翻譯行業會不會以後被人工智慧取代?
如題,現在科技發展這麼快,很多事情都是十年前無法想像的,那麼翻譯會不會以後被電腦翻譯取代呢?有點像計算器的意思,文章交給電腦很快就翻譯出來了
謝邀
我不覺得會有被取代的趨勢,但機器翻譯會在一些人工翻譯所涉及不到的地方,發揮獨特的作用,這點我覺得還是很有可能得。事實上,現在的機器翻譯,在某些特殊用途上,已經做得不錯了。比如說我在網上搜索一個很奇怪的問題,英文網頁上沒有相應的答案,但在德語網站上卻有。雖然我看不懂德語,但只要使用google translate的網頁翻譯,從德語翻譯到英語,得到的內容倒也基本看得懂,我也因此獲得了所需要的信息。當然咯,當前google translate我覺得也就是歐洲語言之間的翻譯還行,對東亞語言的支持,你懂得。。。但我覺得隨著技術的進步,這方面問題的解決還是可以預見得到的。所以說,機器翻譯的優勢在哪裡呢?我覺得主要是這方面的情況:臨時性的翻譯,對信達雅的要求不高,但要求快速,翻譯內容也是相對比較簡單,文字描述比較好理解得。我覺得這一類的需求,將是以後機器翻譯的主要應用方向。至於翻譯詩歌小說之類,這其實是藝術領域的範疇了。雖說未來也可能會實現,但要多久以後,就真說不準了。
PS:因為在適應蘋果的二逼鍵盤中,所以語句通順方面受到了很大影響,見諒。。。。謝邀。不過我不是科技行業的從業人士,也不是很清楚現在翻譯機和翻譯軟體的具體發展情況,只能說目前主流的翻譯機和app水平都遠差於人工翻譯。可能在不久的將來,能夠看到您說的這一幕吧。
機器翻譯以後在通順方面會做得更好。基本上取代翻譯。樓上說的翻譯詩歌,那是翻譯家的事情。而且是見仁見智,不同翻譯家流派的見解也不一樣。不屬於機器翻譯要解決的範疇。
這要看你定義的「翻譯」是什麼樣的程度以及界限了,只要求翻譯字面意思的話,現在技術應該已經能達到了吧。但短時間內,翻譯仍然不能被取代,並且,高級的翻譯人員會更吃香,因為軟體的興起把低水平翻譯人員擋在了門外(忌憚於人工智慧,很多人可能都不會選這個行業了),人少,當然更吃香,更重要的是,好的翻譯,或者就算有點蹩腳但仍然是一個「人」的翻譯,有著機器目前無法競爭的優勢,下面會說到。
不同種類語言就是一個框架,不同語言有不同語言的語法規則,讓機器大量輸入樣本學習語法規律是可以實現的。但語言只是一個載體,傳遞的真實信息才是內核,單單語言所能承載的信息,是不能完全表達人想表達的真實思想的,比如,我給你說 「音樂」,我大腦里想的可能是各種吉他指彈的曲子,各種曲譜,各個大師的樣子,或者浮現以前自己演奏或聆聽時的場景,甚至大腦里開始回蕩起自己最喜歡的曲子的片段,而這些所有大腦里東西的集合體,才是我想表達的音樂。這是單語言承載不了的,但你如果做翻譯,你對你服務的對象肯定會事先了解這些。另外,你以為你是在做翻譯,其實你根本不是純粹靠語言能力這個具體的工具在做翻譯,而是你幾十年來積澱的跟人相關的文化(比如:隱喻,反諷手法)、微表情(語氣語調不同可能同一句話不是一個意思好嗎)、等語言之外的「人」才能明白的東西在翻譯。
而在翻譯名著這些方面,大家肯定會有所體會,比如明明是翻譯的英語,考察的卻是你的母語的語言駕馭能力,甚至結合中外文化的語言內在含義的轉化把握能力。這些東西,是學語言之後,對語言作為工具之外的領悟,正是這些領悟,使你的翻譯更加準確,而這,必須要學習一門語言才能更好的掌握。所以說在人工智慧大面積取代翻譯的情況下,學習和精進一門語言仍然很有必要。
但我也有一個擔憂,目前機器大面積取代某個行業的話,會有很多不利影響,因為只要把人類中最高精尖的東西輸入給電腦,電腦就能達到高精尖的水平。鑒於平時大部分人都達不到高精尖,大部分人在這個絕對領域就輸了,肯定比不過。就像日前圍棋也「失守」了一樣,只要有一個人超過這個極限,人工智慧馬上就能學習達到這個極限,能讓這個學科進一步上限提高的,就是突破極限的這個站在這個領域頂尖的突破者,我們也可以稱之為大師。問題是大師本來都是少數,大量的人來學,這個學科才能出一個兩個頂尖的,學的人少了,出大師的概率也就降低了,自然的,人工智慧發展也就到了瓶頸,而這個瓶頸還必須由人去突破,這就陷入了惡性循環。完全取代不太可能,就像現在還有人在聽walkman一樣。但我認為人工智慧對翻譯從業者的衝擊是致命的。誠如前幾位答主所說,機器在信達雅中不容易做到雅,但需要雅的翻譯工作相對也少,支撐一名翻譯收入的主要業務還是在諸如法律、醫學、機械工業等不過分倚重「雅」的領域,文學類的畢竟少。在這些領域,人類收集信息和儲備知識的能力,翻譯的速度和精確度,會被秒得渣也不剩。人翻的優勢「雅」,重要性也不大。另一個更恐怖的猜想是,由於大量工種被機器取代,語言隔閡根本不存在了,因為機器之間是不需要翻譯的,這是技術可以實現的…當然到那個時候,各行各業都是翻天覆地的變化了,不僅僅是翻譯受到衝擊。一點題外話,與其說是機器把人從勞作中解放出來,不如說是機器徹底摧毀了現行的資源分配的規則。在新規則建立之前,一定有人要做炮灰,這個空白期就是一段叢林化的時期…想到這個就不寒而慄…扯遠了~
不會,即使技術上沒有問題,現實中也有各種問題
本質上來說,語言並不是像生產力一樣客觀的東西翻譯的價值不僅僅在於它能提供給你a轉換為b的途徑,而是提供一種服務,翻譯並不只有筆譯,筆譯也分各種各樣的需求。這種服務的價值蘊含著人類社會約定俗成的一些東西,例如國際慣例,例如尊重和禮貌,例如溝通的成本,觀念的改變不是一朝一夕的事,起碼在我們有生之年,金主們不會都喜歡冷冰冰的機器的,一篇文學經典的翻譯版肯定也不會找籍籍無名的譯者但並不意味著翻譯就會一直好過
以我校一名口譯員為例,培養這名口譯員,可能不僅僅需要大學四年的教育,還需要從小就接受熏陶的家庭環境,能培養出這種人才的家庭一般都不會太差,這同樣隱含著一種價值,一種傳統的古典般沒有效率的美的價值。這樣培養出來的口譯員提供的服務將不僅僅是翻譯。可是,這也決定了這個行當的高附加價值,如果資本真的不在乎了,它變得僅僅想要高效而已,那麼翻譯絕對不會像現在一樣活的這麼風光。
所以就我自己來說,我不會將我的語言作為一種主要技能,而是作為輔助技能,語言就是語言,從來都是與人溝通交流的工具,或者說了解其他文明的途徑。
看到更大的世界才是目的Excess fructose consumption has been hypothesized to be a cause of insulin resistance, obesity,[9][58] elevated LDL cholesterol and triglycerides, leading to metabolic syndrome.[10][58] In preliminary research, fructose consumption was correlated with obesity.[11][59] Fructose encourages visceral adipose tissue deposition in humans.[12][60]
Studies indicate that there may be an increased risk of cardiovascular disease from a high intake of fructose.[61] Studies have associated high fructose consumption with increased incidence of hypertension, both acutely [62] and in the long term in subjects without a history of hypertension.[63] The mechanistic link for this is thought to be the increased production of uric acid,[64] a known predictor for hypertension.[65] The elevation in uric acid is due to unregulated phosphorylation leading to depletion of ATP and subsequent ADP degradation to uric acid.[66]
Another study in humans concluded that fructose and sucrose are metabolized similarly,[67] whereas a different analysis "produced significantly higher fasting plasma triglyceride values than did the glucose diet in men" and "...if plasma triacylglycerols are a risk factor for cardiovascular disease, then diets high in fructose may be undesirable".[68] A study in 2015 later confirmed this by showing that consuming beverages with high levels of high-fructose corn syrup caused heightened levels of LDL cholesterol, non-HDL cholesterol, apolipoprotein B, all of which are lipid/lipoproteins risk factors for cardiovascular disease.[69]
In contrast to the above claims of fructose contributing to cardiometabolic diseases, an expert panel of the European Food Safety Authority concluded that fructose be preferred in food and beverage manufacturing to replace sucrose and glucose due to the lower effect of fructose on blood glucose levels following a meal.[14]
譯文
已經假設過量的果糖消耗是導致胰島素抵抗,肥胖的原因,[9] [58]升高的低密度脂蛋白膽固醇和甘油三酸酯,導致代謝綜合征[10] [58]在初步研究中,果糖消費與肥胖相關[11] [59]果糖促進人體內臟脂肪組織沉積[12] [60]
研究表明,高攝取果糖可能會增加心血管疾病的風險[61]研究已經將高果糖消耗與高血壓發病率增加相關[62],長期而言沒有高血壓病史。[63]這個機制之間的聯繫被認為是增加尿酸的產生,[64]是高血壓的已知預測因子[65]尿酸的升高是由於未調節的磷酸化導致ATP的消耗和隨後的ADP降解為尿酸。[66]
人類的另一項研究得出結論,果糖和蔗糖類似地被代謝[67],而不同的分析「產生比男性葡萄糖飲食顯著更高的空腹血漿甘油三酯值」,如果血漿三醯甘油是心血管危險因素疾病,然後飲用高果糖可能是不受歡迎的「。[68] 2015年的一項研究後來證實了這一點,表明消費高含量高果糖玉米糖漿的飲料會導致LDL膽固醇水平升高,非HDL膽固醇,載脂蛋白B,都是心血管疾病的脂質/脂蛋白危險因素。 69]
與引起心臟代謝疾病的果糖的上述權利要求形成對比的是,歐洲食品安全局的專家組得出結論,果糖在食品和飲料製造中是優選的,以取代蔗糖和葡萄糖,因為果糖對葡萄糖水平的影響較低飯。[14]
詞性判斷, 語序錯誤等機器風過了這麼多年依然如此, 翻譯產品公司也從未敢宣傳自己在翻譯上的根本性進步, 近期未來(10年內)不可能
大勢所趨。
附加幾點說明:
1. 競技性運動不會被機器取代。柯潔輸了,但圍棋運動依然會存在。除了超人閃電俠沒人跑得過火車飛機,也沒見奧運會把100米取消掉。魔獸、Dota、LOL隨便把AI寫的複雜一點足矣吊打世界冠軍,並不會讓此類比賽觀眾減少。
2. 機械重複性勞動一定會被取代,這一點不用抵抗——即使沒有所謂強人工智慧。
當年機器化大生產出來的時候,工人師傅想必也是一臉自負:這些大笨鐵疙瘩,精細程度怎麼能比得過我手工加工?
我看到有人說小語種翻譯不會被取代,因為 她 = 翻譯 + 陪護 + 秘書 + 工人 + 司機
那麼,單純由機器取代翻譯工作,剩下的僱傭一個人做,工資只有她的四分之一,你覺得哪一種便宜一點?
3. 演算法的魯棒性一定是越來越強的。甚至最後,你的歪果仁領導喝醉了說話你聽不懂,機器能聽懂並準確翻譯——人臉識別能力,機器已經超過人類了。
4. 多數人覺得信雅達的翻譯,機器難以做到,這個認識有點可笑。
機器可以把世界上所有已知詞典都裝進來,各種成語、俗語、俚語詩詞歌賦信手拈來——你能背誦幾本唐宋詩詞鑒賞?
當有一天,siri的回答可以智能到讓你當她是摯友,字字珠璣、打動人心,翻譯機器就可以代替人工了。
畢竟,機器翻譯,搞的是純運輸活兒,而語言的背後,是人類的思維。既然是人工智慧,你先告訴我它有什麼幹不了的。
會。
但是幾十孩子集中在一起外語教育(尤其基礎教育)不會被替代,
所以,到時翻譯可以隨時改行呀,現在就先做著吧
不過,這一天還遠....
A:你昨天跟小美約會遲到了?B:是,因為睡過了在人工智慧大肆吹風的環境下,首先要被取消的是很多不需要太多腦力勞動的工作,比如需要精確數字控制的生產線,數據分析師,銀行工作人員。前兩者在普通人的日常生活中不太常見,但是經常銀行的可能會有新的發現,哎呦我去,現在辦一張卡好快,就幾分鐘的事兒,掃一下身份證,輸入六位數密碼,卡就出來了,驚不驚喜?意不意外?精不精彩?
現在在一些銀行大堂已經有機器人大堂經理在值班了。
但是為什麼老是拿同傳被人工智慧取代做文章呢?
鄙人拙見,大概有以下原因:
- 同傳顯得比較高大上,這種職業被機器取代,做起文章來噱頭大,夠唬人;
- 機器生產商的營銷推廣需要,軟文,做新媒體的都懂噠;
- 做文章的人,不懂同傳,屬業外人士,故敢如此放話吸睛。
曾經有中英同傳在會議現場被院士說,哎呀,你們同傳馬上就要被機器取代了。這兩位同傳只能禮貌性的報以微笑,除了理解在某一領域做到高深至院士的人也有其無知的領域之外,別無他法。
來看看幾位真正的同傳大牛怎麼看?
1. 英中同傳Jason
經驗豐富的英中同傳譯員Jason表示,微軟是這語音識別及翻譯方面的先行者,五年前就推出了同樣的技術,當時網上也是驚呼,同傳要被取代了,但每次微軟舉辦的會議都是找活人來同傳。
2. 英中同傳Rex
大玉作為一名業內菜鳥,也問過澳加大使館御用資深中英同傳Rex,他表示,如果同傳能被機器取代,那麼絕大部分工作都能被機器取代了。
我們是在另一個英文同傳Mary在三里屯組織的生日趴上聊的,他直接給我舉例,比如調酒師,現在可以直接用機器代替,各種配方比例設定好,比人還要精準,但是調酒師不也還是在工作,說到底,還是人需要溫度,人在那裡,才有人氣。
而同傳,我不敢說機器替代不了,但是在我的職業生涯長度內,恐怕還不會完全取代,能看到合理的機器翻譯,能夠取代人工翻譯,但是一些高端場合的翻譯會保留下來,這是一個自下而上的過程,而出現機器完全替代人工進行翻譯的那一天,很多職業也都不存在了。
總之,機器取代人工比我們想像的快,很多技術發展就是這樣。而我們在技術層面上讓機器能取代人工時,實際上的取代過程又會更慢一些,逐步分層次進行。
3. 同傳及翻譯公司總裁張漫漫
再來解讀一下科大訊飛的機器,我沒用過,借用在珠三角洲既做英中同傳又經營翻譯公司還是雙胞胎辣媽的漫漫女士朋友圈語錄:
訊飛曉譯目前的功能最多英文六級,而實際生活中,很多英語八級的人類連同傳的邊都沾不上,所以同傳還是有幾年飯吃。曉譯翻譯機目前的水平就適合做旅遊掃盲,也可以做同傳陪練機。
當然,作為一個愛接受新鮮事物的潮媽,漫總一向樂於看到科技進步,提升生活品質。她在朋友圈發出了各個機器翻譯對同一段醫療器械公司的資料翻譯,對比出來谷歌完勝百度。
參加了各種會議,看了各行各業談顛覆,聽到的最優道理的一句話是:同傳不是機器顛覆的,而是被數量日益龐大的雙語聽眾給滅掉的。
她還順帶著給出了報考志願的參考建議,關於高考畢業生的報考方向,就外語類專業,我似乎又可以另開一篇。
4. 非資深中英德翻譯高大玉
以上均為中英同傳的意見,大玉作為曾經做過中德同傳的業餘選手,也有以下鄙見:
若干十年前,德語詞典連識別德語的陰陽中詞性都是問題,而現在已經有了初步翻譯功能,雖然有時錯誤百出,但有時也可以作為人工翻譯的輔助工具,能夠幫人節省不少時間,尤其是專業辭彙的翻譯方面,但是語法及理解就需要人工來整理,保不齊將來就不需要了,科技在發展,時代在進步,未來誰都說不好,但若有一天翻譯被人工智慧取代了,那麼被取代的又何止翻譯這種高強度腦力和體力勞動職業?
就我目前常用的德語詞典而言,很多專業辭彙還都解決不了,枉論將語法複雜的德語句子翻譯成中文了。一旦加上人的方言,語音,用詞習慣,機器一下子就哭了,或者翻譯出來的結果讓人哭笑不得。
我曾經寫過一篇翻譯軟體取代人工筆譯的文章《你還真相信谷歌翻譯APP那麼神奇?》,你們可以看到,沒那麼容易,同傳馬上失業的說法暫時算危言聳聽。
但我也很高興看到,人工智慧如火如荼地發展,這樣我就可以借力發力,省去很多精力,尤其是在筆譯方面。
5. 資深中英德同傳徐文
納尼,我又問了一下人上周剛給默克爾昨晚德中同傳的中英德文同傳徐文女士,她從德國曼海姆給我發來了三條語音,大意如下:
她對科技持謹慎樂觀態度:
- 短期內取代是不可能的,現在一些基本意思歧義,翻譯軟體對於多重含義詞語無法處理,書面翻譯尚且搞不定;
- 上條提到的問題在書面翻譯上解決不了的話,同傳更不可能了,因為每個人的發音各不相同,機器的語音識別還做不到精準,所以就不用提同傳了。現在機器只能做普通話和標準德語之間的簡單翻譯,稍微帶一些語音,就搞不定了。語音技術還有很長的路要走,之後才是同傳翻譯技術。
- 宏觀來看,從思維角度出發,人工智慧是線性思維,而翻譯是一個靈活應變的工種,只有具有這種能力的人,才能將中文的詩句或者一語雙關語翻譯出來,我無法想像機器能做到這一步,起碼短期內不行。
6. 意中同傳高鵬
意語同傳美女鵬鵬小姐(有多美?見公眾號「大玉話外語」文章《意語同傳美女告訴你:商務場合這麼穿》)表示,AI是大勢所趨,但目前國外的認可度比國內高,國內需要更長時間被接受、認可和使用。
不過她認為,同傳畢竟只是起到傳遞信息的左右,會議內容大家也都基本知曉,會議資料也有準備,所以同傳被取代的可能還是比較大的。相反,交傳,是一個需要「有溫度」「有人情味」的工作,不會被AI取代。
即使是同傳被取代,也是英語首當其衝,我們小語種還是能苟活一段時間的。
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結合翻譯群的各種消息:
1. 訊飛只是資本炒作的工具,文章只是炒股的工具,輿情引導股價;
2. 很多行業都受到AI的威脅,但真正被取代的工種少之又少,這種軟文無非是為拉投資造勢而已,大家的時間都很寶貴,不如去做更重要的事,比如:吃吃喝喝玩玩樂樂;
3. 不排除展示機器翻譯的某些廠家有作假的嫌疑,有譯員在機器背後念稿。
本文寫到最後,德語圈翻譯老前輩周軍老師表示,未來十年,同傳取消不了,放心大膽去做吧!
抱歉,由於精力有限,沒有採訪更多小語種,歡迎看到此篇文章的其他小語種翻譯留言發表高見。
本文於2017年6月27日發表於我的公眾號「大玉話外語」(ID: gaodayutalk),更多於翻譯及外語相關的文章,請關注公眾號,查看「歷史文章」。
比如:如何做翻譯
做翻譯都給我帶來了什麼
外語專業的就業方向
如何選擇外語專業
如何學外語
機器翻譯已經開始逐漸替代人工翻譯了,請參考:微軟!請給翻譯留條活路微軟再出「原聲」翻譯軟體視頻 輕鬆「說」中文
翻譯行業會不會以後被人工智慧取代?
一定會
為什麼最近有很多名人,比如比爾蓋茨,馬斯克、霍金等,讓人們警惕人工智慧? - 謝熊貓出沒注意 - 知乎專欄
看看這個,超人工智慧都快成神了,別提翻譯這種簡單問題了
這個「以後」時間跨度很長,短時間內來看可能性不大,放長到10年、20年甚至30年來看,我覺得還是相當有可能性的。
以前機器翻譯採用的主流方法是PBMT(Phrased-Based Machine Translation ),所謂Phrased-based,即翻譯的最小單位由任意連續的詞(Word)組合成為的片語(Phrase)。翻譯方法如下:
1、首先,演算法會把句子打散成一個個由詞語組成的片語。
2、然後,預先訓練好的統計模型會對應每個片語,找到另一種語言中最佳對應的片語。
3、最後,需要將這樣「硬生生」翻譯過來的目標語言片語,通過重新排序,讓它看起來盡量通順以及符合目標語言的語法。
這樣像流水線一樣的翻譯方法,一環套一環,中間任意一個環節有了錯誤,這樣的錯誤會一直傳播下去,導致最終的結果出錯。這就是以前用翻譯軟體時翻譯結果啼笑皆非的原因。
深度學習這幾年火了之後,機器翻譯一直是深度學習在自然語言處理(Natural Language Processing,NLP)領域裡成果最為卓越的方向之一。深度神經網路提倡的是end-to-end learning,即跳過中間各種子NLP步驟,用深層的網路結構去直接學習擬合源語言到目標語言的概率。所以在一年前,Google官方對翻譯進行一次升級——將翻譯演算法換成了基於神經網路的機器翻譯系統(Nueural Machine Translation,NMT)。相比於傳統PBMT一個片語一個片語的獨立翻譯,NMT這樣end-to-end翻譯出來的語言更加自然流暢。
即使這樣,目前翻譯軟體對於長難句的翻譯也是不如人意。
例如,用谷歌翻譯翻譯如下句子:大一時,魏勇鵬想學一門二外,但德語老師要求選德語的三個月不能看英語,計算機專業的英語基礎資料偏多,太衝突,最後選了日語,學了三個學期。有回魏勇鵬看到小語種班的的板報上寫著這樣一句話,多學一種語言,你就多了一種人生。現在回想起來,魏勇鵬覺得別有一番深意。
翻譯結果如下:Freshman, Wei Yongpeng wanted to learn a second, but the German teacher asked to choose German three months can not read English, computer professional English basic data on the high side, too much conflict, and finally chose the Japanese, studied three semesters. Wei Yongpeng back to see a small language classes Banban reported that such a word, learn a language, you have more of a life. Now in retrospect, Wei Yongpeng do not think there is a deep meaning.
很明顯有些翻譯錯誤以及語序不當。
同時,谷歌翻譯對於中國的詩句以及成語的翻譯更是謬以千里。
例如,用谷歌翻譯翻譯:床前明月光,疑是地上霜。翻譯結果如下:Bed moonlight, suspected to be frost on the ground。第一句完全沒有翻譯出來。但是在對於詩句以及成語的翻譯上,國產的百度翻譯要更勝一籌。同樣的一句詩句,百度翻譯結果為:Bright moonlight at the window, doubt is frost on the ground。雖然語法上有很大問題,但是按照中式英語的角度,基本把意思翻譯到位。
雖然目前機器翻譯還有很大的不足,但是從長遠來看我還是持樂觀態度。
會,取代只是時間問題
目前,機器翻譯已經取得非常大的進步,在衣食住行等常用生活用語上的中英翻譯可以達到大學六級的水平,能夠幫助人們在一些場景處理語言交流的問題,但距離會議同傳以及高水平翻譯所講究的「信、達、雅」還存在很大的差距。
科大訊飛一直所努力的,是希望通過語音轉寫和翻譯技術幫助同傳提高工作效率、減少失誤,形成人機耦合的同傳新模式,並不是去替代同聲傳譯。
翻譯行業的誤解有很多,未來是需要人機結合的答案,看下目前態勢:
- 機器翻譯要替代人工翻譯,還有很遠的路要走。
- 人工和機器相結合,才能給出更好的解決方案,釋放出原先被壓抑的更大需求。
- 翻譯是知識、經驗和情感的轉移,人是實現這種轉移的主體,現階段只有通過人,才能更好的獲取機器翻譯所需要的知識和數據。
- 缺少好的評價機制,很快將成為制約機器翻譯進步的關鍵瓶頸,而語言的特性決定了,評價反饋不能來自語言本身,而只能來自於語言使用場景中的人。
翻譯圈的朋友,看到機器翻譯還代替不了人工翻譯的時候,是不是了鬆一口氣?然而,這並不意味著機器翻譯不會使現有的譯員失業。
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現在谷歌翻譯已經很好了。高端翻譯代表不了,但是低端的翻譯的話,估計還沒谷歌翻譯的好。
技術的發展帶給人類的是便捷和高校。從這方面來看,人工智慧會給翻譯帶來不少好處,可以讓翻譯更有積累,更有效地利用更多的行業資料庫來提高翻譯效率和翻譯質量。因此對於那些簡單、重複的內容和工作,人工智慧或機器翻譯是會取代翻譯的不少工作。然而由於語言的複雜性以及翻譯的溝通溝通的存在,對於很多的翻譯客戶或個人來說需要通過溝通來確保翻譯的準確性和規範性,所以對於優秀的翻譯或翻譯達人來說,他們仍很多競爭力,是客戶和翻譯機構嚴重的重要夥伴。
只是時間問題。人工智慧的極限豈止是取代翻譯,沒看到大佬們都提醒人們警惕人工智慧嗎。人工智慧有可能在取代人類,統治世界。當然,在我們的有生之年未必能看到這一天。所以說到底,還是的時間問題。不知道取代翻譯這一天到來的時間是長是短。
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