Резюме. Рассматривается проблема эквивалентности цифрового перевода в глобальной сети Интернета. Предметом исследования являются ошибки цифрового перевода в текстах, размещенных в сети Facebook. Использован метод сопоставительного семантико-контекстуального анализа. В результате проведенного исследования текстов, переведенных с болгарского языка на русский, установлено, что коммуникативные неудачи наблюдаются на всех языковых уровнях: лексико-семантическом, словообразовательном, грамматическом и на уровне ценностно-модальной оценки ситуации. Ошибки перевода выявляют использование английского языка как языка-посредника при переводе славянских текстов в сетевых системах. Сделан вывод о том, что совершенствование моделей цифрового перевода требует большего внимания к лексико-семантической, словообразовательной и грамматической специфике славянских языков, к их реалиям и языковым картинам мира.

Ключови думи: цифровая коммуникация; перевод; язык-посредник; болгарский; русский.

1. Цифровая коммуникация как новая реальность

Цифровая коммуникация наполнила глобальную сеть Интернета, явившись подтверждением происходящих изменений в межкультурном взаимодействии. ХХI век уже вошел в историю как век информационной революции, основу которой составляет развитие новых технологий в сфере обмена информацией. С развитием технологий изменился и перевод. Прежде считалось, что перевод, каким бы он ни был по степени полноты передачи смысла, по типу сегментации, типу адекватности и др., представляет собой текст эквивалентный оригиналу (Pym 2009, 82). Перевод обычно рассматривался как иноязычная форма представления оригинала, способная «обеспечить такой тип межъязыковой коммуникации, при котором создаваемый текст на «переводящем языке» мог бы выступать в качестве полноценной коммуникативной заме ны оригинала и отождествляться с оригиналом в функциональном, структурном и содержательном отношении» (Komissarov 1990, 21). Тысячелетняя традиция максимально точного перевода в своем возникновении была связана с распространением Священного Писания, за ней следовала ранняя европейская традиция перевода, полноценно воспроизводящего стиль сочинений античных классиков. Даже в период сознательного отказа от чрезмерной стилистической близости к оригиналу в XVII – XVIII вв., в содержательном отношении перевод должен был соответствовать оригиналу.

Однако на рубеже второго и третьего тысячелетий цифровая коммуникация вызвала к жизни новый переводческий опыт – практики цифрового межъязыкового перевода. Сложилась ситуация двух сосуществующих парадигм, одну из которых называют культурно ориентированной, а другую – цифровой. Цифровые технологии и Интернете изменили переводческую деятельность и ее результаты. В связи с этим по отношению к переводу стали применяться новые термины – локализация, инструменты локализации (Bowker 2002), языковое посредничество. Локализация означает адаптацию информации под национальные интересы, языковое посредничество актуализирует прагматическое назначение цифрового перевода. Появление новых терминов свидетельствует о важности коммуникации для разрастающейся глобальной сети (Gambier 2016, 72). Возникает вопрос: насколько надежно это «посредничество», обеспечивают ли программы цифрового перевода полноценное информационное обеспечение?

Цель статьи – проанализировать результаты цифрового перевода с точки зрения содержательной и языковой корректности и обобщить наблюдения о коммуникативных нарушениях. Предметом изучения служат ошибки перевода, а не авторство текстов, которое здесь опускается. В работе использован метод сопоставительного семантико-контекстуального анализа. Материалом для анализа послужили тексты на славянских языках, размещенные в сети Facebook, и их цифровые переводы. В статье используется материал болгарского и русского языков.

2. Интернет как среда функционирования цифрового перевода

Функционирование цифровых текстов в значительной мере связано с пространством Интернета. Использование Интернета как нового канала связи охватило электронной коммуникацией аудиторию земного шара и создало глобальное общество пользователей, нуждающихся в переводе текстов с использованием современных цифровых технологий, позволяющих очень быстро обработать практически необозримый корпус текстов. Началом институализаци сети Интернет считается 1986 г., когда Национальный научный фонд США создал научную компьютерную сеть и объединил ее с АРПАНЕТ. Интернет является основной средой развития современного информационного общества и стремительно развивающейся средой коммуникации. Он обладает рядом свойств, которые влияют на коммуникативные процессы и являются бесспорными преимуществами сети: доступностью; территориальной и временной неограниченностью, в отличие от печатного и эфирного пространства; возможностью обмениваться сообщениями с собеседниками практически мгновенно; универсальностью видов представления информации (тексты, любые изображения, аудиофайлы, видеозаписи). Всё это вызывает рост популярности Интернета, о чем свидетельствует статистика. В начале 2019 года аналитическое агентство We Are Social и SMM-платформа Hootsuite совместно проанализировали состояние цифрового рынка и подготовили отчёт Global Digital, который раскрывает общемировые тенденции использования Интернета. На начало 2019 года аудитория Интернета насчитывала 4,39 миллиарда человек, а в социальных сетях зарегистрировано 3,48 миллиарда пользователей. Условия последних двух лет, с которыми столкнулся мир в связи с пандемией COVID-19, еще более усилили бум дистанционного международного общения, взаимодействия в социальных сетях в самых разных сферах – научной, культурной, образовательной, бытовой. Согласно рейтингу портала Statista. com, лидирует среди социальных сетей в мире Facebook – крупнейшая социальная сеть в мире и одноимённая компания, владеющая ею, созданная в 2004 году Марком Цукербергом с партнерами. Сегодня социальная сеть Facebook приобрела роль глобального средства массовой коммуникации, влияющего на процесс обмена информацией. Аудитория данной социальной сети постоянно растет, на конец второго квартала 2020 года она увеличилась на 11% по сравнению с предыдущим годом и составляет почти треть населения Земли — около 2,6 млрд. пользователей.

Столь масштабный рост электронной межкультурной коммуникации стал возможным благодаря использованию систем искусственного перевода, которые активно разрабатываются с 80-х годов XX века. Сегодня индустрия локализации опирается на профессиональные организации вроде Localization Research Centre, Globalization and Localization Association (Gambier 2016, 60). Цифровой перевод в социальных сетях основывается на системе машинного перевода «Google Translate». В конце 2020 года Facebook анонсировали новый искусственный интеллект для перевода текстов на языки разных систем, который сможет переводить тексты напрямую, без промежуточного языка. Система M2M-100 стала первой многоязычной моделью машинного перевода, которая может работать с любой парой из 100 языков напрямую. До сих пор многоязычные модели машинного перевода используют английский язык как своего рода посредник из-за широко доступных данных для обучения. Результаты перевода таких моделей оцениваются как неплохие, но в случае более сложных фраз перевод часто бывает неточен. Согласно данным компании, Facebook AI уже продемонстрировал прямой машинный перевод с одного языка на другой. Facebook заявляет, что M2M100 лучше сохраняет значение, поскольку переводит напрямую без обращения к английскому подстрочнику. На данном этапе анонсированная программа нового искусственного интеллекта для перевода текстов на иностранные языки (без промежуточного английского) в широкую сеть еще не внедрена, она используется пока в научных целях (Facebook, 2021).

3. Эффективность цифрового перевода в соцсети Facebook

В модели коммуникации, разработанной Р. Якобсоном и разъясняющей предназначение языка, языковые функции соответствуют шести компонентам коммуникативного акта (адресант, адресат, сообщение, контекст, код, контакт) (Jacobson 1995, 319). Для успешного осуществления коммуникации важно взаимодействие всех этих компонентов: адресант должен владеть кодом, код сообщения должен быть понятен адресату, который должен однозначно воспринимать передаваемый контекст, возможность установления коммуникации обусловливается наличием контакта. Важнейшая для общения коммуникативная функция языка соотносится с референтом, о котором идёт речь, с отношением сообщения к предмету или контексту. При нарушении предметной соотнесенности коммуникация не достигает результата. Любая интерпретация текста как знакового образования посредством другой знаковой системы неизбежно предполагает различные трансформации. Далее рассматривается характер трансформаций в межязыковой цифровой коммуникации.

При анализе текстов, созданных программой искусственного перевода в системе Facebook, во-первых, открывается неисчерпаемый корпус нового, еще не исследованного языкового материала, показывающего состояние языков в переводной цифровой Интернет-среде. Во-вторых, анализируя этот материал, приходим к выводу, что существующий уровень искусственного перевода далек от совершенства, в чем можно убедиться при сравнении болгарских текстов и их переводов на русский язык. Коммуникативные неудачи того или иного рода сопровождают перевод в 95 % случаев.

Цифровые программы успешно справляются с переводом простых высказываний, содержащих констатацию каких-либо фактов, указание на даты событий, а также приветственных фраз, поздравлений, поскольку такую информацию легко учесть и включить в словарь системы:

Преди 140 години тази част от София пустее – 140 лет назад эта часть Софии безлюдна.

Но более подробная информация – место и название объекта – корректно передаются не всегда. Значительную группу составляют примеры с ошибками перевода наименований учреждений, имен собственных (см. примеры), сокращенных слов. В следующих примерах сокращенные лексемы булевард и площад не восприняты программой и искаженно переданы как бык и квадрат:

Професионална гимназия по облекло „Княгиня Мария Луиза“, намираща се на бул. Черни връх в София – Принципиальная средняя школа одежды Принцесса Мария Луиса, расположенная на быке Черный пик в Софии.

Вече знаете къде се продават европейски чорапи на едро – на пл. „Бански“, вдясно преди „Търговска“ – Вы уже знаете, где продаются европейские оптовые носки – в квадрате „Купальник“, прямо перед „Торгом“.

Исследуемые нами ошибки перевода свидетельствуют об использовании языка-посредника. Сначала происходит трансфер текста с болгарского на язык-посредник, а потом с него на русский язык. Многократное перекодирование сказывается на качестве перевода. Языком-посредником, как уже говорилось, является английский, а не какой-то другой язык, поскольку Facebook является Интернет-компанией США.

Есть и лингвистические признаки использования английского как языка-посредника. В переводе присутствуют отдельные английские лексемы (Towerhead), словообразовательные основы, указывающие на английский язык программы (Олдскульный стоматолог «давнишний школьный стоматолог» – от англ. old school – «старая школа», вербалическая азбука «глаголическая азбука» – от англ. verb – «глагол»).

Отмечены случаи перевода с опорой на семантическую структуру английской лексемы. Так, в стихотворении поэта конца XIX в. П. Иванова сложи главата «склонила, положила голову» переведено на русский словосочетанием надела голову в соответствии со значением английского глагола to put, который содержит значения и «положить», и «надеть»:

Бедната майка, от тежка мъка хвана я дрямка, главица сложи, заспа си мирно – От тяжелого горя ее застал сон, надела голову, он спокойно уснул.

В приведенном примере наблюдается и нарушение согласования по роду, обусловленное отсутствием рода в английском языке. Ср. еще ошибки в выражении рода:

Снимка на дистанция от любима студентка, живееща в Англия, която ме догони, за да си поговорим за хубавите дни в университета – Фото дистанции от любимого студента, живущего в Англии, который меня догнал, и давайте поболтаем о хороших днях в университете.

Следующую фразу, передающую благодарность всем друзьям, программа переводит согласно грамматике английского языка, в котором не дифференцируются ТЫ и ВЫ, как обращение, относящееся к одному человеку:

Вие правите всеки мой ден прекрасен, благодаря ви че ви има и благодаря, че ме търпите и си пожелавам още много по 30 с вас! Много ви обичам – Ты делаешь мой каждый день чудесным, спасибо за то, что ты здесь, и спасибо, что терпишь меня, и я желаю еще много 30 с тобой! Я тебя очень сильно люблю.

Ошибки, обнаруживающие нераспознавание программой таких общеславянских грамматических категорий, как род существительных; род, число и степень сравнения прилагательных, обусловлены тем, что в английском отсутствуют эти грамматические категории. Программа цифрового перевода не настроена на восприятие грамматической специфики славянских языков, вследствие этого возникают множественные нарушения в передаче грамматического лица действующего субъекта, реального пола субъекта. Такие коммуникативные погрешности не позволяют признать текст, передаваемый на воспринимающий язык, подлинным переводом, поскольку они существенно нарушают денотативную целостность ситуации, описываемой в тексте оригинала. Общей причиной нарушения денотативной целостности является неспособность программы правильно воспринять смысл переводимого текста и сопоставить смысл создаваемого переводного текста с описываемой в оригинале ситуацией. Однако система перевода должна обладать не только высоким уровнем владения исходного и переводящего языков, учитывать характер соотносимых языковых систем, особенностей построения высказываний, но и знать специфику культурных реалий. Описания народных традиций, реалий ставят программу в тупик:

На Черен петък не се мият коси, не се реше, за да не се оглушее — В черную пятницу ни одна прическа не промыта, нет решения, чтобы не оглушить.

Словосочетание цъфнал дрян «цветущий кизил» в переводе подается как цветущая собачья деревушка. Месни заговезни (заговенье) преобразуются в немыслимые мясные загоги.

4. Типы коммуникативных неудач цифрового перевода с болгарского языка на русский

Искажения переводимого текста, приводящие к разрушению смысла, наблюдаются на всех языковых уровнях:

1. Коммуникативные неудачи на лексико-семантическом и словообразовательном уровнях.

Такие ошибки цифрового перевода наиболее частотны. Они обусловлены тем, что затруднено узнавание контекстуальных вариантов значений слов, идиом, смысл которых невозможно передать путем пословного перевода, программа не находит подходящих по значению слов, не владеет моделями славянского словообразования. Лексические единицы не распознаются, если они не содержатся в словаре программы. Примером такого, не понятого программой слова, является болгарская лексема кърпичка «платочек», переведенная на русский язык как дворняжка «дворовая собака» на болг. – куче:

Това е копринена кърпичка с размери 30 х 27 с м. — Это шелковая дворняжка размером 30 х 27 см.

Чем обусловлено появление слова дворняжка в русском переводе, объяснить не представляется возможным. В посте речь идет о символической салфетке, посвященной памятной дате освящения Храма-памятника св. Александра Невского и изготовленной в 1924 г. по эскизу художника Н. Кръстева.

В следующем примере неправильно переведена болгарская лексема маша «каминные щипцы». Подпись сопровождает фотографическое изображение 1908 года босоногой девушки, продающей каминные щипцы на бульваре княгини Марии Луизы:

Живият град - босоного момиче продава маши сред пъстрата софийска тълпа по булевард "Княгиня Мария Луиза"– Живой город - босоного девушка продает автомат среди колоритной софийской толпы по бульвару Княгиня Марии Луизы.

Программа цифрового перевода может опираться только на загруженную языковую информацию, в проблемных случаях – на соотнесение созвучных комплексов:

Честит празник на любимия Бургас и на неговите жители – Счастливый предок любимого Бургаса и его жителей.

…пасторални картинки на розовобузи девойки –… пасторальные картинки розовоглазых девушек.

Программа не знает, что не бывает розовоглазых девушек, ей не хватает человеческого опыта, она преобразует розовобузи девойки («краснощекие девушки») в розовоглазых девушек.

По известной классификации знаков Ч. Пирса, слова – это знаки-символы. Одинаково звучащие лексемы даже в родственных языках могут обозначать разные понятия. Программа искусственного перевода не учитывает условность слова как семиотического знака. Она не справляется с передачей межславянских омонимов. Прилагательное мили «милые» не распознается и заменяется на существительное мили – «мера измерения расстояния»:

Домашни свои мили да види — Домашнее задание для его собственных миль.

Экспрессивное слово горчица, обозначающее горемыку, женщину-страдалицу, переводится созвучным русским словом, называющим кулинарную приправу:

Жалостно гледа на свои дечица, с сълзи ги мие, горка горчица – Плачевно смотрит на собственных детей, слезами мойте их, бедная горчица.

2. Коммуникативные неудачи из-за нераспознавния грамматических значений болгарского текста

Как известно, развитие аналитизма у болгарского имени существительного вызвало грамматикализацию ряда пространственных предлогов (НА, ОТ, ЗА, С). В цифровом переводе можно наблюдать ошибки воспроизведения смысла, вызванные смешением обстоятельственных и грамматических функций предлогов. Например, предлог ОТ в современном болгарском языке может использоваться для выражения субъекта действия в страдательном обороте, однако он же служит и универсальным средством выражения пространственных значений удаления от ориентира. Наблюдаются ошибки, вызванные смешением грамматических и пространственных значений этого предлога. В результате в переводе в роли фотографа оказывается Орлов мост:

Перловската река, фотографирана от Орлов мост през 1908 г. – Река Перловск, сфотографированная Орлиным мостом в 1908 году.

В исследуемом материале отмечены также грамматические ошибки, связанные с определением семантики глагольного вида, наклонений болгарского глагола. В следующем примере система произвела грамматическую трансформацию, заменив императив глагола обичам на изъявительное наклонение:

Тях обичайте, а на другите благодарете – Люблю их и благодарю других.

В другом случае, наоборот, программа не распознает модального значения выражения иде ти «тебе хочется» и переводит его императивом:

И ти иде да плюеш и да отидеш да береш китка с пролетни цветя – Идите ковыряйте запястье весенними цветами…

При переводе этого предложения система не справилась также и с выбором правильного лексического эквивалента для словосочетания бера китка («собирать букет») и перевела его на русский язык как ковырять запястье. Смысл утрачен полностью.

3. Коммуникативные неудачи, вызванные невосприятием ценностно-модальной оценки ситуации

Немало и таких случаев, когда перевод нарушает прагматические функции знака:

Така исках да я прегърна – толкова емоционална, толкова истинска и борбена! – Так захотелось обнять ее – такую эмоциональную, такую настоящую и злючую!

С благодарност към г-н Ректора на ПУ за оказаната ми чест! – С благодарностью господину Ректор ПУ. Моя честь закончена!

Ошибки цифрового перевода могут быть столь существенными, что в переводе возникает противоположный смысл. Например, болгарская фраза Бог нек се над вас клетите смили «Да помилует Бог вас, несчастных», выражающая мольбу, переведена предложением с отрицательным значением: Бог не помилует вас. В другом случае фраза, выражающая уверенность в необходимости совместных усилий человечества против пандемии вследствие неуместно добавленной частицы якобы приобретает в переводе значение сомнения:

Нали уж човечеството трябваше единно и солидарно да се изправи срещу пандемията? – Человечеству якобы пришлось объединиться и солидарно столкнуться с пандемией?

В приведенном ниже примере в переводе смысл также искажен до противоположного, что вызывает у читателей непонимание текста оригинала. В оригинале говорится о помощи русского императора Зографскому монастырю, а в переводе утверждается, что, напротив, Николай I получил компенсацию от Зографского монастыря для русского правительства:

На 6 март 1837 г. руският император Николай I възстановява на Зографския манастир имотите му в Бесарабия и дава компенсация от руското правителство в размер на 400 000 рубли. – 6 марта 1837 года российский император Николай I восстанавливает свои имущества в Бессарабии в Зографском монастыре и компенсирует российскому правительству в 400000 рублей.

За пределами данной статьи остаются проблемы социокультурных последствий рассмотренных искажений информации при цифровом переводе в разных сферах, уделить внимание которым здесь не представляется возможным, но исследование которых очень значимо.

Выводы

Цифровой перевод в Интернете со всей очевидностью увеличивает масштаб информационного потока. В то же время такой характер представления информации не может не влиять на происходящие в сфере межкультурной и межъязыковой коммуникации процессы. Выявленные на материале русского и болгарского языков особенности цифрового перевода обнажают серьезную проблему сохранения смысла в современной электронной межязыковой коммуникации. Цифровой перевод, обеспечивающий спрос массовой культуры, влияет на статус литературных языков и традиционного культурно ориентированного перевода. Выявленные проблемы свидетельствуют о том, что совершенствование моделей цифрового перевода требует большего внимания к специфике национальных языков, к их реалиям и языковым картинам мира, что не может быть успешным без участия экспертов по соответствующим языкам.

ЛИТЕРАТУРА

Pym, A., 2009. Natural and directional equivalence in theories of translation. The metalanguage of translation. Eds. Y.Gambier, L. van Doorslaer. Amsterdam, Philadelphia: John Benjamin’s Publ., 81 – 104.

Комиссаров, В.Н., 1990. Теория перевода (лингвистические аспекты) Москва: Высшая школа.

Bowker, L., 2002. Computer-Aided Translation Technology: A Practical Introduction. Ottawa: Univ. of Ottawa Press.

Гамбье, Ив., 2016. Перевод и переводоведение на перекрестке цифровых технологий. Вестник СПбГУ. 9(4). 56 – 74.

Facebook M2M – 100 (система перевода текста) http www.tadviser.ru – дата обращения: 19.04.2021.

Якобсон, Р., 1985. Язык в отношении к другим системам коммуникации. Якобсон, Р. Избранные работы. Москва: Прогресс, 319 – 330.

REFERENCES

Bowker, L., 2002. Computer-Aided Translation Technology: A Practical Introduction. Ottawa: Univ. of Ottawa Press.

Facebook M2M-100 (text translation system). Avialble on: http://www. tadviser.ru Accessed: 19.04.2021.

Gambier, Yves., 2016. Translation and translation studies at the crossroads of digital technologies. Vestnik SPbU. 9(4). 56 – 74.

Jacobson, R., 1985. About the linguistic aspects of translation. Yakobson R. Selected works. Moscow: Progress. 361 – 368.

Komissarov, V. N., 1990. Theory of translation (linguistic aspects). Moscow: Higher School.

Pym, A., 2009. Natural and directional equivalence in theories of translation. The metalanguage of translation. Eds. Y. Gambier, L. van Doorslaer. Amsterdam, Philadelphia: John Benjamin’s Publ., 81 – 104.