Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2. Языкознание1998-99112409-197910.15688/jvolsu2.2025.1.10OtherИскусственный интеллект в переводе: сильные и слабые стороныArtificial Intelligence in Translation: Advantages and LimitationsОзюменкоВладимир ИвановичOzyumenkoVladimirozyumenko-vi@rudn.ru0000-0001-7587-3007ЛаринаТатьяна ВикторовнаLarinaTatianalarina-tv@rudn.ru0000-0001-6167-455XRUDN University (Moscow, Russian Federation)Российский университет дружбы народов им. Патриса Лумумбы (Москва, Российская Федерация)240420252411171302809202423122024https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/CC BY 4.0https://l.jvolsu.com/index.php/ru/archive-ru/948-science-journal-of-volsu-linguistics-2025-vol-24-no-1/materialy-i-soobshcheniya/2899-ozyumenko-v-i-larina-t-v-iskusstvennyj-intellekt-v-perevode-silnye-i-slabye-storony

Advances in artificial intelligence (AI) development have significantly improved the quality of machine translation, resulting in more accurate and correct translated texts. However, the ability of AI to replace human translators completely is under consideration. The aim of the study is to trace the degree of adequacy of AI-assisted translation and identify its limitations. The authors explored the text of Vladimir Putin's interview to the American journalist Tucker Carlson given on 9 February 2024 and its English translations: the official translation posted on the Kremlin website and the translation obtained using the DeepL platform, which is currently regarded as the most accurate AI translator. The research focused on the semantic, grammatical, stylistic and pragmatic adequacy of the two translated versions. The comparative analysis revealed a number of limitations of neural machine translation, indicating the insufficient ability of AI to make the right choice between the meanings of polysemantic words, recognize figurative meanings of words, adequately interpret phraseological expressions and find their translation correspondences, discern the syntactic structure of the sentences, note expressive and other stylistic nuances, take into account the linguistic and sociocultural context. The results of the study prove the need for post-machine editing. They may find application in neurolinguistics and contribute to the development of neural machine translation.

Достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) значительно улучшили качество машинного перевода, в результате чего переводные тексты стали более точными и корректными. Однако открытым остается вопрос о том, способен ли ИИ полностью заменить переводчика-человека. Цель данного исследования – охарактеризовать адекватность выполненного с применением ИИ-перевода и определить его недостатки. Эмпирической базой послужил текст интервью В.В. Путина американскому журналисту Т. Карлсону от 9 февраля 2024 г. и его переводы на английский язык: официальный перевод, размещенный на сайте Кремля, и перевод, полученный нами с помощью платформы DeepL, которая на данный момент считается самым точным ИИ-переводчиком. В центре внимания были семантическая, грамматическая, стилистическая и прагматическая адекватность двух переводных вариантов. Сопоставительный анализ позволил выявить ряд ограничений нейронного машинного перевода, которые свидетельствуют о недостаточной способности ИИ делать правильный выбор среди значений многозначного слова, распознавать переносные значения слов, учитывать языковой контекст, адекватно интерпретировать фразеологизмы и находить им переводные соответствия, различать синтаксическую структуру предложений, выделять и учитывать эмоционально-экспрессивные и иные стилистические нюансы. Проблемой для создания адекватного перевода посредством ИИ остается игнорирование социокультурного контекста. Результаты исследования подтверждают необходимость постмашинного редактирования переводного текста. Они могут найти применение в нейролингвистике и способствовать совершенствованию нейронного машинного перевода.

искусственный интеллектнейронный машинный переводадекватность переводапереводные соответствияпостмашинное редактированиеинтервьюartificial intelligenceneural machine translationtranslation adequacytranslation correspondencespost-machine editinginterviewБеляева Л. Н., Камшилова О. Н., 2024. Лексикографические проблемы систем машинного перевода: на пути от буквального до нейронного // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2, Языкознание. Т. 23, № 5. С. 6–19. DOI: https://doi.org/10.15688/jvolsu2.2024.5.1Гамбье И., 2016. Перевод и переводоведение на перекрестке цифровых технологий // Вестник СПбГУ. Серия 9, Филология. Востоковедение. Журналистика. Вып. 4. С. 56–74. DOI: 10.21638/11701/spbu09.2016.405Галичкина Е. Н., 2024. Концептуализация искусственного интеллекта в российском медийном дискурсе // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2, Языкознание. Т. 23, № 5. С. 124–137. DOI: https://doi.org/10.15688/jvolsu2.2024.5.10Гарбовский Н. К., Костиковa О. И., 2019. Интеллект для перевода: искусный или искусственный? // Вестник Московского университета. Серия 22, Теория перевода. № 4. С. 3–25.Ларина Т. В., Озюменко В. И., 2016. Этническая идентичность и ее проявление в языке и коммуникации // Cuadernos de Rusнstica Espaсola. Vol. 12. P. 57–68. URL: http://revistaseug.ugr.es/index.php/cre/issue/view/358/showTocЛукина М. М., 2012. Технология интервью. М. : Аспект Пресс. 192 с.Митягина В. А., Наумова А. П., Новожилова А. А., 2023. Транслатологическое обоснование создания многоязычных ресурсов Интернета // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2, Языкознание. Т. 22, № 3. С. 5–18. DOI: https://doi.org/10.15688/jvolsu2.2023.3.1Озюменко В. И., 2015. Выражение эмоций грамматическими средствами в английском дискурсе // Russian Journal of Linguistics. № 1. С. 126–143.Ремчукова Е. Н., Недопёкина Е. М., 2020. Трудности перевода русской классики: роман А.С. Пушкина «Евгений Онегин» на английском и французском языках // Russian Journal of Linguistics. Т. 24, № 4. C. 945–968. DOI: 10.22363/2687-0088-2020-24-4-945-968Сдобников В. В., 2019. Переводоведение сегодня: вечные проблемы и новые вызовы // Russian Journal of Linguistics. Т. 23, № 2. С. 295–327. DOI: 10.22363/2312-9182-2019-23-2-295-327Сдобников В. В., 2023. Является ли перевод средством обеспечения межкультурной коммуникации? // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2, Языкознание. Т. 22, № 3. С. 77–85. DOI: https://doi.org/10.15688/jvolsu2.2023.3.7Akimova E. N., Bezkorovaynaya G. T., Ionova S. V., 2022. Active Processes in Modern Russian: Possibilities of Ecological and Linguistic Study // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2, Языкознание. Т. 21, № 6. P. 204–214. DOI: https://doi.org/10.15688/jvolsu2.2022.6.16Gambier Y., 2019. Impact of Technology on Translation and Translation Studies // Russian Journal of Linguistics. Vol. 23, № 2. P. 344–361. DOI: 10.22363/2312-9182-2019-23-2-344-361Ilyinova E. Yu., Kochetova L. A., 2024. Mediatization of Artificial Intelligence Concept in the Russian Language Media Discourse: Corpus-Based Approach // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2, Языкознание. Т. 23, № 5. С. 108–123. DOI: https://doi.org/10.15688/jvolsu2.2024.5.9Koehn P., 2020. Neural Machine Translation. Cambridge : Cambridge University Press. DOI: 10.1017/9781108608480Koskinen K., 2015. Training Translators for a Superdiverse World. Translators’ Intercultural Competence and Translation as Affective Work // Russian Journal of Linguistics. Vol. 19, № 4. P. 175–184.Larina T. V., Ozyumenko V. I., Kurteљ S., 2017. I-Identity vs We-Identity in Language and Discourse: Anglo-Slavonic Perspectives // Lodz Papers in Pragmatics. Vol. 13, № 1. P. 109–128.Massey G., 2021. Re-Framing Conceptual Metaphor Translation Research in the Age of Neural Machine Translation: Investigating Translators’ Added Value with Products and Processes // Training, Language and Culture. Vol. 5, № 1. P. 37–56. DOI: 10.22363/2521-442X-2021-5-1-37-56Matusov E., 2019. The Challenges of Using Neural Machine Translation for Literature // Proceedings of the Qualities of Literary Machine Translation. Dublin : European Association for Machine Translation. P. 10–19.Nida E., 1993. Language, Culture and Translating. Shanghai: Foreign Language Education Press. 208 p.Ponton D., Ozyumenko V., Larina, T., 2023. Lingua-Cultural Identity in Translation: ‘We’ vs‘I’ Cultures // Journal of Language and Education. Vol. 9, № 4. P. 73–84. DOI: 10.17323/jle.2023.17832Ponton D.,  Ozyumenko V., Larina T., 2024. Revisiting the Rhetorical Construction of Political Consent: ‘We-Strategies’ and Pronouns in British and Russian COVID-19 Discourse // Journal of Language and Politics. DOI: 10.1075/jlp.22199.ponSharoff S., 2022. What Neural Networks Know About Linguistic Complexity // Russian Journal of Linguistics. Vol. 26, № 2. P. 371–390. DOI: 10.22363/2687-0088-30178Wilken P., Alkhouli T., Matusov E., Golik P., 2020. Neural Simultaneous Speech Translation Using Alignment-Based Chunking // Proceedings of the Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. P. 237–246. DOI: 10.18653/v1/2020.iwslt-1.29Интервью Такеру Карлсону. URL: http://www.kremlin.ru/events/president/news/73411Большой толковый словарь русского языка / под общ. ред. С. А. Кузнецов. СПб. : Норинт, 1998. 1534 с. URL: https://gramota.ru/biblioteka/slovari/bolshoj-tolkovyj-slovarМокиенко В. М., Никитина Т. Г. Большой словарь русских поговорок. М. : ОЛМА Медиа Групп, 2007. 785 с. URL: https://rus-proverbs-dict. slovaronline.com/Новые слова и значения : cлов.-справ. по материалам прессы и лит. 80-х годов / под ред. Е. А. Левашова. СПб. : Дмитрий Буланин, 1997. 906 с. URL: https://imwerden.de›publ-12906Фёдоров А. И. Фразеологический словарь русского литературного языка. М. : АСТ : Астрель, 2008. 878 с.Interview to Tucker Carlson. URL: http://www.en.kremlin.ru/events/president/transcripts/interviews/73411DeepL : переводчик и ИИ-редактор. URL: https://apps.apple.com/ru/app/deepl-Multitran (MULTI). URL: https://www.multitran.com/mBeliaeva L.N., Kamshilova O.N., 2024. Leksikograficheskie problemy sistem mashinnogo perevoda: na puti ot bukvalnogo do neyronnogo [Lexicographic Problems of Machine Translation Systems: On the Way from Literal to Neural]. Vestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya 2. Yazykoznanie [Science Journal of Volgograd State University. Linguistics], vol. 23, no. 5, pp. 6-19. DOI: https://doi.org/10.15688/jvolsu2.2024.5.1Gambie I., 2016. Perevod i perevodovedenie na perekrestke tsifrovykh tekhnologii [Translation and Translation Studies at the Crossroads of Digital Communications]. Vestnik SPbGU. Ser. 9, Filologiya. Vostokovedeniye. Zhurnalistika, vol. 4, pp. 56-74. DOI: 10.21638/11701/spbu09. 2016.405Galichkina E.N., 2024. Kontseptualizatsiya iskusstvennogo intellekta v rossiyskom mediynom diskurse [Conceptualization of Artificial Intelligence in Russian Media Discourse]. Vestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya 2. Yazykoznanie [Science Journal of Volgograd State University. Linguistics], vol. 23, no. 5, pp. 124-137. DOI: https://doi.org/10.15688/jvolsu2.2024.5.10Garbovskiy N.K., Kostikova O.I., 2019. Intellekt perevoda: iskusnyy ili iskusstvennyy [Intelligence in Translation: Artful or Artificial?] Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 22. Teoriya perevoda [Moscow University Translation Studies Bulletin], no. 4, pp. 3-25.Larina T.V., Ozyumenko V.I., 2016. Etnicheskaya identichnost i ee proyavlenie v yazyke i kommunikatsii [Ethnic Identity in Language and Communication]. Cuadernos de Rusнstica Espaсola, vol. 12, pp. 57-68. URL: http://revistaseug.ugr.es/index.php/cre/issue/view/358/ showTocLukina M.M., 2012. Tekhnologiya intervyu [Technology of the Interview]. Moscow, Aspect Press. 192 p.Mityagina V.A., Naumova A.P., Novozhilova A.A., 2023. Translatologicheskoe obosnovanie sozdaniya mnogoyazychnykh resursov Interneta [Translatological Grounds of Creating Multilingual Internet Resources]. Vestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya 2. Yazykoznanie [Science Journal of Volgograd State University. Linguistics], vol. 22, no. 3, pp. 5-18. DOI: https://doi.org/10.15688/jvolsu2.2023.3.1Ozyumenko V.I, 2015. Vyrazhenie emotsiy grammaticheskimi sredstvami v angliyskom diskurse [Grammatical Means of Expressing Emotions in English Discourse]. Russian Journal of Linguistics, no. 1, pp. 126-143.Remchukova E.N., Nedopyekina E.M., 2020. Trudnosti perevoda russkoy klassiki: roman A.S. Pushkina «Evgeniy Onegin» na angliyskom i frantsuzskom yazykakh [Difficulties in Translating Russian Classics: Pushkin’s Novel “Eugene Onegin” in English and French]. Russian Journal оf Linguistics, vol. 24, no. 4, pp. 945-968. DOI: https://doi.org/10.22363/2687-0088-2020-24-4-945-968Sdobnikov V.V., 2019. Perevodovedenie segodnya: vechnye problemy i novye vyzovy [Translation Studies Today: Old Problems and New Challenges]. Russian Journal of Linguistics, vol. 23, no. 2, pp. 295-327. DOI: https://doi.org/10.22363/2312-9182-2019-23-2-295-327Sdobnikov V.V., 2023. Yavlyaetsya li perevod sredstvom obespecheniya mezhkul’turnoy kommunikatsii? [Is Translation a Means of Cross-Cultural Communication?]. Vestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya 2. Yazykoznanie [Science Journal of Volgograd State University. Linguistics], vol. 22, no. 3, pp. 77-85. DOI: https://doi.org/10.15688/jvolsu2.2023.3.7Akimova E.N., Bezkorovaynaya G.T., Ionova S.V., 2022. Active Processes in Modern Russian: Possibilities of Ecological and Linguistic Study. Vestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya 2. Yazykoznanie [Science Journal of Volgograd State University. Linguistics], vol. 21, no. 6, pp. 204-214. DOI: https://doi.org/10.15688/jvolsu2.2022.6.16Gambier Y., 2019. Impact of Technology on Translation and Translation Studies. Russian Journal of Linguistics, vol. 23, no. 2, pp. 344-361. DOI: 10.22363/2312-9182-2019-23-2-344-361Ilyinova E.Yu., Kochetova L.A., 2024. Mediatization of Artificial Intelligence Concept in the Russian Language Media Discourse: Corpus-Based Approach. Vestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya 2. Yazykoznanie [Science Journal of Volgograd State University. Linguistics], vol. 23, no. 5, pp. 108-123. DOI: https://doi.org/10.15688/jvolsu2.2024.5.9Koehn P., 2020. Neural Machine Translation. Cambridge, Cambridge University Press. DOI: 10.1017/9781108608480Koskinen K., 2015. Training Translators for a Superdiverse World. Translators’ Intercultural Competence and Translation as Affective Work. Russian Journal of Linguistics, vol. 19, no. 4, pp. 175-184.Larina T.V., Ozyumenko V.I., Kurteљ S., 2017. I-Identity vs We-Identity in Language and Discourse: Anglo-Slavonic Perspectives. Lodz Papers in Pragmatics, vol. 13, no. 1, pp. 109-128.Massey G., 2021. Re-Framing Conceptual Metaphor Translation Research in the Age of Neural Machine Translation: Investigating Translators’ Added Value with Products and Processes. Training, Language and Culture, vol. 5, no. 1, pp. 37-56. DOI: 10.22363/2521-442X-2021-5-1-37-56Matusov E., 2019. The Challenges of Using Neural Machine Translation for Literature. Proceedings of the Qualities of Literary Machine Translation. Dublin, European Association for Machine Translation, pp. 10-19.Nida E., 1993. Language, Culture and Translating. Shanghai, Foreign Language Education Press. 208 p.Ponton D., Ozyumenko V., Larina T., 2023. Lingua-Cultural Identity in Translation: ‘We’ vs ‘I’ Cultures. Journal of Language and Education, vol. 9, no. 4, pp. 73-84. DOI: 10.17323/jle.2023.17832Ponton D., Ozyumenko V., Larina T., 2024. Revisiting the Rhetorical Construction of Political Consent: ‘We-Strategies’ and Pronouns in British and Russian COVID-19 Discourse. Journal of Language and Politics. DOI: 10.1075/jlp. 22199.ponSharoff S., 2022. What Neural Networks Know About Linguistic Complexity. Russian Journal of Linguistics, vol. 26, no. 2, pp. 371-390. DOI: https://doi.org/10.22363/2687-0088-30178Wilken P., Alkhouli T., Matusov E., Golik P., 2020. Neural Simultaneous Speech Translation Using Alignment-Based Chunking. Proceedings of the Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pp. 237-246. DOI: 10.18653/v1/2020.iwslt-1.29Intervyu Takeru Karlsonu [Interview to Tucker Carlson]. URL: http://www.kremlin.ru/events/president/news/73411Kuznecov S.A., ed. Bolshoy tolkovyy slovar russkogo yazyka [Large Explanatory Dictionary of the Russian Language]. Saint Petersburg, Norint Publ., 1998. 1534 p. URL: https://gramota.ru/biblioteka/slovari/bolshoj-tolkovyj-slovarMokienko V.M., Nikitina T.G. Bolshoy slovar russkikh pogovorok [Large Dictionary of Russian Proverbs]. Moscow, OLMA Media Grupp Publ., 2007. 785 p. URL: https://rus-proverbs-dict.slovaronline.com/Levashov E.A., ed. Novye slova i znacheniya: slov.-sprav. po materialam pressy i lit. 80-kh godov [New Words and Meanings. Reference Dictionary Based on the Materials of the Press and Literature of the 80s]. Saint Petersburg, Dmitriy Bulanin, 1997. 906 p. URL: https://imwerden.de›publ-12906Fyodorov A.I. Frazeologicheskiy slovar russkogo literaturnogo yazyka [Phraseological Dictionary of the Russian Literary Language]. Moscow, AST Publ., Astrel Publ., 2008. 878 p.Interview to Tucker Carlson. URL: http://www.en.kremlin.ru/events/president/transcripts/interviews/73411DeepL. Perevodchik i II-redaktor [DeepL: Translator and AI Editor]. URL: https://apps.apple.com/ru/app/deepl-Multitran (MULTI). URL: https://www.multitran.com/m