Бубенчикова Анастасия Вадимовна

Настоящая статья посвящена комплексному исследованию ограничений систем автоматического перевода речи в контексте деловой коммуникации и анализу рисков их практического применения. Теоретическую основу исследования составляют труды в области переводоведения, компьютерной лингвистики, когнитивной теории перевода и психологии. Эмпирическую базу формируют результаты сравнительного анализа качества перевода систем DeepL и Google Translate, а также данные рецензируемых исследований по разным языковым парам. В работе применяется комбинированная методология, включающая сопоставительный анализ, классификацию ошибок и элементы количественной оценки. Установлено, что современные нейросетевые системы демонстрируют устойчивые лексико-семантические, синтаксические, прагматические и культурно-специфические ошибки, которые в деловой коммуникации трансформируются в юридические, репутационные и финансовые риски. Ключевое различие между профессиональным устным переводом и автоматическим переводом речи заключается в способности человека к когнитивно-ответственной интерпретации — интеграции смысловых, эмоциональных, культурных и стратегических параметров коммуникации с осознанием последствий принимаемых решений. Для минимизации рисков необходимо внедрение стандартов постредактирования, развитие у пользователей навыков машинной переводческой грамотности, а также формирование гибридных моделей.