Как AI меняет индустрию переводов: тренды 2026

PEMT: пост-редактирование машинного перевода

PEMT (Post-Editing of Machine Translation) — рабочий процесс, при котором AI генерирует черновой перевод, а человек-переводчик исправляет ошибки. Два уровня:

• Light PEMT — исправляются только критические ошибки (смысловые, терминологические). Текст должен быть понятен, но может быть стилистически несовершенным. Экономия — 30–50% стоимости.
• Full PEMT — текст доводится до качества профессионального перевода. Исправляются стиль, согласование, локальные конвенции. Экономия — 15–25% стоимости.

Многие бюро переводов внедряют PEMT-workflow для определённых типов проектов: каталоги продукции, обновления технической документации, описания товаров для маркетплейсов. Экономия — от 20% при сохранении качества по ISO 18587 (стандарт пост-редактирования MT).

LLM vs классический NMT: в чём разница

Классические движки нейронного машинного перевода (DeepL, Google NMT) работают как специализированные модели — обучены исключительно на параллельных корпусах текстов. LLM (GPT-5, Claude 4, Gemini 2) — общие языковые модели, которые умеют переводить «в числе прочего».

Преимущества LLM для перевода:

• Контекстное окно — LLM анализируют до 128K–200K токенов, сохраняя контекст на протяжении всего документа. NMT работает посегментно.
• Инструкции — можно задать стиль, глоссарий, целевую аудиторию через промпт. NMT такой настройки не поддерживает.
• Объяснения — LLM может объяснить, почему выбрал конкретный вариант перевода. Полезно для обучения и контроля.

Недостатки LLM:

• Галлюцинации — модель может «додумать» информацию, которой нет в оригинале. Критично для юридических и медицинских текстов.
• Стоимость — API-вызовы LLM в 5–15 раз дороже NMT на объёмных проектах.
• Скорость — NMT переводит страницу за секунды, LLM — за минуту и дольше.

Гибридный workflow в индустрии

Крупные бюро переводов переходят на трёхуровневую модель:

1. Анализ проекта — менеджер оценивает тип текста, языковую пару, требования к качеству. Для каждого проекта выбирается оптимальный workflow.
2. Черновой перевод — TM-совпадения (если есть накопленная база) + AI/NMT для новых сегментов. Выбор движка зависит от типа текста.
3. Пост-редактирование + QA — переводчик проверяет каждый сегмент, исправляет ошибки. Затем — автоматические QA-проверки и финальная вычитка редактором.

Такой подход сокращает сроки на 25–40% при сохранении качества. Для письменных переводов объёмом от 50 страниц это ощутимая экономия.

Что AI пока не умеет

При всех успехах нейросетей, есть задачи, где AI-перевод неприменим без существенной доработки:

• Юридические документы — перевод должен соответствовать правовой системе целевой страны. AI не понимает различий между common law и континентальным правом.
• Маркетинговая адаптация (транскреация) — слоган, который продаёт на одном рынке, может быть бессмысленным на другом. Это творческая задача.
• Художественный перевод — стихи, проза, драматургия. AI производит грамотный, но «плоский» текст без авторского голоса.
• Устный перевод — синхрон и последовательный перевод на переговорах. Здесь важны реакция, дипломатия, невербальные сигналы.

Влияние на ценообразование

AI уже повлиял на стоимость перевода. Средние ставки за стандартный перевод снизились на 10–15% за 2024–2025 годы. Но одновременно выросла стоимость экспертного перевода — юридического, медицинского, патентного — на 5–10%. Рынок расслаивается.

Для локализации сайтов и каталогов PEMT-workflow стал стандартом — и клиенты ожидают соответствующего ценообразования. Для критически важных документов (контракты, регуляторные тексты) заказчики, наоборот, готовы платить за гарантию качества без AI.

Ответственные бюро переводов прозрачно указывают workflow для каждого проекта: полностью ручной перевод, PEMT или гибрид. Клиент должен знать, как именно будет выполнен его заказ.