相信很多人都看過這則新聞：
9月21日，一位同傳人員Bell Wang在知乎爆料訊飛直接轉寫了其個人的同聲傳譯結果，并沒有體現AI翻譯能力，質疑科大訊飛AI同傳造假。
圖：Bell Wang知乎截圖，版權原作者所有
一石激起千層浪，面對質疑，科大訊飛拿出了具備技術門檻的專業詞匯“人機耦合”來針對造假風波進行反駁，科大訊飛以“一場誤會”的說法回應質疑，稱沒有造假也不存在侵犯知識產權。
梳理一下這次會議中人類議員和科大訊飛的業務內容：
嘉賓說話→人類同傳譯員翻譯，說出譯文→“訊飛聽見”識別人類同傳譯員的譯文→譯文被投放到屏幕和直播中，直播中投放語音合成的人聲。
究竟是科大訊飛“造假”、“欺詐”，還是我們的人工譯員“誤會”，我不做評價。但是，如果不是譯員爆料，恐怕很多人看到會議前看到相關宣傳，都會“誤會”這次會議是采用了科大訊飛的智能翻譯。
無獨有偶，今年博鰲亞洲論壇分論壇“未來的生產”的現場中英雙語翻譯中，也曝出了“騰訊同傳”出現翻譯錯誤，不得不求助于人工同傳的消息，還貼出了截圖。
對此，對此，騰訊官方辟謠稱，這是個烏龍事件，外界提及的邀請人工同傳，并非“騰訊同傳”團隊用于此次海南博鰲的現場AI同傳，而是用于服務騰訊新聞團隊北京直播間的專業報道。
同時騰訊承認，面對博鰲亞洲論壇復雜的語言環境和高大上的專業內容，“騰訊同傳”確實出現了錯誤，比如以下流傳最廣的小程序截圖，官方稱之為“大面積單詞無意義重復、大小寫及字符混亂”現象。
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好了，吃完瓜，可以說說我的觀點了。
首先，恭喜大家：AI翻譯到目前為止，還完全不足以取代人工翻譯。
即便強大如科大訊飛，也宣稱“比人類更強大的，絕不是AI,而是掌握了AI的人類”。
事實上早在去年6月29日，科大訊飛官方微信專門發文《拒絕神化 人工智能技術需踏實前行》，呼吁各界不要對還在發展中的新技術過度神化，以免對大眾造成錯誤引導，從而不利于產業生態持續健康發展。
接下來，繼續恭喜大家：短期甚至相當長一個時間段內，AI翻譯也還不足以完全取代人工翻譯。（注意兩個表述的語序差異）
1. 技術上的難點，瓶頸難以突破。
目前的機器翻譯仍然存在較大誤差，并且難以短期突破。判斷機器翻譯是否具有實用價值，我認為可以先設定一個寬松標準：原文采用標準化語言時，機器可以對其文本內容進行準確翻譯；原文采用標準化發音時，機器可以對語音內容進行準確識別。
文本翻譯而言，公認比較好的谷歌翻譯中英文互譯準確率已經能達到85%；語音識別方面，行業巨頭科大訊飛已經達到了97%（中文）。但是這里的前提都是“標準化”文本、語音。而日常生活中，人類說話的用詞、語法準確率沒有權威的統計數字，我拍腦袋說個數字95%。三者相乘 85%×97%×95% = 78%。也就是說，現在機器對于人類語言翻譯的準確率平均大概在八成左右。
稍微有技術敏感的人會知道，機器識別率（不管是語音還是文本），從0提高到50%很簡單，主要通過文本和語音數據庫的樣本量擴大就可以實現；從50%提高到80%也不是特別難，通過優化算法可以提高匹配度也可以實現；甚至從80%提高到95%也不會那么難，持續的樣本擴大、算法優化，再加入人工智能學習能力，也可以實現。但是，95%到98%，98%到100%，這里面的每一個點，可能都意味著樣本量、運算速度成幾何級的增長。
要注意，上面三個因素里，人類整體語言運用的準確率，幾乎不會有上升。甚至隨著信息爆炸、新詞涌入，還會有所下降。所以機器翻譯文本準確率和語音識別率的乘積，至少要達到 90%÷95% = 94.7% 以上，才能保證機器對于人類語音的翻譯準確率達到90%以上。這意味著巨大的差距。
2. 場景上的多樣性，決定了開發的成本巨大，細分領域幾乎不可能開發。
翻譯實務中，會面臨非常多樣的場景，不同場景下的語言系統，往往會有很大區別。同樣是會議翻譯，政府、論壇所做的會議報告，與商務談判時的語言習慣就會有比較大的差異；工廠生產現場與賣場銷售場景的用語也會完全不同。
而我們在進行人工智能開發時，只可能針對應有非常廣泛的一般場景。細分領域的個性化定制機器翻譯，技術上完全可行，但使用小眾則意味著經濟效益低下，企業在進行開發中不得不考慮這一因素。
3. 語言自身的模糊性決定了對其理解必須在多維度下才能盡可能準確。
要做到準確翻譯，對于現場應用場景、氛圍和話題背景的了解，都非常重要。在實際語言習慣中，這些內容通常是雙方默認了解而有所省略的；有時候為了突出某部分意思，語言又通常會有倒裝、重復。
舉個例子：
蘇軾唱“明月幾時有，把酒問青天”，這時候我們知道作者是“丙辰中秋”所作之詞，所以“明月”可以翻譯為“???"；但是換一句”秦時明月漢時關，萬里長征人未還”，這時候的 “明月”則只能理解為“明亮的月亮”，翻譯成“??”、“?? ?”都可以，但用“???”可能就不是特別合適。
3. 翻譯說到底是用于人與人的交往，而人與人的交往中情感又是非常重要的因素。
翻譯存在的意義絕對不只是語言的轉化傳達，非常重要的一點是，根據現場的氣氛，選用合適的表達方式；有時候為了調節氣氛，適時地建議休息 、換話題等；當譯員的身份同時也是作為會談某一方的成員時，還會有立場的要求…… 這些都是冷冰冰的機器翻譯所無法做到的。
4. 眾多高端的跨語言人才，存在的意義不止是作為翻譯，而是將外語作為工作語言，與對應的母語使用者進行溝通。
比如一個優秀的韓語銷售，在一場商務活動中，很可能會作為商務會談的主力談笑風生，同時要獨立與客戶溝通合作事宜，還要做好客戶關系維護，翻譯只是他所有工作的一小部分內容。這個時候，他的作用是任何一臺翻譯機甚至另一位高水平的人工譯員都無法取代的。
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作為翻譯圈的一份子，從朋友圈看到，不乏對于AI翻譯“造假”或者“不靠譜”的揶揄之詞。甚至在當初曝出騰訊AI翻譯“求助”人工翻譯時，還有不少人有狂歡的興奮：
你看吧，什么智能翻譯，離開我們還是不行。
這讓我想起火車發明之初的一場著名的比賽：1830年，美國巴爾的摩港市的火車和馬的大賽。在那個年代，因此火車取代馬車，對于坐慣了馬車的美國紳士來說，是很不情愿的。于是有了這場比賽。
比賽開始時，火車起動慢，馬車超前了火車四百余米。當火車迅速加速，達到每小時24公里左右時，追上并超過了馬車。就在這時，火車的風機皮帶突然從滑輪上脫落下來，結果讓灰馬追了上來贏了這場比賽。
火車的失敗翻譯軟件可以代替人工翻譯嗎，讓那些喜歡馬的紳士們狂喜：你看，還是我們比較厲害吧！但是也正是火車所展現出來的潛力打動了眾多觀眾?；疖囋诿绹焖侔l展起來。
到今天呢？高鐵已經達到時速300公里以上，而馬，幾乎只有在賽馬場和旅游區作為一種娛樂休閑用具才會出現。
今天的AI翻譯，也許就像當初的火車；而你我，也許就是習慣了馬車的牛仔?？膳碌氖牵还苣阍敢馀c否，火車趕上甚至超過馬車，也許只是時間問題。
機器翻譯雖然仍有眾多不足，但是其面對人工翻譯時，也具有巨大優勢：
1. 機器在詞匯儲備及學習能力上的優勢。
人腦的記憶是有極限的，而且會有大量錯誤。而從理論上來說，機器翻譯完全可以把現有詞典內容全部裝進自己的“大腦”，要跟機器比記憶力比詞匯量，人類與機器的差距比猴子與人類的差距還大，分分鐘被碾壓。
而傳統的機器翻譯自從插上了人工智能的翅膀后，其深度學習能力，也是令人望塵莫及的。一個很直觀的感受，以前微信剛推出翻譯功能時，翻出來的句子往往是令人啼笑皆非的，但這兩年的微信翻譯，在應對日常場景內容時，已經顯得游刃有余；甚至有時候一些文言語句、方言都能翻譯得八九不離十。
科大徐飛就曾宣布，目前他們的翻譯機英文已經達到大學六級水平，兩年內可以達到專八水平。學習速度可謂相當之快。
2. 技術的發展是跳躍式的，互聯網時代的技術發展更是一日千里。
得益于軟硬件不斷更新升級，計算機運算能力與算法不斷優化，人工智能翻譯技術也可能會有跳躍式的發展。而人工翻譯的整體水平，則基本會處于一個停滯或者極其緩慢的發展水平。
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人類發明了技術，技術又裹挾著人類，一直向前。
不管你愿意與否，人工智能翻譯發展的潮流是不可逆的。事實上，現在在眾多低端化、日?；膱鼍跋拢瑱C器翻譯已經完全可以勝任。
比如，出國旅游、購物、消費等場景，隨身帶一個手機或者翻譯機，都能解決你的大部分問題。未來，隨著技術的提高，機器翻譯的應用場景還會進一步擴大。
廣大翻譯從業者，對于人工智能翻譯又該持什么態度？一句話：作為馬車夫，當汽車、火車時代來臨時，你要么做一個汽車、火車司機翻譯軟件可以代替人工翻譯嗎，要么就進入跑不了一條汽車、火車的賽道。
面對人工智能翻譯，我們別無選擇要，只能積極地擁抱新技術，掌握和利用好新技術。
用在線翻譯工具最多的人是誰？不是不懂外語的人群，恰恰相反，正是廣大外語學習和使用者。因為他們會利用機器翻譯解決詞匯量問題、會用機器做初步翻譯然后人工修改的方式提高工作效率。
未來這種現象還會長期存在，機器翻譯會成為專業翻譯人員的有效工具。就如工業革命之初的英國馬車夫，最開始都反對汽車、火車的應用，但是一旦歷史潮流無法阻擋時，原本就從事交通運輸業的他們，也順理成章的成為了倫敦街頭司機的主力隊伍。
同時，我們要保持和擴大自己在與機器競爭時的優勢。
比如在除了掌握語言外，深入某個細分領域，成為這個領域的專家。人工智能翻譯再發展，在眾多細分領域，也仍然會鞭長莫及?；蛘弋斈阏莆樟松虅照勁心芰?、組織管理能力，讓自己成為“會外語的商務人才”、“會外語的管理人才”，機器也沒法取代你。
如果你說：我討厭機器翻譯，韓語一般，而且除了韓語，什么也不會，怎么辦？
當年被的馬車夫第一次被汽車火車超越時，望著遠去的背影，肯定也問過同樣的問題。我猜，他們要么去學了駕駛技術，要么換了賽道。要么，就在一百多年前窮死了。
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