Недавнее исследование изучило предпочтения читателей относительно ИИ- и человеческих переводов литературных произведений, отметив, что, хотя автоматические метрики часто отдают предпочтение машинному выводу, они не способны уловить иммерсивные и литературные эффекты. Исследователи попросили 15 заядлых читателей сравнить человеческие переводы с переводами, сгенерированными агентной конвейерной системой LLM (agentic LLM pipeline), для 15 романов на французском, польском и японском языках. Оценка проводилась по отрывкам объемом около 8 тысяч слов как при иммерсивном чтении целых текстов, так и при детальном чтении выровненных пар фрагментов. Результаты показали, что, хотя читатели считали машинные переводы адекватными, они значительно предпочли человеческие версии благодаря их ясности и легкости погружения в текст. Примечательно, что участники не могли надежно различать два типа переводов и склонялись к той версии, которую считали созданной человеком. В поддержку будущих исследований авторы опубликовали LAIT — ориентированный на читателей датасет, содержащий 1K комментариев, 2K оценок и 7,2K аннотаций на уровне фрагментов.