AI智能和人工口譯的對比分析

■沈佳穎/中國計量大學

一、人工智能時代背景下，AI智能翻譯的現狀

在信息化時代，技術已經被全面運用到語言專家和翻譯人員的工作中，“計算 機輔助翻譯 ”（Computer Aided Translation）已成為語言學專家的常用詞。2018年的博鰲亞洲論壇，啟用了由騰訊翻譯君和微信智聆推出的“騰訊同傳服務”。現場雙語字幕翻譯，每個人手機上可同步看到翻譯字幕，聽語音，代替了同傳翻譯機。2018世界人工智能大會上，科大訊飛又通過AI智能翻譯展露頭腳。AI智能翻譯越來越火熱，但目前會議上很少使用翻譯機，譯員還是第一選擇，因為機器的準確度、應變能力還需要考量。在會務上，機器翻譯的占比很低。特別是技術性含量較高的會議或者權威研討中，仍是人工口譯為多（潘少穎，2018）。當下AI智能只能作為一個工具，幫助口譯人員完成任務，但并不能夠替代人工口譯。

二、AI智能與人工的口譯結合分析

（一）彩云小譯和譯員的譯本節選對比

在日常對話中，有很多方言，語氣詞和口語化的表達，AI智能往往不能做出正確的解釋。通過日常對話形式文本翻譯的對比分析，分析AI智能和人工口譯的優缺點。（其中準確度按扣分制來判定。）

英文文本：選自電影《阿甘正傳》。

翻譯速度（字/分鐘）流暢度（%）準確度（處）同學 146 65 -2彩云小譯 286 100 -2

以下是譯文節選：

原句 Haven’t you ever seen a little boy with braces on his legs before ?同學你們以前沒見過一個腿上纏著繃帶的小男孩嗎？彩云小譯你以前沒見過一個小男孩腿上戴著支架嗎？原句 Mama always had a way of explaining things so I could understand them.同學媽媽總以一種能讓我聽懂的口吻來講述一些事情彩云小譯媽媽總是有辦法把事情解釋清楚，這樣我就能明白了。原句Our house had been in Mama’s family since her grandpa’s grandpa’s grandpa come across the ocean about a thousand years ago.同學大約在一千年前，我媽媽的曾曾祖父從大洋彼岸來到這兒的時候，這房子就已經屬于我媽媽了彩云小譯我們的房子自從一千年前媽媽的爺爺的爺爺漂洋過海來到這里，就一直屬于媽媽的家族。

通過文本對比分析，彩云小譯的翻譯速度明顯快于譯員，流暢度也高于譯員，但譯本未達到“信達雅”中“雅”的標準（趙琳，2017），帶有中文的語法錯誤。結合語境看，譯員的譯本更讓人理解，也更口語化。目前AI智能在邏輯思維和算法上勝過人類，如阿爾法狗戰勝圍棋世界冠軍，但口譯是一項需要情感的工作，而不僅僅是處理一套龐大的數據。

（二）AI智能翻譯的實例

在一場國際會議上，AI將演講者的“不乏”翻譯成了“步伐”，但隨著整句話翻譯的進行，AI似乎意識到了錯誤，改成了符合上下文語境的“不乏”。這一小失誤說明AI是聽到了后臺人工譯員“bufa”的中文拼音，而后通過語音識別系統識別出“不乏”這一中文翻譯，并不是AI聽懂內容翻譯出來的（孫奇茹，2018）。

此外，一位同傳譯員在知乎上發文稱，在上海的一場會議中，訊飛的翻譯其實為人工同傳，譯文由機器朗讀，并非機器智能翻譯。雖然各個科技公司都大力宣揚AI智能翻譯，但是其在實際應用中并沒有想象中那么成熟。科大訊飛高級副總裁江濤接受采訪時說道：“盡管機器翻譯獲得發展，明年能達到英語專業8級的水平，但依然沒辦法代替同傳。科大訊飛沒有提到AI同傳，并沒有造假吹牛，目前的情況是一個誤會。”AI智能并不能達到同聲傳譯的地步，取代人工口譯需要很大的努力（郭丁源 2018）。

三、AI智能與人工口譯結合實踐及出現的問題

（一）科大訊飛提出“人機耦合”理論

人機耦合指的是一種“控制方法”。科大訊飛創始人劉慶峰（2018）認為“算法突破，腦科學和數學建模方法相結合，人機耦合是人工智能下一步的關鍵”。“人機耦合”在翻譯中是指通過機器和人的結合，降低同傳工作者的工作強度，用機器識別同傳譯員寫的譯文，再將譯文朗讀出來。這一舉動實際上并沒有減少譯員的工作量，沒有尊重譯員的勞動成果。因此，人機耦合還需要更長時間的實踐和努力。

（二）機器翻譯可能會侵犯知識產權

在2018創新與新興產業發展國際會議（IEID）的一場分會上，現場同傳譯員稱，科大訊飛是在識別出譯員說的中文譯文后，再將譯文投放到屏幕和直播中，此舉事先并沒告知自己，涉嫌冒名使用翻譯成果和侵犯知識產權。由此可見，機器翻譯和人工結合時，涉及到知識產權的問題，需要譯員和機器所在公司事先達成共識。復旦大學哲學系教授徐英瑾認為，“如果人機耦合中，人類并不知道自己的成果被利用，那這并不是真正的人機耦合。”在新技術下，法律和倫理又有了新的挑戰。

（三）AI智能還需要克服的技術困難

目前AI翻譯仍是字對字的直譯，而不是結合語境上下文的意譯。口語表達中大多按意群劃分，還有雙關語，隱含意和修辭手法的運用，給機器翻譯增加了難度。機器還要克服電源短缺，網絡中斷，設備故障等的問題。此外，人工現場翻譯時需要手勢，眼神，表情和語氣的結合，這一點機器也做不到。AI和人工結合，可以克服這些問題。

信息化時代下，人類從大量繁多的勞動中解放出來，AI智能翻譯不斷發展。我們要正視目前的發展實際，辯證看待AI智能翻譯的優劣，對翻譯事業充滿信心。相信有一天，AI智能和人工口譯能找到最好的契合點，互利互補，為語言的交流溝通作出更大的貢獻。