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2030年的译者会是什么样子?

发布者:上海翻译公司     发布时间:2020-6-19

  一、机器翻译现在能做什么
  针对我们当前机器翻译的发展状况,我们可用以下的案例来说明。5年连续用机器翻译同一个句子,通过结果对比,我们可以从流畅度、准确度等方面看出,机器译文翻译质量是在不断提高的。
  这也有赖于近几年机器翻译的发展——2016-2017年,谷歌翻译上线神经网络机器翻译,此后各机器翻译企业也跟进了这方面的研发,译文流畅度得到大幅提升;特别是在2018年,微软公司宣布在新闻翻译系统特定领域,其质量超过人工翻译,可以窥见机器翻译近几年突飞猛进的现状。
  同时,我们也可以开出机器翻译应用场景也大大拓宽,大体上可以分为开放翻译系统、私有系统、机器翻译与场景的融合。其中,私有翻译系统是一个较明确的商业化方向,根据用户数据实现定制化,无需联网,满足了不少B端和G端用户需求。
  国内外也出现了较多出色的机器翻译公司,视频翻译也成为了一个热潮,字幕通、网易见外、Videolocalize和人人译视界等平台逐渐发挥出优势;各种新闻资讯翻译平台也得到了大众的认可;另外,电商翻译、跨语言搜索、跨语言大数据分析蓬勃发展,网络小说出海,翻译APP、翻译机/翻译耳机、AI同传等产品逐渐受到大众欢迎。


  二、机器翻译还不能做什么
  虽说机器翻译发展很迅猛,但当前机器翻译的发展还是具有局限性的,主要有漏译、上下文不一致等现象,在技术层面则存在大部分语言数据稀疏、神经网络可解释性差,融合语言知识难度大,缺乏客观评价标准等问题。具体而言,在技术层面,也面临着一些瓶颈,大部分语言数据稀疏,除中英外,其他语种的语料十分稀缺,比如东南亚语种;另一方面,神经网络可解释性还不够高,还是一个黑盒子;机器翻译在当前融合语言知识的“性价比”还不高;机器翻译缺乏客观评价标准,计算机语言没有绝对的量化指标衡量译文的好坏,不可能做到计算机完全取代人工翻译。
  机器翻译什么时候像人工翻译一样好?李总用了两个图形象地说明:机器翻译在进行文字转换的过程中,会丢失大量的文化、常识、背景等信息,这是机器翻译短期无法像人工翻译一样好的重要原因。


  三、机器翻译和人工翻译边界的几点思考
  机器翻译和人工翻译比拼的不是语言能力,文字转换能力,而是语言背后的背景知识、常识、推理、文化。语言文化知识目前很难用计算机语言来描述和自动化;第二,机器翻译在可见未来的使命是完成语言层面的转换(单词、词法、句法关系那些死记硬背的、学外语过程中痛苦大于乐趣的东西),但不是文化和思维(那恰恰是学外语的乐趣所在);第三,高维和低维边界模糊(比如陪同翻译对计算机而言场景更复杂,更难胜任、相反和同传却天然存在一些能力上的重合),情感和文化上的交流很难通过机器来实现。


  四、2030年的两类译者会是什么样子?
  在讲者看来,在2030年会产生两种译者。


  第一,各行业非专业译者。我们可以从历史中看出,随着技术的发展,特定行业都会发生平民化趋势——上个世纪曾经光鲜靓丽的打字员在计算机普及的趋势下,逐渐消失;2010年,“美图秀秀”之类的图片编辑软件的普及让大众具有了部分“P图”的能力;2020年,短视频,视频剪辑被大众所熟悉,可谓人人皆可化身视频剪辑师;2040年,伴随着今天“编程从娃娃抓起”的现状,人人皆软件开发者。具体而言,新译者和传统译者是存在着能力差别的。这里可以提到了译者A核心能力模型变化———传统译者对比新译者,在专业知识方面会次于新译者,比如说前几年某引入了医疗机器翻译系统的语言服务企业,在招聘时候已经有所倾向,相比于招语言专业背景的人员,生命科学专业人员更受青睐。


  第二,学外语出身的新型译员。这种译员的特点是——有个人定制级的机器引擎,超出机器翻译水平的语言能力且不甘只做译后编辑这样的“清洁工”工作,技术赋能的相关工具(检索、术语、项目管理),个人数据、信用资产(区块链)。


  五、给翻译专业同学的一些建议
  最后,讲者给翻译专业同学的一些建议。第一,未掌握超过机器翻译的语言能力,如果要从事翻译行业,对语言素质方面要对自己要有极高的要求,译者永远要让机器翻译服务于自身;
  第二,要学会善用、理解技术。理解技术背后的原因,比如说鸟派学和空气动力学派之于飞行、规则还是数据驱动之于机器翻译,;第三,深扎几个领域,比如说医疗、金融、法律。同时,个人数据、信用资产,未来透明信用社会下,区块链等信用资产是一个很好的起点。
  针对于翻译老师的建议,讲者强调要关注翻译技术、市场,很多翻译理论研究有局限性,传承性不高,有些还不具有解释性;其次翻译技术可能不只是软件操作,更重要的是一种解决实际问题的开放心态。
  同时,面向不想做翻译同学,讲者也提供了一些建议。第一,要认识到学语言本来就不限于翻译职业,语言背后有着文化、思维的拓展;借助语言能力增加信息宽带纵深,进入职业市场,只有专业知识,才有立足的一席之地。


  最后,讲者提出了一些具有启发性的总体建议。第一,跟随自己的热情,不能盲目追求热点,比如30年前,语言专家在机器翻译研发中占主导,30年后的今天,则是算法工程师主导,可谓“三十年河东,三十年河西”。如果对语言感兴趣,不妨深扎语言,机器永远无法取代。第二,AI重塑生产力是社会范围的,比如同传、金融分析师、放射科医生等等,并不局限在翻译行业。在这样的变化下,更重要是的如何适应变化。第三,变商:《赢在扭转力》一书中提到了“10倍速时代,应变能力比起点重要”。

 

本文摘自《AI时代:2030年的译者会是什么样子?》讲座

 

 
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