Агентства, представляющие лингвоуслуги, вынуждены следить за последними тенденциями, извлекая выгоду из достижений и соответствующим образом адаптируя свои производственные рабочие процессы. Тем не менее путь внедрения этой
технологии должен быть тщательно продуман.
Рассмотрим некоторые сложности при работе с такими технологиями.
Одной из проблем является склонность к представлению какой-либо информации как факт: такие модели представления информации подобны черным ящикам. Эксперты еще не знают, насколько хорошо они работают, и каким образом можно воспроизвести ошибки и исправить их. Непоследовательность кажется еще одной проблемой.
Мы можем предположить, что первой серьезной проблемой для агентств по языковым переводам является способность доверять AI. Но технологии по-прежнему не надежны на 100%, поэтому при работе с ними необходимо сосредоточиться на том, как использовать его ответственно и правильно контролировать. Поэтому компаниям следует требовать стандартизированных моделей оценки качества, считает Мария ду Кампо Байон, руководитель
программы машинного перевода в CPSL.
Бюро переводов также должны работать с различными уровнями качества в соответствии с потребностями клиента и всегда должны следить за тем, чтобы работа на высоком уровне всегда оценивалась человеком. Это приводит нас к увеличению значения роли профессионального лингвиста. Они будут продолжать играть важную роль в
языковой индустрии, даже если AI и
нейросети станут использоваться все чаще. Специалисты должны уметь работать с распознаванием основных ошибок, что очень сложно по мере увеличения его собственных профессиональных качеств и при наличии большего количества возможностей для трудоустройства.