AI口譯演砸了，翻譯界專家怎麼看？

最新 04-12

編者按：數字化革命時代，語料庫、大數據、雲計算、人工智慧的突飛猛進，已經深刻影響到人類生產生活的方方面面。其中，機器翻譯和AI口譯的長足進步更是引起了社會各界的廣泛關注。無論是「兩會」上某品牌翻譯機的炫目展示，還是微軟新聞翻譯達到人類水平的媒體報道；無論是眾多手機翻譯App的下載體驗，還是人工同傳和機器同傳的首次同台PK，都引發了翻譯從業者和翻譯專業師生的熱議，甚至焦慮，並不斷更新著人們對機器翻譯和翻譯本身的認識。有人大呼網羅大破，人很快要被機器取代。狼真的來了，譯者要失業了；也有人不以為然，認為機器的演算法和算力還十分有限，機器翻譯取代人工翻譯還言之過早；還有人則坦然待之，認為機器是人的延伸，人工智慧無論怎樣發達，終究是人類智慧的結晶，人的主體性和能動性不會改變，因而對於人工智慧和機器翻譯的進步不必感到驚慌。近期，在北京語言大學上演的人機大戰和博鰲論壇AI口譯的現場表演更是吸引了翻譯學界、業界和教育界的眾多目光。AI口譯到底行不行？其優勢和不足在哪裡？未來發展方向如何？翻譯產業和翻譯教育應該如何應對？就這些問題，幾位學界和業界專家學者、意見領袖紛紛發表意見，現整理如下，以饗讀者。諸君有什麼意見，可以給「翻譯學研究」微信公眾號留言。

韋忠和（廈門精藝達翻譯公司）：

這次北京之行的第四場會議是「翻譯自動化用戶協會TAUS亞洲峰會」。第二天會議在北京語言大學舉行。會議做了一個有意思的安排：人工同聲傳譯和微軟神經機器翻譯實時口譯系統全程同步進行PK。會議結束前，還安排了同傳譯員對機器翻譯進行反饋評價。

從現場PK情況來看，大家對於微軟最新的NMT口譯系統實際表現，普遍比較失望。無論語音識別，還是機器翻譯，實際表現都離其宣稱的效果有較大的落差。看來，基於語音識別和機器翻譯的實時口譯系統要替代專業的人工同傳翻譯，還有很長的路要走。目前階段，將語音識別和機器翻譯作為人工翻譯的輔助工具（比如提示、幫助記憶，及會後整理記錄等），有更現實的意義。

這兩天，翻譯界最轟動的事就是博鰲論壇採用了騰訊AI同傳服務，從一開始的驚呼到昨天的網路上一片嘲笑。這次博鰲論壇採用騰訊AI同傳，創新精神和勇氣令人讚歎。未在現場，無法知道與會者的反應，但從網路上流傳的截圖和字幕顯示，出了一些狀況。國際會議，特別是論壇性質的會議，語言環境非常複雜，騰訊語音識別在中英夾雜的發言面前表現失常，翻譯當然就更談不上準確了。看字幕的效果，肯定不如與會者帶一個有一定英文基礎的耳語翻譯員在身邊。這種效果，當然跟職業同傳譯員差距就更大了。

一個月內，我親身經歷了兩場國際會議：翻譯自動化用戶協會亞洲峰會（TAUS Asia），以及剛剛閉幕的本地化世界36屆大會（Locworld Tokyo），前者採用了人工翻譯同傳，並同時在會場採用了微軟機器翻譯系統（據說是首次），後者完全採用人工同傳。TAUS北京會議上，微軟的表現令人失望；東京會議上，人類日英同傳表現堪稱完美。

雖然一直在翻譯服務圈，但我屬於服務圈裡面的技術派，對技術應用從來不含糊，樂於嘗試，機器翻譯也是我們公司能夠提供的服務之一，目前更在嘗試機譯+人工編輯的應用。幾點看法：1. 翻譯是很傳統的職業，需要有變革和創新，期待有更好用的輔助工具，但更需要更多的踏踏實實和精益求精的工匠；2.技術進步很驚人，期待技術能代替繁重、重複單調的工作，幫助翻譯們進行更富有創造性和更高效率的工作。3. 期待技術公司和AI大牛們有點對傳統職業的尊重和敬畏之心，資本、技術和媒體的力量巨大，不當宣傳，會對傳統職業和教育帶來傷害。4. 語言學習和翻譯實踐不應受到這些干擾，高水平的翻譯人才不但現在供不應求，我相信二三十年後仍有巨大需求。

翻譯不是神秘職業，就是一個很傳統的職業。絕大多數好翻譯其實就是好工匠，既要技藝高超，還要善用工具。希望AI發展給我們人類譯員帶來更好的輔助工具。似乎現在中國人更熱衷於技術應用和走捷徑，缺乏德國人和日本人對傳統職業的工匠精神和技藝。對此，在積極擁抱技術、享受技術發展成果的同時，我們應保持冷靜。前幾天東京會議上谷歌AI產品負責人Apoorv Saxena這樣說：「我們的AI技術發展很快。很多時候，我們機器翻譯翻對了，但是，更多時候，我們翻錯了。」

崔啟亮（對外經貿大學）：

今天語音識別+機器翻譯第一次在博鰲亞洲論壇亮相，從質量表現和用戶體驗看並不完美，實際上是很差。這在意料之中，因為技術並不成熟，應用場景也不合適。但是它仍具有里程碑意義，實現了從0到1的跨越。從發展的角度看，技術的進步無法阻擋，這兩年機器翻譯的進步很大，未來發展會更快。現在嘲笑語音識別+機器翻譯不靠譜，就像汽車剛發明出來時，馬車夫嘲笑汽車司機跑得比馬還慢，還經常拋錨。

從網上的翻譯截圖看，計算機語音識別很差，很多句子不完整，語法錯誤很多。讓機器翻譯怎麼翻。垃圾進去，垃圾出來。只能惡性循環。

郭慶（東南大學）：

機器翻譯發言人必須遵守的五大禁令：1. 讓發言人講標準的受控語言，不許掉書袋子，不許吟詩作詞；2. 不允許說家鄉話，否則關麥克風；3. 不允許說錯話，哪怕是slip of tongue也不可以；4. 不可以加入A-B語對之外的任何辭彙，甚至在B語里不可以加A；5. 不允許用雙關語、諧音、笑話、隱喻、暗喻、轉喻等修辭手段。違令者機器翻譯有權做出超越人類理解的行為。

騰訊機器口譯這件事很有劃時代意義，所以特別關注。我的評論沒有諷刺騰訊機器口譯的意思。新事物發展需要不斷改進提高。機器口譯不僅是語音識別、機器翻譯、語音輸出這麼簡單。對實際意義的撲捉理解方面似乎還不夠。應用場景也沒有探索好。我是十分期待機器口譯有新突破。同時反饋教學的是如何做好人機互助的口筆譯教學。

張霄軍（英國斯特林大學）：

1、AI口譯秀如預料般演砸了；

2、語音識別正確率確實挺高，但識別出的仍是口語語體，重複、冗餘、片段以及「啊啊啊」等雜訊未消除；

3、傳統的機器翻譯擅長書面語翻譯，訓練語料也幾乎全部都是語法合格的書面語，對未加處理的碎片式口語束手無策；

4、有人提出翻譯也需要工匠精神要精益求精，這對機器翻譯可能不太適用，尤其是具有篇章特徵的口語演講、即席發言或談判，機器翻譯系統要具有一定的魯棒性，顆粒度要粗些翻譯效果可能反而更好一些；

5、但這絕非否認口語機器翻譯研發的工匠精神，要不斷優化細化平滑化語言模型和翻譯模型，同時要加強輸入的前編輯和輸出的後編輯；

6、真正意義上的互動式口譯系統還沒有出現；

7、在演算法和算力無法提高的情況下，數據的質和量就決定了機器翻譯的質量；

8、場景是個偽命題，因為在現實的口語交流中總是多個場景疊加在一起的，說話者可能隨時會轉變話題或者改變話鋒，尤其是在討論型會議中；

9、不必將博鰲論壇AI口譯拔高到剛剛發明蒸汽機的高度，也不必將其貶低為某公司用來圈錢的噱頭。理性看待新生事物，不急於求成，也不沽名釣譽，扎紮實實搞研究；

10、對AI口譯的反思和改進要比對此次譯文的評頭論足嘲笑諷刺重要得多。