Нейросетевой переводчик ошибается в 50% случаев реже, чем профессиональный переводчик.

Модели на основе трансформеров (как DeepL и нейросетевые системы Google) достигли беспрецедентного качества благодаря обучению на миллиардах текстов. Однако полностью заменить людей они не могут — сложный контекст остаётся вызовом.