VOICEPRINT
Дзе Я ў гэтай плыні?
Сёння тэкст можа прайсці праз іншую мову, AI-мадэль, рэдагаванне, адаптацыю — і вярнуцца амаль бездакорным.
Граматычна правільным.Натуральным.Плыўным.Часам нават больш літаратурным, чым арыгінал.
І менавіта тут з'яўляецца праблема.
Пасля такой апрацоўкі тэкст можа стаць лепшым. Часам менавіта гэта і ёсць страта.
Бо ў нейкі момант трэба пытацца ўжо не:
«Ці добра перакладзены гэты тэкст?»
А:
«Ці застаўся ў ім я?»
Як усё пачалося
Працягнуць гісторыю ↓
У краіне, дзе я тады жыў, значную частку таго, пра што я пісаў і як глядзеў на чалавека, грамадства, жыццё і рэальнасць, я не мог свабодна публікаваць.
Таму самы відавочны шлях — напісаць кнігу і выдаць яе там — фактычна быў для мяне закрыты.
Заставаўся іншы шлях: выйсці за межы адной мовы.
Але тут узнікла іншая праблема.
Я не валодаў замежнымі мовамі настолькі свабодна, каб самастойна перанесці на іх складаны літаратурны і філасофскі тэкст.
А прафесійны пераклад вялікіх твораў каштаваў столькі, што для мяне практычна не быў рэальным варыянтам.
Таму тэксты маглі існаваць гадамі — у сшытках, файлах і чарнавіках.
Не таму, што я не хацеў давесці іх да чытача.
Проста я не бачыў рэальнага спосабу гэта зрабіць.
З з'яўленнем сучасных AI-сістэм сітуацыя ўпершыню пачала мяняцца.
Стала магчыма працаваць з вялікімі аб'ёмамі тэксту, збіраць разрозненыя матэрыялы, утрымліваць структуру і тэрміналогію, вяртацца да рашэнняў, прынятых дзясяткі і сотні старонак таму, перакладаць і транскрэаваць творы на іншыя мовы.
Тое, што раней патрабавала ведання моў, вялікай каманды і грошай, якіх у мяне не было, раптам стала практычна дасягальным.
Спачатку гэта адчувалася амаль як вызваленне.
Я пачаў паказваць перакладзеныя тэксты людзям, якія добра ведалі мову, і пытацца, наколькі натуральна яны гучаць, ці адчуваецца машыннасць, ці ёсць памылкі або дзіўныя месцы.
І паступова стала зразумела:
AI ўжо здольны стварыць тэкст, які носьбіт мовы можа ацаніць як добры, натуральны і літаратурны.
Здавалася б — праблема вырашана.
Але менавіта тады з'явілася іншая.
Хто гаворыць?
Чалавек, які чытае англійскі тэкст, можа сказаць мне:
«Так, гэта добрая англійская».
Але ці ведае ён, што менавіта было важна захаваць у рускім арыгінале?
Чаму я напісаў гэты сказ менавіта так?
Чаму паўтарыў адно слова некалькі разоў?
Чаму пакінуў сказ цяжкім?
Чаму персанаж гаворыць груба?
Чаму нешта наўмысна засталося недагавораным?
Чаму я выбраў адну метафару, хоць іншую можна было б зрабіць прыгажэйшай?
Для чалавека, які бачыць толькі выніковы пераклад, усяго гэтага можа проста не існаваць.
Але з'явілася яшчэ больш дзіўная праблема.
Я сам не ведаў мову выніку настолькі добра, каб праверыць усё гэта самастойна.
AI быў патрэбны мне, каб перанесці мой тэкст на іншую мову.
А потым мне зноў быў патрэбны AI — ужо каб дапамагчы зразумець, што менавіта адбылося з маім тэкстам пасля гэтага пераносу.
Я прасіў параўноўваць версіі.
Тлумачыць адрозненні.
Вяртацца да арыгіналу.
Паказваць магчымыя страты сэнсу.
Правяраць тэрміналогію.
Нагадваць ранейшыя рашэнні.
Супастаўляць сцэны, напісаныя далёка адна ад адной.
Атрымліваўся даволі дзіўны працэс:
я выкарыстоўваў AI, каб з дапамогай AI праверыць працу AI.
Але іншага спосабу ўбачыць, што адбываецца, у мяне проста не было.
Паступова я зразумеў: мне патрэбны не «лепшы перакладчык».
Мне патрэбны працэс, унутры якога я сам змагу разумець, што адбываецца з маёй кнігай.
Спачатку з'явіўся ATP
Так з'явіўся Ashraellen Transcreation Protocol — ATP.
Гэта была першая спроба арганізаваць працу ў сістэму, якую я сам мог разумець.
Мы параўноўвалі звычайны пераклад, больш свабодную AI-транскрэацыю і працу праз ATP.
Спрабавалі асобныя AI-чаты.
Параўноўвалі вынікі.
Правяралі, як захоўваюцца сэнс, тэрміналогія, структура, голас і раней прынятыя рашэнні.
ATP паступова перастаў быць толькі наборам інструкцый.
У яго з'явіліся публічны рэпазіторый, дакументацыя, версіі і DOI.
Але праца з ім прывяла да наступнай праблемы.
Тэрмін можна праверыць.
Структуру можна параўнаць.
Страчаны сэнс таксама можна знайсці.
Але як праверыць аўтара?
Дзе Я?
Тут пытанне перастала быць толькі пра пераклад.
Няхай AI не страціў факты.
Не пераблытаў персанажаў.
Правільна перадаў змест.
Тэкст добра чытаецца.
Носьбіт мовы кажа, што ён гучыць натуральна.
Але ці дастаткова гэтага?
У які момант пераклад перастае быць маёй кнігай і становіцца вельмі добрай версіяй таго, як AI зразумеў маю кнігу?
І ці магу я ўвогуле ўбачыць гэтую мяжу, калі сам недастаткова добра ведаю мову выніку?
Адсюль для мяне і ўзнік Voiceprint.
Не з жадання стварыць новую тэхналогію.
З куды больш асабістага пытання:
дзе я ва ўсёй гэтай плыні пераўтварэнняў?
Аўтар
Аўтар — не набор прыгожых сказаў
Даволі хутка стала зразумела, што аўтарскую прысутнасць нельга звесці толькі да стылю.
Гэта не набор любімых слоў.
Не колькасць доўгіх сказаў.
Не некалькі характэрных зваротаў, якія можна паказаць мадэлі з інструкцыяй «пішы так».
Аўтар таксама ў рашэннях.
У тым, што ён пакінуў.
У тым, што выдаліў.
У тым, што наўмысна не патлумачыў.
У паўторы.
У рытме.
У метафары.
У рэзкасці.
У дзіўным сказе.
У неадназначнасці.
У памылцы, якая для аўтара ўжо не памылка.
І нават у тым самым месцы, якое добры рэдактар больш за ўсё хацеў бы выправіць.
Таму з'явіўся прынцып, які застаўся са мной:
аўтар мае права не быць палепшаным.
Калі правільны тэкст становіцца няправільным
AI вельмі добра нармалізуе.
Робіць дзіўнае знаёмым.
Цяжкае — лёгкім.
Няроўнае — гладкім.
Неадназначнае — ясным.
Незвычайнае — больш чаканым.
У многіх задачах гэта перавага.
Але ў літаратуры ўзнікае парадокс.
Чым лепшым становіцца тэкст паводле агульных стандартаў, тым далей часам ён можа адысці ад канкрэтнага аўтара.
Плыўнасць — не тое самае, што вернасць.
Добрая англійская проза і мая кніга па-англійску — не абавязкова адно і тое ж.
Чалавек застаецца крыніцай сэнсу
Паступова вакол працы сфармавалася простая мяжа:
напісана чалавекам / кіруецца чалавекам / AI дапамагае
AI можа перакладаць.
Прапаноўваць варыянты.
Параўноўваць.
Шукаць разыходжанні.
Правяраць тэрміналогію.
Памятаць рашэнні.
Аднаўляць кантэкст.
Паказваць магчымую страту сэнсу.
Ён можа ўзяць на сябе велізарную колькасць складанасці.
Але канчатковае рашэнне пра тое, чым насамрэч з'яўляецца твор, застаецца за аўтарам.
Для сябе я фармулюю гэта яшчэ прасцей:
Складанасць можна дэлегаваць. Кананічную ўладу — нельга.
Працэс
Потым аднаго пратакола стала недастаткова
Чым даўжэйшай станавілася праца, тым відавочней была новая праблема.
Кнігу нельга ўтрымаць адным добрым промптам да AI.
З часам у твора ўзнікае ўласная гісторыя рашэнняў.
Чаму гэтае імя перакладзена менавіта так?
Чаму гэты тэрмін нельга замяніць?
Чаму падобны сказ сто старонак таму быў вырашаны інакш?
Чаму гэты персанаж павінен ужываць менавіта гэтае слова?
Якая версія была толькі прапанаваная?
Якая прайшла праверку?
А якую аўтар ужо прыняў?
Стала зразумела: трэба захоўваць не толькі сам тэкст.
Трэба захоўваць і гісторыю рашэнняў вакол тэксту.
Voiceprint паступова пачаў ператварацца з пытання ў рабочы працэс.
Ад Voiceprint да Engine
Наступныя этапы з'явіліся з вельмі практычных прычын.
Voiceprint прывёў да Voiceprint Engine 2.0 — спробы раздзяліць саму транскрэацыю, яе праверку, стан працы і прыняцце выніку.
Праца з Engine 2.0 паказала наступную слабасць: сістэма не павінна будавацца вакол адной канкрэтнай кнігі і не павінна захоўваць літаратурны праект унутры сябе.
Так з'явілася цяперашняя версія — Voiceprint Engine 2.1.
Яе прынцып значна прасцейшы за ўнутраную архітэктуру:
Engine кіруе працэсам.
Праект захоўвае твор.
Аўтар вызначае канон.
Engine 2.1 не з'яўляецца асобным літаратурным праектам і не павінен станавіцца ўладальнікам тэксту. Ён арганізуе працэс вакол праекта, над якім я працую ў гэты момант.
Нават праходжанне ўнутранай праверкі не ператварае тэкст аўтаматычна ў аўтарскі канон.
Канчатковае рашэнне застаецца асобным аўтарскім актам.
Чым гэта стала
На адным этапе Voiceprint разглядаўся і як магчымы самастойны даследчы кірунак.
Мы вывучалі існуючыя падыходы, параўноўвалі іх з тым, што складвалася ў нашай працы, і паступова стала зразумела, што многія падобныя ідэі і механізмы ўжо існуюць.
Часам у іншай форме.
Часам для іншых задач.
Часам нашмат глыбей і тэхнічна складаней.
Для мяне гэта аказалася карысным.
Стала неістотна, ці магу я даказаць, што Voiceprint — новая тэхналогія або што ён павінен быць лепшым за іншыя сістэмы.
Не было і прычыны ператвараць яго ў асобны прадукт толькі таму, што ў нейкі момант ён развіваўся як самастойны праект.
Сёння гэта проста частка маёй рабочай інфраструктуры.
Яна дапамагае мне працаваць з тэкстам, мовай, памяццю рашэнняў і AI так, каб я сам разумеў, што адбываецца з творам.
Гэтага дастаткова.
MONOLITH
Адным з галоўных рэальных асяроддзяў, дзе ўсё гэта правяралася, стала трылогія MONOLITH — BETON, SLUDGE і GAS.
Яна не была створана дзеля Voiceprint.
Гэта самастойны літаратурны твор.
Але вялікая кніга хутка выяўляе праблемы, якія амаль немагчыма ўбачыць у адным абзацы.
Рашэнне, прынятае сёння, можа змяніць сэнс сцэны праз дзвесце старонак.
Імя.
Паўтор.
Вобраз.
Тэрмін.
Тон персанажа.
Сувязь з першым томам, якая становіцца зразумелай толькі ў трэцім.
У доўгім творы пераклад павінен умець больш, чым проста ведаць мову.
Ён павінен памятаць кнігу.
А я павінен разумець, што менавіта ён памятае і чаму прымае адно рашэнне, а не іншае.
Адкрыць трылогію →І ўсё ж — дзе Я?
Спачатку пытанне было даволі простым:
ці застаўся я ў перакладзеным тэксце?
Але чым даўжэй я працаваў такім чынам, тым больш дзіўным станавіўся сам працэс.
Я фармулюю думку.
AI вяртае яе мне крыху інакш.
Я гляджу на яе і заўважаю тое, чаго раней сам не бачыў.
Я спрачаюся з ім.
Выпраўляю.
Адпраўляю назад.
Некаторыя рашэнні захоўваюцца.
Пазней іншая размова або іншая сістэма атрымлівае частку гэтага кантэксту.
Праца працягваецца.
І ў нейкі момант становіцца цяжка правесці простую мяжу:
гэта быў я, а гэта была машына.
Гэта не азначае, што AI становіцца аўтарам маёй кнігі.
Для мяне аўтарская мяжа застаецца дастаткова выразнай.
Але працэс разумення становіцца складанейшым.
Думка можа прайсці праз мяне, тэкст, AI, захаваную памяць, іншую размову — і потым зноў вярнуцца да мяне.
Часам ужо ў форме, якая прымушае мяне змяніць уласную першапачатковую выснову.
І тады старое пытанне Voiceprint пачынае гучаць крыху інакш.
Не толькі:
«Ці застаўся я ў тэксце?»
Але і:
«Дзе насамрэч знаходзіцца разуменне, калі думка развіваецца праз некалькі чалавечых і тэхналагічных звёнаў?»
У чалавеку?
У тэксце?
У мадэлі?
У захаванай гісторыі рашэнняў?
У сувязі паміж імі?
Ці ў бесперапыннасці самога працэсу?
Я пакуль не ведаю.
І, магчыма, менавіта таму гэтае пытанне ўсё яшчэ мяне цікавіць.
Што павінна застацца
Тэхналогіі будуць мяняцца.
AI-мадэлі стануць іншымі.
Тое, што сёння даводзіцца будаваць уручную, заўтра можа стаць звычайнай функцыяй нейкага інструмента.
Voiceprint Engine амаль напэўна таксама зменіцца.
Гэта нармальна.
Мне не трэба, каб ён назаўсёды заставаўся асаблівым.
Мне трэба іншае.
Каб кніга магла перайсці праз мову.
Каб складанасць можна было перадаць сістэме.
Каб памылку можна было выявіць.
Каб рашэнне можна было аднавіць.
Каб праца магла працягвацца.
Каб я мог выкарыстоўваць AI нават там, дзе сам недастаткова добра ведаю мову, — не даючы яму права ціха вырашаць за мяне, што я хацеў сказаць.
І каб напрыканцы ўсяго гэтага я ўсё яшчэ мог паглядзець на тэкст і сказаць:
Так. Гэта напісаў я.
Працягнуць размову
Кантакт
Калі вы хочаце абмеркаваць маю працу, падзяліцца назіраннем або прапанаваць супрацоўніцтва, можна напісаць мне наўпрост.