Пока человек думает, машина переводит: нейросеть в России впервые отобрала работу у синхронистов

В Москве на Мировой атомной неделе впервые в России представили прототип синхронного нейропереводчика, который работает в реальном времени. Разработку показала Корпорация по связям с искусственным интеллектом (AIR Corp). По словам управляющего партнёра компании Дениса Терехова, сегодня это единственная в мире стабильно работающая система подобного класса.

"Наше решение отработало стабильно и доказало, что уже сегодня мы можем заменить классическую работу синхронистов. Наш следующий шаг — глубже учитывать контекст мероприятия и профильный вокабуляр, а также снизить задержку перевода до двух секунд", — отметил Денис Терехов.

Как работает нейропереводчик

Система сочетает сразу три нейросети:

• первая распознаёт голос и превращает его в текст,

• вторая переводит,

• третья озвучивает результат.

Таким образом, участники получают одновременно текстовую и звуковую версию перевода. Главное отличие технологии — удержание темпа, профессиональной терминологии и стиля речи конкретного спикера.

Сейчас средняя задержка составляет 5-7 секунд, в то время как человек-синхронист справляется за 3 секунды. Но в перспективе разработчики рассчитывают сократить этот разрыв.

Сравнение человека и машины

Прорывные особенности

• автоматическое определение исходного языка;

• перевод сразу на 10 языков;

• синтез голоса, адаптированного под каждую страну;

• выдача результата одновременно в тексте и озвучке;

• работа в закрытом контуре с GPU для защиты данных.

Это делает систему востребованной не только на форумах и конференциях, но и в международных переговорах, где важна скорость и приватность.

Советы шаг за шагом: где полезна технология

1. Международные форумы и конгрессы.

2. Деловые переговоры с участием нескольких стран.

3. Онлайн-образование и вебинары.

4. Службы технической поддержки и кол-центры.

5. СМИ и прямые трансляции с многими языками.

Ошибка → Последствие → Альтернатива

• Ошибка: использовать обычные переводчики для многотысячных форумов.
  Последствие: высокая цена и человеческий фактор.
  Альтернатива: нейропереводчик, работающий параллельно на 10 языков.

• Ошибка: не учитывать профильный словарь.
  Последствие: искажённый перевод терминов.
  Альтернатива: предварительное дообучение системы на базе отраслевых данных.

• Ошибка: использовать облачные сервисы без защиты.
  Последствие: утечка конфиденциальной информации.
  Альтернатива: закрытый контур с GPU-серверами.

А что если технология заменит всех синхронистов?

В перспективе это вполне реально. Человеческий труд может остаться востребованным лишь в узких нишах, где важны художественные нюансы речи. Но в деловых, технических и политических переговорах нейроперевод способен стать стандартом, так как он дешевле и масштабируемее.

Плюсы и минусы системы

FAQ

На сколько языков переводит система сейчас?
До 10 одновременно в режиме реального времени.

Можно ли использовать её в международных переговорах?
Да, технология работает в закрытом контуре и обеспечивает приватность.

Заменит ли она людей полностью?
В массовых событиях — вероятно да, но в художественных переводах роль человека ещё долго останется ключевой.

Мифы и правда

• Миф: нейропереводчик искажает смысл речи.
  Правда: система учитывает контекст и профильный словарь, удерживая стиль спикера.

• Миф: машина не может переводить быстро.
  Правда: задержка всего 5-7 секунд, и она сокращается.

• Миф: такие решения уже есть за рубежом.
  Правда: аналогов стабильно работающей системы пока нет.

3 интересных факта

• В Японии в 2024 году разработали систему автоматического перевода, но она пока не показывает стабильной работы на форумах.
• В нейропереводчике AIR Corp используются три разные генеративные модели, объединённые в одном интерфейсе.
• На тестах система смогла работать с профессиональной терминологией атомной отрасли, не теряя смысла.

Исторический контекст

1. В середине XX века первые синхронистские переводы стали нормой на заседаниях ООН.

2. В начале 2000-х появились онлайн-переводчики, но они не могли работать в реальном времени.

3. В 2020-е годы сочетание нейросетей и мощных GPU позволило создать прототипы синхронного машинного перевода.