情何以堪的譯員們
在如今日新月異的語言服務領域，各種新的翻譯技術不斷湧現，例如神經機器翻譯（NMT）、自適應機器翻譯、前瞻性思維、高級匹配、零樣本翻譯等等。這些新技術已逐漸深入到日常的翻譯工作中，改變著譯員的工作方式。他們是如何看待新技術的？是否對此感到恐慌呢？他們是否在使用機器翻譯？如果是的話，通常哪些情況下會對哪些內容使用機器翻譯呢？他們的工作效率有何變化？
帶著這些疑問，我給一位經驗豐富的資深譯員發了一封電子郵件，希望能了解一下翻譯技術給他的工作帶來了哪些改變。而他的回答頗耐人尋味，總結起來可分為以下幾點：
掙錢越來越難了
隨著機器翻譯質量的提高，客戶給譯員支付報酬的方式也發生了變化。常見的流程是這樣的：首先，將翻譯記憶庫應用到翻譯文本上；然後，通過機器翻譯對其餘的內容進行預翻譯。以前，由於機器翻譯質量很差，因此機器翻譯的內容只作為參考建議，譯員可以採用它們，也可以對其置之不理。而客戶會根據實際字數，支付全額款項。
但是後來由於機器翻譯的質量提高了，客戶只會支付約 60% 的費用，理由是譯者「需要做的工作變少了」。
（使用機器翻譯並不一定會減少工作量：許多譯員都認為，譯後編輯花的時間與完全人工翻譯花的時間一樣長。）
跟蹤變成了難題
由於 CAT 工具、文件和 TM 都轉移到了雲端，因此工作會動態分配給多名譯員。因此，我們就很難跟蹤給誰分配了多少重複字數，每個人的折算數據又是怎樣的。一名譯員可能分到了多數重複欄位，而另一名譯員可能分到的都是新字。很多時候，譯員都無法預估他們要翻譯多少凈字數。現在，費用和時間安排更難以估算，而 LSP 不得不分析大量字數數據，才能把這些都算清楚。
質量仍然時好時壞
機器翻譯的質量的確提高了，但仍有可能出現很容易被忽視的潛在錯誤。例如，如果機器翻譯引擎漏掉了一個詞，例如「no」，或是未能區分「can」和「can』t」，可能就無法正確傳達這個句子的否定意思。（單個詞的錯誤在神經機器翻譯引擎中更常見。）
此外，翻譯時還會出現術語使用不一致的情況。機器翻譯引擎可能無法理解應該在哪些語境下應用某個領域特有的術語，或是乾脆忽略客戶提供的術語。此外，譯員可能需要在翻譯過程中更正某個術語，但由於更正並未在引擎中實施，因此這名譯員就得重複進行更正。
最後，機器翻譯的質量可能很差。如果機器翻譯的輸出內容質量不佳，而譯後編輯無法將翻譯質量提高到理想的質量水準，可能最後還不如直接讓資深的專業譯員從頭開始翻譯會更省時間，風險也更小。
工具的確帶來了變化，但不一定是好的變化
不停地更換工具以及頻繁更新版本會帶來新的問題。對專業譯員來說，工作效率至關重要。時間真的就是錢。工具和環境需要順暢運轉。哪怕只是改變了一個熱鍵，也會遭致很多譯員的強烈不滿。翻譯工作中應該避免使用測試版本，或是立即採用全新的應用。此類應用通常都包含許多缺陷，很可能會導致數據丟失。
這些觀點聽起來非常消極，因此譯員排斥技術進步也是情有可原的（本文的標題就是這個意思）。資深譯員可能會採取不同的態度，具體取決於他們的語言、專業領域和性格；儘管如此，他們對上述顧慮肯定深有同感。
擴展討論
為了獲取更多譯員對機器翻譯和 CAT 工具改進所持的態度，我們對翻譯服務供應商、SLV、MLV 和自由職業譯者進行了一項匿名問卷調查。
你們猜怎麼著？大家對機器翻譯和工具的觀點可謂是眾說紛紜。您或許也猜到了，譯員的經驗與接受度之間也存在著內在聯繫。剛入行的年輕譯員更願意使用機器翻譯來提高自己的工作效率，甚至還很喜歡這樣做。而資深譯員可能會傾向於「墨守成規」，抵制新工具。
除此之外，我們還發現了更多新的觀點。我知道，我說了這麼多，您可能覺得我有賣弄的嫌疑。但我不打算僅僅羅列一些數據，而是希望行業中不同的利益相關者藉此機會對調查結果加以討論和分析。
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