machine Translation Post-Editing / L. Pérez Macías // Revista Tradumàtica. — 2020. — № 18. — Pp. 11—32.
  32. Screen B. What effect does post-editing have on the translation product from an end-user’s perspective? / B. Screen // The Journal of Specialised Translation. — 2019. — № 31. — Pp. 133—157.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Declaração de direitos autorais © Sdobnikov V.V., 2025

Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).