Выполнен обзор работ по этике использования искусственного интеллекта, редакционных стандартов СМИ, исследований применения нейросетей в журналистике. Цель исследования — выявление этических установок и практического опыта применения нейросетей студентами медианаправлений Национального исследовательского Нижегородского государственного университета им. Н. И. Лобачевского и сопоставление их установок и опыта с требованиями медиаиндустрии Нижегородского региона. Представлен анализ результатов интернет-опроса студентов университета медианаправлений (N=255), а также журналистов 20 редакций Нижнего Новгорода (N=81) о практике и этических установках использования нейросетей. Сообщается, что большинство журналистов отмечают факт применения нейросетей в работе редакций. Отмечается, что инициатива освоения технологий исходит от самих сотрудников, которые используют их параллельно с остальными рабочими процессами. Установлено, что освоение нейросетей студентами сейчас происходит в период обучения в вузе, уровень навыков растет к старшим курсам. Подчеркивается, что, по мнению журналистов, для выпускника важнее не технические ИИ-навыки, а навыки редакторской оценки и фактчекинга генеративного контента, ключевыми пока остаются иные профессиональные требования, не связанные с ИИ. Не выявлено разрыва в этических представлениях студентов и практиков, причем часто именно студенты демонстрируют большую «этическую осторожность».
Рассматривается формульность немецкого языка как мнимая и реальная трудность в практике перевода с помощью нейросетей на русский язык. Цель статьи заключается в представлении немецкого языка как контролируемого для формульных структур в нейропереводчике DeepL: исследованы критерии, рестрикции, оценка результата. В качестве материалов привлекаются 120 примеров немецких формульных конструкций двух классов: глагольно-номинальных словосочетаний и парных формул. Материалы для анализа извлечены из Цифрового словаря немецкого языка (DWDS). Представлена авторская разработка: дизайн двухэтапного эксперимента с целью анализа переводческих решений для немецких формул (случайная выборка). Методы, используемые в статье, носят характер наблюдения над правилами лексического уровня для немецкого языка как контролируемого. Анализ лексических рестрикций в немецком контролируемом естественном языке для формульных конструкций используется в комбинации с контекстуальным методом для оценки качества перевода. В новейшем нейропереводчике DeepL выявлена особая стратегия для перевода устойчивых формульных выражений разной структуры. Установлено, что нейронный подход к машинному переводу стремится воспроизводить когнитивные модели человеческого мышления, однако использование наработанных переводческих решений расценено в статье как преимущество. Автор статьи подчеркивает, что не ставит задачу давать оценку исследуемому продукту — нейросетевому переводчику, так как он является коммерческой разработкой немецкой корпорации и предназначен для текстов определенной стилистической специфики.
Рассматривается проблема воздействия процедур использования систем искусственного интеллекта на профессиональное мышление переводчиков. Цель статьи — определить условия, при которых использование систем машинного перевода, в частности, основанных на использовании искусственного интеллекта, позволяет эффективно решать задачи профессиональной переводческой деятельности. В качестве метода исследования используется анализ эмпирических данных, полученных при наблюдении за профессиональной деятельностью опытных и начинающих переводчиков. Отмечается, что переводчики часто не учитывают, что создаваемый искусственным интеллектом продукт не является текстом в традиционном понимании этого слова, а может считаться лишь текстоидом. Автор утверждает, что в рамках взаимодействия с системой искусственного интеллекта переводчики забывают о необходимости создать истинный текст как коммуникативное и структурно-семантическое единство, перестают воспринимать внутритекстовые логические связи, утраченные в текстоиде, произведенном искусственным интеллектом, а главное, забывают о назначении переводческого продукта, форма и содержание которого должны соответствовать ожиданиям предполагаемого получателя перевода в данной коммуникативной ситуации. Сделан вывод, что переводчик должен помнить об имманентных ограничениях таких систем и не должен воспринимать себя в качестве придатка к системе искусственного интеллекта; его усилия должны быть направлены на создание текста для потребителя.