3034-1337 НАЧАЛА РУССКОГО МИРА THE BEGINNINGS OF THE RUSSIAN WORLD ООО "Ростполиграф" OGYLDA https://rostizdat.ru/st11-n5-2025/ ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ, ПРИКЛАДНАЯ И СРАВНИТЕЛЬНО-СОПОСТАВИТЕЛЬНАЯ ЛИНГВИСТИКА THEORETICAL, APPLIED AND COMPARATIVE LINGUISTICS ОТДЕЛЬНЫЕ АСПЕКТЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МОДЕЛЕЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПЕРЕВОДЕ ПОЭТИЧЕСКИХ ТЕКСТОВ CERTAIN ASPECTS OF USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE MODELS IN TRANSLATION OF POETIC TEXTS Милованова Марина Васильевна Милованова Марина Васильевна Milovanova Marina Vasilevna Волгоградский государственный университет (Волгоград, Россия) Volgograd State University (Volgograd, Russia) 20 07 2025 2025 5 88 94 2025 Милованова Марина Васильевна Milovanova Marina Vasilevna CC BY 4.0 https://rostizdat.ru/st11-n5-2025/

В статье рассматриваются отдельные проблемы перевода художественных поэтических текстов в рамках языковой пары «русский язык – немецкий язык» с помощью различных моделей искусственного интеллекта (ИИ) на примере отрывков из романа в стихах А.С. Пушкина «Евгений Онегин». Сопоставляются переводы, выполненные моделями искусственного интеллекта GPT, Linnk AI и известным переводчиком произведений русского поэта Теодором Комишо. В качестве сравниваемых параметров предлагается лингвистическая точность, поэтическая структура, культурный фон. Устанавливается, что ИИ демонстрирует достаточно сильные возможности с точки зрения лингвистической точности переводов и слабые – в рамках художественного и культурно-исторического аспектов. Делается вывод о необходимости применения сбалансированного подхода, сочетающего технологию ИИ с человеческим творчеством.

The article examines individual problems of translating artistic poetic texts within the language pair “Russian – German” using various models of artificial intelligence (AI) using the example of excerpts from the novel in verse by A.S. Pushkin “Eugene Onegin”. Translations made by the artificial intelligence models GPT, Linnk AI and the famous translator of the works of the Russian poet Teodor Komisho are compared. Linguistic accuracy, poetic structure, and cultural background are proposed as the parameters to be compared. It is established that AI demonstrates quite strong capabilities in terms of linguistic accuracy of translations and weak ones in terms of artistic and cultural-historical aspects. It is concluded that a balanced approach combining AI technology with human creativity is necessary.

 Ключевые слова перевод искусственный интеллект русский язык немецкий язык поэтический текст лингвистическая точность поэтическая аутентичность Keywords translation artificial intelligence Russian language German language poetic text linguistic accuracy poetic authenticity 1. Арпентьева М. Р. Проблемы поэтического перевода / М. Р. Арпентьева // Омский научный вестник. Серия Общество. История. Современность. – 2018. –№ 2. – С. 58–66. – DOI: 10.25206/2542-0488-2018-2-58-68. 2. Лотман Ю. М. Пушкин: Биография писателя; Статьи и заметки, 1960 –1990; «Евгений Онегин»: Комментарий / Ю. М. Лотман. – СПб., 1995. – 845 с. 3. Норец М. В., Рейнова А. В. Художественный перевод и искусственный интеллект: традиция и новаторство / М. В. Норец, А. В. Рейнова // Международный научно-исследовательский журнал. – 2024. – № 12 (150). – URL: https://research-journal.org/media/articles/15661.pdf. – DOI: https://doi.org/10.60797/IRJ.2024.150.111 4. Озюменко В. И., Ларина Т. В. Искусственный интеллект в переводе: сильные и слабые стороны / В. И. Озюменко, Т. В. Ларина // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2, Языкознание. – 2025. – Т. 24. – № 1. – С. 117–130. – DOI: https://doi.org/10.15688/jvolsu2.2025.1.10. 5. Успенский Б. А. Краткий очерк истории русского литературного языка (XI – XIX вв.) / Б. А. Успенский. – М., 1994. – 240 с. 6. Bergsma S. Machine translation for poetry: Challenges and developments / S. Bergsma // Translation Studies. – 2021. – № 14(3). – Р. 213–227. 7. Hassan S. Artificial intelligence in literary translation: A review of the field / S. Hassan // Journal of Translation and Technology. – 2020. – № 7(2). – P. 45–61. 8. Malmkjær K. The challenges of translating poetry in the age of AI / K. Malmkjær // Poetry Translation Review – 2020. – № 28. – P. 34–45. 9. O'Neil C. Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy / C. O'Neil. – New York: Crown, 2016. – 259 p. 10. Puschkin A. S. Gedichte, Poeme, Eugen Onegin. Übers. v. Th. Commichau, hg. v. W. Neustadt. – Berlin: SWA – Verlag, 1947. – 452 S. 11. Toral A. & Way A. What’s in the Box? An Analysis of Undesirable Content in Machine Translation / A. Toral & A. Way // Machine Translation. – 2018. – № 32 (3). – Р. 217–235. 12. Venuti L. The translator’s invisibility: A history of translation (2nd ed.) / Venuti L. – Routledge. – 344 p.