Развитие искусственного интеллекта в ветеринарной медицине сопровождается активным распространением англоязычных научных и прикладных материалов. В таких условиях перевод становится не просто технической задачей передачи содержания, а важной частью, напрямую влияющей на корректность внедрения ИИ-технологий в клинической практике. Исследуемый материал подчёркивает необходимость обеспечения точности, надёжности и безопасности при применении ИИ, что автоматически переносит высокие требования и на перевод, поскольку именно через перевод осуществляется интерпретация этих требований специалистами, не владеющими языком оригинала. Как отмечает Питер Ньюмарк, точность в научно-техническом переводе является приоритетной, поскольку «ошибки в передаче терминов могут привести к искажению фактической информации и неправильному пониманию текста [2].
Перевод текстов, связанных с ИИ в ветеринарии, осложняется междисциплинарным характером данной области, поскольку она объединяет терминологию компьютерных наук, медицины и биологии. Это приводит к тому, что многие термины обладают многозначностью и требуют контекстуальной интерпретации. Одни те же термины могут иметь разные значения в зависимости от контекста, а переводчик вынужден не только знать язык, но и ориентироваться в нескольких предметных областях.
С. В. Гринев-Гриневич и Э. А. Сорокина в своей статье посвящённой полисемии отмечают, что «во многих случаях переводимому термину в словарях соответствует несколько терминов, часть из которых не являются эквивалентами исходному термину, что приводит к ошибкам в переводе. Для начинающего переводчика ситуации, когда в переводном словаре приводятся дополнительные неправильные эквиваленты, являются весьма опасными» [1].
Для разрешения подобных задач требуется выйти за рамки языкового контекста и учесть экстралингвистическую ситуацию. Под экстралингвистической ситуацией понимается комплекс следующих элементов: 1) ситуация общения — условия, в которых протекает коммуникативный акт; 2) предмет сообщения — объект, о котором говорится в тексте; 3) участники речевого акта — лица, задействованные в коммуникации [4].
При переводе терминов очень важно учитывать область знаний, к которой он принадлежит. Например, термин «hallucination» в общеязыковом значении переводится как «галлюцинация» как психопатологическое явление, однако в сфере ИИ «AI Hallucination» означает генерацию искусственным интеллектом недостоверной информации. В данной ситуации необходимо учесть контекст употребления данного термина.
Термин Artificial Intelligence традиционно переводится как «искусственный интеллект», что является устоявшимся и однозначным соответствием. Однако уже на следующем уровне терминологии возникают сложности: выражение Machine Learning корректно передаётся как «машинное обучение», но при попытке буквального перевода («машинное изучение») смысл теряется, поскольку нарушается терминологическая норма. Это показывает, что даже формально близкие варианты перевода могут приводить к искажению научного содержания.
Аналогичную ситуацию имеет термин Deep Learning , который закрепился в русском языке как «глубокое обучение». Попытка перевести его как «глубинное обучение» выглядит стилистически допустимой, но фактически является ошибкой, так как не соответствует принятой научной традиции. Это особенно важно, поскольку такие термины обозначают конкретные методы, а не абстрактные процессы.
Особое внимание следует уделить переводу терминов, связанных с обработкой языка. Выражение Natural Language Processing корректно передаётся как «обработка естественного языка», тогда как вариант «обработка натурального языка» является ошибочным, поскольку слово «натуральный» в русском языке имеет иное значение. Подобные ошибки могут показаться незначительными, однако в научном тексте они создают эффект некомпетентности и снижают доверие к переводу.
Сложности возникают и при переводе терминов, связанных с визуальными технологиями. Например, Computer Vision переводится как «компьютерное зрение», и этот вариант закреплён в научной литературе. Однако возможный вариант «машинное зрение» уже относится к другой области и может привести к терминологическому непониманию. В контексте ветеринарной медицины, где речь идёт о диагностике по изображениям, такая ошибка может повлиять на понимание функций системы.
Не менее важным является перевод словосочетания data sets , которое корректно передаётся как «наборы данных». Несмотря на кажущуюся простоту, нарушение порядка слов или использование неточного эквивалента может изменить смысл, особенно в предложениях, описывающих обучение моделей. Например, выражение training AI models должно переводиться как «обучение моделей ИИ», а не «тренировка моделей», поскольку последнее имеет разговорный оттенок и не соответствует научному стилю. В исследуемом документе подчёркивается, что модели обучаются на больших массивах данных, и точность передачи этого процесса критически важна для понимания принципов работы ИИ. Так, deployment of AI tools в буквальном переводе может звучать как «развертывание инструментов ИИ», но в медицинском контексте более корректным является вариант «внедрение инструментов ИИ», поскольку речь идёт не о техническом процессе, а о практическом использовании в клинике. Это показывает, что перевод должен учитывать не только язык, но и профессиональный контекст. Как отмечает Катарина Райс, перевод должен учитывать тип текста и его функцию, при этом для научных и инструктивных текстов приоритетом является точность и однозначность передачи информации [3]. Существенные трудности вызывает перевод концептуальных выражений. Например, evidence-based approach корректно передаётся как «доказательный подход», что соответствует медицинской традиции. Однако буквальный перевод («основанный на доказательствах подход») звучит громоздко и нарушает нормы научного стиля. Аналогично, выражение workflow efficiencies требует адаптации и переводится как «эффективность рабочих процессов», поскольку буквальный вариант не отражает смысла.
Особенно показателен перевод термина patient care , который в зависимости от контекста может означать как «лечение пациента», так и «уход за пациентом». В ветеринарной медицине это различие принципиально, поскольку оно влияет на интерпретацию рекомендаций. Неверный выбор эквивалента может изменить смысл текста и привести к неправильному применению ИИ-инструмента. В этом контексте особую значимость приобретает прагматический аспект перевода, поскольку, как подчёркивает Юджин Найда, эквивалентность должна достигаться не на уровне формы, а на уровне воздействия на получателя [5].
Метафорическое выражение black box of AI переводится как «чёрный ящик ИИ» и сохраняет образность оригинала. Однако без пояснения оно может остаться непонятным, что снижает эффективность коммуникации.
Наконец, термин animal welfare переводится как «благополучие животных», что является стандартным вариантом. Попытка перевести его как «благосостояние» искажает смысл, поскольку в русском языке это слово связано с экономическим контекстом.
Анализ приведённых примеров показывает, что перевод оказывает непосредственное влияние на точность применения ИИ в ветеринарной медицине. Ошибки могут возникать на разных уровнях — от выбора термина до интерпретации контекста. При этом даже незначительные отклонения способны привести к искажению смысла, особенно в инструктивных текстах.
Таким образом, перевод следует рассматривать как неотъемлемый элемент системы обеспечения безопасности при внедрении ИИ. Он требует не только языковой, но и профессиональной компетенции, а также понимания контекста применения технологий. Только при соблюдении этих условий перевод может выполнять свою основную функцию — обеспечивать точную и надёжную передачу знаний, необходимых для эффективного и безопасного использования искусственного интеллекта в ветеринарной практике.
Литература:
- Гринёв-Гриневич С. В., Сорокина Э.А, Полисемия в общеупотребительной и специальной лексике. Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Лингвистика. 2015; 4: 51–64.
- Кашкин, В. Б. Концепция перевода Питера Ньюмарка и ее практическое значение // Иностранные языки в школе. 2013. № 5. С. 54–60.
- Райс, К. Классификация текстов и методы перевода // Вопросы теории перевода в зарубежной лингвистике. — М.: Прогресс, 1978. — С. 202–228.
- Титкова, Е. В., Голушко, А П. Влияние контекста на выбор лексического эквивалента // Символ науки. 2018. № 3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-konteksta-na-vybor-leksicheskogo-ekvivalenta
- Nida E. A., Taber C. R. The Theory and Practice of Translation. — Leiden: Brill, 1969.
