Перевод каламбуров с английского языка на русский: искусственный интеллект vs естественный интеллект (на материале сериала "Young Sheldon")

Аннотация

В настоящей работе проводится анализ подходов к передаче с английского языка на русский построенных на полисемии каламбуров, в случаях, когда перевод выполняется: 1) профессиональной студией дубляжа и озвучивания Кураж-Бамбей; 2) обучающимися программы ДПО «Переводчик в сфере профессиональной коммуникации»; 3) нейросетями ChatGPT, DeepSeek, Алиса. Методом контекстуального анализа из медиатекста первого сезона сериала "Young Sheldon" отобраны микроконтексты, содержащие каламбуры на базе полисемии, с помощью методов переводческого анализа и прагматического анализа оценены полученные варианты переводов. 

Выявлены сходства и отличия в приёмах антропогенного и нейронного перевода каламбуров. В обоих типах перевода преобладают три приёма передачи каламбура: сохранение каламбура, потеря каламбура и воссоздание комического эффекта с помощью других языковых средств и приёмов. Системы искусственного интеллекта ChatGPT и DeepSeek, демонстрируют определённый уровень способности распознавать и передавать каламбуры, основанные на полисемии, они в целом выбирают те же приёмы перевода, что и профессиональный переводчик; и достигают эквивалентности при переводе каламбуров чаще, чем голосовой помощник Алиса. При этом у каждой нейросети выделяются и черты «идиостиля». Нейросеть DeepSeek самостоятельно ознакомилась с оригиналом сериала, учитывает широкий контекст, может предложить две/три альтернативные версии перевода, в сносках комментирует свои переводческие решения, оперирует лексемами разговорного стиля. Нейросеть ChatGPT и голосовой помощник Алиса учитывают при переводе только узкий контекст (одна реплика). Алиса также отказывается переводить каламбуры на религиозные темы. 

Студенты чаще нейросетей прибегают к замене при переводе каламбуров, проявляя больше способностей к лингвокреативной деятельности. 

Проблема асимметрии в пресуппозитивных знаниях реципиентов оригинального и переводного медиатекстов остаётся нерешённой в переводах, предлагаемых искусственным интеллектом, при этом антропогенный перевод обычно нацелен на компенсацию культурных лакун. 

В заключение приводят объяснения причин возможных ошибок при передаче каламбуров.