人工智能的发展会让翻译失业吗？

本文转自：英文悦读

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相信你最近一定听到了谷歌翻译 app 重返中国市场的消息，得益于人工智能技术的发展，新版的谷歌翻译在准确性和速度上都有了很大提升，不少翻译结果甚至能让人感到惊喜。除了谷歌之外，国内的有道翻译和搜狗翻译在这两年的进步也很快。

机器翻译的快速发展也让很多人思考：人工翻译在未来会被机器取代吗？

在回答问题之前，我们有必要先了解机器翻译背后的工作原理。

“机器翻译”这个概念起源于上世纪50年代，最早的机器翻译采用基于语法规则的方法来进行翻译。研究人员请语言学家制定了非常复杂的语言转换规则，让机器按照这些规则去翻译，但得到的结果却不尽如人意。因为语言中存在着太多的特例，而要穷尽这些特例几乎是不可能完成的任务。这导致机器翻译的准确度在很长一段时间内都停滞不前，直到大数据以及深度学习技术的出现。

在新的翻译技术模型中，研究人员不再将关注点放在教会机器语言转换规则上，而是将海量的双语文本数据（比如联合国官方的双语报告，各种图书及其对应译本等）输入到机器中，让机器学习和提取原文和译文之间的模式，并将这种模式应用到新文本的翻译中。

基于大数据和深度学习技术的机器翻译有一个特点：机器“学习”的数据量越大，翻译的结果越准确。从国外科技媒体 The Verge 披露的数据来看，对于存在大量双语文本且语言较为接近的英语和法语，英语和西班牙语，采用谷歌神经翻译系统（GNMT）翻译的准确度已经快接近人工翻译的水准了。

关于机器翻译原理更加详细的说明，可以参考谷歌发布的这个科普视频：

随着深度学习算法的日趋优化以及可学习文本的增加，在可预计的将来，机器翻译的质量会进一步提升，直至接近正常人工翻译的水准。但机器翻译对于不同类型的翻译工作，影响却不尽相同。

目前对于一些正式文本的翻译（比如财务报表、商业合同和学术论文等），机器翻译的准确度已经有了很大提升（部分翻译的准确度甚至能达到80%以上）。随着技术的进一步发展，机器对于正式文本的翻译准确度会越来越高。这会对很多低端笔译岗位带来冲击。

同时，由于语音识别以及语音合成技术的成熟，一些低端口译工作同样会受到影响。对于旅游、日常会话等简单的英语翻译需求，目前已经有手机应用能提供同声传译功能（尽管翻译准确性仍然不够好）。在可以预见的未来，一些简单的口译工作也将会逐渐被机器所取代。

但对于技术含量较高的一些笔译和口译工作，机器翻译带来的影响仍然有限。

机器通过庞大的语料库可以较好地完成简单的词对词甚至句对句的语际转换（比如专有名词以及各类常见文本的翻译），但它无法取代语言的交流功能。在交流过程中，语言仅仅是信息的载体，机器虽然能够完成语言的转换，但它没有办法明白语言背后的含义，即，说话者的意图。

语言中存在歧义和模糊性，有时候同一句话在不同的人眼里会有完全不同的解读。对语言的理解与谈话双方的文化背景、知识储备，甚至是谈话时的心理状态都有关系。举个例子，英国人谈话讲究含蓄，当一名英国人说 "Very interesting"，你可能会理解为“这很有意思”，但他实际上想表达的可能是“这很扯淡”。机器并没有办法分辨出这两者的区别。同时，语言中还存在着双关、比喻、夸张等现象，这对于机器翻译来说几乎难以完成的任务。

此外，好的翻译作品还讲究“信达雅”。“信”是指译文要准确，不歪曲，不遗漏，也不要随意增减意思；“达”是指不拘泥于原文形式，译文通顺明白；“雅”则指译文时选用的词语要得体，追求文章本身的简明优雅。由于机器翻译本身的技术特点，能达到“信”这一层面已经很不容易，要更进一步做到“达”和“雅”则更加困难重重。退一万步讲，假如机器真的能够理解什么样的译文才更加通顺优雅，那到时候需要担心饭碗的就不仅仅是职业翻译了。达到这种智能程度的机器将会让很多岗位消失，彻底改变我们的生活。

实际上，机器翻译的快速发展对于翻译行业来说并不是坏事。就像工业机器人将人类从枯燥的流水线作业中解放出来一样，机器翻译的出现也让译者能够从机械单调的翻译任务中脱身，将时间精力投入到更具有创造性的工作中。

未来的翻译可能会呈现出这样的特点：由机器完成初级的翻译任务，译者在此基础上进行修改、调整、润色。这样能够兼顾机器的效率与人工的严谨。

因此，与其说机器会取代人工翻译，倒不如说是机器将会协助译者，让翻译更加高效准确。在这个过程中，译者的创造力得到解放，人类的沟通也会更加顺利，技术进步真正让生活更加美好。

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