Филфаки Петербурга, да в целом в России, похоже, доживают свои последние годы. Вместо специалистов по языку приходят нейросети и искусственный интеллект, которые способны на написание текстов и синхронный перевод. Однако вузы Северной столицы, кажется, начали отставать от прогресса и продолжают готовить специалистов со знанием древнегреческого. Не пора ли заменить филфаки на факультеты искусственного интеллекта?
Так, к примеру, в Китае еще в 2018 году запустили нейросеть, которая может переводить устную речь в режиме реального времени, как это делают классические синхронисты. Обучение нейросети проходило на основе газетных статей, а также публичных выступлений, что позволяет ей не только переводить, но и прогнозировать будущее высказывание. Как результат — перевод проходит быстрее, чем если бы его делал синхронист.
При этом российские исследования уже говорят о том, что человеческий перевод начал отставать от машинного. Однако лучше всего работает система все же под контролем профессионального филолога. Вместо целой команды синхронистов для контроля ИИ понадобится только один.
«Деятельность бинома человек-ИИ должна отличаться более высокой эффективностью переводческой деятельности и более высоким качеством переводческой продукции по сравнению с деятельностью как переводчика-человека, так и ИИ, осуществляемыми в отрыве друг от друга»,— говорится в исследовании Высшей школы перевода МГУ им. Ломоносова.
Кроме этого, согласно данным аналитического отчета «Google’s Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation» указано, что точность переводческих программ от Google выросла за последние годы примерно на 10%. При этом в парах популярных языков, например, английский-французский точность уже приблизилась к 90%.
При этом экспортерам, которые работают в тем же Китаем, кажется, будет достаточно не держать в своем штате специалиста по языку, а пользоваться нашумевшими нейросетями для составления, к примеру, коммерческого предложения. В этом случае проверить текст на ошибки можно с помощью классического переводчика. При этом, на форумах программистов, Мойка78 обнаружила краш-тесты нейросетей, специалисты указывают, что искусственный интеллект довольно успешно справился с эссе о политике Китая и написанием рекламных материалов для брендов. Причем, проблемы в трудоустройством могут возникнуть и у тех филологов, которые специализировались на русском языке. Нейросети одинаково успешно справляются с задачами на любом распространенном языку. Стоит вспомнить и кейс, когда студент РГГУ «написал» целый диплом с помощью ChatGPT. Если ли смысл в этом случае выделять отдельный зарплатный фонд под специфических специалистов – большой вопрос.
В случае широкого распространения нейросетей и искусственного интеллекта, кажется, что петербургским вузам стоит подходить к формированию своих учебных программ с оглядкой на происходящее на рынке. К примеру, СПбГУ под руководством Николая Кропачева продолжает готовить, причем за счет бюджета, специалистов по античной филологии или классическому английскому языку. Аналогичная ситуация с ЛГУ под руководством Григория Дваса. В случае активного развития нейросетей, кажется, что намного эффективнее заменить классические филфаки на центры языкового машинного обучения. Причем, для гуманитариев, которые чувствуют тренд, в СПбГУ есть направление прикладной информатики в гуманитарной сфере. Но бюджетных мест там столько же, сколько и у классических филологов. Согласно сайту программы, учат студентов, помимо разработки приложений, и технологиям понимания текстов информационными системами.