У 2025 році модель GPT-4o від OpenAI продовжує демонструвати значні досягнення у сфері перекладу, зокрема завдяки своїм мультимодальним функціям, що забезпечують більш природний та контекстно-залежний переклад. Однак, попри вдосконалення, модель стикається з певними викликами, особливо при роботі з мовами з низьким рівнем ресурсів та літературними текстами, що вимагає людського нагляду в окремих випадках.
Модель GPT-4o, випущена у травні 2024 року, стала кроком вперед у покращенні перекладацьких можливостей ChatGPT. Її здатність обробляти різні типи даних, включаючи текст, зображення та аудіо, дозволяє досягти глибшого розуміння контексту. Це особливо помітно при перекладі європейських мов, де GPT-4o демонструє високу точність та природність. Проте, дослідження, проведені у 2025 році, виявили, що модель має труднощі з мовами, які мають обмежену кількість текстових даних для навчання, а також при перекладі художньої літератури. У таких випадках, переклади можуть містити граматичні помилки та менш природний синтаксис порівняно з перекладами, виконаними людиною з подальшим редагуванням. На тлі цих викликів, OpenAI коротко представила модель GPT-4.5 у лютому 2025 року, яка мала на меті вирішити деякі з цих проблем, але була вилучена з доступу до API у липні 2025 року. З випуском GPT-5 у серпні 2025 року, GPT-4o залишається основною моделлю для перекладу, що свідчить про динамічний розвиток у сфері штучного інтелекту. Загалом, хоча GPT-4o є потужним інструментом для перекладу, для складних, нюансованих або літературних текстів, а також для мов з низьким рівнем ресурсів, рекомендація залишається незмінною: усвідомлювати обмеження моделі та розглядати можливість людського редагування для забезпечення найвищої якості перекладу. Це підкреслює важливість синергії між штучним інтелектом та людським досвідом у сфері перекладу.
Дослідження показують, що хоча великі мовні моделі, такі як GPT-4o, демонструють значний прогрес у перекладі, вони все ще поступаються досвідченим перекладачам у точності та передачі нюансів, особливо у літературних текстах та для мов з обмеженими ресурсами. Наприклад, дослідження від грудня 2021 року, що аналізувало переклад з англійської на китайську, виявило, що навіть найсучасніші нейронні машинні перекладачі стикаються з труднощами у передачі прагматичних, структурних та лексичних аспектів літературних текстів. Це підкреслює, що для досягнення еквівалентності між вихідним та цільовим текстами, особливо у художній літературі, людське втручання залишається критично важливим. Крім того, згідно з дослідженням від липня 2024 року, GPT-4 демонструє результати, порівнянні з молодшими перекладачами, але поступається досвідченим фахівцям, особливо при роботі з мовами з низьким рівнем ресурсів. Це свідчить про те, що хоча ШІ може автоматизувати багато процесів, людська майстерність у розумінні культурних контекстів та тонкощів мови залишається незамінною.