Хасанова Понянина ИИ

1.

AI в синхронном
переводе
Оценка нейросетевых моделей для
исследования специфики китайскоанглийского синхронного перевода
Хасанова Виктория
Понянина Мария 04.3-314.

2.

Исследовательский
контекст
Синхронный перевод требует одновременной обработки
акустической информации, лингвистического анализа и
порождения речи на целевом языке. Китайский язык представляет
особую когнитивную нагрузку из-за его морфосинтаксических
особенностей.

3.

Методология: Протестированные модели
GigaChat (Сбер)
YandexGPT (Яндекс)
DeepSeek
Тестирован с поиском в
Тестирован с и без функции веб-
Текстовая модель без
интернете и без.
поиска. Показал наибольшую
встроенного поиска. Обладала
Демонстрировал смешанную
верифицируемость результатов.
наиболее убедительным стилем,
релевантность с признаками
"галлюцинаций".
но сомнительной точностью.

4.

Единый запрос для всех
моделей
"Составь список из 10 наиболее важных научных работ по теме
синхронного перевода с учетом специфики китайского языка.
Фокус на когнитивной нагрузке, стратегиях перевода, обработке
предложений и различиях между китайским и английским
языками. К каждому пункту дай краткий комментарий."

5.

Результаты анализа корректности

6.

Сравнительный рейтинг моделей
1
2
3
YandexGPT
GigaChat
DeepSeek
Релевантность и достоверность
Среднее качество, требует проверки
Убедительный стиль, низкая
надежность
По критериям удобства, релевантности, полноты, стилистики и возможности проверки данных YandexGPT обеспечила оптимальный баланс для
научной работы с функцией веб-поиска и верифицированными ссылками.

7.

Преимущества ИИинструментов в научных
исследованиях
Скорость анализа данных
Нейросеть обрабатывает огромные объёмы информации за
секунды, требующие недель ручного анализа исследователем.
Преодоление фильтра пузыря
Модель предлагает работы из смежных дисциплин и на других
языках, расширяя горизонты исследования.
Структурирование информации
Готовый список с развёрнутыми комментариями служит
отличным стартовым материалом для дальнейшей работы.

8.

Критические ограничения
и проблемы
Технические проблемы
"Галлюцинации" и
фиктивные ссылки
Методологические
проблемы
(доминирование
Отсутствие различий по
английского)
значимости журналов
Поверхностное понимание
Неспособность к
Недооценка исследований на
других языках
контекста
Языковой перекос
Генерация текста вместо
извлечения фактов
критическому анализу
Незнание узких научных ниш

9.

Практические рекомендации для
исследователей
Собственная экспертиза
Критический фильтр
Применяйте критический анализ
Первичный сбор
материала
Проверяйте каждый источник
и профессиональное суждение
через авторитетные базы: Google
как основу исследования, а не
Используйте нейросети для
Scholar, Scopus, RSCI, eLibrary.
ИИ.
получения "сырого" материала и
генерации идей на начальном
этапе.

10.

Заключение
Нейросети – мощный вспомогательный инструмент, а не замена
традиционным научным методам. Они подобны быстрому, но
иногда ненадежному стажёру-исследователю, чью работу
обязательно должен проверять и корректировать опытный
руководитель – вы, учёный.