人工智慧的陰影

商業競爭分為兩種，一種面向未來，值得打下去，越打越精彩；一種實際上已經結束，屬於昨天，越打越乏味，即使贏了也沒有意義。有膽略結束昨天的戰爭，並發動屬於未來的戰爭，是卓越領導者的重要標誌。

——IBM前首席執行官郭士納

對很多翻譯而言，人工智慧正在逐漸成為一個繞不過去的坎。谷歌翻譯一直不聲不響地工作了很多年，現在「可提供簡體中文和另外 100 多種語言之間的互譯」，但過去似乎沒有人認為它能夠取代人工的翻譯，因為它的主要特長似乎是講笑話，或者是給出沒有幫助的譯文。除了簡單句以外，人們不敢把重要的文件託付給它，它似乎也沒有這樣的野心，大家井水不犯河水。但如果稍加留意，就會發現在過去半年中，所謂人工智慧取代翻譯的新聞越來越多，不久就會有某個高端場合使用了AI翻譯，人類翻譯很快就要被淘汰的消息出現。除了老牌的谷歌微軟，其他各路英豪也紛紛出手，一時間好不熱鬧。一個人未必會對天下所有的事都表現出同樣的熱忱，但與自己飯碗相關的問題恐怕不得不稍加關注。生活在人工智慧陰影里的不只有翻譯，還有律師醫生等一眾金領，甚至演員，但機器翻譯似乎一時風頭無兩，我們就先從翻譯說起吧。

我大致總結了以下幾個問題。即使是最好的人工智慧專家，可能也難以就每一個問題給出確切的答案，所以很多答案可能只是基於目前的報道和一定的分析，以及已經公開了的AI翻譯內容。這些信息不盡全面，只是拋磚引玉，如果能有些許幫助，我就很高興了。

1. 人工智慧會不會取代所有的翻譯，會在多久後取代？
2. 人工智慧是工具，還是完美替代品？
3. 人工智慧能做翻譯，是好事還是壞事？
4. 在人工智慧能很好地完成基本翻譯任務後，是否還有學習並從事翻譯行業的必要？

下面進入正題：

1. 人工智慧會不會取代所有的翻譯，會在多久後取代？

可能不會，起碼在短時間內不會。原因很多，例如語音識別技術尚不健全，多語言夾雜文本AI翻譯困難。人類在同一句話中可能蘊含複雜的感情，人類翻譯都未必能很好地傳達，遑論AI。現階段人工智慧更多的還是用來協助做記錄，提示術語等。

不過，即使人工智慧取代不了所有翻譯，勞動密集型的低端翻譯也會被淘汰。理由很簡單，翻譯行業具有數量不穩定，質量不可控的問題：最好的同聲傳譯，也不過是血肉之軀，進行了一天的同傳後，翻譯狀態不可避免地會有波動；即使是最好的翻譯，對相關領域非常熟悉，翻譯速度也夠快，一天的工作量仍然是有上限的，做不到立等可取。更不消說各個專業領域間隔行如隔山，能在一兩個領域深耕且小有成就已經是大牛了，有的初學者連一般文本都無法勝任呢。反觀人工智慧，只要能正常運轉，速度和質量都不會出現較大的波動（雖然現在質量還欠佳），還能很快地積累不同領域的術語，切換不過是小菜一碟。有的人類翻譯都不一定能準確把握演講人要表達的微言大義和複雜情感並精準傳達，也沒有對溝通造成很大的影響，因為聽眾也是會腦補的，上下文和句子本身很多時候已經可以說明問題了。

人工智慧的學習速度很快，以大量語料為基礎，進步一日千里絕非夢想，但具體多久後取代還要看技術的進步速度與程度。牛津大學的一份研究報告顯示，機器學習領域的研究者預測人工智慧將於2024年取代業餘人工翻譯。當然，這個說法留有餘地，只是取代初學者而已，但這個時間足以令人驚心了。

2. 人工智慧是翻譯工具，還是完美替代品？

目前看人工智慧的工具成分更濃。從博鰲暴露的問題來看，由於現場語言環境複雜，演講者多語夾雜，人工智慧往往無法隨機應變，鬧出很多笑話。對引經據典，方言識別，口誤，修辭手法，碎片式口語的處理還不盡如人意。因此，目前人工智慧雖然強大，恐怕主要還是以工具為主，它可以轉化、放大、乃至優化人的能量，但目前還無法完全取代人類。

面對這樣強大的工具，人類可以選擇俯首稱臣，也可以藉助它的力量。問題在於能運用工具的人畢竟是少數，而且工具本來就是用於提高生產力，解放人力。過去勞動密集型的翻譯工作會越來越少，不及時轉型，可能就需要轉行。

3. 人工智慧能做翻譯，是好事還是壞事？

人工智慧的優勢和劣勢都同樣明顯，它辭彙量大，能各領域無縫轉換，不知疲倦，最擅長計算與存儲，學習速度也很快；但同時它目前還很難處理資料庫中未曾涵蓋的內容，或是現有數據較少的內容，例如成語，典故，方言，口誤，口語化表達。這裡有的問題可以通過增加更多數據來解決；有的則更為複雜，需要改進演算法才能實現。同時，谷歌的演算法可能完全與語言無關，基於大量的數據根據統計獲取相關的參數，增添了靈活性。但人類翻譯的譯文也未必無懈可擊，尤其是在低端市場，對翻譯要求本來就不高，有的初學者水平不一定好於機器。至少在這個領域人工智慧大有可為。

對於大眾而言，我覺得整體利大於弊。人工智慧如果能保質保量地迅速完成任務，便能提高生產力，更快地解決問題，大眾也多了更多選擇。同時，日後也無需自己再去苦學，就能自如使用外語進行交談，好處也是顯而易見的。

但對於外語學習者和譯員而言，前景則未必如此美妙。任何職業只要不只是精英遊戲，就應當為不同水平、不同經驗的從業者提供各個層面的機會，指明清晰的上升渠道。人工智慧即使無法取代所有翻譯，將來提供的職位數目必將大大減少。

4. 在人工智慧能很好地完成基本翻譯任務後，是否還有學習並從事翻譯行業的必要？

如開頭郭士納所說，學會分辨不同的戰爭是卓越領導者的重要標誌。同樣，以人類的短板與機器的長處相抗衡也是沒有必要的。現有的翻譯教學囿於條件限制，培養的學生在畢業時大多無法直接從事高難度的翻譯工作，主要還是逐漸積累單詞，句型，翻譯技巧等等。而機器現在較少依賴語言學的規則，主要還是依靠統計，這和具體的語言關係並不大，也無需緩慢地積累。如果翻譯教學繼續延續原有的教學模式，便有拿人工之短比機器之長的問題，培養的學生在低端翻譯任務上不如機器，很有可能出現畢業便失業的問題，不得不改行。因此，如果翻譯學習還需要繼續下去，培養的就一定不能是只會背書的獃子。這樣的人才需要很好地與人工智慧合作，運用人工智慧，開發人工智慧，而不是呆板不知變通，翻的內容連機器都不如。

吳伯凡說過，顛覆性的力量到來時總是悄然無聲，突變出現時我們之所以感到詫異，是因為對早已涌動的暗流缺乏感知。那麼，人工智慧和機器翻譯能為翻譯行業帶來變革和創新，促使從業者進行更多反思，也未必是件壞事。人類如何與機器相處的疑問絕非僅屬於翻譯行業，人工智慧的強大想必會涉及更多的終極問題，乃至人類的生死存亡。

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