人翻機翻
——對在人工智能背景下翻譯行業(yè)的研究

徐可欣

大連外國語大學 遼寧大連 116000

1 研究問題

應對人工智能翻譯的浪潮下，針對傳統(tǒng)的人工翻譯專業(yè)，我們是否能做出什么改變來適應科技發(fā)展的潮流，培養(yǎng)出來更有針對性的人才。到目前為止，已經(jīng)出現(xiàn)了計算機輔助翻譯（Computeraided Translation，CAT），來提高人工翻譯的速度。而傳統(tǒng)翻譯需要做出什么改變來應對？

2 分析和討論

2.1 人工翻譯前景

人工翻譯的優(yōu)點。能夠高速處理原文中龐雜的信息，在實際的翻譯工作中，難免會碰到一些加急件。如一個幾千字的稿子，卻只有半個自然日的時間來處理。這種工作難度，對于一個沒有嫻熟技巧和豐富經(jīng)驗的人工翻譯工作者來說，是無法很好適應的。再如在翻譯產(chǎn)品介紹或宣傳冊當中，會遇到一些用詞，這些詞匯在詞典中是無法查到的。這有可能是原作者出于宣傳需要而新組合的一種說法。通常，譯者對此是無能為力的。在這種情況下，如果該公司能提供一些幫助，提供一些必要的背景資料，如做一個語料庫，那么譯者借助該語料庫和流行的翻譯軟件，加之必要的翻譯技巧和知識儲備，就有可能在更短的時間內(nèi)做出同樣質量的譯文。在實際工作中，工作效率就會大大增加[1]。

時至今日，機器翻譯的資料庫還在不斷的擴充中。隨著翻譯內(nèi)容的種類日益繁多，不斷擴充的資料庫可以為有限的人腦提供更有力的支持。并且，由于機器的譯文一般都是穩(wěn)定不變的，這種翻譯方式在固定套路的文稿中，能更好地保證譯文不會被非該領域的專業(yè)譯者曲解而變成廢稿。機器翻譯能增加譯稿的質量。

成本低易把控，相比于人工翻譯，機器翻譯的成本要低很多。因為機器翻譯需要人工參與的時候很少，基本上由計算機自動完成翻譯，大大降低了預算。機器翻譯的流程簡單快捷，在翻譯時間的把控上也能進行較為精準地估算[2]。

2.2 機器翻譯的缺點

（1）缺乏原語言的相關文化社會背景信息。以影視作品的臺詞翻譯為例，影視翻譯要傳遞給觀眾的不僅僅是臺詞單句的意思，更重要的是傳遞臺詞所承載的龐大文化背景信息。不同的影視作品，有著不同的創(chuàng)作背景，從而體現(xiàn)出不同的風土人情。如“How do I know？”這句話，一個文質彬彬的人可能會這樣說“我怎么知道？”而一個沒有文化的醉鬼可能會這樣說“鬼才知道？”。機器翻譯這句話，是這樣的：“我怎么知道？”它無法在譯文中體現(xiàn)出人物的狀態(tài)、情緒或者所受的教育程度[3]。

（2）機器翻譯缺乏功能對等性。在文學作品中，作者常常會運用一些寫作技巧來為作品增色，影視作品也不例外，如押韻、雙關、話外音等技巧。原話中押韻的地方，那么對應的譯文也應在文字的選取上注意押韻。要做到對等的雙關，需要譯者有相當扎實的雙語功底。話外音，也就是我們常說的話里有話。如果只按照字面意思翻，可能對于目的語觀眾來說，會造成理解上的困難。此外，影視作品往往帶有商業(yè)性質，它的受眾就一定要盡量廣泛。這就要求作品的譯文一定要做到通俗易懂。機器翻譯只能從字面進行翻譯，無法將復雜的語言簡易化。譯者在翻譯時就可以做到這點，但是要把握好度，既要做到“歸化”，讓目的語觀眾能容易地獲得相同的觀影感受，又保留必要的“異化”，讓目的語觀眾在能看懂影片的前提下，也能領略到異國風情。

上乘的影視翻譯作品，對譯者的水平要求非常高，不光是語言運用能力，更重要的是譯者的個人閱歷以及對作品的領悟力。在這點上，機器翻譯基本上起不到任何作用。機器翻譯最大的弊端在于它是無自主感情的。如果把影視作品全部交給機器去翻譯，它將無法把影視作品中所涵蓋的所有信息都傳遞給目的語觀眾，那么我們將獲得的是一部缺乏感情的作品[4]。

“功能對等指要求譯文應使譯制片觀眾所做出的反應與原影視作品觀眾對原文所做出的反應基本一致”，如喜劇翻譯。喜劇需要達到令觀眾捧腹的效果。如果將喜劇譯得平淡無味，那么就會出現(xiàn)源語觀眾笑得前仰后合而目的語觀眾卻無法獲得同等的感受并且不知所云的狀況。由此觀之，機器翻譯是達不到功能對等的要求的。

2.3 AI翻譯的發(fā)展前景

當人工翻譯遇上AI，是機遇還是挑戰(zhàn)？人工翻譯會不會有朝一日唄機器翻譯完全取代？這個問題將在“被取代”之前一直爭議下去。針對上文提到的問題，有一些解決方案可以作為比較高效的補充：

（1）建立機器學習使用的用戶數(shù)據(jù)庫。在機器學習的原理中，對錯誤樣本糾錯往往是最好的學習途徑，但在翻譯上的糾錯行為顯然是企業(yè)難以完成的。調動用戶主動糾錯翻譯結果，并以之建立數(shù)據(jù)庫，或許是非常便捷的方法。現(xiàn)在的機器翻譯平臺當然都有糾錯功能，但用戶的參與熱情和參與方式是個問題。

（2）嘗試優(yōu)質訓練資料下的弱監(jiān)督學習。目前的NMT體系，歸根結底是個有監(jiān)督的學習過程，很多所謂“莫名其妙”的翻譯結果都來自翻譯機制無法優(yōu)化，嘗試一些深度學習架構讓翻譯系統(tǒng)自我優(yōu)化，也許是個解決方案[5]。

（3）垂直領域語料數(shù)據(jù)庫﹠數(shù)據(jù)抽調系統(tǒng)。解決具體的專業(yè)領域，甚至文言文的中英互譯。

3 結語

智能+人工=翻譯的未來。為了彌補人工智能的不足，許多翻譯公司已經(jīng)在嘗試新模式，即人工智能+翻譯眾包的結合。這或許代表了翻譯的未來發(fā)展趨勢。

在這種模式中，人工智能首先完成最基本的翻譯。在拿到來自機器的初步翻譯結果后，普通譯者首先對機器翻譯的差錯進行更正。隨后，高級譯者將對翻譯后文本的文學性和專業(yè)性做進一步修訂。這樣的流水作業(yè)將帶來更高的效率，同時確保質量。

機器學習技術也會參與這一過程。通過機器學習，計算機將基于人工修訂后的結果學到準確的單詞表達，以及人類的語言習慣，從而優(yōu)化未來的翻譯能力。另一方面，計算機也會對人工翻譯的“硬性”部分進行追蹤，幫助譯者避免低級錯誤。在這一過程中，人工智能和人工翻譯將進行良性循環(huán)。

人工智能對人工翻譯的幫助還不僅于此。例如，在眾包譯者工作的同時，人工智能將會了解不同譯者具備的專業(yè)性。通過對這類數(shù)據(jù)的收集和分析，人工智能可以向不同譯者分配他們擅長的翻譯內(nèi)容。例如，關于計算設備說明書的翻譯將精準分配至電腦專家，而財務報告的翻譯將可以由會計專業(yè)的譯者來擔任。

這種模式正引起全球投資人的關注。例如，硅谷創(chuàng)業(yè)孵化器YCombinator在2014年冬季班時孵化了這樣一家公司Unbabel。與傳統(tǒng)人工翻譯相比，人工智能的引入提高了效率，而不同于單純的機器翻譯，人工翻譯使翻譯的表達更準確、更流暢、更適合用于正式場合。

在國內(nèi)，市場最主要的翻譯需求是中英文之間的互譯，無論是新聞媒體、學術論文、還是英美影劇。人工智能和人工翻譯的結合可以優(yōu)化當前翻譯的效率，帶來更自由的跨國交流，創(chuàng)造更大的市場機會。

更重要的是，對于尚未被納入互聯(lián)網(wǎng)的少數(shù)族裔語言，這種模式將帶來明顯幫助。可以想象，通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫，谷歌、雅虎、Facebook等網(wǎng)站將自動翻譯成非洲、南亞或印店語言，而當?shù)刂驹刚呖梢栽诖嘶A上高效的完成優(yōu)化。這將消除互聯(lián)網(wǎng)向貧窮國家普及過程中的語言障礙，成為真正連接全世界的“信息高速公路”