Внедрение технологий искусственного интеллекта в профессиональный перевод ставит вопрос об эффективности взаимодействия искусственного и естественного интеллекта. Глубокое обучение способно имитировать когнитивные процессы, присущие человеку. Соответственно, можно предположить, что искусственный интеллект способен воспроизвести логику и механику исходного текста на переводящем языке. Актуальность исследования обусловлена необходимостью объективно оценить степень естественности нейронного машинного перевода. Подобный подход позволит с помощью промпт-инжиниринга оптимизировать процесс перевода, сэкономить ресурсы и обеспечить устойчивое развитие естественных языков, занимающих центральные и суперцентральные позиции в общей иерархии языков мира. Исследование проведено на материале англоязычных рифмованных и нерифмованных шуток, основанных на игре слов, и переводе данных шуток на русский язык, выполненном как профессиональными переводчиками, так и нейросетью ChatGPT-4o. При этом важно, что при выполнении поставленной задачи промпты для естественного и искусственного интеллекта совпадали. Полученные результаты прошли обработку методами лингвистического и переводческого анализа с последующей текстометрической и статистической обработкой. Для определения степени выраженности юмористического эффекта переведенных шуток и для идентификации признаков искусственности в текстах шуток было опрошено 150 информантов. В результате была установлена степень выраженности юмористического эффекта в переведенных шутках и определены критерии естественности перевода. На фоне отсутствия терминологии, специальных слов и сложных грамматических структур в тексте на языке-источнике, искусственно сгенерированный текст перевода воспринимался информантами как сложный за счет буквализмов и калек. Естественные тексты перевода основаны на целостном преобразовании и характеризуются гибкостью интерпретации образов, подвижностью синтаксических структур. Это свидетельствует о большей творческой смелости переводчика-человека, способного уйти от стереотипов и создать новый, незаштампованный образ. В заключение оценивается эффективность искусственного интеллекта как вспомогательного инструмента при переводе и оценке шуток, основанных на игре слов.
Artificial intelligence (AI) technologies used in professional translation question the effectiveness of human-AI interaction. Deep learning can mimic human cognitive processes, accordingly suggesting that AI could reproduce the logic and mechanics of the source text in the target language. The study necessitates an objective assessment of the neural machine translation (NMT) naturalness, which will apply prompt engineering to optimize the translation process, save resources, and ensure the sustainable development of super-central and central natural languages of the world. The study employs English rhyming/non-rhyming pun-based jokes, and the corresponding Russian translations performed by both professional translators and by ChatGPT-4o, with the prompts for human and AI translators being the same. The results obtained were processed using linguistic and translation analysis followed by textometric and statistical analysis. To evaluate the humorous effect of the translated jokes and to identify signs of artificiality in these jokes, 150 informants were surveyed. The study established the degree of humorous effect and the naturalness criteria for the translated jokes. While the source text lacks terminology, specialized words and complex grammar, the AI-generated translations were perceived as complex due to literalisms and calques. Conversely, human translators prefer a holistic translation technique and are more flexible to interpret imagery and syntactic structures of jokes. This highlights a greater creative freedom of human translators, who avoid stereotypes and generate novel interpretations. In conclusion, the study measures the effectiveness of AI as an auxiliary tool for translating and assessing pun-based jokes.