人工智能翻译究竟如何赋能翻译工作?

标签:人工智能
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目前,人工智能技术因其高效灵活的特点被广泛应用到各类翻译领域,给译员们带来了极大便利。那么,人工智能翻译究竟如何赋能翻译工作?

人工智能(Artificial Intelligence,简称AI) 时代,人类社会生活经历深刻改变,呈现出跨界交融、人机协同、群智开放、万物互联等新特征, 推动着经济社会各领域走向智能化。得益于算力、算据和算法上的突破,AI 技术势如破竹,引发全球各行各业颠覆性的变革。与此同时, 现代语言服务市场不断壮大,翻译技术发展方兴未艾 , 成为翻译研究的重要组成部分和翻译教学的新范式 (Chan 2015) 。翻译技术转向的出现,如同语言学转向、文化转向等,引发了一系列的翻译变革和群体性的理论焦虑 , 同时也为学界带来了全新的研究课题。在技术大发展时代,理清翻译技术转向的基本概念内涵 , 洞察翻译技术转向的表现形式 , 分析翻译技术转向带来的机遇和挑战 , 有助于翻译研究走出技术焦虑的困境 , 为新时代的翻译研究开辟新的疆土。

一、人工智能翻译走了多长的路?

得益于人工智能的飞速发展,Google翻译、有道翻译、搜狗翻译等机器翻译的准确度得到大幅提升,百度也推出了支持英语、日语、汉语、中文四种语言的AI同声传译软件。实际上,我们目前所拥有的智能翻译软件经历了一场漫长的进化史。

最早出现的机器翻译基于语法规则,将A语言一句话中的每个单词一一对应替换成B语言,从而形成最终译文。后来,人们开始使用人工智能技术基于统计数据进行翻译,即在自身语料库中储存大量语言数据(均来自于人类真实使用过的词句),通过不断进行单词间的排列组合,最终找到一个准确度最高的完整译文。百度人工智能技术委员会主席何中军曾提到,首个互联网翻译系统是2006年Google利用自身庞大的数据库,基于统计数据法建立的。发展到2015年之后,人工智能翻译普遍采用基于神经网络的语言系统。受人类大脑的神经生物学机制的启发,该系统能够从结构化的数据中进行无监督学习。不再需要向人工智能一次一个地提供语言数据,只需将它们发布到互联网上,系统就会完成剩下的工作。2015年,百度就基于神经网络建立了自身翻译系统,使译文质量大幅提升。

二、人工智能翻译遇到哪些难题?

目前,人工智能翻译多应用于普通笔译领域,在专业笔译、现场口译领域遇到了瓶颈。翻译界对译文提出的标准通常为“信、达、雅”。“信”是指译文要准确,不歪曲,不遗漏,不随意增减意思。“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。这要求译者不仅能够准确理解原文含义,还要结合中外文化、原文情感、特殊情景等因素对译文进行润色调整。但是,由于技术的局限性,人工智能翻译的译文准确度尚待提升,它们也难以理解特定情景语义、专业术语、演讲者情感等内容,因此,译文仍存在漏译、错译、译文生硬等问题。

受到文化差异、个人情感、特殊情景等因素对译文的影响,人工智能翻译依旧需要深度挖掘语言数据,不断充实语料库,提高自身智能翻译系统。

三、人工智能翻译未来如何发展?

现阶段的人工智能翻译为翻译人员提供了良好的辅助参考,人们可以在机器翻译的基础上进行润色调整,既提高了工作效率,又保证了译文的严谨准确度。

另一方面,随着技术融合不断加深,心理学、计算机科学和神经生理学等学科交叉,人工智能、机器人和传感器等技术也在加速发展,人工智能可以通过观察人的面部表情、手势、眼神、声调、头部动作、说话频率和持续时间来判断人的情感信息。未来,人工智能翻译或可以通过增强神经网络、不断扩充语料库、增强情感计算技术来提高自身译文质量。

四、总结

在AI战略的驱动之下,翻译技术正在成为具有显著前景化的新兴发展领域,给当代译学注入了强劲的生命力。同时,技术的爆发式增长也引发普遍的学科转向焦虑和人机伦理焦虑,我们应当看到翻译技术的价值理性和工具理性的融合,关注人与技术之间互根、互动、互补和互构的底层逻辑。在技术风起云涌的大变革时代,新技术和新问题不断出现,翻译研究范式受到多方面的挑战。面对翻译技术研究转向的多维性、复杂性和多变性,传统研究方法已然捉襟见肘。我们应充分利用大数据技术、模式识别、算法模型等新兴技术和方法,更为全面、客观、动态地认识和研究复杂的翻译技术世界。

翻译技术研究已经成为翻译研究不可或缺的组成部分,是现代译学的突破口和增长点。翻译技术转向的深入研究,关涉多元技术的跨界融合、多学科理论的相互借用和多元方法论的移植渗透,未来必将促进翻译研究范式和思维方式的迭代升级,推动翻译学科知识的重构与本体世界的重建。

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