УДК 81’25:17:004.8
Мар’яна ШТОГРИН
к. філол. н., доцент,
зав. кафедри філології та перекладу
Івано-Франківський національний
технічний університет нафти і газу
Діана ГАЙДАЙЧУК
студентка другого (магістерського) рівня,
Інститут гуманітарної підготовки
та державного управління
Івано-Франківський національний
технічний університет нафти і газу
ЕВОЛЮЦІЯ ПЕРЕКЛАДОЗНАВСТВА ТА ЕТИЧНІ ВИКЛИКИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
Ще зовсім недавно переклад був справою копіткої та тривалої праці фахівців. Щоби якісно відтворити зміст іншомовного тексту, перекладачам доводилося занурюватися у контексти, вивіряти кожне слово, зважати на культурні відмінності та стилістичні особливості. Це була робота, яка вимагала часу та високої мовної й міжкультурної компетентностей.
Сьогодні ж ситуація кардинально змінилася. Завдяки штучному інтелекту перекладати десятки, а то й сотні сторінок можна всього за кілька секунд. Алгоритми вражають своєю швидкістю та точністю у технічних і стандартизованих текстах, відкриваючи нові можливості для наукової комунікації. Та чи справді машинний переклад гарантує якість, на яку ми розраховуємо?
Науковці наголошують, що машинні перекладачі на основі штучного інтелекту (Google Translate, Bing, Microsoft Translator, DeepL, Reverso, Systran Translate і Amazon Translate, Memoq, Smartcat, Lokalise, Smartling, Crowdin та TextUnited) значно спрощують роботу з текстами, проте серед типових помилок часто трапляються відхилення від адекватності мовного оформлення, порушення прагматичної адаптації, а також неточності у відтворенні скорочень та абревіацій [2, с.177].
У процесі масового використання штучного інтелекту, окрім питань точності та стилістичної відповідності, постають також серйозні етичні виклики: проблема авторського права, конфіденційності даних та загроза витіснення фахівців-перекладознавців.
Серед етичних викликів штучного інтелекту В. Азаренко називає прозорість та обліковість рішень, адже алгоритми часто функціонують як «чорні скриньки», і зрозуміти логіку їхніх висновків буває складно, що підриває довіру до результатів. Актуальною проблемою є також приватність і безпека даних, оскільки збір та використання особистої інформації може призвести до маніпуляцій і порушень прав людини. Окремо постає питання відповідальності, бо хто має нести її за дії, виконані системами штучного інтелекту.
Нарешті, штучний інтелект стикається з моральними дилемами, потребуючи пояснення, як саме системи повинні діяти у ситуаціях, що вимагають етичного вибору, та чи можуть вони керуватися загальноприйнятими нормами [1, c. 231-232].
Штучний інтелект дедалі активніше використовується у перекладі та аналізі термінології, зокрема у сфері «зелених» технологій.
Під час роботи з виданням «Green Technology Book» [3] перевагами використання інструментів штучного інтелекту є те, що вони здатні швидко обробляти великі обсяги текстів, автоматично виділяти необхідні для аналізу терміни та класифікувати їх за семантичними або структурними групами. Наприклад, алгоритми можуть миттєво виокремити групи термінів на позначення відновлюваних технологій (solar-assisted heating, p’hotovoltaic cells), агротехнологій (precision irrigation, climate-resilient crops) тощо. Така функціональність значно прискорює аналітичну роботу, яка у традиційній практиці потребувала б багато часу.
Водночас автоматичний переклад і класифікація не позбавлені обмежень. По-перше, ШІ не завжди враховує контекст, наприклад, при калькуванні термінів на кшталт cold chain logistics або sub-critical CO₂ cooling systems алгоритм може надати буквальний переклад, який не передає специфіку галузі. У таких випадках потрібне пояснення контексту, використання описового перекладу чи лексичної заміни, що під силу лише фахівцеві. По-друге, мовні моделі оперують даними, на яких вони були натреновані, тому, наприклад, неологізми можуть залишитися поза полем їхнього аналізу. Це створює ризик некоректного перекладу та втрати інноваційного змісту.
Тут постають і етичні виклики. Якщо перекладач беззастережно покладається на машинний переклад, зростає небезпека поширення хибної чи поверхневої інформації. Крім того, автоматизований аналіз не враховує національних чи культурних особливостей терміносистеми, що може призвести до машинної стандартизації та ігнорування людського чинника. У випадку з перекладом «Green Technology Book» це означає, що без перевірки експертом терміни можуть бути передані штучно точними, але стилістично неприродними відповідниками.
Тож можемо підсумувати, що хоча штучний інтелект є потужним інструментом у перекладознавстві, його результати однозначно потребують людської верифікації. Саме фахівець здатен поєднати швидкість обробки даних машиною із контекстуальною точністю та культурною релевантністю перекладу. Баланс між автоматизацією й людською експертизою стає визначальним чинником забезпечення якісного та етично виваженого перекладу у сфері «зелених» технологій.
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ