Перевод и локализация: введение в профессию. Основы, советы, практика
Шрифт:
Этот специалист работает с машинным переводом и доводит его до ума. Редактором его можно назвать лишь условно, ведь какую-то часть МТ-черновика часто приходится выбросить и перевести с нуля. Так что это скорее человек-оркестр: переводчик и редактор одновременно. Специалисту по постредактуре нужно понимать сами принципы машинного перевода, чтобы вовремя замечать «подводные камни» и предугадывать возможные слабые места в переводе, представлять типичные ошибки и
В дополнение к этим самым распространенным специальностям я бы хотела рассмотреть еще несколько ролей. Пусть они не связаны напрямую с переводом, но все же достаточно близки и родственны и могут представлять интерес для людей, владеющих иностранными языками.
Технический специалист в бюро перевода и студиях локализации, отвечающий за все, что связано с настройкой CAT/TMS, интеграциями с другими приложениями, автоматизацией и обеспечением непрерывной локализации. Естественно, в этой роли на первый план выходят техническая подкованность и знание различных инструментов.
Специалист, составляющий тексты для приложений. Хотя копирайтер не переводит, а пишет с нуля, ориентируясь на дизайн-документацию, но при переводе интерфейсов мы все становимся немножко копирайтерами. Очень часто при локализации приложений вместо перевода приходится прибегать к транскреации, то есть придумывать фразы заново, сохраняя общий смысл и нужный эмоциональный заряд. В этой роли главное – владение родным языком и понимание психологии пользователей.
Думаю, нет на свете ни одного переводчика, которого хотя бы раз в жизни не просили «подтянуть английский» у ребенка знакомых. Ко мне обращаются регулярно, но я всегда отказываюсь. Да, и переводчик, и преподаватель знают язык. Но преподаватель – это прежде всего методист и психолог, умеющий выстроить учебный процесс и найти подход к подопечному. Однако многие переводчики преподают мастерство перевода или учат отдельным навыкам (например, основам транскреации или работе с CAT-системами).
Важно понимать, что все эти роли взаимосвязаны и у них нет четких границ. В том смысле, что вам не обязательно быть только переводчиком или только редактором. Сотрудничая со студией локализации, вы можете на одном проекте выполнять перевод, на другом – вычитывать его в качестве редактора, а на третьем – проводить LQA. Менеджер локализации в студии разработки игр, как правило, «генералист» – он может точечно контролировать качество переводов, писать английские тексты для игры, планировать работу переводчиков-локализаторов. А набравшись опыта, каждый может ощутить желание поделиться накопленными
MT, нейросети и будущее профессии
С тех пор как появились системы машинного перевода, все чаще звучит мнение: переводчики либо УЖЕ не нужны, либо (совершенно точно!) очень скоро станут не нужны. Переводить будут ИИ, нейронные сети или какая-нибудь другая продвинутая технология, причем за считаные минуты. Я всегда вспоминаю сцену из фильма «Москва слезам не верит», в которой герои обсуждали будущее индустрии развлечений: «Ничего не будет! Ни театра, ни кино – одно сплошное телевидение».
Такие разговоры звучат уже не годы, а десятилетия – с 1991 года, когда были созданы первые технологии машинного перевода и появился PROMT (хотя эксперименты в области автоматизации перевода велись с 50-х годов XX века). Google Translate (или аналогичные сервисы, такие как Яндекс. Переводчик, DeepL, Reverso) используют в различных ситуациях буквально все, у кого есть компьютер. Негативные прогнозы возобновились с появлением генеративного ИИ, в частности, ChatGPT (в 2022 году, как раз в период написания этой книги).
Да, действительно, технологии развиваются ошеломляющими темпами, и уже сейчас вполне можно использовать машинный перевод для многих задач. Появилась профессия «постредактор», или «редактор машинного перевода». Этот человек вычитывает результат работы «машины» и приглаживает его. Есть мощные MT-движки, постепенно обучающиеся переводить массивы текстов, выдавая достаточно приличный результат (опять же при помощи постредактора, помогающего движку «учиться»). Теперь у нас есть еще и генеративный ИИ – технология, которая чисто технически умеет делать то, что делает человек: перевести текст, а затем переписать его на основе заданных инструкций по тону и желаемой лексике.
Но все технологии автоматизации сталкиваются с базовыми проблемами:
• связность повествования и единства лексики/терминологии;
• передача эмоционального заряда;
• юмор и шутки, уместный сленг;
• культурные отсылки и их адаптация;
• достоверность фактической составляющей.
Это лишь некоторые ситуации, в которых нельзя отказаться от человеческого участия. Связность, адекватность, уместность – все это должен оценивать и корректировать человек. И человек должен понимать, что такое хорошее качество и какими способами можно его добиться, то есть обладать всеми навыками переводчика.
Конец ознакомительного фрагмента.