Поскольку в СМ используются уже готовые человеческие переводы заведомо высокого качества, то на выходе получается весьма недурственный результат, ибо для осуществления перевода не нужно погружаться в синтаксис, специфику фразеологии конкретного языка и проч.

Все замечательно, однако, лишь до тех пор, пока дело не касается переводов в направлениях с так называемым низким покрытием (скажем, каким-нибудь, румынско-русским или тайско-венгерским).

Где брать аналоги? По словам Сергея Андреева опасность подстерегает также при уходе в предметные области на массовых направлениях, потому что параллельных текстов становится сильно меньше, чем в бытовой и разговорной тематике. Сочетание ухода в предметную область и не самого массового направления перевода приводит к слабым результатам. Скажем, IT. Казалось бы, какие сложности могут возникнуть у машинного перевода с текстом на тему информационных технологий? В самом деле - никаких, если мы занимаемся русско-английским переводом. Зато они тут же возникнут на русско-французской ниве! Статистическая база в этом направлении чрезвычайно скудная и лакуны возникают на каждом шагу.

Выход в рамках СМ для подобных ситуаций найден лишь паллиативный: работая с языками / темами низкого покрытия в качестве посредника используется английский язык. То есть сперва делается перевод с русского на английский, а затем уже с английского на, скажем, румынский, или тайский. В результате получается очень заметное снижение качества перевода.

Самое печальное, что проблема с плотностью покрытия в рамках СМ никак не решается принципиально. Единственный выход: нанять сотни тысяч переводчиков и заставить их заполнять лакуны по всем направлениям с низким статистическим покрытием. Как вы понимаете, никто это делать не сможет и не будет.

Помимо сложностей с низкой плотностью переводов по направлениям, выпадающим из узкого мейнстрима, у СМ еще множество мелких изъянов.