Не Постредагуванням Одним: Навчання Перекладу в Епоху ШІ через Спеціалізовані GPT

Анотація

У статті розглядається наявний педагогічний дисонанс у підготовці перекладачів, де великі мовні моделі (LLM) або забороняють, або ж змушують студентів виконувати лише виправлення помилок у згенерованих LLM текстах у процесі постредагування, нехтуючи критично важливими рішеннями, що передують перекладу та слідують за ним. Ми пропонуємо структуровану інтеграцію спеціалізованих на перекладі GPT в навчання, переосмислюючи штучний інтелект не як універсальний інструмент, а як набір спеціалізованих помічників для передперекладацького, перекладацького та післяперекладацького етапів робочого процесу. Такий підхід робить прийняття рішень перекладачем прозорим, навчальноздатним та оцінювальним, зміщуючи акцент на стратегічне мислення.

Ми розглядаємо таку розробку у контексті сучасних досліджень з перекладу за допомогою штучного інтелекту, постредагування, автоматизованого оцінювання та ШІ-грамотності, а також рекомендуємо людський нагляд для обмеження галюцинацій та схиблень у ШІ. У методологічному плані  стаття пропонує послідовний синтез педагогічних, професійних та етичних аргументів на користь впровадження зазначених засобів навчання, а також формалізує їхню рольову та функціональну структуру. У статті представлено концептуальну модель та невеликий набір спеціалізованих на перекладі GPT, що охоплюють зняття неоднозначності слів, точність підбору синонімів, виявлення труднощів перекладу, вилучення термінології та її переклад, а також переклад з його поясненням та забезпечення якості перекладу. Перші їх використання свідчить про такі переваги: метакогнітивний поштовх завдяки чітким альтернативам, розумне пояснення та обґрунтована впевненість у рішенні; його ефективність завдяки його чіткості, оскільки cпеціалізовані на перекладі GPT рекомендують, а студенти приймають рішення.

Впроваджуючи зазначені рольові GPT, викладачі можуть розвивати у себе такі важливі компетенції, як ШІ-грамотність та промт-інжиніринг, тоді як студенти стають суб’єктами персоналізованого навчання та отримують глибше розуміння процесу перекладу. Така тріада «викладач-спеціалізований на перекладі GPT-студент» повертає центр уваги у підготовці перекладачів, активність у навчанні та відповідальність за нього тих, хто навчається. Запропонований підхід сприяє розвитку критично важливих та орієнтованих на майбутнє навичок перекладу, позиціонує технологію як інструмент, що доповнює та посилює людські можливості в рамках людиноцентричної парадигми ШІ, і надає викладачам правильний шлях уникнення вузького погляду на ШІ, де людина може виконувати лише функцію редактора машинного перекладу, перетворюючи ШІ із забороненого інструмента легкого отримання швидкого перекладу на структурований засіб навчання перекладацькому мисленню для готовності працювати в галузі, де вже задіяний штучний інтелект.