Теория языка | Филологический аспект №10 (126) Октябрь 2025

Проблема передачи культурно-исторических реалий искусственным интеллектом в научно-популярных текстах

Альгина Ольга Владимировна
канд. филол. наук, старший преподаватель кафедры английской филологии и перевода, Санкт-Петербургский государственный университет, РФ, Санкт-Петербург, olga.alg@yandex.ru

Аннотация: Цель статьи – исследовать способность систем машинного перевода на основе ИИ («Яндекс Переводчик», Google Translate, DeepSeek) адекватно передавать культурно-исторические реалии в научно-популярных текстах. Актуальность работы обусловлена растущим интересом к возможностям ИИ в сфере перевода. Новизна работы заключается в эмпирической оценке эффективности современных нейросетевых переводчиков в передаче безэквивалентной лексики (культурно-исторических реалий) в научно-популярном тексте, а также в систематизации типичных ошибок ИИ, таких как некорректная транскрипция устоявшихся названий, нераспознавание составных реалий и недостаточная передача культурных коннотаций. Анализ показывает, что ИИ успешно справляется с частотными реалиями (именами, топонимами), но допускает ошибки при переводе низкочастотных, составных и узкоспециальных понятий, искажая смысл или утрачивая национальный колорит. Делается вывод о необходимости профессионального вмешательства переводчика для сохранения культурного контекста.
Ключевые слова: культурные реалии, безэквивалентная лексика, машинный перевод, искусственный интеллект (ИИ), научно-популярный текст.

Algina Olga Vladimirovna
PhD in Philology, senior lecturer of the Department of English Philology and Translation, Saint Petersburg State University, Russia, Saint Petersburg State

Abstract: The aim of the article is to examine the ability of AI-based machine translation systems (Yandex Translate, Google Translate, DeepSeek) to adequately convey cultural and historical realia in popular science texts. The relevance of the study is due to the growing interest in AI capabilities in the field of translation. The novelty of the work lies in the empirical assessment of the effectiveness of modern neural tools of translation in rendering cultural and historical realia in popular science texts, as well as in the systematization of typical AI errors, such as incorrect transcription of proper names, failure to recognize complex realia, and inadequate rendering of cultural connotation. The analysis shows that while AI successfully copes with high-frequency realia (such as proper names and toponyms), it makes errors when translating low-frequency realia, compound, and highly specialized concepts, distorting the meaning or losing the national colour. As the result intervention of a professional translator is necessary to preserve the cultural context.
Keywords: cultural realia, culture-specific terms, machine translation, artificial intelligence (AI), popular science text.

Роль инструментов искусственного интеллекта (ИИ) в современном обществе неуклонно возрастает. Одной из ключевых сфер их применения является переводческая деятельность. Еще с появления первых систем машинного перевода звучат прогнозы о скором исчезновении профессии переводчика, и сегодня, с развитием ИИ, эти предсказания обретают новую силу, которые зачастую не обоснованы. В данной статье исследуется проблема передачи культурных реалий в научно-популярных текстах исторической тематики с помощью технологий искусственного интеллекта. Актуальность работы обусловлена растущим интересом к возможностям ИИ в сфере перевода. Цель исследования - проанализировать способы передачи реалий в научно-популярных текстах, переведенных системами ИИ. Новизна работы заключается в эмпирической оценке эффективности современных нейросетевых переводчиков в передаче безэквивалентной лексики (культурно-исторических реалий) в научно-популярном тексте, а также в систематизации типичных ошибок ИИ, таких как некорректная транскрипция устоявшихся названий, нераспознавание составных реалий и недостаточная передача культурных коннотаций. Методы анализа: компонентный, сопоставительный, переводческий. Материалом послужили научно-популярные тексты, изобилующие культурно-специфическими реалиями.

Понятие реалии в переводоведении определяется Л.С. Бархударовым как «слова, обозначающие предметы, понятия и ситуации, не существующие в практическом опыте людей, говорящих на другом языке. Сюда относятся слова, обозначающие разного рода предметы материальной и духовной культуры, свойственные только данному народу» [1, с. 95].  В своей работе, посвященной реалиям в языке и культуре, Демонова Ю. М. и др. утверждает, что «реалии наиболее точно и четко отражают тесную связь языка и культуры, духовного мира и вербального его воплощения». [2, с. 146]. При этом многие реалии «могут обладать различными стилистическим, эмоциональными или смысловыми оттенками, которые содержат в себе фоновую информацию и придают таким образом слову национальный колорит» [3, с. 190]. Это означает, что за многими культурными реалиями стоит не просто предмет, а целый пласт культурных кодов и исторического контекста.  В научной литературе представлен целый ряд типологий реалий. В числе наиболее детализированных классификация В.В. Виноградова, который относит к реалиям: бытовые, этнографические и мифологические, а также реалии государственно-административного устройства и общественной жизни (как актуальные, так и исторические), ономастические и другие [6, с. 104]. Столь же разнообразны и подходы к передаче безэквивалентной лексики, в частности реалий, в процессе межъязыкового общения. Так, С. Влахов и С. Флорин систематизировали основные способы перевода реалий, выделив такие виды трансформаций, как: транскрипция; перевод (неологизмы, калька, полукалька, освоение, сематический неологизм); контекстуальный перевод; приблизительный перевод: родо-видовое соответствие, функциональный аналог [4]. Прежде чем приступать к переводу реалий переводчику необходимо детально ознакомиться с текстом, чтобы понять культурные особенности и его специфику; обнаружив национально-культурные или исторические особенности, нужно составить список возможных эквивалентов, строго соблюдая принцип адекватности; ключевая задача – сохранить историческую, культурную и национальную атмосферу текста [5, с. 467].

Данное исследование посвящено анализу перевода культурно-исторических реалий в научно-популярном тексте, выполненном с применением систем искусственного интеллекта. Цель работы – оценить способность нейронных переводчиков распознавать и адекватно передавать реалии в переводе. В качестве материала для анализа использовались переводы, сгенерированные системами «Яндекс Переводчик», Google Translate и DeepSeek.

Проведенный анализ показал, что наиболее распространенные реалии, в частности топонимические (названия местностей, городов) и ономастические (имена известных личностей), в целом успешно распознаются искусственным интеллектом. Например, такие реалии, как Teutonic Tribes – Тевтонские племена, Nietzsche – Ницше, Æthelstan – Этельстан, [7, 8] корректно интерпретируются системами благодаря их высокой частотности.

В то же время менее распространенные топонимические реалии зачастую распознаются ИИ-переводчиками хуже. Как правило, они передаются посредством транскрипции или калькирования, что может ввести читателя в заблуждение. Рассмотрим следующий пример:

Оригинал:

Ramsgate in Kent was a resort to which the young princess was often taken by her mother the Duchess of Kent. She played with other children on the celebrated Ramsgate Sands, wearing a plain straw bonnet, and begging for donkey rides. Kent Place, Royal Kent Terrace, Kent Baths and Victoria Baths in Ramsgate are all named after her and her family.[7]

Яндекс Переводчик:

Рамсгейт в графстве Кент был курортом, куда юную принцессу часто возила ее мать, герцогиня Кентская. Она играла с другими детьми на знаменитых Рамсгейтских песках, надела простую соломенную шляпку и просила разрешения покататься на ослике. Кент-Плейс, Роял-Кент-Террас, Кентские бани и бани Виктории в Рамсгейте названы в честь нее и ее семьи.

Google Translate:

Рамсгейт в Кенте был курортом, куда юную принцессу часто возила ее мать, герцогиня Кентская. Она играла с другими детьми на знаменитых песках Рамсгейта, надев простую соломенную шляпку, и выпрашивая покататься на осле. Кент-Плейс, Ройал-Кент-Террас, Кент-Бэнс и Виктория-Бэнс в Рамсгите названы в честь нее и ее семьи.

Deepseek:

Рамсгейт в Кенте был курортом, на который юную принцессу часто возила ее мать, герцогиня Кентская. Она играла с другими детьми на знаменитых песках Рамсгейта, в простой соломенной шляпке, и умоляла покатать ее на ослике. Кент-Плейс, Ройал-Кент-Террас, Кент-Батс и Виктория-Батс в Рамсгейте названы в ее честь и в честь ее семьи.

В данном отрывке, повествующем о детстве королевы Виктории, все системы некорректно передали топоним Ramsgate, используя транскрипцию (Рамсгейт), хотя в русском языке закрепился вариант Рамсгит. Таким образом, ИИ-переводчики проигнорировали устоявшийся языковой эквивалент. Примечательно, что «Яндекс Переводчик», в отличие от других систем, корректно обработал упоминание Kent, добавив уточнение «графство», что демонстрирует использование более контекстуально-ориентированных алгоритмов, приближающихся к решениям, принимаемым человеком-переводчиком.

Все системы не справились с переводом реалии Ramsgate Sands, применив калькирование («пески Рамсгейта»). Прямого эквивалента в русском языке нет, однако в данном случае более уместным был бы контекстуальный перевод: «пляжи Рамсгита».

С переводом топонимов Kent Place, Royal Kent Terrace, Kent Baths and Victoria Baths частично справился только «Яндекс Переводчик». Если первые два названия допустимо транскрибировать, то Kent Baths and Victoria Baths целесообразнее калькировать и перевести как «Кентские бани и бани Виктории», поскольку в Рамсгите действительно существуют термальные источники, и речь идет именно о банях. В то время как DeepSeek верно транскрибировал эти реалии (Кент-Батс), Google Translate предложил вариант Кент-Бэнс, который может затруднить их идентификацию читателем.

Менее частотные реалии, которые могут быть восприняты в качестве свободного словосочетания, также не всегда корректно распознаются ИИ-переводчиком. Например, donkey ride представляет собой культурную реалию, обозначающую традиционную для британских курортов забаву – катание детей на осликах вдоль побережья. Системы не распознали в этом сочетании устойчивое понятие и интерпретировали его как свободное, в результате чего фраза была перефразирована («просила разрешения покататься на ослике», «выпрашивая покататься на осле», «умоляла покатать ее на ослике»). Хотя перевод выглядит естественно, национальный колорит при этом утрачивается. Для адекватной передачи данной реалии потребовался бы внутритекстовый переводческий комментарий, например: «Виктория просила покататься на ослике вдоль побережья – традиционной забаве тех времен».

Аналогичные сложности возникают с переводом бытовых реалий. В предложении They transported her pony cart, her mobile hospital and her mahogany bed [7] все системы перевели pony cart как «пони-карета», «тележка, запряженная пони» и т.п. Данная реалия обозначает небольшую коляску, в которую могла запрягаться как пони, так и лошадь. В данном контексте более точным и нейтральным функциональным аналогом могло бы стать слово «двуколка».

В ряде случаев неправильное распознавание реалий приводит к существенному искажению смысла. Ярким примером служит перевод документальной реалии plea rolls (свитки судебных дел/тяжб) – рукописных документов, фиксировавших судебные разбирательства в Англии с XII века.

Оригинал:

On the plea roll the custodiatur which sends him to gaol is followed at once by ‘Finem fecit per unam markam’ (or whatever the sum might be), and then come the names of those who are pledges for the payment. [8]

Яндекс Переводчик:

В списке обвиняемых, которые отправляют его (обвиняемого) в тюрьму, сразу же указывается "Штраф за то, что он совершил" (или какая бы сумма ни была), а затем следует "Штраф за то, что он совершил". имена тех, кто вносит залог за выплату.

DeepSeek:

На судебном свитке запись custodiatur, которая отправляет его (обвиняемого) в тюрьму, тут же следует за пометкой ‘Finem fecit per unam markam’ (или любой другой суммой), а затем идут имена тех, кто поручается за уплату».

Как видно из примеров, «Яндекс Переводчик» не справился с задачей, превратив юридический документ в «список обвиняемых», что полностью искажает смысл и вводит читателя в заблуждение. DeepSeek справился лучше, использовав словосочетание «судебный свиток», что указывает на тип документа, однако этот переводчик не передал специфику реалии (речь идет именно о свитках тяжб или исков), применив генерализацию.

В некоторых случаях ИИ-переводчик либо некорректно транслитерирует термины, либо не поясняет реалии, отсутствующие в языке перевода. Рассмотрим отрывок, посвященный англосаксонскому праву:

Оригинал:

The tariffs varied with the different tribes,  but the main principle—of compensation—extends through all. In Mercia the wer-gild of a king was fixed at 7200 shillings or 120 Mercian pounds of silver,  to which great sum was added the cynebot of a similar amount which was payable to his people. The wer-gild of a thane (i.e. county magnate) came to 1200 shillings, that of a ceorl (labourer) was 200 shillings. [8]

Яндекс Переводчик

Тарифы варьировались в зависимости от разных племен, но главный принцип – компенсация – распространяется на все племена. В Мерсии королевское жалованье составляло 7200 шиллингов или 120 мерсийских фунтов серебра, к этой огромной сумме добавлялся цинебот такой же суммы, который выплачивался его подданным. Доход тана (то есть магната графства) составлял 1200 шиллингов, а сеорла (рабочего) - 200 шиллингов.

Google Translate

Тарифы различались у разных племен, но главный принцип – компенсация – распространялся на всех. В Мерсии вер-гильд короля был установлен в размере 7200 шиллингов, или 120 мерсийских фунтов серебра, к которым добавлялся кинэбот такой же суммы, подлежавший уплате его подданным. Вер-гильд тана (то есть магната графства) составлял 1200 шиллингов, а цеорла (рабочего) – 200 шиллингов.

Deepseek

Размер выплат варьировался у разных племен, но основной принцип – компенсации – был общим для всех. В Мерсии вергельд за короля устанавливался в размере 7200 шиллингов или 120 мерсийских фунтов серебра, к этой огромной сумме добавлялся кинэбот такого же размера, который подлежал уплате его народу.  Вергельд за тэна (то есть магната графства) составлял 1200 шиллингов, а вергельд за керла (простолюдина) – 200 шиллингов.

В данном тексте речь идет о системе компенсаций, которые выплачивали пострадавшему за некий ущерб. Ранее в тексте уже поминалась реалия bōt (денежная компенсация, выплачиваемая пострадавшему или его родне), которая прямо в тексте и пояснялась. К тому же реалия бот упоминается в некоторых русскоязычных научных статьях, а значит теоретически может быть знакома читателю. Реалия cynebot (королевская компенсация) не была распознана системами. Без пояснений читателю сложно понять, что помимо вергельда родственникам пострадавшего выплачивался специальный штраф королю. Для адекватной передачи потребовалась бы комплексная трансформация: транслитерация с добавлением прямого включения и внутритекстовым комментарием, например: «…к этой сумме прибавлялась королевская компенсация кинэбот (cynebot)». Кроме того, «Яндекс Переводчик» и Google Translate некорректно транслитерировали термины thane и ceorl, которые в исторической литературе закрепились как тэн и керл, что приводит к фактической неточности.

Выводы. Проведенный анализ позволяет сделать вывод, что современные системы машинного перевода на основе ИИ пока не способны адекватно распознавать и передавать весь спектр культурных и исторических реалий. Наиболее успешно обрабатываются единичные и широко известные реалии, в то время как узкоспециальные, составные и низкочастотные понятия либо искажаются, либо передаются с потерей смысловых и культурных нюансов. Таким образом, профессиональное вмешательство переводчика по-прежнему остается незаменимым для точной передачи культурного контекста и обеспечения аутентичности перевода, особенно в специализированных текстах.

1. Бархударов Л.С. Язык и перевод: Вопросы общей и частной теории перевода. – М.:Международные отношения, 1975. – 240 c.
2. Демонова, Ю. М., Лавриненко В. А., Кемечеджиева В. П. Реалии как лингвистическое явление. // Вестник Таганрогского института имени А. П. Чехова. – 2021. – № 1. – С. 144–153.
3. Сивохо М.И. Квопросу об определении и классификации национально-специфических реалий в переводе // Современное педагогическое образование. – 2021. – № 12. – С. 186-190 .
4. Влахов С.А. Флорин С. Непереводимое в переводе – М.: Международные отношения, 1980. – 334 с.
5. Якутина М. В. К вопросу о переводе реалий в контексте компьютерных и видеоигр // Мир науки, культуры, образования. – 2023. № 2. – С. 464-468

Список источников
6. Виноградов В.С. Введение в переводоведение. – М.: Издательство ИОСО РАО, 2001. – 222 с.
7. Queen Victoria. // Discover Britain. – 2019, Issue 209. – Pp. 12-23.
8. George Burnham Ives. Penal Methods of the Middle Ages: Criminals, Witches, Lunatics. Режим доступа: https://www.gutenberg.org/ebooks/59520 (дата обращения 21.09.2025)