Переводчики меньшинства жалуются на асимметричное развитие языков в модели
Сообщество переводчиков с финно-угорских, балтийских и редких азиатских языков выявило, что ChatGPT-5, несмотря на увеличенный размер обучающей выборки, по-прежнему показывает асимметричные результаты: перевод с английского на редкий язык качественнее, чем перевод с редкого языка на английский. Это связано с дисбалансом в объёме доступных текстов и асимметрией в параллельных корпусах.
Для языков с населением менее 5 миллионов носителей разница в качестве составляет 25-40 процентов. Модель нередко генерирует неологизмы, не соответствующие нормам языка, или использует заимствования вместо исконных слов, что вызывает критику лингвистов и языковых активистов.
Запрос на решение
Переводчики призывают OpenAI и других разработчиков включить в процесс разработки больше экспертов из языковых сообществ и выделить ресурсы на создание качественных параллельных корпусов для редких языков. Проблема усугубляется тем, что самые хорошие материалы для обучения — это, как правило, литературные тексты, которые редко переводятся профессионально на малые языки.
Некоторые языковые организации обсуждают возможность финансировать перевод текстов специально для обучения моделей, но масштабировать это сложно. В то же время практическое применение ChatGPT-5 для этих языков остаётся ограниченным: пока что от модели ждут только помощи в предварительной обработке текстов, а не финального перевода.
Вопрос остаётся открытым: может ли коммерческая разработка достаточно ресурсоёмких моделей привести к выравниванию возможностей для всех языков, или асимметричность останется следствием экономики данных.