人工智慧還有多久能全面替代翻譯？

01-05

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利益相關：翻譯行業從業者（小語種泰語），之前看到迪拜任命「人工智慧部長」的新聞，乃至大量的人工智慧文章視頻，都顯示「弱人工智慧」的普及只是個時間問題，比如阿爾法狗這種只下圍棋專攻一個技能點的人工智慧，在專業領域替代人類已經是無可逆轉的趨勢，而替代呼聲最高之一的翻譯行業，特別是英語等大語種的人工智慧翻譯很快就能出現，大語種資料庫容易建立，而且投資和使用率高，所以一直有說法5-10年內大語種人工智慧就會替代翻譯（當然國家外交的另算），而小語種即使數據建立困難以及投入研究時間等等問題可能會延遲幾年，但最遲也不過20年內吧，語言交流這種單一技能的人工智慧代替我們似乎是無法避免的，不知道大家怎麼看待這個問題？相關行業從業者可以說一下自己的預期和感受嗎？雖然機器無法代替自己掌握外語後獲得的思維，但是還是想知道我們翻譯行業還有多少時間可以用來轉型的？

分類討論。

以類型劃分：

筆譯

非文學類（也就是應用類筆譯，包括醫學，法律，工程，外貿，廣告等有著大量現成可用語料庫的方向），3-5年左右將會被取代90%。

文學類（散文，小說，詩歌等體裁），暫時看不到任何被取代的可能性，或者說哪怕被取代，也只能是幾個百分點的。但是這一塊本身就盈利很少。干這塊的更多是出於個人興趣和藝術追求。你想靠它賺到買買買吃吃吃的收入，還是洗洗睡吧。

口譯

以會展口譯為代表的低端陪同口譯，3-5年內會被口譯設備，口譯app等工具取代70%以上。（口譯app的話，目前商業化的還不多，多數仍在開發試驗階段。目前一些雛形有：Google translation, Microsoft Translator, 有道翻譯官等）

以交傳乃至同傳為代表的中高端CI（會議口譯），5-7年內會被取代50%以上。

以語言劃分：

西方的印歐語系的主流語言勢必淘汰的更快，一方面是同源研究起來更方便一方面也是因為CAT早已使用於這些語言，已經積累了很多經驗。而東方的日語韓語泰語越南語什麼的要麼是因為發展中國家尚未得到重視，要麼是因為語言相對孤立，學起來更吃力，所以相對好一些，會慢一點。所以千萬不要一刀切，說什麼英漢漢英首先消亡，然後小語種就也全跟著了。這是錯誤的想法。

我自己雖然主業是做英語口譯和法語筆譯的。但我不會告訴你我也在用谷歌和trados結合起來做德語，西語和葡語的筆譯活。而這三門語言，我也就認識幾個單詞罷了。

一般是用英語或法語作為中介語。英語是因為谷歌母語，法語是因為語法嚴謹。而且這兩門也是我最精通的。

具體的方法是：比如你接到了一單X譯漢的單子。那你先要用谷歌翻譯把X翻譯成英語，然後你自己進行英語和漢語之間的翻譯工作。谷歌能很精確的給出大部分印歐系語言和英語法語之間的互譯。

相對來說漢譯X要難一些。因為你要確保你把漢語翻譯成英語的過程中不能犯語法錯誤，表達要地道，這樣谷歌才能幫你順利地將英語翻譯成X語。

這種方法的前提是，漢語部分要靠你自己來，不能用谷歌。因為谷歌的漢語還是很艹蛋的。這種方法只是幫你用英語來開啟了其他外語的大門而已。說白了有點像買房，就是槓桿原理。以一門英語為支點，以谷歌翻譯為撬棍，撬動十幾門外語，雖然你還是要參與翻譯過程的，不能當甩手掌柜。但是僅此一點就足夠你賺一筆了。

你可能會說那需不需要潤色呢。多多少少會有問題的吧？

是的。但也一般是偶爾幾處用詞不夠貼切。但語法錯誤一般不會有。谷歌翻譯真心還是很強大的。而且還有翻譯社區幫助進一步優化。

大家完全可以去試試看，比如去China Daily 上拉一篇新聞，然後用谷歌翻譯翻譯成法語啊德語啊西語啊，發給您的外語系朋友看看，問他有沒有表達不妥或者語法錯誤。沒有朋友的話，就複製一下結果，然後刷新頁面，顛倒兩種語言，然後看看逆向翻譯給你的英文結果是如何的。你就會感嘆現在的CAT了。

可以說只要源文本過硬，谷歌就能給你呈現一個很棒的目標文本。（還是那句話，除了漢語）

反正我已經靠這三門小語種的筆譯兼職賺了一輛C系了…信不信由你

所以我是越發看衰翻譯行業的。媽的連我這種完全不懂德西葡的人都能賺出一輛車，那那些語言專業畢業的本科生研究生，意義在哪裡呢？

遑論現在上海這邊連二本院校的外語專業都開始引進CAT課程了。這就等於是變相的絞殺。就好像當年改革開放給農村地區引進割麥機一樣，讓老實巴交的割麥人圍成一圈學怎麼開這個機器。殊不知大家都會開了之後，也就沒你們什麼事了。

個人認為，當一個行業已經被取代了70%80%了，這個行業就不值得繼續走進去了。如果你非要安慰自己，做到最頂尖的總有飯吃，那我也沒辦法。什麼行業都不可能被完全取代，安徽山區里的糧油店現在還用算盤呢，那你想學算盤嗎？

CAT現在發展的迅猛大家都有目共睹，翻譯日漸呈現出夕陽產業的態勢，值不值得趨之若鶩，見仁見智。

謝邀。根據牛津大學研究顯示，如果你只是做字面翻譯，那很可能在10年內就被AI取代。如果你的翻譯需要做到「信達雅」，需要在譯文里加進自己的創作思維，那麼你的職業在20年內被人工智慧取代的概率只有33%。差不多會在30年之後被取代，到時候你可能也快退休了。

以下分開討論。

如果只做字面翻譯，請參考下圖。AI在不同語境里的表現。

- 僅憑Rosetta Stone上刻著的字翻譯：16.6年

- 僅憑電影字幕翻譯：10年

- 初級翻譯（包括中文這樣的高難度語言）：8年。注意，初級翻譯是指水平基本達到普通bilingual的翻譯水平，也就是意思基本上都可以傳達，但是做不到「信達雅」。

以下是其他職業被AI取代的年份。連搭建樂高這種細活，AI也可以在7年內做到。AI取代所有人類職業，還要等120年。

如果你的翻譯需要做到「信達雅」，需要在譯文里加進自己的創作思維，那麼你的職業在20年內被人工智慧取代的概率只有33%。什麼叫信達雅？人類自己都定義不清楚，更何況AI呢？

和其他職業相比，翻譯還算是相對安全的。因為翻譯不只是字面翻譯，還需要抽象思考。研究表明，抽象思維選擇目前還是人工智慧的弱點。

和其他職業相比，翻譯被AI取代的可能性

（想測試自己職業被取代概率的同學請參考BBC官方鏈接。Will a robot take your job?）

各大孤立語發來賀電.

各大屈折語表示絕望.

拉丁語, 古希臘語紛紛表示你們在做夢.

* NLP要解決的兩個最主要的問題是"歧義消解"與"未知語言現象處理", 其中歧義消解是最主要的問題, 那麼此處補充一些歧義消解相關的問題, 先感受一下, 其中也包括了分詞相關的內容.

英語的歧義消解の分詞:

Put the block in the box on the table.

分詞結果有兩個:

Put the block [in the box on the table].
Put [the block in the box] on the table.

此處引出了介詞對於分詞影響的塔蘭數 $C_{n} = inom{2n}{n} frac{1}{n+1}$ , 其中n為介詞短語數量.可見複雜度的增長速度是極快的.

就中文來嘗試最簡單的幾個"多義", 包括了簡單句子和語段:

喜歡鄉下的孩子

喜歡[鄉下的孩子]
喜歡[鄉下的]孩子

關於魯迅的著作

[關於魯迅的]著作
關於[魯迅的著作]

"你：實在不好意思。領導：你什麼意思？你：沒什麼意思，意思意思。領導：你這樣沒意思。你：一點小意思，沒什麼意思。領導：那多不好意思。你:那您明白我的意思了？領導:如果只是這點意思，那我就還不明白你的意思。你:您看，這還有點意思。領導:行！明白你的意思了。你:還是領導夠意思。領導:現在就看上面的意思了。"
"剛剛邦剛剛剛，剛剛剛剛剛剛剛剛一剛一剛一剛，剛剛幫剛剛剛，剛剛儂剛。剛剛剛剛剛剛，剛剛剛剛剛剛，剛剛剛剛才剛，剛剛剛剛還剛儂剛剛剛，剛剛哈是個能剛，剛剛剛剛剛剛剛剛啥？伊拉剛吾剛一剛，伊拉才剛！"

老維都被整到神秘主義家裡去了, 先把手上的基本翻譯做好再說吧, 代替翻譯? 太早了.巴別塔不是說重造就能重造的.

我是是翻譯專業的在校學生，這個問題我也問過我們的專業老師。

老師的回答大概是這個意思

翻譯本身的確可以由機器來完成大部分工作，但是在很多場合下，比如會議比如商業洽談，他需要一個柔和的、人性的，甚至賞心悅目存在，這是是我們現有文明程度下人們的傾向，也是為什麼有時候女譯員更吃香的原因。如果只有機器，那就減少了人的參與，丟掉了人文情懷，讓人不舒服。所以現在去回答機器是否會代替人工還太早了，其實還沒有必要去過於糾結這個問題。

雖然沒有直接回答題主的問題，但希望能給大家一點啟示。

樓上這些評論真的看過科大訊飛的翻譯器嗎？

我認為幾年之內就能在常用的口譯層面上全面碾壓人類了。

全。面。碾。壓。

辭彙量，閱讀量，聽力，反應速度...無論從哪一個角度來看都是輸。人工智慧甚至可以識別出口音極重的方言俚語。

筆譯要看翻什麼，文學性太強的可能翻譯不出那種美。但也不是完全沒可能。

很不願意看到包括母校在內的語言類大學的沒落，但是沒辦法，這似乎是一種歷史的必然。

人工智慧在翻譯行業張牙舞爪，是因為這個行業很多Freelance，駐場翻譯也大多是輔助性質的工作，除了大型國際組織和政府部門，很少有成體制的翻譯部門存在。

領導有一天突發奇想，誒我們試試人工智慧翻譯吧，不請譯員了，那也沒辦法，最多就是翻譯效果不佳不用了唄。所以科大訊飛之類就瞄準了這個市場。

領導如果有一天想試試看換SAP或者任何冠以人工智慧的自動化系統，對不起，那些Accointing Audit HR等等所有感到危機的部門都會來質疑。你這裡需要人工監控，那裡存在漏洞，不符合實際操作要求等等。

最後領導即便強制推行了系統，也會發現根本沒有節省Headcount，反而還要新雇一群TechSupport天天沒事兒干坐著喝茶。

前幾天看了一篇關於人工智慧是否會代替人類一些工種的問題，看了之後感覺說的很有道理。

我們現在是不是太惶恐了呢？在短期內，我們高估了人工智慧的能力，別說翻譯了，讓人工智慧自己說話能到什麼樣的程度還是個課題。

如果我們需要人工智慧達到專業翻譯的水平（那些三四流翻譯就不提了），其實就等於我們需要一個完全能看不出是人工智慧而非人類的結果。

與其浪費時間為人工智慧的存在感到恐慌，還比如利用這點時間好好提升一下自己的翻譯技術吧！

人工智慧不會完全替代人工翻譯。

起碼說，網易人工智慧提倡的是用AI技術來提升人工作的效率和體驗，而非取代人力。

比如，網易見外最近就和人人影視字幕組、立青映畫字幕組、迪幻字幕組和松鼠字幕組等國內多家知名字幕組達成深度合作關係，字幕組參考AI聽翻的雙語字幕，進行人工校對和潤色後輸出，能直接在見外系統中壓制輸出，大幅提升視頻翻譯效率，使最新劇集的中文字幕更快上線，也讓觀眾能看到更多優質的海外影視作品。

對於這樣的合作形式，有十餘年字幕翻譯經驗的「人人影視」字幕組英美劇翻譯組長「Somehacker（筆名）」也表示：「網易人工智慧產品-網易見外的助力將能夠幫助字幕組提升翻譯效率，讓組員能有更多時間來潤色文字，更專註於翻譯的藝術」。

作為翻譯的行業，業外有很多誤解。翻譯首先是理解，然後才能翻譯。即便我們都說母語，但因為知識結構的差異，不同專業的人即便都說母語其實也是很難溝通的。尤其是商務方面，更涉及到雙方的文化、習慣差異，如果把握一個合適的談判的氛圍，翻譯有時候也會起到很大的作用。所以，機器這方面一時半會還難以取代翻譯的作用，或者更確切的說取代會外語的商務人員的作用。對於技術文件類的翻譯，我感覺速度會比較快，之前很多翻譯公司採取的輔助翻譯軟體已經是機器翻譯的雛形，數據量已經夠大了。快的話，我估計3-5年會完全取代吧。

等到人工智慧分清楚漢語各種語境里

「真的假的」

這四個字的意思的時候。

很難吧，至少Google

翻譯還達不到我的預期

會的，上面很多答案都建立在人工翻譯是正確的前提上，但做過這一行的必然心裡清楚，很多時候你知道不代表當場能反應過來。就和考試一樣，這道題你見過，做過，但是為什麼在考場里就做不出來。機器翻譯和工廠里的自動化機械一樣，不會出錯，不需要休息，力氣大，可複製。這幾點其實就足夠了。機器哪怕只能考到90分，永遠考不到95分，但是勝在穩定，一力降十巧，只要人有波動會犯錯要休息，從60到100分浮動，就必然會輸給機器翻譯。

以後的趨勢很有可能是要求人類正確輸出以保證機器翻譯的準確性。也許會產生把原文改寫成正規化的文章這種工作呢。哈哈

代替90%的翻譯可能需要五年。代替所有翻譯得等強人工智慧。

作為業界第一款實時語音翻譯研發團隊的成員，在「信達雅」的「信」層面，可以基本取代。至於「達雅」，還有很長的路要走。

機翻用的指標貌似是個坑爹的指標。明顯，翻譯准不准你說了算？只有人工說了算。所以他們發明了一個指標。。。機器檢測，說起來0.6還是0.4還是0.8。其實短句子你可能逐詞翻譯就完事了。

長句子么。。。。

十年後應該就可以替代不少了

如提問者所言在大語種方面的確在不久的將來在智能翻譯上能有很大的突破

只是時間問題科學的發展是必然的

不過人工智慧是無法完全代替人類翻譯的

因為翻譯是靈活的而機器是無感情的

不了解其他的行業在日語方面

自己的老師算是中日翻譯界比較有權威的

前些時日恰巧他提到日語智能翻譯已經能大體上不出現表意偏差了

正確率的比例我不太記得了不過看老師很驚訝的語氣

這在翻譯學界算是較為轟動的吧

說到這種智能翻譯的推廣也是時間問題

開玩笑道：「你們再不好好學習呀，不一定比機器翻譯得好喲。」

可語種學習者會因此止步嗎？並不會啊

科技是改造世界的，科技成就也是為人類服務的。

聽完這些話一邊是感嘆哎智能翻譯真厲害

一邊更加堅定了自己畢業後不從事日語相關行業的決心 hhhh笑～

我在擔心傳統開發還有多久會被被人工智慧取代→_→來自即將畢業的碼農

還早得很。google現在翻譯都必須以英語為中介，光數據就是個大問題

全面替代恐怕得等到強人工智慧了吧。

但現有的弱人工智慧的確很適合翻譯，感覺以後應該會細分，像遊戲翻譯，可能用往期遊戲的原本和翻譯進行訓練，應該會好很多。

總之本來現在機翻加校對和潤色已經是常態了。

翻譯工作者的話，強化對這類翻譯工具的學習和應用，畢竟校對和潤色還是得你們來。

只是你們的每一次校對和潤色都可以作為訓練數據，谷歌應該開發專門的輔助翻譯工具，收集數據比較好。

胡言亂語，拋磚引玉。