Як трьох лінгвістів формують штучний інтелект Google Translate

Дослідниця, що перевіряє переклади з реальними користувачами

Янеке Ван Хофвеген очолює групу досліджень користувацького досвіду всередині Google Translate. Її шлях до цієї ролі почався у 2002 році, коли вона почала викладати в міжнародному університеті в Литві. Вивчення литовської змінило її погляд на мову як на питання ідентичності та належності.

Пізніше вона захистила дисертацію в Стенфорді та стала співавторкою книги African American Language: Language Development from Infancy to Adulthood, яка отримала премію Леонарда Блумфілда від Лінгвістичного товариства Америки. Та наукова робота довела: мова постійно еволюціонує. Сьогодні вона застосовує це відкриття, проводячи ранні тести нових функцій із звичайними користувачами, щоб переклади відображали живу розмову, а не дослівне формулювання.

Її команда спостерігає за тим, як люди реально говорять. Мета — виявити розрив між підручковою граматикою та тим, як речення звучить на кухні чи в груповому чаті. Коли модель видає технічно правильний, але соціально «плоский» результат, дослідниці позначають це. Зворотний зв'язок повертається до наступного циклу тренування моделей Gemini.

Інженер, який додав 146 мов

Айзек Кезвел приєднався до Google Translate у 2017 році. З того часу він допоміг вивести на платформу 146 нових мов, підвищивши загальну кількість до майже 250. Його інтерес до лінгвістики виник у Гейлтахті — ірландськомовному регіоні Ірландії, де він побачив, що трапиться, коли мова втрачає щоденних носіїв. Цей досвід спрямував його фокус на цифрово недорепрезованих мовах.

Транслітераційні інструменти відображають слова з одного писма в інше, щоб люди могли читати та вимовляти їх. Він створював такі інструменти разом із канадськими спільнотами іннуїту, активістами санталі, мальдівськими вченими, а також медичними працівниками на передовій у Тимор-Лешті та Гамбії. Схема постійна: залучення спільноти поєднане з обчислювальною лінгвістикою. Він каже: людський досвід мовлення — це те, що технологія не здатен замінити. Поточна робота націлена на мови з обмеженими цифровими даними, щоб їхні носії не залишилися поза межами платформи під час масштабування.

Інженер, що налаштовує контекст для Пошуку

Харш Шах почав у Google у 2018 році. Майже п'ять років він очолює перекладний досвід у Пошуку. До цього він формував базові інструменти: інтерактивні керівництва з вимови з урахуванням акцентів та масштабний перевіряч граматики Пошуку. Його фокус — лінгвістичний контекст, щоб користувачі отримували точні значення, а не словникові визначення. Ідеальна взаємодія нагадує перекладача, який уточнює деталі перед відповіддю. Для наближення до цього він просить користувачів надати контекст і доналаштовує великі мовні моделі на оцінку нюансів. Результат — розумніші, культурно ґрунтовані інструменти навчання, доставлені до більшої кількості мов швидше. Він працює поруч з живими експертами, щоб утримувати моделі у відповідності з тим, як люди насправді спілкуються.

Де моделі Gemini зустрічаються з людським судом

Google Translate існує понад 20 років. Запис у блозі охарактеризує поточний етап як поєднання найновіших моделей Gemini з людською перспективою. Три профілю ілюструють поділ праці: дослідниці виявляють реальне вживання, інженери розширюють охоплення мов із малою ресурсною базою, а керівники продуктів проектують запити, що імітують уточнюючі питання перекладача. Публікація не розкриває змін архітектури моделей, розмірів тренувальних даних чи метрик затримки. Також не зазначено, скільки користувачів бере участь у тестах Янеке, чи який відсоток із 250 мов має активні партнерства зі спільнотами.

Чого публікація не повідомляє

Немає посилань на незалежні бенчмарки. Помилкові показники для нових мов відсутні. Запис не каже, чи включають 146 додатків повну нейромережевий машинний переклад чи лише рівень розмовника. Не пояснено, як команда визначає пріоритети наступної партії мов. Не описано жодного механізу, за яким користувачі могли б оспорити переклад, що вони вважають образливим або помилковим. Оголошення — це портрет людей, а не технічна специфікація.