AI 潮来，翻译何为

一个翻译者关于 AI 的随想 主作者 关注 Binich 少数派作者 教授，翻译家，翻译技术专家 Binich 关注 Binich 少数派作者 教授，翻译家，翻译技术专家 联合作者 关注 Binich 少数派作者 教授，翻译家，翻译技术专家 Binich 关注 Binich 少数派作者 教授，翻译家，翻译技术专家 04/20 07:10 Matrix 首页推荐 Matrix 是少数派的写作社区，我们主张分享真实的产品体验，有实用价值的经验与思考。我们会不定期挑选 Matrix 最优质的文章，展示来自用户的最真实的体验和观点。 文章代表作者个人观点，少数派仅对标题和排版略作修改。 00 引子 2024年1月6日，山东省翻译协会召开2023年的年会。这次年会的主题，是 数智技术与翻译 。 数智 ，是2023才有人开始用的一个说法吧，似乎是「数字化」+「人工智能」缩略而成。（说实话我不喜欢借各种此类的谐音变化……生造出的词。） 目前，人类面对AI，的确是在许多领域「且战且退」。这一点可以很清晰地看到。翻译，本来是被视作最复杂的人所能做的认知活动之一。现在，这个堡垒也正被人工智能，一点点地攻陷。30年前，大学毕业，英语学得不太好也不太差，去翻译公司当个译员大致不成问题，虽然免不了偶尔活时常挨批，但锻炼几个月，只要用心，大致是能稳定地做下去的，也完全能养活自己和家人。不少人验证过这一职业路径，而且当年不少译员工作上两三年，看清了门路，就独立门户，自己开翻译公司当老板去也。翻译公司多，但规模一般较小，正是译员的这种成长路径造成的。 但是现在，普通的英专学生，本科毕业，估计是打不过任何一款主流机器翻译（MT）的——此时的人工和机器的出错率估计不相上下，但机器的速度早已把人甩在后面。所以，这两年来，我亲见的情况是，翻译公司雇的新员工，主要都是翻译专业硕士毕业的研究生。这些学生经过了更多的训练，至少能做一些译后编辑（PE）的工作，也就是说，能给机器翻译改错、润色，使稿件能满足客户的质量要求。 01 平庸之困 虽然都是对文字进行编辑，PE的工作跟传统的「文字编辑」完全不一样，包括传统的对翻译的文字进行编辑。 传统的编辑工作所面对的文本，是人写出来的。在一个特定的人类社群中，能创作文字的，是极小比例的一批人。所以，传统的「编辑人员」所面对的文本，已经有较高的质量。编辑的工作，是将人群中极少数的对文字有感觉的人所写的文本，根据自己的经验，进行调适、打磨，使之达到出版的要求。 然而PE所面对的，是机器生成的文本。这种文本，从1950年代—1990年代的几乎不可读，到2000年代的勉强可读，到2010年代的基本可读，再到2020年前后达到了较为可读，给译后编辑人员造成的困难程度，一直在发生剧烈的变化。 即便是面对2010年代中期出现的神经人工机器翻译以及2023年爆火的人工智能生成的翻译文本，做译后编辑的时候仍然要面对很多的难题。人们常说，做翻译，好比是戴着镣铐跳舞。这镣铐，就是原文给译者设定的「圈圈」，难以走出去。结果，就是导致平庸的表达。而做PE，是有了双重的镣铐：原文划定的圈圈，以及机器翻译输出的基本正确，但又无比平庸的表达划定的圈圈。 对，「平庸」，这个词是我乐于给机器翻译的文字所贴的标签。包括以ChatGPT为代表的大语言模型（LLM），其输出的语言，也往往是平庸的。当然，对于后者，我们可以反复通过提示语来调试，让其输出更富色彩的文本。但那种色彩，往往像初作油画的人，是胡乱涂抹的色彩，而不是适当的、适可而止的、和谐的色彩。 面对平庸的文本，若想改出效果非凡的译文，其难度，往往超出人的想象。 文字的优美，来自语词，但又不止于语词。许多中小学语文老师教学生作文，让学生背诵成语词典，兼记「好词佳句」，都有些揠苗助长的嫌疑。当然，我也不知道怎么教小孩子写作，那确乎是极难的事。小孩子往往缺乏写作所需的一切要素——足够丰富的词汇、对生活的观察经验以及体悟等等。好在人的大脑总是能借助小规模语料实现质变，比如婴儿仅仅靠听父母和其他家人说话，就能在短短几个月的时间里听懂语言，再过几个月，就能开口说话！大量好的语言的使用者（作家、戏剧家、演说家），其实早在「读书破万卷」之前，就已经掌握了使用这门语言的窍门。对比之下，大模型要「抢」走万千个游戏迷的显卡，耗费掉中等城市的电力，熬到现在，才学会做同样的事情。 做译后编辑很难，且几乎是处在无人教无处学的状态，但现在的译员，似乎都在这么做，而且似乎是可行、可持续的，为何？ 因为翻译的文本的关系。翻译企业所面对的大量的翻译需求，其文本，往往本身就是平庸的。当然，平庸这个词用在这里，并不完全妥当，也不公允。也许，「平淡」「平实」更准确些。试想，企业介绍、合同、产品说明、安装手册、技术规范……这些文本，往往都比较平淡、平实。如果写得好，不玩花架子，就比较容易为机器处理。现在的大模型，对于语法规则的确是把握得比较好了。前段时间我做某地区的招商文件的汉译英，就想起来，这种活，三十年前做的时候，还是很让译者痛苦的。那时要完全靠人工，把原本就写得不太好的句子调整好，把极具中国特色的空话、套话，转为恰当的表达，再努力转换为英文表达出来。现在的MT和生成式人工智能，似乎都能把上面几步做得有模有样。在此基础上改，确实省力不少。因而，有翻译企业的负责人告诉我，现在的译员，基本上每天都要做1万字以上，很多熟练的能做到1.5万乃至更多。这样的速度，放在20年前是难以想象的。 而且，AI的知识毕竟丰富——那真的是过目不忘。所以，使用AI助力翻译，往往能遮住译员本身词汇积累和知识积累的不足这一瑕疵，让本来没那么「厉害」的译员，显得也挺「厉害」的。当然，AI在助人的同时，也会给人「挖坑」。这主要表现在两个方面：一是平庸的表达，二是理解错误构成的陷阱。 前面我似乎说明了，平庸表达放在平常的文本上，问题不大——如果大家感觉前面我并未说明这一点，那可能是我的表达也太平庸。对于平常的说明类的文本，大家的期待本来就不高。只要其所传递的信息是准确的，就行了。 02 「类智能」挖的陷阱 MT及生成式人工智能生成的理解错误，是译员做PE时面临的最大挑战。 尤其是，未来在AI无处不在的环境中成长起来的新一代，可能对很多知识，都是有所知，但知之不确，更谈不上知其所以然。比如，针对刀郎歌中唱道「西边的欧钢有老板，生儿维特根斯坦」，我问ChatGPT其隐含意义，它老老实实回答： 对不起，我在查找相关信息时并没有找到这句歌词的具体来源或者详细的解释。 但是，接下来它还是beating about the bush，兜着圈介绍了一下欧钢、维特根斯坦，以及「老板」是啥——这解释不能说完全无用，基本上一点忙也帮不上。 而在我提供了更多信息，说卡尔·维特根斯坦是路德维希·维特根斯坦（著名哲学家）的父亲，且本人是欧洲的钢铁大王，并告诉它刀郎的这首歌是新出的，资料库中没有没关系，请你据这些信息，以及维特根斯坦的哲学观念，尝试阐释这句歌词的含义。ChatGPT给了如下答复： 刀郎的这句歌词「西边的欧钢有老板，生儿维特根斯坦」，可能是在表达一个深层的含义：即使出身于富裕和权力之家，也可以选择自己的道路，追求自己的思想和理想，就像维特根斯坦一样。这个理解能更