Еволюція систем автоматизованого перекладу: від традиційних CAT-інструментів до великих мовних моделей
Анотація
Розвідка присвячена ґрунтовному аналізу того, як стрімка цифровізація перекладацької індустрії диктує нові вимоги до підготовки майбутніх філологів. Сьогодні ми спостерігаємо не стільки оновлення програмного забезпечення, скільки справжню зміну професійної парадигми: від звичних CAT-інструментів і накопичення памʼяті перекладів до масштабного залучення великих мовних моделей. У роботі простежено еволюційний шлях, коли нейронні мережі та генеративний штучний інтелект стають не простими помічниками, а повноцінними когнітивними партнерами перекладача.
Зосереджено увагу на докорінній трансформації ролі фахівця. Сучасний перекладач поступово відходить від традиційної роботи з «чистим аркушем», опановуючи навички промпт-інжинірингу та інтелектуального постредагування. Аналізуючи досвід таких платформ, як RWS Trados та MemoQ, автори підкреслюють, що майбутнє перекладацької галузі за гібридними екосистемами, де технологічна потужність ШІ поєднана з термінологічною строгістю класичного інструментарію.
Центральною ідеєю розвідки є перехід від закритої моделі «чорної скриньки» до прозорої концепції «білої скриньки». Це дозволяє вивести використання нейромереж із площини академічної недоброчесності в зону свідомого навчання. Запропоновано дієвий механізм – запровадження обовʼязкових для перекладача звітів про взаємодію з ШІ. У такому форматі студент не лише звітує про готовий текст, а й обґрунтовує логіку своїх запитів та кожне виправлення, зроблене після машини. Це перетворює вимогу доброчесності з формальної заборони на органічний елемент професійної етики.
Практична значущість дослідження полягає в розробці алгоритму лабораторної роботи, що базується на принципах критичної грамотності. Пропонований метод мультисистемного порівняння перекладів навчає здобувачів освіти розрізняти буквальне кодування та «галюцинації» ШІ. У висновках наголошено, що нова цифрова спроможність філолога – це передусім синергія високих технологій, етичної відповідальності та критичного мислення в межах моделі «людина в циклі».
Завантаження
Посилання
Acclaro. (2024). Leveraging AI for Scalable LQA. Acclaro AI Localization Series. Available at: https://www.acclaro.com/blog/ [Accessed 12 Jan. 2026].
Artyukhov, A., Artyukhova, N., Dluhopolskyi, O., Adamyk, O., Adamyk, B. (2024). Dialogue with generative artificial intelligence: is its “product” free from academic integrity violations? Scientific Bulletin of the National Mining University. No 2, pp. 181-188. https://doi.org/10.33271/nvngu/2025-2/181
Ayvazyan, N., Hao, Y., Pym, A. (2024). Things to do in the translation class when technologies change: The case of generative AI. New Advances in Translation and Interpreting Technology: Theories, Applications and Training. Pp. 125-140. https://doi.org/10.1007/978-981-97-2958-6_11
Bayramoğlu, P.A. (2025). CAT-GPT: A Skopos-Driven, LLM-Based Computer-Assisted Translation Tool. Proceedings of Machine Translation Summit XX: Volume 2. User Track. Geneva, pp. 79-80. Available at: https://aclanthology.org/2025.mtsummit-2.11/ [Accessed 12 Jan. 2026].
Budimir, B. (2025). The Challenge of Translating Culture-Specific Items: Evaluating MT and LLMs Compared to Human Translators. Proceedings of Machine Translation Summit XX. Vol. 1, pp. 455-467. Available at: https://aclanthology.org/2025.mtsummit-1.36.pdf [Accessed 12 Jan. 2026].
Custom.MT. AI Prompt Engineering for Localization – 2024 Techniques. (2024). Analytical Review & Guide. Available at: https://custom.mt/ai-prompt-engineering-for-localization-2024-techniques/ [Accessed 12 Jan. 2026].
EMT Competence Framework 2024. (2024). European Masterʼs in Translation; Directorate-General for Translation, European Commission. Brussels: European Union. Available at: https://commission.europa.eu/system/files/2024-10/EMT_Competence_Framework_2024.pdf [Accessed 8 Jan. 2026].
Federiakin, D., Molerov, D., Zlatkin Troitschanskaia, O., Maur, A. (2024). Prompt engineering as a new 21st century skill. Frontiers in Education. 9, Article 1366434. https://doi.org/10.3389/feduc.2024.1366434
Federiakin, D., Molerov, D., Zlatkin-Troitschanskaia, O., Maur, A. (2024). Prompt engineering as a new 21st century skill. Frontiers in Education. Vol. 9. https://doi.org/10.3389/feduc.2024.1366434
Guerreiro, N.M., Alves, D., Treviso, M., Martins, A.F., Mallinson, J. (2023). Hallucinations in Large Multilingual Translation Models. Transactions of the Association for Computational Linguistics (TACL). Vol. 11, pp. 1500-1517. https://doi.org/10.1162/tacl_a_00615
Jiao, W., Wang, W., Huang, J.T., Wang, X., Tu, Z. (2023). Is ChatGPT a good translator? A preliminary study. https://doi.org/10.48550/arXiv.2301.08745
Karaban, V., Karaban, А. (2025). Redefining Translator Training Paradigm in Ukraine: AI Integration and Compliance with European Standards. The Journal of V.N. Karazin Kharkiv National University. Series: Foreign Philology. Methods of Foreign Language Teaching. 101. P. 125-132. https://doi.org/10.26565/2786-5312-2025-101-13
Kis, B. (2023). Machine Translation and Large Language Models: Shaping the Future of Enterprise Translation. MemoQ Official Publications. Available at: https://www.memoq.com [Accessed 12 Jan. 2026].
Letchamanan, V., Annamalai, M.D. (2024). Translating in the Digital Age: A Critical Analysis of CAT Tools and Machine Translation Trends (2010 – 2025). KW Publications. https://doi.org/10.6007/IJARBSS/v15-i10/26469
Lyu, C., Du, Z., Xu, J., Duan, Y. et al. (2024). A Paradigm Shift: The Future of Machine Translation Lies with Large Language Models. Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024). Torino, pp. 1339-1352.
Machine translation for everyone: Empowering users in the age of artificial intelligence. D. Kenny (ed.). Berlin: Language Science Press, 2022. (Translation and Multilingual Natural Language Processing; vol. 18).
Molnár, O. (2025). Evolving L2 Translation Competence in Light of Technological Turn. AUC Philologica. No. 2, pp. 57-73.
Mudheher, H.S., Ghassemiazghandi, M. (2024). Enhancing Post-Editing Machine Translation Skills Among Iraqi Undergraduate Students. Arab World English Journal for Translation & Literary Studies. Vol. 8, No. 2, pp. 165-182.
New generative translation capabilities in Trados Studio. (2024). RWS Holdings: RWS Community. Available at: https://community.rws.com [Accessed 12 Jan. 2026].
Phrase Unveils New AI-Driven Technology Capabilities. (2023). Slator Language Industry Intelligence. Available at: https://slator.com [Accessed 12 Jan. 2026].
Pym, A., Torres-Simón, E. (2023). Trust and risk in machine translation. Or: why we must learn to trust. Translation and Translanguaging in Multilingual Contexts. Vol. 9, No. 1, pp. 1-22. https://doi.org/10.1075/ttmc.00080.pym
Shkarban, I.V. (2025). AI tools in translation practice. Transcarpathian Philological Studies. 41(1), pp. 279-284. https://doi.org/10.32782/tps2663-4880/2025.41.1.44
Wei, Y., Hu, X. (2025). Research on Transforming Translation Project Management with Large Language Models. Journal of Basic and Applied Research International. Vol. 31, No. 4, pp. 122-128. https://doi.org/10.56557/jobari/2025/v31i49560