Ух, какой классный майский выпуск у журнала Multilingual! Пока ещё читаю, но статьи просто одна другой круче. Кратко делюсь несколькими выводами, которые мне понравились и заставили задуматься.

📝 В статье "What Gets Lost When AI Writes and How to Reclaim It" Джованна Патруно делится интересными мыслями:

🤩 текст, написанный ИИ, — пустой. В нём идеальная грамматика и структура, вот только никакой ценности в написанном нет. Чтобы понять, почему так происходит, Джованна предлагает вспомнить шесть функций языка по Якобсону. Пример: написанное человеком эссе не просто даёт информацию, а делится результатом размышлений, имеет определённый тон и тщательно откалиброванные формулировки, провоцирует читателя на размышления и ответ. Текст, сгенерированный машиной, просто излагает факты. Машине всё равно, что подумает читатель, нужно ли с ним устанавливать какие-то отношения или побуждать к действиям, разъяснять какие-то термины и умозаключения.

🤩 у сгенерированного текста есть технические признаки, я об этом не раз писала. Джованна выделяет и нетехнический признак — отсутствие центральной идеи, замысла. Зачем написан текст? Машина не понимает, что уместно, а что неуместно описывать в заданном контексте. Это может сделать только человек, который обладает достаточными знаниями и жизненным опытом. Он видит взаимосвязь понятий или лакуны в тексте.

🤩 печальный факт — многие авторы скатываются к "написать 500 слов на заданную тему", а не решают текстом конкретную задачу. В лучшем случае они потом берутся за редактуру уже написанного, но это...

😭 ...их здорово замедляет. О чём пишет вьетнамский коллега Пхам Хоа Хиеп в статье "When AI Slows You Down". В ней он описывает стандартный процесс, который лично я прохожу подчас по пять раз на дню. Но я как-то не думала, почему этот процесс настолько утомителен.

🤩 автор транскрибировал аудио ИИ-шницей, сделал черновой перевод в другой ИИ-шнице? сел редактировать и офигел от количества косяков.

🤩 вьетнамский — не самый популярный язык для обучения нейронок, плюс сильно зависит от тонов и имеет разные диалекты и сленг. Машина на это забила и написала ахинею, причём весьма уверенно, без этих ваших [unintelligible]. В итоге переводчик потратил больше времени на редактуру, чем если бы переводил с нуля на слух.

🤩и вот сам процесс этого бесконечного "А правильно ли тут расшифровано? А послушаю-ка ещё раз. А вписано ли всё в общий контекст?" отнимает кучу сил, потому что для мозга это принятие микрорешений. Иронично, что ИИ, призванный нам помогать, в итоге усложнил работу.

🤩 а ещё автор отмечает, что если постоянно делать ИИ-черновики, то очень быстро теряется навык перевода без опоры на машинный текст. Замечали такое, да? Учёные уже предупреждают: то, что мы сейчас считаем когнитивной разгрузкой и помощью от ИИ, приводит к утрате навыков. Так что старая добрая работа со словариком и гуглежом — это не винтаж и олдскул, а адекватный подход.

📖 В общем, как обычно: вроде бы все выводы простые и логичные, но внезапно залетают с мыслью "Блин, а ведь и правда".