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在开始今天的话题之前,我们先来做一段中译英练习(摘自马云在阿里巴巴十八周年年会的演讲):

未来阿里巴巴将全力投入全球化,积极推进全球化。我们必须用全球的眼光看问题,必须用全球的能力,整合各方资源,解决社会,世界未来的问题。全球化势不可挡,我们不应该阻碍全球化,阿里巴巴有责任去完善全球化。我们也会全力以赴,不惜一切代价的投入到农村发展之中,技术不应该成为贫富差距拉开的驱动剂,技术是一种完全的,彻底的,更普惠共享的东西,必须让全人类能够共享这样的技术。

感兴趣的同学可以先试着翻译一下,然后将自己的译文和下面的对比:

In the future, Alibaba will fully invest in globalization and actively promote globalization. We must look at the issue from a global perspective. We must use global capabilities to integrate resources from all sides to solve the problems of society and the future of the world. Globalization is unstoppable, we should not hinder globalization, and Alibaba has the responsibility to improve globalization. We will do our utmost to invest in rural development at all costs. Technology should not be the driving forcefor the gap between the rich and the poor. Technology is a complete, thorough and more inclusive sharing. All human beings can share such technology.

仔细读一读上面的译文,你会发现除了有两三处小问题(比如we should not hinder globalization是粘连句),英文读起来很通顺,意思也表达比较到位。译文中还出现了比如from a global perspective, at all costs, be the driving force等表达。你可能会以为这是一份学生翻译作业,但实际上它来自谷歌翻译:

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这是中译英的情况,那么英译中呢?我从今天的《卫报》官网上随机找了一段文字:

John Bolton, the hawkish US national security adviser, has threatened the international criminal court (ICC) with sanctions and made an excoriating attack on the institution in a speech in Washington. Bolton pushed for sanctions over an ICC investigation into alleged American war crimes in Afghanistan. He also announced on Monday the closure of the Palestine Liberation Organization (PLO) office in Washington because of its calls for an ICC inquiry into Israel.

这是谷歌翻译的结果:

强硬的美国国家安全顾问约翰博尔顿威胁国际刑事法院(ICC)制裁,并在华盛顿的演讲中对该机构进行了严厉的攻击。博尔顿因国际刑事法院调查涉嫌美国在阿富汗的战争罪而推动制裁。他还于周一宣布关闭巴勒斯坦解放组织(巴解组织)驻华盛顿办事处,因为它要求国际刑事法院对以色列进行调查。

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可以看出,这段英译中的准确度还不错。对于一个完全不懂英文的人来说,通过谷歌翻译来了解一篇文章的大意已经足够了。

得益于人工智能技术的发展,谷歌翻译在准确性和速度上都有了很大提升,不少翻译结果甚至能让人感到惊喜。除了谷歌之外,国内的有道翻译和搜狗翻译在这两年的进步也很快。那么,如果机器翻译技术再继续发展下去,人类翻译会失业吗?

在回答问题之前,我们有必要先了解机器翻译背后的工作原理。

“机器翻译”这个概念起源于上世纪50年代,最早的机器翻译采用基于语法规则的方法来进行翻译。研究人员请语言学家制定了非常复杂的语言转换规则,让机器按照这些规则去翻译,但得到的结果却不尽如人意。因为语言中存在着太多的特例,而要穷尽这些特例几乎是不可能完成的任务。这导致机器翻译的准确度在很长一段时间内都停滞不前,直到大数据以及深度学习技术的出现。

在新的翻译技术模型中,研究人员不再将关注点放在教会机器语言转换规则上,而是将海量的双语文本数据(比如联合国官方的双语报告,各种图书及其对应译本等)输入到机器中,让机器学习和提取原文和译文之间的模式,并将这种模式应用到新文本的翻译中。

基于大数据和深度学习技术的机器翻译有一个特点:机器“学习”的数据量越大,翻译的结果越准确。从国外科技媒体 The Verge 披露的数据来看,对于存在大量双语文本且语言较为接近的英语和法语,英语和西班牙语,采用谷歌神经翻译系统(GNMT)翻译的准确度已经快接近人工翻译的水准了。

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关于机器翻译原理更加详细的说明,可以参考谷歌发布的这个科普视频:



随着深度学习算法的日趋优化以及可学习文本的增加,在可预计的将来,机器翻译的质量会进一步提升,直至接近正常人工翻译的水准。但机器翻译对于不同类型的翻译工作,影响却不尽相同。

目前对于一些正式文本的翻译(比如财务报表、商业合同和学术论文等),机器翻译的准确度已经有了很大提升(部分翻译的准确度甚至能达到90%以上)。随着技术的进一步发展,机器对于正式文本的翻译准确度会越来越高。这会对很多低端笔译岗位带来冲击。

同时,由于语音识别以及语音合成技术的成熟,低端口译工作同样会受到影响。对于旅游、日常会话等简单的英语翻译需求,目前已经有手机应用能提供同声传译功能(尽管翻译准确性依旧不够好)。在可以预见的未来,很多简单的口译工作也将会逐渐被机器所取代。

但对于技术含量较高的一些笔译和口译工作,机器翻译带来的影响依旧有限。

机器通过庞大的语料库可以较好地完成简单的词对词甚至句对句的语际转换(比如专有名词以及各类常见文本的翻译),但它无法取代语言的交流功能。在交流过程中,语言仅仅是信息的载体,机器虽然能够完成语言的转换,但它没有办法明白语言背后的含义,即,说话者的意图。

语言中存在歧义和模糊性,有时候同一句话在不同的人眼里会有完全不同的解读。对语言的理解与谈话双方的文化背景、知识储备,甚至是谈话时的心理状态都有关系。举个例子,英国人谈话讲究含蓄,当一名英国人说 "Very interesting",你可能会理解为“这很有意思”,但他实际上想表达的可能是“这很扯淡”。机器并没有办法分辨出这两者的区别。同时,语言中还存在着双关、比喻、夸张等现象,这对于机器翻译来说几乎难以完成的任务。

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此外,好的翻译作品还讲究“信达雅”。“信”是指译文要准确,不歪曲,不遗漏,也不要随意增减意思;“达”是指不拘泥于原文形式,译文通顺明白;“雅”则指译文时选用的词语要得体,追求文章本身的简明优雅。由于机器翻译本身的技术特点,能达到“信”这一层面已经很不容易,要更进一步做到“达”和“雅”则更加困难重重。退一万步讲,假如机器真的能够理解什么样的译文才更加通顺优雅,那到时候需要担心饭碗的就不仅仅是职业翻译了。达到这种智能程度的机器将会让很多岗位消失,彻底颠覆我们的生活。

实际上,机器翻译的快速发展对于翻译行业来说并不是坏事。就像工业机器人将人类从枯燥的流水线作业中解放出来一样,机器翻译的出现也让译者能够从机械单调的翻译任务中脱身,将时间精力投入到更具有创造性的工作中。可以预见的一点是,未来基础翻译岗位将会大量消失,而高端翻译工作依旧会有很大需求。这对译者本身的能力也提出了更高的需求。

未来的翻译可能会呈现出这样的特点:由机器完成初级的翻译任务,译者在此基础上进行修改、调整、润色。这样能够兼顾机器的效率与人工的严谨,让翻译更加高效准确。

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