textmachine/docs/research/12-common-failures.md

12-common-failures. Классы ошибок автоматического перевода больших текстов (внешний материал)

⚠ ПРОВЕНАНС НЕ ЗАФИКСИРОВАН (шапка добавлена оркестратором 09.07.2026). Текст ниже — вставленный ответ внешней LLM, полученный владельцем (модель/промпт/дан ли контекст проекта — не записано; владельцу: уточнить). Ноль ссылок на источники — числа и категоричные формулировки НЕ абсорбировать как факты без верификации. Разбор против нашей карты отказов — ../architecture/07-strategic-review.md §4.1: ~85% дублирует заземлённые каталоги 12-failure-modes-*; уникально ценное: §16 «особо опасные для публикации» (готовый чек-лист golden-кейсов регрессионного сьюта — принят в план Ф2) и §13 (структурные потери EPUB: сноски/стихи/ссылки).

Ниже именно конкретные классы ошибок, которые возникают при полностью автоматическом переводе больших художественных текстов.

1. Потеря смысла

• Пропуск фразы или части предложения. Модель может не перевести короткое уточнение, отрицание, вводную конструкцию или реплику внутри длинного абзаца.

• Потеря отрицания. He did not seem surprised превращается в «Он, кажется, удивился».

• Ослабление или усиление утверждения. might, perhaps, almost, barely, apparently переводятся как уверенные факты.

• Подмена причинно-следственной связи. «Он ушёл, потому что испугался» может превратиться в «Он испугался после того, как ушёл».

• Неверное разрешение местоимений. Модель неправильно определяет, к кому относятся he, she, it, they, особенно если в сцене несколько персонажей.

• Перепутанный субъект действия. В оригинале ударил Иван, а в переводе — Пётр.

• Перепутанная последовательность действий. Особенно часто в сценах боя, погони, секса, сложной хореографии или флешбэках.

• Потеря двойного смысла. Модель выбирает одно толкование там, где автор намеренно оставляет двусмысленность.

• «Исправление» сюжетной нелогичности. Если автор намеренно вводит читателя в заблуждение, модель может сделать текст более логичным и тем самым раньше времени раскрыть интригу.

2. Несогласованность на дистанции книги

• Имя переводится по-разному в разных главах. Например: Джон Сноу / Джон Сно / Иоанн Сноу.

• Меняется транслитерация. Xia становится то «Ся», то «Сиа», то «Ксиа».

• Плавают титулы и обращения. Один персонаж называется «господин», «сэр», «мастер», «учитель» без сюжетной причины.

• Меняется род персонажа. Особенно в языках, где пол долго не указан явно.

• Персонажи внезапно переходят с «ты» на «вы» и обратно.

• Термины мира переводятся по-разному. Название заклинания, организации или артефакта в каждой главе получает новый вариант.

• Забывается ранее принятое решение. В первой главе прозвище оставили без перевода, в пятой начали переводить.

• Нарушается терминология серии. В новом томе используются названия, несовместимые с предыдущими переводами.

• Путаются родственные связи. Дядя становится братом, сводная сестра — двоюродной.

• Путается хронология. «Три года назад» в одной главе и «два года назад» в другой, хотя в оригинале значение одинаковое.

3. Потеря голосов персонажей

• Все персонажи начинают говорить одинаково. Старик, ребёнок, солдат и аристократ получают один нейтрально-литературный голос.

• Исчезают речевые дефекты. Заикание, просторечие, ошибки, обрывки фраз и неправильная грамматика «исправляются».

• Стираются социальные различия. Бедный рабочий и университетский профессор используют одинаковую лексику.

• Пропадает индивидуальная манера речи. Один персонаж всегда говорит коротко, другой многословно — перевод это усредняет.

• Меняется степень грубости. Резкая реплика становится вежливой или, наоборот, нейтральная — агрессивной.

• Неправильно передаётся субтекст. Сарказм переводится как искреннее утверждение.

• Ирония объясняется напрямую. Там, где читатель должен догадаться, перевод делает смысл явным.

4. «Сглаживание» авторского стиля

• Сложный текст становится проще.

• Короткие рубленые фразы объединяются в нормальные предложения.

• Длинные тяжёлые предложения разбиваются и становятся удобнее для чтения.

• Намеренные повторы удаляются как стилистическая ошибка.

• Необычный порядок слов нормализуется.

• Грубый или неуклюжий авторский стиль становится красивым.

• Исчезает ритм прозы.

• Метафоры заменяются более очевидными.

• Редкие слова заменяются распространёнными.

• Слишком часто добавляются стандартные связки: «тем временем», «однако», «внезапно», «поэтому», которых не было в оригинале.

Итог — текст звучит гладко, но не как конкретный автор, а как качественная усреднённая LLM-проза.

5. Галлюцинации

• Добавляется объяснение, отсутствующее в оригинале.

• Модель вставляет эмоцию: «сердито сказал он», хотя в оригинале только he said.

• Добавляется причина действия.

• Добавляется субъект, которого автор намеренно не назвал.

• Восстанавливается якобы пропущенная информация.

• Неизвестная реалия заменяется выдуманной.

• Непонятная фраза переводится правдоподобно, но фактически неверно.

Особенно опасно, что такие ошибки обычно грамматически идеальны и не выглядят подозрительно.

6. Диалоги

• Теряется информация о том, кто говорит.

• Неправильно расставляется прямая речь.

• Реплики двух персонажей объединяются.

• Одна реплика разбивается на две.

• Меняются тире, кавычки и абзацы так, что нарушается структура сцены.

• Внутренняя речь превращается в произнесённую вслух.

• Авторская ремарка включается в реплику.

• Прерывание речи переводится как законченное предложение.

• Многоточие, паузы и недоговорённость исчезают.

7. Юмор, каламбуры и культурные отсылки

• Каламбур переводится буквально и перестаёт быть шуткой.

• Шутка сохраняется по смыслу, но не работает на целевом языке.

• Модель придумывает новую шутку, которая меняет характеристику персонажа.

• Теряется отсылка к фильму, книге, песне или политическому событию.

• Отсылка ошибочно воспринимается как обычная фраза.

• Локальная реалия заменяется неподходящим аналогом.

• Слишком агрессивная локализация. Американский школьный контекст вдруг становится российским.

• Недостаточная локализация. Формально правильная фраза остаётся непонятной читателю другого языка.

• Идиома переводится дословно.

• Придумывается несуществующая идиома целевого языка.

8. Диалекты и нестандартная речь

• Диалект полностью исчезает.

• Диалект заменяется случайным просторечием.

• Региональный говор передаётся как речь малообразованного человека, хотя это не одно и то же.

• Историческая речь становится современной.

• Архаическая речь превращается в карикатурное «сударь, извольте».

• Сленг быстро устаревает или не соответствует возрасту героя.

• Подросток разговаривает как сорокалетний переводчик.

• Неудачная передача акцента выглядит оскорбительно или комично.

9. Мир, лор и терминология

• Говорящее имя переводится без понимания будущего сюжетного значения.

• Название переводится, хотя позднее выясняется, что это имя собственное.

• Имя собственное оставляется без перевода, хотя оно является важной метафорой.

• Модель не замечает систему образования терминов. Например, все названия орденов образованы по одному шаблону, а перевод делает их разнородными.

• Разрушается связь между родственными словами. В оригинале Dreamer, Dreaming, Dreamborn связаны, а в переводе — три несвязанных термина.

• Не учитывается информация из будущих глав. Термин в начале книги переводится так, что позднее его смысл уже невозможно корректно раскрыть.

• Смешиваются официальные и разговорные названия.

• Не сохраняется намеренная неопределённость пола, природы или статуса существа.

10. Имена, пол и формы обращения

• Неверно определяется пол по имени.

• Нейтральное местоимение насильно превращается в мужское или женское.

• Неправильно склоняются иностранные имена.

• Непоследовательно передаются фамилии и отчества.

• Не распознаётся, что два варианта имени относятся к одному человеку.

• Прозвище принимается за отдельного персонажа.

• Титул принимается за имя.

• Фамильярное обращение становится официальным.

• Исчезает социальная дистанция между героями.

11. Модальность, эмоции и психология

• Предположение превращается в факт.

• Внутреннее сомнение превращается в уверенность.

• Раздражение переводится как гнев.

• Страх — как паника.

• Сдержанная симпатия — как любовь.

• Намеренно холодный тон становится эмоциональным.

• Ненадёжный рассказчик начинает звучать объективно.

• Непрямое описание психологии заменяется прямым: вместо поведения героя модель пишет, что он «почувствовал тревогу».

Это способно изменить восприятие персонажа и всей сцены без единой очевидной фактической ошибки.

12. Цензура и смещение регистра

• Мат смягчается.

• Сексуальные сцены становятся менее прямыми.

• Жестокость описывается эвфемистически.

• Оскорбления заменяются нейтральными словами.

• Наоборот, нейтральная грубость может стать чрезмерно вульгарной.

• Политически или культурно чувствительные фразы переформулируются.

• Неприятные взгляды персонажа смягчаются так, будто это позиция переводчика.

13. Технические ошибки больших документов

• Пропускаются сноски.

• Сноска прикрепляется не к тому месту.

• Теряется курсив, который обозначал мысли или интонационное ударение.

• Исчезают разделители сцен.

• Смешиваются текст главы и колонтитулы PDF.

• Номера страниц попадают в текст.

• Подписи к иллюстрациям переводятся как часть повествования.

• Таблицы ломаются.

• Стихи внутри романа превращаются в обычный абзац.

• Письма, дневники и документы теряют особое форматирование.

• Не сохраняются внутренние ссылки EPUB.

• Повторно переводится уже переведённый фрагмент.

• Из-за ошибки chunking одна фраза переводится дважды или не переводится вообще.

14. Проблемы многоэтапной ИИ-редактуры

• Второй агент исправляет правильный перевод.

• Каждый проход немного удаляет текст от оригинала.

• Редактор предпочитает более красивый, но менее точный вариант.

• Один агент восстанавливает ошибку, которую другой уже исправил.

• Разные агенты используют несовместимые словари.

• Глобальная редактура ломает локальный контекст.

• Модель заменяет редкое слово только ради разнообразия.

• При повторной генерации исправляется один дефект, но появляются два новых.

• Финальный polish стирает различия голосов персонажей.

То есть много проходов не гарантируют качество. Без детерминированных проверок они могут просто увеличить количество изменений.

15. Проблемы автоматической оценки качества

• Гладкий неправильный перевод получает высокую оценку.

• Буквальный перевод оценивается выше литературно точного.

• LLM-критик предпочитает стиль, похожий на собственный.

• Оценщик не замечает пропуск маленького, но сюжетно важного слова.

• Проверка отдельного абзаца не видит противоречия с предыдущей главой.

• Модель может уверенно заявить, что ошибки нет.

• Два оценщика могут согласиться между собой и оба ошибиться.

• Автоматическая метрика не измеряет голос, ритм, юмор и авторскую интонацию.

• Нет надёжного единого числа вида «перевод готов на 97%».

16. Особо опасные ошибки для публикации

Наиболее критичны не корявые предложения, а следующие случаи:

• пропущено отрицание;
• перепутан действующий персонаж;
• раскрыт сюжетный секрет;
• изменена мотивация героя;
• потеряна двусмысленность;
• перепутаны родственные связи;
• изменён пол или титул;
• не переведён абзац;
• добавлен факт, которого нет в оригинале;
• нарушена хронология;
• термин переведён несовместимо с финалом книги;
• внутренняя речь стала прямой;
• сарказм стал искренней репликой;
• авторская намеренная ошибка была «исправлена»;
• в серии изменили уже устоявшийся канон.

17. Где ИИ обычно справляется лучше

Относительно безопасные категории:

• простое линейное повествование;
• современный нейтральный язык;
• небольшой состав персонажей;
• отсутствие сложной игры слов;
• прикладной нон-фикшн;
• типовая жанровая проза;
• повторяющаяся терминология при наличии словаря;
• книги с простой структурой EPUB/DOCX.

18. Где полностью автоматический перевод особенно рискован

• поэзия;
• экспериментальная проза;
• сложный юмор;
• постмодернистская литература;
• поток сознания;
• диалекты;
• историческая стилизация;
• книги с ненадёжным рассказчиком;
• детективы с языковыми подсказками;
• произведения с большим количеством вымышленных терминов;
• длинные циклы;
• книги, где важны ритм и синтаксис;
• тексты с большим количеством цитат и аллюзий.

Главная проблема ИИ-перевода сегодня: он чаще производит не плохой текст, а хороший текст с незаметно изменённым смыслом. Именно поэтому поверхностная вычитка носителем языка недостаточна — проверяющему нужен доступ к оригиналу и инструменты сопоставления фрагментов.