• Сначала я назвал статью «Перспективы человеческого перевода», но затем сменил название.

    Дело в том, что сегодня профессиональный переводчик вытесняется со многих секторов рынка переводческих услуг. И вытесняют его не только машины, но и люди. Рассмотрим, какие секторы рынка мы можем потерять и что у нас отобрать не удастся.

    Во-первых, мы уже не нужны там, где требуется мгновенный и не совсем точный перевод. Быстро и бесплатно с этим заданием готов справиться онлайн-переводчик. Профессионал, который потратит день-два, да еще и денег за свою работу попросит, для таких задач не нужен. Правда, у переводчиков с русского и на русский язык, пока есть шанс остаться в этом секторе рынка, так как результаты машинного перевода в указанных языковых парах оставляют желать лучшего.

    Во-вторых, профессиональных переводчиков вытесняют люди. Я имею в виду распространенную ныне практику «массового сотрудничества» (crowdsourcing). Суть ее заключается в привлечении (большой) группы людей для выполнения определенной задачи. В нашем случае — для перевода или локализации. Например, популярная социальная сеть предлагает своим пользователям локализовать веб-сайт социальной сети на их родной язык. Пользователям предоставляется веб-приложение для перевода, составляются глоссарии, выполняется проверка и исправление выявленных (опять же, пользователями) ошибок. Таким образом, за счет доступности на 4-70 языках, и без того небедная социальная сеть значительно расширяет базу пользователей со всеми вытекающими экономическими выгодами для себя. А представьте, во сколько бы обошлась профессиональная локализация на 4-70 языков. Здесь нас уже не ждут.

    Что там говорить, даже переводческую биржу ProZ переводят ее же пользователи за малоценные баллы BrowniZ, т.е. почти даром.

    В-третьих, человек и машина пытаются вытеснить профессионального переводчика объединенными усилиями. Речь идет о гибридных системах типа Google Translator Toolkit. Это (пока) бесплатная переводческая среда с применением памяти переводов и базы терминов, которые пополняются и исправляются пользователями. Возможно, в некоторых языковых парах это веб-приложение со временем будет выдавать сносные машинные переводы, в наших же языковых парах пока беспокоиться не стоит.

    Просматривая статистику по своему блогу, я иногда вижу, что некоторые посетители использовали Google Translator для перевода моих статей на английский язык. Ради интереса я посмотрел, какой перевод был им предложен. Мягко говоря, не очень.

    К счастью, еще есть секторы, из которых пока невозможно вытеснить профессионального переводчика:

    • Маркетинговые тексты — от качества перевода зависит объем продаж.
    • Медицинские тексты — от качества перевода зависит жизнь людей.
    • Юридические тексты — от качества перевода зависят деловые отношения (напр., сторон договора).
    • Технические тексты — от качества перевода зависит продуктивность и безопасность на производстве.
    • Информационные технологии — от качества перевода зависит судьба локализованного продукта.
    • Финансовые тексты — от качества перевода зависит благосостояние компании или организации.
    • Политические тексты — от качества перевода зависят международные отношения.
    • Художественная литература и публицистика — это средствам машинного перевода не по зубам.

    Согласитесь, что это не так уж и мало. Главное — закрепиться в «своем» секторе: сделать так, чтобы вас заметили, найти клиентов и работать на радость себе и людям. Об этом я и планирую писать в новой рубрике «Маркетинг«.

    А пока предлагаю обсудить будущее профессионального перевода. Буду рад узнать ваше мнение по затронутой проблеме. 🙂

    Posted by admin @ 14:29

  • 14 комментариев

    • Михаил, спасибо за статью. Хотел сам отметиться на эту тему, да руки не доходили.

      Обратите внимание: компьютер конкурирует с человеком в области непрофессионального перевода. Во всех ваших примерах «вытеснения» требуется наименьшая цена и сойдет любое качество, что никак не может характеризовать профессонала.

      При этом люди со стороны постоянно путают «нас» с «ними». Считается, что переводчики переводят «Промтом». Отсюда и непонимание, за что профессионалы требуют свою ставку.

      Из этого следует вывод: повышение качества машинного перевода — великое благо для индустрии! Хотелось бы, чтобы компьютер выдавал примерно такие же результаты, как та переводчица, плохо учившаяся в школе. В этом случае все, кого устроит «любое качество», получат результат мгновенно и бесплатно. Это искоренит сомнительные конторы, предлагающие перевод «по 65 рублей страница», куча народу уйдет в офис-менеджеры, продавцы, учителя и другие востребованные профессии, а профессионалов перестанут воспринимать как платное приложение к «Промту».

    • Максим,

      Спасибо за подробный комментарий и дополнение.
      У Ренато довольно спорная презентация. Просматривается нелюбовь к SDL и любовь к Google 🙂

    • Согласен, спорная. Не думаю, что через пять лет мы будем переводить по десять тысяч слов в день.

    • Михаил, спасибо за статью.
      Максим, спасибо за ссылку на презентацию.

      Мне кажется, перспективы профессионального перевода на русский (и украинский) сейчас больше зависят от показателей экономики, нежели от уровня развития автоматизированного и машинного перевода: если мы будем богатеть, развивать промышленность, поощрять международное сотрудничество, то потребности в переводе будут расти и, следовательно, всё у нас будет хорошо.

      Если поднимать вопрос о будущем профессионального перевода во всем мире, то оно весьма туманно и зависит от перспектив машинного перевода. Ну а перспективы серьезного машинного перевода так или иначе зависят от разработок в сфере искусственного интеллекта (ИИ). К сожалению, для получения качественного машинного перевода нужен весьма развитый (близкий к человеческому) ИИ. Вопрос — когда мы создадим такой ИИ? И создадим ли вообще — некоторые ученые (тот же Джордж Лакофф, насколько я помню) в отношении ИИ настроены весьма скептически.

    • > К сожалению, для получения качественного машинного перевода нужен весьма развитый (близкий к человеческому) ИИ.

      Это не так 🙂

    • Это не так 🙂

      Максим, попробую ответить на ваш развернутый ( ☺ ) комментарий.
      Я в курсе того, что современные системы машинного перевода можно выдрессировать до состояния, когда они будут экономить время переводчика. (Ну а вы, думаю, осведомлены о проблемах, возникающих при работе с такими системами.) Я писал несколько о другом.

    • Рома, вы уходите от темы. Вы писали, что для получения качественного МП необходим ИИ, но это не так. Вот вам исходный текст на немецком:

      Vater unser im Himmel,
      geheiligt werde dein Name.
      Dein Reich komme.
      Dein Wille geschehe,
      wie im Himmel so auf Erden.
      Unser tagliches Brot gib uns heute.
      Und vergib uns unsere Schuld,
      wie auch wir vergeben unseren Schuldigern.
      Und fuhre uns nicht in Versuchung,
      sondern erlose uns von dem Bosen.
      Denn dein ist das Reich und die Kraft und die Herrlichkeit in Ewigkeit. Amen.

      Вставьте его в форму перевода на translate.google.com и переведите на английский. Оцените качество полученного МП: переведет ли человек лучше? Если нет, означает ли это, что Гугл всех поработит построил ИИ, о котором вы говорите?

      Обратите внимание: ничего не нужно дрессировать. И да, для профессионального переводчика такие системы мало полезны.

    • К сожалению, для получения качественного машинного перевода нужен весьма развитый (близкий к человеческому) ИИ. Вопрос — когда мы создадим такой ИИ? И создадим ли вообще — некоторые ученые (тот же Джордж Лакофф, насколько я помню) в отношении ИИ настроены весьма скептически.

      Эх, пришлось мне поиметь дело с некоторыми трудами Дж. Лакоффа, когда изучал когнитивную лингвистику в аспирантуре. Не думал, что придется к этой самой науке возвращаться, по крайней мере, в отношении перевода.

      Роман, буду благодарен, если процитируете, где Дж. Лакофф скептически настроен по поводу ИИ. Это отдельная большая тема, как мне кажется.

      Предупреждаю, что я не спец в вопросах машинного перевода. Но порассуждать могу. 🙂

      Если верить Н.И. Жинкину, мы думаем не на каком-либо языке, а на УПК. Наверное, этому машину можно научить. Также нужно научить ее с исходного языка переводить на УПК, а с УПК — на целевой язык. Это, наверное, уже посложнее будет.

      А. Вежбицка предлагает семантические примитивы, С.А. Жаботинская — базовые фреймы, Е.А. Селиванова — МПК. Все это виды представления знаний, которые можно скормить машине. Наверное.

      И, скорее всего, кто-то в богатых странах этим занимается. Но пока, как видим, безрезультатно. Однако стоит ли быть полным скептиком по этому вопросу?

      Один из вариантов будущего: машины переводят хорошо, они уже общедоступны и не очень дороги, но все равно, как мне кажется, мы без работы не останемся — будем редактировать почти идеальный машинный перевод, в котором все-таки проскальзывают ошибки 🙂

    • Роман, буду благодарен, если процитируете, где Дж. Лакофф скептически настроен по поводу ИИ.

      Обязательно процитирую, но несколько позже: я сейчас далеко от книжек ☺

    • Зважаючи на те, що тут майже поліглоти (пишу «майже», бо кажуть, що поліглот той, хто знає понад 7 мов) писатиму українською. Гадаю, слов’яни, яких я розумію, зрозуміють і мене. Отож, машинний переклад виходить непоганим, якщо мінімізувати кількість уживаних слів (іншими словами, значно звузити тему), вживати такі слова з, так би мовити, однозначнішим значенням, і за умови використання в оригіналі простих і не надто особливих конструкцій. Класичний приклад: канадська система машинного перекладу метеорологічної інформації з англійської мови на французьку, і навпаки. Все чітко і однозначно: вітер північно-західний, помірний, 7 метрів за секунду тощо. До чого веду? Якщо створити собі свій словник з вузької тематики і належним чином адаптувати оригінал під граматику мови, на яку перекладається текст оригіналу, то можна досягти якості гарно відсканованого тексту. Мені кілька місяців тому випало перекладати з російської мови англійською документацію з нафтохімії. Я складні речення оригіналу розбив на прості, граматику підігнав під англійську, багатозначні слова замінив на однозначні, підшукав добрі еквіваленти головних російських термінів, що вживалися в оригіналі (вставив безпосередньо в російський текст) і пропустив усе це через ПРОМПТ. Вийшло дуже непогано. Звісно, що трохи ще й підредагував. Кому цікаво, скажу, що є такий уже адаптований варіант технічної англійської. Називається Controled English. Виявляється, що він є мало не стандартом для військової та аерокосмічної промисловості Сполучених Штатів Америки…

    • Я думаю, эта статья в большей степени касается письменного перевода, а вот разговорную речь машинам перевести не под силу. Так что не стоит расстраиваться!

    • Всё описанное автором ещё не настолько плохо в сравнении с новой напастью — покорением корпоративного рынка серверными и облачными системами обработки контента, причём в сочетании с целенаправленным формированием глобальных баз памяти такими гигантами как невидимый из-под плинтуса TAUS. Те, кто уже поимел опыт сотрудничества с Lionbridge (ну, не все, но хотя бы какой-то далкий процент из их числа) имели случай обратить внимание, что даже в прежней инкарнации системы в распоряжении переводчика не оставалось вообще никаких баз — ни памяти, ни терминов. В сравнении с этим дубовое качество интерфейса отступает уже не на второй, а на десятый план. Вопрос о том, кому принадлежат права на эти базы и в каком объёме, который перед русским Иваном не стоит вообще, в случае облачных или клиент-серверных систем обработки контента уже не поднимается и для цивилизованных переводчиков: они изначально не имеют не только прав (ибо имеет место быть типичная американская формулировка made for hire), но и этого самого нематериального предмета, о правах на который можно было бы говорить.
      А таких систем всё больше в силу их однозначного удобства для компаний-владельцев (или арендаторов SaaS). Допустим, нынешнюю Translation Workspace уважающие себя переводчики проигнорируют (в основном потому, что считают абсурдной идею приплачивать дяде за навязанный уродский дальше некуда инструмент), но учитывая интеллектуальное убожество основной массы сегодняшних «фрилансеров», это мало на что повлияет (а тем временем TAUS и Lionbridge уже наладили тесное и взаимовыгодное сотрудничество). Ведь и помимо TW существуют и активно осваиваются ведущими БП такие системы как SDL Translation Management System и молодая да ранняя Shado (которая уже начала активно публиковать заказы на постредактирование на ProZ.com). Серьёзные профессионалы давно подметили, что получится от обучения действительно больших движков SMT (из которых крупнейшим является движок Google), если скармливать им готовые базы, уже прошедшие корректуру…
      Поэтому перспективы даже на ближайшее десятилетие мне в последние пару месяцев представляются куда более мрачными, чем думалось поначалу. Перечень секторов, приведенных автором, похоже, очень быстро сократится наполовину. 🙁

    Добавить комментарий

    Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

    Это не спам.
    сделано dimoning.ru

Archives: