人工智能抢走翻译饭碗之前 还需解决这些问题

一般认为，人工智能最先能够取代的就是信息处理类的工作，其中首当其冲的就是信息录入整理这样的职位，这是人工智能现阶段就能做到的，不需要太多创造性的工作。之后受到影响的就是翻译，因为翻译说到底也是语言信息处理的范畴。

那么翻译这样的岗位真的很快会被人工智能取代吗？我们倒是可以试着分析一下。

首先，我们需要对翻译工作进行一下大致的分类，因为翻译文本和实时翻译口头翻译在要求上区别很大，难度也很大。

在文本翻译中最先收到冲击的将会是我们常见的字幕组，因为影片所要翻译的文本一般都是对话性质的，而且句子都比较短，其实使用一般的翻译软件就能解决大部分工作。但是人工智能的优势在于能够结合上下文进行翻译，将细节润色得更好。

事实上字幕组受到人工智能翻译的威胁很大，所以为了体现出差异，现在的字幕组更多地会在翻译时进行大量创作，有些时候并不按照字面进行翻译，使用大量的梗来体现人的作用。

同样是文本翻译，文学作品对人工智能翻译来说要比翻译影视作品大一些，因为文学作品的翻译包含更多二次创作的内容，同时也能够体现译者的理念，否则也不会有翻译大师这样的概念了。

但不可否认的是，目前图书翻译市场上充斥着大量没有文学功底，纯粹是直译的作品，这种品质的图书以现在的人工智能翻译来说已经基本可以胜任了。也就是说，如果是个做机械工作的翻译作者，真的应该担心自己的饭碗不保。

还有一类比较小众的文本翻译是文件的起草和翻译，这一类翻译工作一方面有很多的专业术语，另一方面对用词的精确性要求更高。这类工作其实反而更适合人工智能翻译，因为标准越多，自由发挥的空间越小，越适合机器学习，通过大量的样本学习，人工智能就能上岗。但是在初期会需要配合人员的校对工作。

说完文本翻译，下面来看看口语翻译，这一类翻译工作的难度要比前者大得多，因为口语翻译过程中存在着大量的不确定性。

首先一点就是，口语翻译在翻译之前需要先“听清”对方说的是什么，这就涉及到了语音识别的部分。这方面的研究现在进展还不错，准确率已经高于人类了。

但是如果要在听清听懂之后再加一个实时翻译，那难度就完全不一样了，至少就目前来说还有一些问题需要解决。

我们知道人工智能在翻译文本时需要联系上下文语境，然后再通过神经网络进行分析和翻译。但是口语翻译只有上文没有下文，下文还在演讲者肚子里没说出来呢，这该怎么进行预判？甚至演讲者本身就存在口误，该如何进行处理，这都是需要解决的问题。

在口译中，判断在何时插入翻译也是很重要的一个环节。这种情况一般是演讲者和翻译者通过眼神或肢体语言进行交流后临时决定，然后翻译者再进行翻译的。但是人工智能翻译目前还做不到这一点，只能够通过演讲者自己的停顿来判断插入翻译的时机。

当然，同传不存在这样的问题，但同传在处理断句时也会遇到问题。我们知道每个演讲者在语速、断句节奏上都不一样，有的人说话经常大喘气，或是在很奇怪的地方断句，这就让根据整句进行判断翻译的人工智能很容易出错。

还有一个问题是，如何排除口语中大量无用的信息，比如频繁的口癖，这些无用的信息如何判断要不要翻译，又不能因此而遗漏信息，这对人工智能翻译的挑战也很大。

从上面的分析来看，人工智能翻译现阶段更适合处理一些变量较小、创作性不强的翻译工作，一旦涉及到需要创造性和现场变数比较大的内容时，仍然会存在一定的问题。

但是不可否认的是，我们的要求比较高，如果要求仅仅是听懂的话，人工智能翻译现在已经能够做到了，只是想要让人们听得舒服听得流畅甚至是有艺术美感，就还需要进行大量的训练和算法调整。

我们知道现在人工智能翻译已经在帮助一些翻译公司进行基础翻译，或是作为辅助翻译的工具了，作为翻译行业的从业者应该需要有这样一种压力，争取让自己的工作更有价值，否则就真的要被抢掉饭碗了。

我们编辑又何尝不是这样呢？

原标题：人工智能抢走翻译的饭碗之前还需要解决这些问题

来源：ZOL中关村在线

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