摘 要： 目前，人工智能技术在翻译领域发展突飞猛进，对传统人工翻译造成巨大冲击。但两种翻译手段都存在各自优势与发展空间，在抽象语言的翻译效率上，人工智能翻译遥遥领先;但在语境解读与知识领域的翻译效果上，人工翻译则更胜一筹。在未来，应重点考虑两者的优势互补与差异化发展，以此提升跨文化交流频率与效率。
关键词： 人工智能翻译; 人工翻译; 翻译对比; 制约因素;
Abstract： At present,artificial intelligence technology advances rapidly in the field of translation,which has a huge impact on traditional human translation. However,both translation means have their respective advantages and development space: in translation efficiency of abstract language,artificial intelligence translation is far ahead; however,in translation effect of the field of contextual interpretation and knowledge,human translation is even better.In the future,we shall mainly consider the advantageous complementarities and differentiated development of both to improve the frequency and efficiency of cross-cultural communication.
Keyword： artificial intelligence translation; human translation; translation contrast; restraining factors;
人工智能翻译是人工智能技术中的一类，涉及数理逻辑、计算机科学、应用语言学等多个学科。从发展现状来看，人工智能翻译虽然在语言转换的准确性与效率上更胜一筹，但无法顾及翻译的再创造性，以及语言的模糊性与多义性，因此丧失语言的美感、灵性与生命力。人工翻译恰好与人工智能翻译互补，创造出新的发展空间。
1、人工智能翻译的发展现状与制约因素
1.1、 发展现状
1.1.1、 应用范围广大
人工智能翻译综合应用数学、计算机科学、语言学等多门学科，在应用数学领域创造多种创新算法(如花田幽静句的自动分析算法)，在计算机科学领域构建多种智能翻译系统(如基于规则的智能翻译系统)，在语言学领域系统划分跨语言的歧义现象，应用范围逐步扩大至多个学科领域。
1.1.2、 发展速度较快
在互联网技术与经济全球化推动下，跨语言、跨文化交流愈发频繁，外交领域对翻译的质量与速度要求不断提升。在这一背景下，人工智能翻译应运而生，蓬勃发展[1]。20世纪90年代出现的初级翻译软件已能够满足普通人的基本翻译要求。进入21世纪后，人工智能翻译的影响力迅速提升，其数据量呈现爆炸式增长，互联网公司陆续成立人工智能翻译研究团队(如Google翻译、百度翻译等)，致力于研发智能翻译软件，实现人工智能翻译从基础科学向应用领域过渡。2018年10月，科大讯飞股份有限公司率先提出“人机耦合”理念，推动人工智能翻译与人工翻译的交互融合，将人工智能翻译推向新高峰。
1.1.3 、发展不充分
人工智能翻译虽然在应用范围与发展速度上得到长足进步，但它依旧无法与人类语言相比，特别是在影视翻译领域。不同语言的影视作品背后是巨大的文化差异，例如英语中的“How do I know”在不同职业、文化程度的人口中都有所差别。如果这句话从一个酒鬼口中说出，可翻译为“老子不知道”;如果从一个绅士口中说出，可翻译为“我怎么会知道呢”;人工翻译能够结合说话者的文化背景、对话场景等因素体现出人物的情绪与教育背景，而人工智能翻译只能将“How do I know”千篇一律地翻译为“我怎么知道”。可见，人工智能翻译只能掌握规律性的抽象语言，缺乏人工翻译过程中的再创造与个性化加工环节。
1.2 、制约因素
1.2.1、 依赖于语料库
语料库是人工智能翻译的驱动方式，但语料库的覆盖率与建设也存在难以克服的局限，制约着人工智能翻译的发展(如图1所示)。
图1 人工智能翻译发展的制约因素
(1)覆盖率狭窄
根据科恩和诺尔斯(koehn&Knowles)两位学者对英语西班牙语翻译系统的研究结果显示:当语料库数量达到1 500万条时，人工智能翻译的功能才能胜过传统人工翻译。但除了主流语言具有丰富语料资源之外，其他小语种语料库很难达到1 500万条的规模。很多小语种语料资源极其贫乏，并且多为黏着语，加之懂得这类语言的专业人才少之又少，人工智能翻译的优势难以体现。
(2)建设滞后
随着社会的发展，新词语与新型表达方式不断涌现，特别是包含最新研究成果的文本(如教科书、学术论文、专着等)，常使用大量术语表述最新学术成果。但在人工智能翻译过程中却缺少相关对应词。例如:
原文:“Surface Protocol is a task that a free per must perform after surfacing in order to verify a race pe．”
谷歌译文:“表面协议是自由潜水员浮出水面后必须完成的一项任务，以验证潜水比赛。”
原文中的“Surface Protocol”属于专业术语，即“出水流程”。但谷歌翻译却将其翻译为“表面协议”，与原本词义相差巨大。可见，在新词语与新型表达方式方面人工智能翻译无法胜任，需要人工翻译介入。
1.2.2、 语言翻译的复杂性
在大数据技术与云计算的推动下，翻译工作的内容与模式均出现本质上的变化。翻译主流文本不再是纯文字文本，而是网站、电子资料、联机帮助等超文本形式，在进行语言转换的同时，还须考虑目的语国家的文化背景、意识形态、经济发展等多个方面。并且，不同语言的用户都期盼使用本国语言的翻译软件，因此人工智能翻译的本土化不仅在于译文的准确性，更在于对目的语翻译需求进行细致分析，提升翻译质量。但即便如此，也只实现了文本转换方式的更新，翻译过程中的语言分析仍需要人工翻译的介入。
2 、人工智能翻译与人工翻译的对比
2.1 、翻译效果对比
对比人工智能翻译与人工翻译效果，须从语境解读与知识领域两个方面进行分析(如表1所示)。
2.1.1 、语境解读
在语境解读方面，两类翻译模式具有先天差距。20世纪70年代，美国传播学家艾伯特·梅拉比安(Albert Merabian)提出梅拉比安沟通模型，即有效沟通的三大要素(肢体语言、语音语调与说话内容)之间的比例为55:38:7[2]。其中，肢体语言指视觉性身体语言，包括姿势、仪态、表情等;语音语调指谈话者的语气、语速、音调等;内容指沟通过程中所交流的具体语言。
从梅拉比安沟通模型来看，内容仅仅是有效沟通中的一小部分，特别是在表达个人态度或个人喜好时，仅仅依靠语言难以表达真实想法。人工翻译能够抓住肢体语言与语音语调这类非文字性语言，通过视觉、听觉等多重感官接受信息，充分结合有效沟通的三大要素，最大程度地保证翻译效果的真实性。而人工智能翻译难以在短期内完全掌握肢体语言与语音语调，只能利用声音获取信息，无法接受视觉性肢体语言，难以对信息进行充分理解与再创造。并且，人们在沟通时的语音语调与动作神态具有极大的多样性，不同语言文化中的肢体动作与面部表情也具有显着差异，难以对其进行统一解读。因此，人工智能翻译难以在短期内弥补语境解读这一差异。
2.1.2、 知识领域
人工智能翻译通常由翻译模型来完成，判断某一翻译模型的翻译能力主要依据三类因素，即领域、种类与质量。在这三类因素中，人工翻译处于高领域、低种类、高质量维度之中[3]。例如，一个中国人只会说汉语，对其他语言一概不通，但兴趣广泛，了解生活中的多个领域。而人工智能翻译则处于低领域、高种类、高质量维度之中，翻译模型虽然拥有大量数据与语言库，翻译质量也逐年提升，人工智能翻译对词汇的学习速度与掌握程度远非人类可比，但由于每一领域都需要不同的语言库与语料训练，导致人工智能翻译所涉及的领域远远低于人工翻译，成为人工智能翻译的盲区。
2.2、 翻译效率对比
对比人工智能翻译与人工翻译两类模式翻译效率，可以从工作效率与经济效率两个方面进行分析。
2.2.1、 工作效率
翻译的工作效率主要体现在翻译速度与使用门槛两个方面。在翻译速度方面，人工翻译的速度远低于人工智能翻译，利用人工智能翻译软件翻译一份文件只需短短几秒，Facebook公司研发的无监督机器翻译法能够快速完成翻译任务，极大地提升计算机对语言文字的处理与转化速度，使人工智能翻译速度远超于人工翻译。
在使用门槛方面，网络翻译软件简单便捷，小型翻译机操作方便，以科大讯飞翻译机3.0为例，该产品具备“听得清、听得懂、译得准、发音美”四大特点，操作流程简单、易于上手[4]。而人工翻译在进行同声传译时须配备相应的翻译设备，门槛相对较高。因此，从翻译速度与使用门槛的对比中，可以发现人工智能翻译远胜于人工翻译，前者的发展与普及为普通人的工作与生活提供便利，降低国际贸易的商业成本。
2.2.2 、经济效率
在翻译成本方面，市面上售卖的初级人工智能翻译产品(可满足普通人出国旅游)价位集中于2 000～3 500元，而人工翻译价格一般为200～600元/天(中英翻译)，小语种翻译价格更高。对于语言专业性较高的陪同翻译、会议翻译，人工智能翻译与人工翻译价格差距较大。但长期以来，对专业性要求较高的商务政治场合往往青睐人工翻译，人工智能翻译的竞争力较低。
表1 人工智能翻译与人工翻译对比表
3 、人工智能翻译与人工翻译的未来展望
3.1 、错位竞争
随着人工智能技术的不断发展，人工智能翻译将逐渐取代中低级、程式化的人工翻译，占据中低端翻译市场的主导地位，人工智能翻译工具足以应对邮件、即时通讯、用户界面、微信、说明书等简易文本翻译。但对翻译精确度要求较高的高端市场，翻译人才紧缺，例如医学着作、历史文献、政府报告、法律文书等专业领域的翻译。这类翻译内容对专业性与精确性要求极高，往往一个词语的失误会造成整篇文章的误读[5]。以政府报告中的“爱国主义”为例，在汉译英中“爱国主义”对应的英文单词为“patriotism”，但在一部分西方观念中，“patriotism”被认为属于“extreme nationalism”(极端民族主义)，因此在外宣翻译中一般将“爱国主义”翻译为“love of the country”，但人工智能翻译无法从跨文化与意识形态角度出发对其进行判断，在这一领域无法取代人工翻译。未来人工智能翻译与人工翻译将在翻译市场中进行错位竞争，占据不同的市场位置。
3.2 、人机交互
错位竞争是未来发展趋势之一，但人工智能翻译与人工翻译最终将互相结合。杜金华在《中国机器翻译研究的机遇与挑战:第八届全国机器翻译研讨会总结与展望》中指出:“一个金字塔形状的翻译市场正在形成，即只有10%的翻译工作需要人工翻译，70%的文档需要机器翻译，而中间的20%则会采取译后编辑方式翻译”[6]。由此，可以看出未来人工智能翻译与人工翻译的市场占比与交互程度，人机交互将成为未来发展的一大趋势。根据交互程度可以将人机交互分为以下3种类型。
3.2.1、 以人工智能翻译为主导
依据客户要求、使用目的与翻译周期的差异，可将翻译文本分为三个等级，即参考级、普通级与出版级。其中，参考级对翻译的质量要求最低，主要包括普通网页、邮件、微信等。这类翻译文本市场份额较高，一般仅用作参考，客户对其翻译速度要求较高，但对翻译的精确性要求较低。针对这类翻译文本可以人工智能翻译为主导，在提升翻译效率的同时降低翻译成本。
3.2.2、 混合翻译
普通级文本主要包括产品说明书、用户界面、新闻报道等翻译文本，客户对这类文本的翻译质量与速度要求适中，可使用两类翻译途径进行混合翻译。混合翻译包括两类模式:其一，译前人工编辑+人工智能翻译+译后人工编辑;其二，人工智能翻译+译后人工编辑[7]。译前人工编辑指翻译前对文本的结构性修改，一般包括翻译文本的格式与语言处理，可减少译文的歧义，提升译文逻辑性与准确性。但即便译前人工编辑工作再细化，经过人工智能翻译后的译文仍存在翻译失败的部分，还需在译后人工编辑环节进行修正。
3.2.3、 以人工翻译为主导
出版级文本主要包括法律法规、商业合同、各专业专着、文学艺术等翻译文本，客户对这类文本的翻译质量要求极高，须以人工翻译为主导。以法律法规文本为例，在英汉翻译中“attempted murder/robbery/rape”被翻译为“谋杀/抢劫/强奸未遂”，但在中国香港的法律中，“未遂”并不具有法律意义，应改为“企图谋杀/抢劫/强奸”[8]。在文学艺术领域，翻译需具有较高的审美性，以莎士比亚文学作品《无事生非》(朱生豪译本)为例，该译本中克劳狄奥悼念词原文为:
“Claudio:Adam,the goddess of the night,the knights who killed the virgins;for this,walk around her grave with painful songs.Midnight,help us sing;help us sigh,heavy,heavy:grave,yawn and succumb to the dead,until death is pronounced,heavy and heavy”
朱生豪将其翻译为:“克劳狄奥:惟兰蕙之幽姿兮，遽一朝而摧焚;……;安得起重之白骨兮，及长夜之未旦!”朱生豪借用诗歌韵律和谐、感性细腻、形式隽永的特点，将克劳狄奥的悲痛表现得淋漓尽致，并以《楚辞》的文风激发中国读者共鸣。
3.3 、科技与人文融合
人工智能的发展为翻译带来便利，降低翻译成本。但不能因此过于注重人工智能翻译的经济效益，忽视翻译的人文属性。翻译活动经久不衰的原因在于思想领域跨文化交流的必要性，应当在注重人工智能翻译技术便捷性的同时，积极发挥人工翻译的主体性功能。译者须主动学习与运用新技术，借助人工智能翻译提升自身专业水平，两者结合将是未来翻译发展的新模式[9]。与此同时，译者应当时刻牢记翻译的人文属性，认识自身的文化使者与语言守护者身份，努力避免人工智能翻译对自然语言的侵蚀，承担起守护语言、传播文化的使命。
综上所述，从发展现状与制约因素来看，人工智能翻译存在自身难以克服的缺陷，无法真正取代人工翻译。但这一技术的发展将淘汰翻译市场中低端翻译工作者，优化语言服务产业结构。基于此，翻译工作者应当借助人工智能翻译工具提升专业水平，促进“人机耦合”新局面的到来。
参考文献
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