Перевод поэзии через ChatGPT-5 не работает даже с дополнительными подсказками
Литературные переводчики и лингвисты провели тестирование ChatGPT-5 на переводе классической и современной русской поэзии на английский, немецкий и французский языки. Даже с явными инструкциями о сохранении ритма, рифмовки и коннотаций модель систематически выбирала буквальный или функционально ближайший вариант, теряя многоуровневость оригинала.
Сравнение с профессиональными переводами показало, что ChatGPT-5 справляется с денотативным значением слов, но пропускает культурные аллюзии, внутренние рифмовки и фонетические параллели. Попытки добавить подробные примеры и меналогический контекст улучшили результат только на 5-10 процентов.
Предел обучаемости
Исследователи делают вывод, что поэтический перевод требует интуитивного схватывания амбивалентности языка, которого архитектура трансформеров в принципе не обеспечивает. Модель может быть полезна как черновик или вспомогательный инструмент для филолога, но не как самостоятельный переводчик поэзии.
Попытка перестроить промт с использованием фонетического разбора и семантического поля выявила, что модель с трудом держит в памяти такой объём метаинформации одновременно, и качество снижалось, а не возрастало. Проблема, похоже, в самой природе текстовых моделей, а не в способе их использования.
Для практического перевода остаются актуальны комбинированные подходы: начальный черновик от ChatGPT-5, последующая правка переводчиком вручную. Полная автоматизация поэтического перевода остаётся далёкой перспективой.