Преодолеваем языковые барьеры с GenAI-переводчиком для писем

Давайте посмотрим правде в глаза: привычные онлайн-переводчики помогают нам лишь отчасти. Конечно, они работают быстро и справляются с простыми предложениями, но часто не учитывают контекст и фирменный тон. Если вам приходилось десятки раз исправлять одну и ту же несуразную формулировку, вы прекрасно понимаете, о чем я говорю. Именно поэтому растет интерес к AI-переводчикам нового поколения. Они обеспечивают более глубокий контекст, более интеллектуальное обучение и обратную связь и действительно запоминают внесенные вами правки. Что еще более важно, они способны добиться целостности и фирменного стиля, чего часто не хватает стандартным инструментам. В этой статье мы расскажем о том, как эти AI-системы нового поколения стремятся выйти за рамки базового фразового перевода и открыть двери для действительно человекоподобной локализации.

Пробелы в существующих инструментах перевода

Большинство из нас пробовали пользоваться обычными онлайн-переводчиками, когда нужно было быстро что-то исправить, но они редко улавливают нюансы бренда или стилистические особенности. Переводчик хорошо справляется с преобразованием основных предложений, но не справляется с контекстом, что приводит к повторяющимся ошибкам, которые приходится исправлять из раза в раз. С другой стороны, DeepL завоевал популярность благодаря более точному и естественному переводу, чем Google Translate. Хотя он часто лучше сохраняет направление текста, ему все равно не удается подобрать уникальные тон и лексику бренда.

Новые инструменты на базе GenAI, такие как ChatGPT, работающие на основе прямых генеративных AI-моделей, делают большой шаг вперед, позволяя пользователям уточнять перевод в режиме реального времени с помощью запросов. Например, можно попросить ChatGPT исправить определенные фразы или подражать определенному стилю. Однако даже с такими расширенными возможностями одного ChatGPT не всегда достаточно. Зачастую он не знает всех brand guidelines, поэтому может упустить ключевую терминологию или не сохранить идеальную согласованность в нескольких письмах.

Все эти недостатки подчеркивают растущую потребность в перспективных решениях. Маркетологам нужны переводчики, которые предлагают нечто большее, чем простое преобразование текста, — им нужен более глубокий контекст, надежная целостность голоса бренда и итеративное обучение. Именно здесь в игру вступают новые GenAI-переводчики, призванные заполнить пробел между точностью и соответствием бренду.

Видение перспектив улучшения GenAI-переводов

Представьте себе переводчик на основе GenAI, который не просто меняет местами слова, а по-настоящему понимает глубокий контекст содержимого. Именно здесь инструменты нового поколения могут проявить себя с лучшей стороны. Благодаря итеративному обучению — процессу, в ходе которого система совершенствует свои переводы на основе постоянной обратной связи, — эти модели могут постепенно улавливать предпочтения бренда. Например, если вы предпочитаете термин «Получатель» вместо «Пользователь», достаточно исправить его один раз. С этого момента AI «запоминает» и последовательно применяет правильную терминологию.

Этот цикл обратной связи с пользователем выходит за рамки простого редактирования. Он создает живую базу данных предпочтительных фраз, стилистических рекомендаций и контекстуальных подсказок. Со временем AI начинает напоминать собственную команду переводчиков бренда, обладающую знаниями отраслевого жаргона и тона, который требуется передать. Это особенно полезно для компаний со специализированным словарным запасом — например, технических компаний или организаций с уникальным голосом бренда. Встраивая эти элементы в обучающие данные, AI может создавать переводы, в которых чувствуется аутентичность, соответствие бренду и практически человеческий язык.

Видение перспектив улучшения GenAI-переводов и желаемые результаты

Идеальная система перевода от GenAI выходит за рамки стандартного перевода слово в слово. Она обращает внимание на более глубокий контекст, поэтому готовый текст отражает не только лингвистическую точность, но и стиль и идею бренда. Именно здесь на первый план выходят итеративное обучение и обратная связь с пользователем. Каждый раз, когда вы исправляете термин или изменяете тон, AI учится на этом материале, сохраняя его для будущих проектов. Со временем количество повторяющихся ошибок уменьшается, а система становится все более искусной в отражении голоса бренда.

Специализированная лексика и целостный фирменный тон имеют не меньшее значение, чем точность. Например, многие универсальные переводчики могут по умолчанию использовать слово «Пользователь». Однако ваш бренд может предпочесть термин «Получатель», чтобы соответствовать определенному тону или маркетинговой стратегии. В улучшенном GenAI-переводчике это пожелание фиксируется после одного исправления. С этого момента GenAI будет отдавать предпочтение слову «Получатель», обеспечивая его последовательное использование во всех языках и письмах.

Главная цель — добиться того, чтобы переводы звучали так, будто их делал один человек, полностью понимающий стиль бренда. Это включает в себя использование именно тех слов, фраз и выражений, которые необходимы для поддержания высокого уровня качества и связности. Речь идет о почти человеческой манере перевода в сочетании с учетом специфики бренда, которую не могут обеспечить обычные переводчики. Конечно, эти результаты пока находятся на стадии планирования. Реальные плоды станут очевидны только после того, как разработка перейдет от теории к реальному внедрению.

Концептуальная основа

Ниже перечислены основные этапы создания надежной GenAI-системы перевода:

• тонкая настройка существующих моделей: адаптируйте общие механизмы GenAI к специфическому контенту своего бренда;
• глоссарий для конкретного бренда: составьте и поддерживайте в актуальном состоянии ресурс ключевых терминов и стилистических предпочтений;
• обучение на основе обратной связи: улучшайте переводы постепенно, внося пользовательские правки непосредственно в работу модели;
• постоянная интеграция новых моделей: плавно внедряйте новые GenAI-технологии по мере их появления, не теряя сути бренда.

Создание надежной GenAI-системы перевода начинается с доработки существующих моделей. Вместо того чтобы полагаться на обобщенный набор данных, необходимо приспособить GenAI к специфическому контенту бренда. Таким образом, он с самого начала будет знать стиль, лексику и общую интонацию. Наряду с тонкой настройкой можно также создать глоссарий для конкретного бренда. Этот словарь включает в себя слова, фразы и даже стилистические предпочтения. Со временем этот специализированный словарь превращается в живой ресурс, постоянно обновляемый в соответствии с актуальными рекомендациями.

Далее следует система, работающая по принципу обратной связи. Каждый раз, когда вы исправляете перевод, GenAI учитывает эту информацию и использует ее в последующих результатах. Это похоже на обучение нового сотрудника, который извлекает уроки из каждой ошибки или предложения. По мере того как GenAI лучше узнает фирменный стиль компании, ошибки встречаются все реже, а переводы на разных языках звучат более единообразно.

Этот фреймворк может эволюционировать с каждой новой моделью GenAI. По мере появления новых, более совершенных языковых моделей вы просто дорабатываете и интегрируете их в существующую систему. Словарь бренда, циклы обратной связи и накопленные стилистические особенности остаются в основе, обеспечивая целостность даже при изменении технологий. В результате получается адаптируемая система, которая остается актуальной, не теряя уникального голоса, над созданием которого вы так долго работали.

Проблемы и соображения

Одна из самых сложных задач для продвинутых GenAI-переводчиков — поддерживать постоянное качество на нескольких языках. В каждом языке есть свои нюансы, культурные особенности и грамматические правила. Термин или фраза, которые естественно звучат в английском языке, необходимо перевести на испанский или французский, чтобы сохранить тон и смысл. Если GenAI не справляется с этими нюансами должным образом, перевод может звучать неправильно или даже невольно изменить месседж бренда.

Другой ключевой вопрос — контроль стиля, терминологии и целостности бренда. Недостаточно просто перевести слова; система должна понимать, когда и как их использовать. Если бренд использует «Получатель» вместо «Пользователь», как в предыдущем примере, этот выбор должен быть согласован на всех языках. Без строгих правил использования лексики и речи вы рискуете создать неразбериху в стилях, которая может подорвать общую идентичность бренда.

Персонализация и проблемы с плейсхолдерами

• стандартные и реальные данные: когда в письмах или сообщениях в приложении содержатся плейсхолдеры для личных данных (имен, возраста или веса), AI часто приходится обрабатывать как текст по умолчанию (например «желаемый вес»), так и фактические значения (например «85 кг»). Это может привести к грамматическим несоответствиям, если AI попытается адаптировать одну и ту же структуру предложения к обоим сценариям. Для языков, требующих другого порядка слов или склонения, повторные запросы могут дать противоречивые результаты;
• несколько версий сообщений: некоторые команды пытаются генерировать две версии каждого сообщения — одну, оптимизированную для плейсхолдеров по умолчанию, и другую — для полностью персонализированных данных. Несмотря на снижение количества ошибок в некоторых языках, это усложняет рабочий процесс и становится трудно масштабируемым при добавлении большего количества переменных;
• объемные запросы и потеря контекста: использование фрагментов кода или расширенных инструкций по форматированию в запросе может запутать AI. Длинные запросы могут привести к тому, что модель перестанет реагировать на конкретные инструкции, что приведет к случайным грамматическим ошибкам или отсутствующим плейсхолдерам. Разделение запросов на более мелкие части может помочь внести ясность, но это также может сделать рабочий процесс более трудоемким;
• баланс между строгим и естественным переводом: если вы поручаете AI слишком строго придерживаться дословного перевода, текст часто теряет естественность. Дайте модели возможность адаптировать сообщение, но помните, что такая свобода может привести к ошибкам, если AI не будет точно следовать рекомендациям и грамматическим правилам бренда;
• валидация и модерация: даже после того, как AI сгенерирует переводы, необходима проверка человеком. Если модель неверно размещает или переводит плейсхолдеры, это может привести к появлению некачественного контента или отклонению его командами модерации. Некоторые рабочие процессы включают автоматические проверки, которые выбирают лучший из нескольких переводов или проверяют плейсхолдеры на наличие ошибок, но без постоянной настройки результаты все равно могут быть нестабильными.

Дальнейшие шаги

Как только у вас появится рабочий прототип AI-переводчика, первоочередной задачей должен стать сбор отзывов пользователей. Начните с небольшой группы доверенных членов команды или бета-тестеров, которые ежедневно взаимодействуют с системой. Попросите их отмечать каждое несоответствие в лексике или стиле, а затем внедрите их отзывы в итеративный цикл обучения. Со временем эти исправления позволят сформировать более совершенный переводчик, отвечающий требованиям бренда.

Когда система стабильно работает на одной языковой паре, масштабирование становится следующей серьезной задачей. Теперь можно по очереди добавлять новые языки, следя за тем, чтобы каждое пополнение получало такой же уровень тщательной оптимизации и настройки под конкретный бренд. Должен работать все тот же цикл обратной связи, который использовался ранее. Только теперь информация будет собираться от более широкой базы пользователей с более широким диапазоном языковых потребностей. В конечном итоге система может расшириться от обработки простых фраз до создания сложных email-кампаний на нескольких языках, сохраняя при этом единообразный голос бренда.

Каким переводчиком можно пользоваться уже сейчас

Если вы ищете практичное и качественное решение, ChatGPT — лучший вариант для перевода с соблюдением контекста. Обучив ChatGPT, то есть скормив ему примеры, относящиеся к конкретному бренду, предпочтительную терминологию и рекомендации по стилю, вы можете направить его на создание переводов, которые точно соответствуют требованиям. Его коммуникативная память позволяет сохранять важные детали (например правильный термин для данного концепта) и применять их в нескольких чатах, гарантируя, что голос бренда всегда останется неизменным.

Ниже приведены несколько альтернативных решений:

• Claude от Anthropic: еще одна большая языковая модель, которая, как и ChatGPT, поддерживает глубокий разговор и обучение на основе запросов. Несмотря на меньшее распространение в системах перевода, она предлагает схожие возможности работы с контекстом;
• Bing Chat от Microsoft: работающий на GPT-4, Bing Chat предоставляет удобный интерфейс для быстрых переводов. Однако сейчас в нем нет такого уровня контроля над запросами, как в ChatGPT или прямом API, что делает его менее гибким для настройки под сложный фирменный стиль;
• кастомизация GPT: некоторые разработчики создают собственные переводчики, используя GPT API от OpenAI. Благодаря интеграции глоссариев и инструкций по стилю для конкретного бренда они получают индивидуальное решение, уникально адаптированное к конкретной индустрии или организации;
• будущие модели GPT в OpenAI: OpenAI часто обновляет свои модели, и в ближайших релизах могут появиться еще более продвинутые функции перевода. Если вы будете следить за их развитием, это поможет быть в курсе всех новинок в области контекстного AI-перевода, ориентированного на бренд.

Хотя у каждого из этих инструментов есть свои достоинства, гибкость и простота использования ChatGPT делают его лучшим решением, если вам нужны быстрые, эффективные и адаптированные под бренд переводы.

В завершение

Внедрение AI-переводчика нового поколения требует методичного подхода, начиная с тщательного сбора данных, составления словарей для конкретного бренда и итеративной оптимизации на основе реальных отзывов. Запуская целевую пилотную программу, в которой особое внимание уделяется основной терминологии и стилистическим рекомендациям, вы сможете доработать каждый язык, прежде чем переходить к более сложным кампаниям. 

По мере интеграции новых языков дорабатывайте параметры модели, чтобы гарантировать целостность бренда, обеспечить соответствие стилю и поддерживать свободное владение языком, близкое к человеческому. Этот многоуровневый процесс не только обеспечивает техническую точность, но и способствует формированию единообразного голоса бренда на всех рынках. Благодаря постоянной оценке, систематическому обновлению и внимательному отношению к отзывам можно обеспечить безупречный и качественный перевод независимо от местонахождения читающей письма аудитории.