Дополненный перевод и почему он необходим для вашего рабочего процесса локализации

Гостевой пост о расширенном переводе и грядущей «революционной трансформации, которая переопределит работу профессиональных лингвистов», авторы — Дональд ДеПальма и Арле Ломмель из Common Sense Advisory.

В то время как языковые технологии традиционно были сосредоточены только на ускорении процессов и снижении затрат, сегодняшний день требует инструментов, которые действительно работают для современного лингвиста. В Smartcat наша цель — использовать новые технологии для создания всеобъемлющей платформы, которая ставит лингвиста в центр процесса перевода.

По мере того как технологический прогресс продолжает преобразовывать индустрию перевода, наиболее часто задаваемый вопрос заключается в том, как использовать эти изменения и извлечь из них выгоду. Конечная цель состоит в том, чтобы успешно объединить технологии для создания платформы, которая предоставляет лингвистам больше рекомендаций и контекста для их проектов, а также автоматизирует различные малозначимые задачи, которые снижают продуктивность лингвистов. Выводы CSA хорошо соотносятся с тем, чем мы занимаемся в Smartcat: Объединяя самые востребованные лингвистические технологии в одной централизованной облачной платформе, мы помогаем языковым специалистам работать более оперативно, последовательно и продуктивно. И мы будем продолжать стремиться оставаться в авангарде этой технологической трансформации, всегда сохраняя ориентированность на лингвистов. Мы надеемся, что вам понравится читать больше об этой теме в блоге Дональда и Арле ниже!

Первоначально опубликовано в блоге CSA.

Сегодня лингвистические услуги находятся на пороге радикальных преобразований, которые изменят подход к работе профессиональных лингвистов. Эта перемена будет связана с повсеместным распространением искусственного интеллекта (ИИ), который расширит возможности лингвистов и сделает их работу гораздо более эффективной. CSA Research называет эту новую профессию «усиленным переводчиком». Подобно тому, как «дополненная реальность» использует ИИ для расширения доступа людей к релевантной информации об их окружении, эта трансформация предоставляет лингвистам больше контекста и ориентиров для их проектов. Они работают в технологичной среде, которая автоматически обрабатывает многие малозначимые задачи, отнимающие у них чрезмерное количество времени и энергии. Она предоставляет им актуальную информацию, когда это необходимо.

Эта вычислительная мощность поможет языковым специалистам быть более последовательными, оперативными и продуктивными, позволяя им сосредоточиться на интересных аспектах своей работы, а не на «переводе как машины». До сих пор разработчики языковых технологий сосредоточивали свои усилия на ускорении процесса и снижении затрат. Эти факторы привели к тому, что многие переводчики почувствовали отчуждение от тех аспектов своей работы, которые изначально привлекли их к этой профессии — творческий подход к языку, решение сложных задач и возможность работать с интересными текстами и темами. Переводчики часто обнаруживают, что тратят столько же времени на управление технологиями, сколько и на перевод, а их ставки постоянно находятся под давлением. Модель расширенного перевода меняет все это, помогая лингвистам, когда они в этом нуждаются, и не мешая им, когда это не нужно. Сегодня мы видим отдельные фрагменты этой новой парадигмы, но ее очертания становятся все более четкими. Как будет выглядеть эта новая модель? Мы прогнозируем, что в ней будут использоваться следующие технологии:

• Адаптивный машинный перевод. Эта технология – в настоящее время реализована в Lilt и SDL BeGlobal — учится у переводчиков в режиме реального времени. Она адаптируется к контенту, над которым они работают, автоматически изучая терминологию и стиль. Он запоминает, что лингвисты ранее переводили на уровне подсегментов, и выходит за рамки памяти переводов, чтобы помочь перевести текст, с которым он никогда раньше не сталкивался, в соответствии с методами работы конкретного специалиста. Вместо того, чтобы пост-редактировать MT результат сомнительного качества, лингвисты рассматривают результаты как предложения, которые они могут использовать или нет. Чем больше они используют систему, тем лучше становятся эти предложения.

• Нейронный машинный перевод. Сегодня NMT требует огромных вычислительных мощностей, но по мере совершенствования технологии он будет улучшать беглость МТ и его способность «сливаться» с человеческим переводом. Даже если NMT находится на подъеме цикла ажиотажа, это большой шаг вперед. Многие крупные технологические компании, такие как Baidu, Facebook, Google, и Microsoft – а также специализированные поставщики технологий перевода, такие как SYSTRAN и Iconic – активно развивают эту технологию.

• Управление проектами без участия человека. Управление проектами может отнимать много времени как у менеджеров, так и у лингвистов. Ручные процессы, такие как выставление счетов и оформление документов, которые отнимают драгоценное время, можно автоматизировать. Когда системы lights-out выполняют эти задачи без необходимости вмешательства человека, освобождая переводчиков, устных переводчиков и рецензентов, которые могут сосредоточиться на своих задачах.

• Автоматическое обогащение контента (ACE). Эта технология только набирает популярность благодаря таким проектам, как FREME и коммерческими предложениями, такими как OpenCalais. ACE принесет пользу лингвистам, автоматически связывая термины с авторитетными ресурсами и помогая устранять их многозначность, что улучшит качество машинного перевода. Это откроет новые возможности в области транскреации, помогая найти контент и ресурсы, специфичные для конкретной локали, которые могут сделать переводы более релевантными для целевой аудитории.

Чтобы эта концепция стала реальностью, отдельные технологические компоненты должны взаимодействовать друг с другом, работать и учиться у лингвистов. Например, система ACE будет запрашивать терминологическую базу данных для идентификации терминов и их предложения. Система машинного перевода будет взаимодействовать с обеими системами, чтобы устранить неоднозначность текста и использовать их предложения. Все это будет поступать в память перевода, которая будет все больше сливаться с машиным переводом. Система управления проектами «lights-out» будет изучать различных лингвистов, их графики, сильные и слабые стороны и направлять им работу на основе индивидуально составленного профиля.

Преимущество для лингвистов заключается в том, что они больше не будут находиться в конце цепочки, не имея никакого влияния на процесс. Вместо этого они будут контролировать и работать со всеми этими технологиями и станут в разы более продуктивными. Это снизит их стоимость за слово, даже несмотря на то, что их ценность и эффективная почасовая ставка увеличатся. Это избавит от утомительного перевода повторяющихся вариантов базовых текстов и поможет переводчикам быть более последовательными и точными. Подобные преобразования произошли и в других секторах. Например, в 1980-х годах компьютеризированная бухгалтерия устранила арифметическую составляющую работы бухгалтеров, что позволило им сосредоточиться на бизнес-планировании и финансовом анализе в режиме реального времени, что гораздо ценнее, чем просто отслеживание средств после совершения операций. Точно так же следующее поколение переводчиков с дополненной реальностью устранит рутинные низкооплачиваемые задачи, с которыми машины справляются прекрасно, и вместо этого сосредоточится на добавлении ценности и повышении ценности языка для своих клиентов.

Исследования CSA показывают, что языковые сервис-провайдеры, которые активно внедряют технологии, растут быстрее, чем те, которые сдерживают их развитие, и появление расширенного перевода только усилит это преимущество. Этот новый способ работы использует уже существующие технологии в новых комбинациях, а не ждет каких-то нереальных новых разработок в области искусственного интеллекта. Он не заменяет языковых специалистов, а дает им инструменты и ресурсы для достижения максимальной эффективности и качества. Переход к дополненному переводу не будет безболезненным, но поскольку технология смещается в сторону лингвистов, он будет иметь огромный потенциал для тех лингвистов, которые готовы принять меняющийся ландшафт технологий.