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2023-10-21 10:10:29
随着人工智能的水平不断提高,一个又一个领域正被AI逐步攻克,越来越多的人开始担忧,AI前进的步伐似乎无法阻止,早晚有一天,它会取代所有人类的工作,到时人类是否将面临全员失业的窘境?
不得不说,这种担忧不无道理,基于机器学习的人工智能似乎无所不能,受限于当前的机械水平,除了大部分非重复性体力工作还难以胜任以外,在脑力劳动领域,AI大有席卷一切的气势,而在这之中,语言翻译似乎是最容易被取代的工种之一。
前一段时间我去日本旅行,出发前,考虑到本人蹩脚的日语水平,找了半天最后在手机里装上了百度翻译应用(百度打钱),事后证明,这玩意儿确实在很多场合大幅降低了沟通的成本,日常沟通翻译的准确率接近100%,如此优秀的表现是我完全没想到的。当然,翻译领域的细分类别很多,如笔译、商务口译、同声翻译等等,百度翻译适合的场合仅仅是其中之一,不同细分方向对翻译人员的要求各不相同。
对于AI而言,我们可以从两个维度来讨论这个问题。首先从翻译流程来看,可以分为口译和笔译两个部分,前者比后者多了一个语音解析的过程,目前的AI算法对于特定发音(主要为世界各主要国家政府规定的官方语言)的语音解析水平已经比较成熟,只要你的发音标准,解析的准确率还是非常高的。反过来说,如果你的发音不标准,带有浓重的地方口音,那结果可就不那么乐观了,很多人认为方言和官方语言仅仅是发音不同,一个发音的翻译搞定了,其他发音就很简单了。然而现实却没有那么美好,方言之所以只能成为方言,概因其缺乏规范,随意性很高,AI很难找到统一的语法规律。并且即便是同一方言,往往相邻地区还会细分出很多亚种,发音、语义、构词等都会存在细微差别,这是现阶段AI很难处理的情况。更为悲观的是,支持单语种多种发音本身就又把翻译难度提高了一大截,因为当你对着AI说话时,AI并不知道你说的是哪种方言,需要先在海量的方言数据库中匹配,而不同方言之间很可能存在发音相近但内容大相径庭的情况。因此,方言翻译直到今天仍然是难以解决的问题,市面上有小部分产品支持个别方言交互,但识别速度和准确度都不高,难以普及。
说到笔译部分,我们又可以从专业和日常两大场合来看。专业领域主要涉及如学术论文、合同、法律法规等高度规范性场合,不仅用词遣句要求严格,而且很少带有感性色彩,因此内容歧义性极少,人要去背诵这些生涩词汇非常痛苦,但对AI却非常有利,而目前AI对此类内容的翻译也确实已经达到一个很高的准确度,在未来两三年内很有可能会对参与同类工作的人类就业产生威胁。另外一大块就是偏口语化的翻译行业,例如外语导购、同声传译、电影字幕等都属于这个类别,这才是真正考验AI翻译的场合,对于AI而言,口语场合最大的挑战是识别人的情绪和语调,同样一句话,不同语调下,想要表达的含义可能天差地远。比如,中国人说“吃了吗?”很可能只是一句问候,而不是邀请你去家里吃饭。AI如果不能区分这类日常口语的真实含义,很容易导致沟通中的误解。另一个复杂得多的问题是上下文关联,在人与人聊天时,基本模式是针对一件事互相多次沟通完善事件细节及看法,而目前的AI还很难做到,它只能对你说的最近一两句话之间的关联做出回应。
谷歌在去年演示了其最新的AI助手Duplex,从演示效果来看,Duplex已经部分解决了以上问题,首先,它不需要关键词启动对话(你好天猫),另外,它能够记录并分析之前多条对话内容,因而可以模拟人类对话中对同一件事进行不断深入的细节确认。Duplex现场演示不过直到今天,Duplex仍然只支持英文,在美国才能使用,要在语法更复杂的中文环境下对答如流,似乎还有很长的路要走。而且更重要的是,Duplex仍然只是对需求回应做出的一次突破性尝试,它依然无法体会人类的情绪和语调对实际表达内容的影响。
无论如何,AI翻译要全面取代人类翻译还是很不靠谱的事情,至少在最近十年内,除了少部分语法要求严格的专业领域,人类翻译们还不太需要担心被取代的问题,并且,语言是人与人之间情感交流最有力的工具,即便未来有一天AI真的能明白你说的每一句话,它也无法取代你和另一个人面对面的直接沟通不是么。
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