ПЕРЕВОД МОРФОЛОГИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ КАЗАХСКОГО ЯЗЫКА С ПОМОЩЬЮ ИНСТРУМЕНТОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: ОПЫТ И ТЕСТИРОВАНИЕ

Аннотация

Стремительное развитие языковых моделей и архитектур нейронного машинного перевода породило значительный оптимизм в отношении автоматизации лингвистических рабочих процессов. Однако применение данного оптимизма к морфологически богатым агглютинативным системам, таким как казахский язык, требует строгой эмпирической проверки. Целью статьи является оценка способности трёх широко используемых переводческих инструментов – ChatGPT (GPT-4), Google Translate, DeepL передавать морфологические и стилистические оттенки художественного текста, а также выявление структурной этиологии переводческих дефектов. Для построения системы оценки были отобраны и проанализированы четыре текстовых фрагмента из канонической прозы Мухтара Магауина и Шерхана Муртазы, отличающиеся высокой концентрацией морфемных структур и культурно маркированной лексической глубиной. С целью изоляции базовых архитектурных возможностей каждый текст вводился методом zero-shot prompting. Полученные результаты анализируются в рамках четырёхуровневой таксономии филологических ошибок, охватывающей морфологические, семантические, синтаксические и прагматико-стилистические параметры. Эмпирические результаты выявляют чёткую иерархию архитектурной компетентности инструментов. ChatGPT демонстрирует высокий уровень контекстуального моделирования, проявляя чувствительность к языковым риторическим приёмам, таким как удвоение гласных и глагольных форм. Google Translate показывает наличие существенных семантических инверсий, структурных нарушений и ошибочной сегментации транслитерированных имён собственных. DeepL несмотря на синтаксически корректный перевод, систематически ослабляет культурную и идиоматическую глубину текста. Теоретическая значимость статьи заключается в демонстрации того, что современные системы машинного перевода преимущественно оптимизированы под индоевропейские структуры, тогда как при переводе тюркских языков, остающихся недостаточно представленными в обучающих корпусах, возникают устойчивые ошибки. Практическая значимость исследования состоит в том, что подобные ограничения создают конкретные социолингвистические риски для инициатив цифровизации и обосновывают необходимость непосредственного участия человека в данном процессе. В ходе исследования сделан вывод о необходимости совершенствования стратегий токенизации в автоматизированных системах перевода, а также о структурно активном участии филологов в разработке и оценке подобных технологий.