机器翻译可以让跨语言交流变成每个人都可以拥有的能力

　　可预见的时间里，机器翻译还会一直有不完美和遗憾

　　新年伊始，阿尔法狗（AlphaGo）在互联网上披着“master”的马甲杀了个回马枪，以60连胜的战绩横扫世界各路顶尖棋手。

　　阿尔法狗来势汹汹，但人工智能想要征服的，可不仅仅是围棋手。随着人工智能发展日新月异，作为人工智能研究最难课题之一的机器翻译，会不会抢走翻译工作者的饭碗，也成为人们津津乐道的热门话题。

　　时势造神器

　　能不能让中国的淘宝商品被全球其他不同国家直接看懂？能否让中国股民了解纳斯达克股票交易信息和背后公司的咨询？能不能让外文零基础的小学生看懂大英博物馆的英文书籍？在全球化时代背景下，语言服务行业的发展迎来前所未有的历史机遇。

　　与以往动辄几十万字的翻译需求不同，如今越来越多的企业或个人的翻译需求正趋向碎片化。而这些需求采用传统服务模式，不仅要支付昂贵的费用，还无形中增加了人力和时间成本。在这种情景下，如何更好地满足轻量型、碎片化的翻译需求，成为了翻译圈内人共同思考的问题。

　　在共享经济大行其道的今天，机器翻译带来了另一种可能。来自成都的伍阿姨是一个典型的“50后”外文盲。她和老伴去日本自由行，从大阪、奈良、京都一直到东京，全靠手机上的谷歌翻译和地图。对她来说，翻译软件的“傻瓜”技术，已经足够解决日常的基本沟通问题了。“即便分不清楚酒店里的洗发水和护发素，拍张照片扫描一下也就明白了。”

　　在现实生活中，更多更实用化的机器翻译功能不断涌现。手指轻轻一点，就可以实时了解到诸如菜单、店名、商品等信息，或者在微博状态下进行实时翻译。

　　就在最近，搜狗率先推出了“海外搜索”。使用这一引擎去搜索关键词时，得到的所有海外内容都能翻译成中文。这一产品被视为是深度神经网络在翻译和搜索领域的结合，而目标则是所有“不能够熟练使用英文或不懂英文”的中国用户。

　　相比人工翻译，机器翻译的优势显而易见：大幅节约翻译时间，提高翻译效率；满足对时效性要求较高的咨询或者海量文本的翻译需求；极大降低人力成本。而更重要的是，它让跨语言交流变成每个人都可以拥有的能力。

　　“在大阪的时候我们迷了路，还好一位当地的好心人陪我们走了半个多小时，一直送我们到地铁站口。对日语一窍不通的我，靠着翻译软件竟然跟她交流了一路，最后我们还留了影。”在伍阿姨看来，当语言不再成为障碍，旅行无非是换了一个陌生的环境而已。

　　我强故我在

　　一百多年前，当译界先驱严复提出翻译“信、达、雅”的原则时，他可能没有想到，若干年后这一标准竟会衡量到机器身上。

　　机器翻译距今已有70年的发展历史。自上世纪40年代起，基于规则、实例以及统计的机器翻译方法渐次登场，各领风骚。近两年，神经网络机器翻译技术异军突起，在翻译的“信”上取得大幅跃升。

　　东京大学人机互动学一位特聘教授在社交媒体上得知谷歌翻译的水平突飞猛进，随即从《伟大的盖茨比》里抽了几句话，分别比对了村上春树的最近译本和谷歌翻译结果，结果发现，村上春树的翻译行文非常优雅流畅，不过很明显带有村上独有的风格。相比之下，谷歌翻译更直白易懂。

　　机器翻译的影响不止于此。28岁的小赖是北京某大学英语系毕业生，参加译后编辑（基于机器翻译结果作人工优化）培训后，她的感受是“译后编辑很大程度上提高了翻译工作效率，但是也会对译者的翻译风格和思维有一定影响和改变”。

　　辽宁师范大学教授王毅是一名从业近30年的英译汉译者。在他看来，如果把语言粗糙地分为日常交流用语、学术语言和文学语言，机器最有成果的就是学术语言。因为这类语言语意明确，逻辑清晰，不容易引起歧义。相比之下，日常的口头用语虽然表达简单，但含义极为复杂，同一句话可以表达尊敬，也可能是调侃。要把说话者所处的语境和特定情绪表达出来，是一件非常智能的任务。

　　当然，翻译仅仅是打破语言障碍的第一步，进一步的知识管理和数据分析，也是信息里蕴藏的更大金库。理想情况下，发展机器翻译的终极目标是，人类借助机器，无视语言差别，实现书面和口头的自由交流。目前对于大部分机器翻译系统而言，口译仍然是一片鲜有涉足的“无人区”。人工智能替代口译看起来前路漫漫，但技术的进步必将改变翻译工作者乃至整个语言服务业的工作模式。

　　谁会打败谁

　　当然，许多人最关心的是，机器翻译会不会取代人工翻译。有人提出这样的疑问：培养一个语言人才恐怕得30年左右，那么基于神经网络技术的机器翻译的出现，会不会动摇人工翻译的地位？随着人工智能的快速发展，几十年之后，是不是人工翻译已经不再被需要，技术究竟是人类文明的推手还是杀手？

　　技术至上论似乎成为主流。但不少传统翻译者笃信，实现“信、达、雅”的关键，依然是对语言文字能力的掌握。王毅说，自己翻译的50多本学术著作，800多万汉字，都是自己逐字逐句翻译，从来没有借助过任何机器工具。在他看来，人的价值是机器无法替代的。

　　“语言的背后是文化。人之翻译的鲜活、微妙、灵性、多变、充分考虑语境和受众，以及不同译家的独特风格与味道，这些恐怕是机器翻译难以做到的。”王毅说，“机器翻译进行初级甚至中级难度工作的满意度正在日益提高。但把莎士比亚的英文作品翻译成中文，能不能超过朱生豪？把巴尔扎克的法文作品翻译成中文，能不能超过傅雷？把契诃夫的俄文作品翻译成中文，能不能超过汝龙？就像汽车自动驾驶一样，在路况良好的马路上，机器会处理得越来越好。但对车技要求更高的越野探险等，还是需要交给热爱驾驶的高手来做。翻译也是同理”。

　　翻译者并非像纺织工人那样机械化地重复作业。从目前来看，机器翻译技术对于简单的文本已经能够出色地完成任务，但这样的成就大多还停留在“信”上。一个优秀的翻译人员除了理解源文本的含义外，还能理解其文体和词法特征，并能利用这种知识给出更为准确的翻译，这样专业的翻译人才一直相当缺乏。翻译职业在可以看见的未来并不会消失。

　　和麦肯锡全球研究院发表的报告《如何利用AI重新定义工作》指出的一样，“随着体力工作和知识工作自动化的进步，许多工作至少在短期内，会被重新定义而不是被消除”。

　　所以，人机结合，可能是人与机器之间有效的合作方式，也是一个更准确、让各方更能接受和满意的结果。可预见的时间里，机器翻译一直还会有不完美和遗憾。其实这也是一个好消息，它给翻译者留有尊严和安全感，甚至为译员提供了更多的商业需求和更多的工作岗位。