Заменят ли компьютеры переводчиков?

Развитие компаний, выпуск новых продуктов и создание новых бизнесов происходит сегодня быстрее, чем когда-либо. Это основная движущая сила многих экономик.

Зачем на самом деле нужны системы автоматического машинного перевода
Развитие компаний, выпуск новых продуктов и создание новых бизнесов происходит сегодня быстрее, чем когда-либо. Это основная движущая сила многих экономик. Однако немногие замечают, с какой огромной скоростью растет объем генерируемого контента: компании разрабатывают стратегии, документы, кейсы и тонны других материалов. При этом сервисы и продукты создаются во всем мире, и их создатели стараются преуспеть не только в родном регионе. Чтобы получить внимание массового пользователя независимо от локации, нужно позаботиться о коммуникации с потребителем – как минимум иметь контент на понятном большинству английском языке. А если компания решила выходить на определенный рынок, то и переводить его на родной язык этой страны.

Некоторые исследования показывают, что вероятность покупки в среднем в два раза выше, если продукт или услуга переведены на родной язык потребителя, чем когда информация дается только на английском. Если же речь идет о серьезных глобальных амбициях, то для эффективной коммуникации с 80% потребителей в онлайне потребуется локализация как минимум на 12 языков. Увеличение количества языков локализации вместе с огромной скоростью роста «продуктового» контента – основные драйверы роста для глобальной отрасли услуг и технологий перевода. Сегодня объем этого рынка оценивается более чем в $30 млрд и продолжает расти хорошими темпами.

В то же время бюджеты на локализацию растут медленнее, чем объемы контента, требующего перевода. Одно из решений – машинный перевод (MT – Machine Translation), который существенно экономит время и ресурсы. Его сегодня используют практически все крупные IT-корпорации и ряд e-commerce проектов: для онлайн-продажи лучше иметь сырой и некачественный с профессиональной точки зрения перевод, чем вообще никакой.

Также при задаче перевести много, очень быстро и максимально дешево (когда качества «сырого» машинного перевода все же недостаточно) набирает популярность услуга постредактирования MT, доведение материала до уровня человеческого перевода. В некоторых случаях это делается с помощью профессиональных переводчиков, но известны и успешные случаи краудсорсинга. Еще 10 лет назад это было сложно представить, а теперь благодаря краудсорсингу рассматриваются заявки на патенты (проект Peer-to-Patent), анализируются массивы снимков марсианской поверхности (NASA Clickworkers), переводятся сериалы (например, очень успешен корейский проект www.viki.com) и т.д.

Системы машинного перевода стали появляться более полувека назад, но тогда эти проекты казались нерентабельными. Многие и сегодня продолжают относиться к нему скептически, не воспринимают технологию всерьез, особенно в России. Этому есть объяснение: несмотря на большой технологический прогресс в этой области, качество машинного перевода неоднородно. Многим знакомы смешные ошибки перевода, возникающие ввиду применения неподходящих МТ-систем или того, что контент впоследствии не редактировался.

Кроме того, долгое время ожидания в отношении MT были завышенными, от него ждали «человеческого» качества перевода. Да и оценивалось это качество субъективным образом, по принципу «нравится/не нравится». Но машинный перевод необязательно должен быть таким же «гладким», как если бы перевод выполнял человек. С другой стороны, в последнее время компании учатся работать с системами MT, настроенными на определенные темы и типы документов. Это заметно улучшает качество перевода по сравнению с общедоступными публичными системами, хотя и они показывают уже вполне приличный результат.

Проще говоря, MT в ближайшие десятилетия, а может, и вообще никогда, не заменит профессиональных переводчиков, но сильно повышает производительность их труда. Например, профессиональный переводчик может переводить в день 2,5 тысячи слов с нуля. Наши замеры показывают, что, если ему дать хорошо настроенный машинный перевод и удобную программную среду, в которой легко работать с MT и редактировать его, скорость работы человека может повыситься до 4,5–7 тысяч слов в день, что раньше казалось немыслимым. Экономический эффект очень значителен.

Есть и более простой, так называемый непрофессиональный сценарий, в котором также много практической пользы: МТ используется просто для понимания текста (в документе, письме, на сайте и т.д.). Получая машинный перевод документа практически мгновенно, сотрудник компании может сразу принять необходимые бизнес-решения, в том числе решить, нужен ли ему этот документ в профессиональном переводе. Статистика показывает, что при такой практике до 70% документов может никогда не дойти до профессионального перевода – будет ясно, что они не настолько важны.

И в первом, и во втором сценарии MT работает на повышение эффективности бизнеса, и достаточно часто ведущие компании используют оба сценария одновременно: один – для непрофессионального оперативного перевода (для понимания общего смысла), второй –для профессионального перевода важных документов большого объема.

Как бы ни развивались лингвистические технологии, пока они не выходят на уровень идеального перевода. К этому, собственно, и перестали стремиться. Поэтому будущее (и прогрессивное настоящее) за совместной работой людей и машин.