Ключевое следствие: Возможность работать с длинными контекстами (современные LLM – до сотен тысяч токенов) – фундамент для понимания стиля.
Large Language Models (LLM) – Универсальные Генераторы:
Что это? Огромные нейросети (GPT-4, Claude, Gemini, DeepSeek), обученные предсказывать следующее слово в любом тексте на основе всего, что было до него. Обучены на гигантских корпусах текстов.
Как это связано с переводом? Они научились переводить "попутно", так как в их обучающих данных много параллельных текстов. Их сила – в гибкости и способности следовать инструкциям (промтам).
Чем лучше SMT/NMT? Лучше справляются с контекстом, неологизмами, могут выполнять сложные инструкции (стиль!), генерировать более естественный текст. Но: Могут "галлюцинировать", менее стабильны в чистом переводе без инструкций.
Контекстное обучение (In-Context Learning): Способность LLM быстро адаптироваться к задаче на основе нескольких примеров (few-shot) или четкой инструкции (zero-shot), данных прямо в промте. Это основа мощных промтов для стиля!
Фокус на адаптивности: Подчеркнуть, что именно архитектура Transformer и природа LLM делают их потенциально пригодными для адаптации под стиль (через fine-tuning) и управления через инструкции (промты). Они не статичны!
Ключевой вывод: Современные ИИ-переводчики (особенно LLM) – это не "черные ящики", а мощные, управляемые инструменты. Их можно "настраивать" и "инструктировать" для решения специфических задач, таких как сохранение стиля.
2.4. Роль человека: Переводчик/Автор как "Дирижер" ИИ
Зачем это нужно? Снять страх замены, позиционировать читателя как незаменимого эксперта, задать правильные ожидания от сотрудничества с ИИ. Определить зоны ответственности.
Новая парадигма:
От исполнителя к эксперту-дирижеру: Переводчик/автор больше не просто производит текст. Он:
Аналитик стиля: Проводит диагностику (п. 2.1).
Стратег: Выбирает подход (промты? fine-tuning? комбинация?) под конкретного автора и проект.
Инженер инструкций (Промтов): Формулирует четкие, детальные ТЗ для ИИ (п. 4).
Поставщик Данных/Тренер (для Fine-Tuning): Готовит и курирует данные (п. 3).
Критик и редактор: Оценивает результат ИИ на предмет сохранения стиля и смысла, дает обратную связь, вносит правки, итеративно улучшает промты или данные.
Культурный посредник: Принимает решения по адаптации культурных кодов.