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1、人工智能趋势下翻译工作者的角色转型石晨摘 要：人工智能已成为全球趋势，人工智能翻译研究也愈发深入，传统翻译工作必将受到新技术的冲击。该文将人工智能翻译大体分为机器翻译和计算机辅助翻译这两类，简要介绍了这两种翻译技术的开展历史和优缺点，分析了翻译市场现状及翻译技术的应用情况，基于人工智能翻译技术的开展速度和实际应用，为翻译工作者提供了3种转型途径，以期有助于广阔翻译人员应对人工智能的挑战。关键词：人工智能 机器翻译 翻译工作者 角色转型中图分类号：G4 文献标识码：A文章编号：1672-379120
2、2107a-0006-03TheRoleTransformationofTranslatorsintheTrendofArtificialIntelligenceSHIChenCollegeofForeignLanguages，SoutheastUniversity，Nanjing，JiangsuProvince，210000ChinaAbstract：Artificialintelligencehasbecomeaglobaltrend，andtheresearchofartificialintelligencetranslationisgettingdeeperanddeeper.Thet
3、raditionaltranslationworkwillbeimpactedbythenewtechnology.ThispaperdividesAItranslationintotwocategories：machinetranslationandcomputer-aidedtranslation.Itbrieflyintroducesthedevelopmenthistory，advantagesanddisadvantagesofthesetwotranslationtechnologies，analyzesthecurrentsituationoftranslationmarketa
4、ndtheapplicationoftranslationtechnology.basedonthedevelopmentspeedandpracticalapplicationofAItranslationtechnology，itprovidesthreetransformationapproachesfortranslators，withaviewtohelpingtranslationPeopledealwiththechallengeofartificialintelligence.KeyWords：Artificialintelligence;Machinetranslation;
5、Translator;Roletransformation從IBM“深蓝到AlphaGo，每一次机器战胜人类顶尖棋手，都宣告着人工智能的不可阻挡之势。人工智能技术已从单纯的机器快速运算逐步开展为基于神经网络的深度学习，以至于在围棋这种需要缜密思考的博弈中，人类最终也无力招架。现如今，人工智能浪潮正蔓延至世界各个角落，广泛渗透到各行各业。最新数据显示，全球人工智能直接与间接应用规模将从2021年的6.4亿美元增长到2025年的368亿美元，增长近57倍。1 人工智能翻译目前人工智能翻译可以分为机器翻译和计算机辅助翻译两类，前者是纯机器翻译，无须人工;后者翻译主体依然是译员，机器起辅助作
6、用。虽然目前人工智能技术开展迅速，但就翻译领域而言，机器翻译目前尚无法完全取代人工翻译。2021年博鳌论坛上，腾讯AI同传首次亮相讨论型会议，可是表现得却不尽人意，出现了词汇重复和误译问题。就目前人工智能在翻译领域的实际应用效果来看，计算机辅助翻译技术相对来说更加成熟，但机器翻译确实也拥有无限可能。计算机辅助翻译的两个核心技术是翻译记忆库和术语库。前者是将以往翻译产生的源文本和目标文本通常以句对形式存储起来，以便日后人工译者进行相同语种文本翻译时，翻译软件可以在翻译记忆库中快速定位相似源文本，并据此提供相应译文，译者可根据实际情况完全接受、适当修改或直接舍弃。如果在翻译记忆库中未搜索到类似源文
7、本，译者可根据自身需要将新翻译的句对保存，进一步扩大翻译记忆库规模，提高翻译效率。术语是通过语音或文字来表达或限定专业概念的约定性符号，以词或词组的形式存在。顾名思义，术语库专门存储术语和相关信息，包括术语和对应译文、术语定义、所属类别、在源语言中使用语境等。将术语库整合到计算机辅助翻译软件中，假设源文本中存在术语库中的术语，便能被迅速识别，相关译文也将提供给译者选择。和翻译记忆库一样，译者在翻译过程中也可以向术语库中添加新术语或者对现有术语进行编辑。使用术语库进行翻译，可以保持译文的一致性，同时防止歧义，增强文本可读性。2 国内语言效劳市场从狭义上看，语言效劳指笔译和口译类的翻译效
8、劳，而广义上的语言效劳还包括语言咨询、语言水平测试、本地化工程、语言类软件研发等。伴随全球化进程的加快，会议口译、软件和网站的本地化和国际化、专业领域文本翻译等语言效劳需求都与日俱增。“一带一路沿线的65个国家和地区所使用的官方语言超过50种，这促成了语言效劳多语种化趋势，进一步扩大了语言效劳需求。近年来，国内语言效劳市场开展迅猛。2.1市场规模中国翻译协会2021发布的?2021中国语言效劳行业开展报告?显示，改革开放以来我国语言效劳业的开展可分为4个阶段：19781991年的萌芽阶段;19922021年的初具规模阶段;20212021年的稳定开展阶段;20212021年的繁荣上荣阶段。19
9、80年，在语言效劳业刚起步时，经营范围包括语言效劳的企业只有16家，而截至2021年6月底，经营范围包括语言效劳的企业数已经高达320874家，以语言效劳为主营业务的企业达9652家。但目前国内语言效劳企业多集中于经济兴旺地区，尤以北上广为最，占比约50%。2021年，国内语言效劳企业产值为359.3亿元，同比增长10%，而语言效劳企业平均营业收入约为372.3万元。随着中国文化“走出去步伐的加快，中外經济文化交流日益频繁，语言效劳需求日益增长，同时也带来语言效劳的产业化，吸引了大量资金注入。提供语言效劳的企业也被称为语言效劳供给商LanguageServiceProvider。目前国内语言效
10、劳供给商的规模差异很大，小至一两人的翻译工作室，大至千余人的大型翻译公司。2.2技术应用近年来，现代信息技术飞速开展，大数据、人工智能、云计算逐渐深入语言效劳领域，机器翻译、共享术语库和翻译记忆库、实时协同翻译、语音识别和图像识别等技术逐渐成熟。百度、腾讯、阿里巴巴、网易、搜狗、华为、科大讯飞等国内领先科技公司争先斥资进行机器翻译研发，开始尝试将已取得的初步成果应用于大型会议同声传译中。机器同传翻译融合语音识别和机器翻译技术，即先将语音识别成文字，再由机器完成翻译后，将译文显示在屏幕上。机器同传译出率甚至可以到达100%，远高于人工同传，但目前支持的语种有限，语音识别错误依然存在，同时还存在延
11、时性。在2021年博鳌论坛上，腾讯AI同传首次亮相讨论型会议，可是表现却不尽人意，出现了词汇重复和误译问题。机器同传还处于研发初期，很多功能还有待测试完善，所以尚未实际应用到翻译公司的日常业务中。3 翻译工作者未来转型我国关于翻译的记载可以追溯至距今3000余年的周朝，但直到明朝，我国官方才设立翻译人才培养机构。在中国古代，由于“译者不如作者观念的存在，译者在文化交流中的重要地位一直未受到足够重视。然而改革开放以来，随着我国对外交往需求的增加，翻译活动在政治、经济、科技、文化、军事等方面都做出了巨大奉献，译员地位也随之提高。近年来，人工智能浪潮逐渐风行全球，智能同传在各大会议上的频繁
12、亮相不禁引起译员恐慌，“机器翻译能否取代人工翻译已成为翻译界的热门话题。3.1译前编辑与译后审校不同语言在语法、结构、表达方式等方面存在诸多差异，机器翻译尚无法做到零过失转换。例如，汉语重意合，往往省略主语，有时句子之间逻辑关系的表达也比较隐晦，而英语重形合，句子结构通常比较完整。由于机器翻译无法分析句意和语境，在汉译英时，译者需在译前根据上下文联系判断句意，适当补充主语和逻辑连词，以辅助机器翻译。此外，基于源语言和目标语言异同，译前编辑还可以包括调整词序、简化句子结构、消除歧义等。另一方面，现有机器翻译无法理解文化、语境、修辞和风格，如果将原语言中的文化现象直译过来，译文可能无法实现原文效果
13、，甚至可能造成理解有误。为防止影响读者阅读体验，译者可以承担机器译文的审校润色工作，对目标读者难以理解的文化现象添加注释或寻找目标语言中对等的文化现象加以替代。3.2产品内容管理全球经济的开放融合已成为当前主要趋势，2021年我国外贸进出口总额高达30.51万亿元，同比增长9.7%，再创历史新高。由于文化差异，产品的国际化不仅限于将相关信息译成目标语，还需根据目标市场适当增加新的文化因素，以迎合目标用户。在多年外语学习过程中，译者已获得了对一国文化的快速掌控能力，了解跨文化交际的根本原那么，可以根据目标文化的历史和风俗等提供产品国际化建议，例如，虽然瘦脸、美白等拍照功能在中国市场很受欢迎，但欧
14、美人对这些美颜功能的需求并不多，国内制造商在进军欧美市场时应考虑这一因素。同时由于文化差异的存在，不同产品在不同国家的推广软文也有所不同，译者可以从事广告软文方面内容管理工作。日本丰田公司在中国市场的宣传语是“车到山前必有路，有路必有丰田车。而在美国市场的宣传语为“Notallcarsarecreatedequal，这借用了美国独立宣言的“Allmenarecreatedequal，较易引起美国消费者共鸣。3.3辅助人工智能翻译工具研发计算机辅助翻译和机器翻译工具的研发一方面需要技术人员进行算法设计、数据处理工作，另一方面词法、句法等语言分析工作也离不开语言人才。语料库是人工智能翻译工具研发工
15、作的有力支撑，其中存储了大量现实场景中的语言材料，这些材料必须经过词语切分、词性标注、句法分析等系统加工整理，从而方便语言工作者从中提取语言规律，为人工智能机器翻译研究提供语言层次依据。此外，翻译工作者通过了解翻译记忆库、术语库的原理和作用，实际操作计算机辅助翻译和机器翻译工具，将其用户体验与以往人工翻译经验进行比较，发现人工智能翻译工具的优缺点，协助提高其准确率和速度，同时翻译工作者还可从自身翻译需求出发，从事翻译记忆库和术语库创立和管理工作。参考文献【1】崔维霞，王均松.翻译技术与MTI人才培养：问题与反思J.中国科技翻译，2021，314：23-25.【2】汪锦玺.人工智能技术应用与开展趋势J.科技资讯，2021，172：29-30.【3】辛嘉威.人工智能与机器人J.科技资讯，2021，1613：90-92.【4】徐艳玲.浅析中国古代译员的社会地位J.神州，20216：142.【5】姚运磊，赵小兵.国内计算机辅助翻译综述J.首都师范大学学报：自然科学版，2021，386：20-25.【6】中国翻译协会.2021中国语言效劳行业开展报告R.中国翻译协会，2021.