Машиналық аударманың қарқынды дамуы бұл салада адамның қатысуы қаншалықты қажет деген мәселені алға шығарды. Алайда сарапшылар кәсіби аудармашылардан асығыс бас тартпауға шақырады. Нейрондық желілер жасаған мәтін сырттай жатық көрінгенімен, алгоритмдердің медицинада, құқықта және энциклопедиялық дереккөздерде жіберетін жасырын мағыналық қателері әлі де елеулі қауіп төндіреді. Бұл туралы BBC мақаласында жазылған.
Автоматты аударма қызметтері ай сайын өңдейтін мәтін көлемі орасан зор. Мәселен, Google Translate платформасының өзі айына шамамен бір триллион сөз аударады. Бұған DeepL, Microsoft, ChatGPT, Claude және Gemini сияқты ірі ойыншылардың қызметтері кірмейді. Машиналық аударма нарығындағы тікелей коммерциялық сатылым көлемі 1,4 миллиард доллардан асты. Шығынды азайту үшін бизнес құжаттарды, жарнамалық карточкаларды және анықтамалық дерекқорларды автоматты түрде аударуға көбірек көшіп жатыр.
«Мұндай жағдайда жасанды интеллекттің қаншалықты қиындыққа тап болатынын елестетіп көріңіз. Бірақ индонезия тіліне аударғанда оның баламасын табуға бола ма?» – дейді зерттеуші Франсуа Ивон сирек кездесетін идиомалық тіркестерді басқа тілге бейімдеудің қиындығын талқылай отырып.
«Көп жағдайда жасанды интеллект көмегімен аудару – дұрыс шешім. Егер ішкі құжаттарды немесе тауар сипаттамаларын аудару кезінде қателердің соңғы бірнеше пайызын анықтау үшін шығынды жүз есе арттыру қажет болса, мұның экономикалық мәні жоқ. Ал энциклопедияға келгенде жағдай басқаша. Википедия оқырмандардың сеніміне сүйенеді. Қате дерек онда жылдар бойы сақталып, журналистер мен жасанды интеллект жүйелері тарапынан дереккөз ретінде пайдаланылуы мүмкін», – дейді Open Knowledge Association ұйымының негізін қалаушы Джон Циммерман.
«10 мың мақаланы дәстүрлі тәсілмен аудару миллиондаған доллар тұрар еді. Біздің жұмыс үдерісімізде жасанды интеллект алдымен мәтіннің бастапқы нұсқасын дайындайды, содан кейін адам аудармашы әр сөйлемді тексереді. Қазір машиналық аударманың сапасы айтарлықтай жоғары. Сондықтан адамды аударма үдерісінен мүлде алып тастау мүмкіндігі бүкіл саланы қатты қызықтырып отыр. Екі-үш жыл бұрын мамандарымыз бастапқы мәтіндердің едәуір бөлігін қайта жазатын. Ал қазір дайын мәтінге кейде мүлде түзету енгізудің қажеті жоқ. Енді мәселе нейрондық желілер аудармасының сапасында емес, адамды үдеріске қатыстырмайтындай дәрежеде сенімді болуында», – деп түсіндіреді Джон Циммерман.
Дегенмен тәжірибелі мамандар редактордың қатысуынан толық бас тартуға әлі ерте екенін айтады. Құқық саласында автоматты аударма жүйелері өрескел қателер жіберуі мүмкін. Мысалы, іс жүргізу құжаттарында зат есім мен етістікті шатастырады немесе талапкердің мәртебесін бейтарап «өтініш беруші» деген атаумен алмастырады. АҚШ-та баспана сұрау туралы өтініштерді аудару кезінде осындай қателер адамдардың қамаудан босатылуын кешіктірген жағдайлар болған.
«Құжаттың ең басында-ақ екі өрескел қате болды», – дейді сот аудармашысы Ариэлла Балтье алгоритмдер құрастырған заң құжатын тексеру тәжірибесі туралы.
Медицина саласында машиналық аудармадағы қателер адам өміріне тікелей қауіп төндіруі мүмкін. Контексті түсінбейтін нейрондық желілер өлшем бірліктерін шатастырып немесе дәрі мөлшерін көрсететін мәтіндегі грек әріптерін қате тануы ықтимал.
«Дәрі мөлшері мен қан талдауының нәтижелерін көрсететін өлшем бірліктерінде грек әріптері жиі кездеседі. Бұл -күрделі қате көзі. Егер адамға микрограммның орнына миллиграмм енгізсеңіз, дәрінің мөлшері мың есе артып кетеді», – дейді медициналық аударма маманы Кэрол Бройтер.
«Бұрын грамматикалық қателер мен сәтсіз құрылған сөйлемдер бірден көзге түсетін. Қазір мәтін жатық, табиғи әрі нанымды естіледі. Сондықтан ондағы қателерді байқау әлдеқайда қиындады», – деп толықтырады ол.
«Егер құжатқа қол қою қажет болса, қате аударма беделіңізге нұқсан келтіруі мүмкін. Ал медициналық рәсімге, келісімшартқа немесе ірі сатып алуға қатысты шешім аударма негізінде қабылданса, қатенің салдары әлдеқайда ауыр болады», – деп ескертеді Франсуа Ивон.
«Бір сөздің бірнеше мағынасы болғанда, адамға оның қай мағынада қолданылғаны контекст арқылы түсінікті болады. Ал машина географиялық атауды немесе тіл атауын аяқ киімге арналған жылтыратқышпен шатастыруы әбден мүмкін», – деп түсіндіреді Франсуа Ивон.
Жүзден астам мақаланы талдау және сарапшылардың мың сағаттан астам еңбегіне негізделген зерттеу алгоритмдердің аударма дәлдігін бағалауға арналды. Нәтижесінде жасанды интеллект жасаған мәтіндердің шамамен 27 пайызы әлі де қолмен түзетуді қажет ететіні анықталды. Сонымен қатар анықталған қателердің кейбірі сөйлемдердің бастапқы мағынасын түбегейлі өзгерткен.
Дереккөз: BBC
Қосымша материалдар мен сараптамалық шолуларды біздің Telegram арнамыздан оқуға болады.
