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转自微信公众号:编程与语言
作者:陕西科技大学 李海亭
近些年来,随着人工智能的发展,机器翻译出现新的发展,最典型的就是神经网络机器翻译的出现。机器翻译的译文质量也大幅度提高,结果机器翻译将要取代人工译者的说法再次甚嚣尘上,甚至有些人认为高等学校不必开设翻译专业。其实这不过是有些不良公司的人为炒作,并不符合机器翻译的实际情况。有专家指出,有些公司为了推销自己的产品,“妄下断言、以偏概全、夸大事实”(韩林涛,2019),违反了商业伦理原则。其实,世界翻译协会对此已有定论:在可预见的未来,机器翻译不可能完全取代人工译者。但是,为了澄清有些问题,特别是消除非翻译专业人士在此问题上的疑虑,这里尽量从非专业角度对这个问题进行探讨。
1 翻译定义和翻译过程
1.1 翻译的定义
要想回答机器翻译是否能够取代人工译者,首先需要知道什么是翻译以及完整的翻译需要经过哪些过程。翻译有各种不同的定义,在这里采用美国语言学家Eugene Nida对翻译的定义:翻译就是用目标语对原语中的信息,包括意义和风格,进行重新表达。
从这个定义可以看出,翻译的核心是对原文信息的重新表达,而要对原文信息进行重新表达,就首先要弄懂原文中蕴含了哪些信息,这其实也就是平常所说的理解原文。
这个定义中所说的信息包含两个因素,一个是意义,另一个是风格。这里暂时不谈风格,只说意义,因为风格涉及到的问题更为复杂。
日常生活中经常听到人们说意义和意思等。但要给意义下一个确切的定义却并不容易,因为意义涉及到各种各样复杂的问题。这些问题涉及到了哲学、语言学、心理学、社会学和文化学等不同的学科领域。在翻译中,意义有两种不同的分类:概念意义和语境意义。
所谓概念意义,就是语言的词汇、短语或者句子的所指意义。这里的所指并不是具体的事物,而是概念,也就是人类通过自己的认知能力对客观世界认知的产物。例如,数学中的三角形并不是指具体的哪个三角形,而是一个抽象的概念。平时所说的某个词的字面意义其实就是它的概念意义。
语境意义是指在一定的语言使用环境中所表现出来的意义,又可以分为上下文语境意义、情景语境意义和文化语境意义。所谓上下文语境意义是指在口头或者书面交际中,某个词、短语或者句子与其前后所使用的其它词、短语或者句子相互关联时所产生的意义,也就是所谓的篇章意义。这种意义与语篇内部的意义密切相关,而与语言使用之外的环境关系并不大。中国的外语学习者在考试中都做过一些完型填空题,里面的空格能否作对就是要看是否理解了上下文中的意义。
情景意义是指语言在具体使用场合所表现出来的意义。这种意义并不像上下文中那样来自于文本或者篇章内部,而是来自于语篇以外的使用场景。日常生活中所见到的许多提示语都有丰富的语境意义。如果不理解语境意义,经常会在翻译中犯各种各样的错误。
在所有的意义中,情景语境意义最为重要,因为任何人学习母语都是在情景语境中进行的。没有情景就不可能有语言的学习,而语言意义更是在语境中学会的,语境意义经常会随着不同的语境而发生改变。但是如果不同的语境中有些意义有类似之处,而且经常会出现,就会相对固定下来,成为概念意义。这也是语言中概念意义的来源,但即使有了概念意义,语境意义在语言中也须臾难以离开。任何语言中的指示词,如英语中的this, that, here,there, my, you, his, I, you, he等指代词,如果离开了语境,永远就不会知道其意义到底是什么。正是因为情景语境意义非常重要,在上世纪70年代语言学界出现了专门研究语境意义的语用学,其主要研究内容就是情景语境意义。语用学与语义学都研究意义,但语义学研究的是语言的概念意义,而语用学研究的是语言在具体使用语境中的意义。因此,从翻译的角度看,语用学的价值更大。
文化意义是指语言在不同的文化环境中表现出来的意义。这种意义有时候概念意义相同而文化意义不同。有时一种语言中的概念意义在另一种语言找不到对应的概念意义。这种意义通常与使用某种语言的民族的信仰、心理、历史文化、生活习惯等密切相关。例如,各种表示颜色的词语,从概念意义上基本相同,但是在不同的文化中却有不同的涵义。中国人认为红色象征着喜庆,结婚时多用红色,而西方人认为红色象征着危险和血腥,结婚时绝不会用红色。
1.2 翻译的过程
根据以上对翻译的定义,一般翻译的过程大致分为理解和表达两个阶段。通常在翻译界将翻译过程分为理解、表达和校对三个阶段。其实,从翻译的本质上看,校对阶段不过是为了保证译文质量而对前面两个阶段的重复。
1.2.1 理解
理解过程其实就是根据原文语言提取信息的过程。根据以上对意义的解释和分类,可以看出在理解过程中,要想完整地提取原文信息,必须全面理解其中的上下文语境意义、情景语境意义和文化语境意义。当然对于不同的文本,这三种意义在原文信息提取过程中的重要性并不相同。例如,在科技翻译中,文化语境意义的重要性相对要弱一些,而在文学翻译中文化语境意义就非常重要。
翻译中需要理解原文,这个道理几乎任何学外语的人都能理解,但真正在翻译过程中做到却并不容易。日常生活中一些初级人工译者经常犯的错误就是只看到了原文的字面意思,而没有根据上下文语境、情景语境和文化语境挖掘出原文中蕴含的信息,而是直接将原文的字面意义重新表达。一般来说,上下文意义相对容易理解。只要认真阅读并且查阅各种资料就能够理解,真正难以理解的是情景意义和文化意义。
有些人可能认为信息就是用语言表达的,理解了语言的所指意义自然就理解了原文的信息,这是一种完全错误的看法。因为虽然信息用语言表达,但语言表达的意义如果离开了具体语境,意义与字面意思就不可能一致。例如,“利用好每一寸土地”,这里的“寸”字完全可以翻译为inch。我们知道作为长度单位,寸和英语中的inch相差较大,但这里为什么寸可以翻译成inch呢?因为在这种用法中,寸并不是具体的长度,而是说明长度短或面积小,而inch在英语中也是最短的长度单位,因此这里的寸翻译成inch完全可以体现出原文的信息。但是在Both made of pine; both one inch thick.这句话中,inch却并不能翻译成汉语的寸,因为这里的inch就是具体的长度单位,如果翻译成寸,就比原来的长度长了不少。
在西安的某个旅游景点曾见过将“游客止步”翻译为“Visitorsstop”。其实这里表达的信息是景点的有些地方是员工办公地点,仅供员工进入,而在英语中有完全相似的表达方式:Staff Only。还有,在许多公厕中都可以看到“向前一小步,文明一大步”的提示语。这种提示语其实并没有较强的概念意义,翻译为A small step forward,a big step forward in civilization,就是只看到了它的字面或者概念意义(即使如此,civilization这里也用错了,因为它指的是整个社会的文明发展状况,与个人行为没有任何关系),而没有看到它的真正目的在于提醒如厕者不要距离便池太远,以免弄脏地面,其实直接译成“Please be close tothe urinal!”完全就可以达到目的。以上这两个例子就是因为对情景意义缺乏深刻理解而产生的错误。而且这种错误在现在的各种旅游景点和大街上比比皆是。
同样,文化语境在翻译中也非常重要。比如“由于作者水平有限,文中尚有许多需改进之处。”译为“Due to the limited knowledge and ability of the author, there isstill much room for improvement in this paper.”这种句子,在汉语专著、教材、论文等里面经常出现。如果不太了解中国文化的英美人看了该译文,肯定会认为作者做学问和写论文不认真。他们会认为既然知识和能力有限,就先应该去学习而不应该出著作或者论文。产生这种想法是因为西方人并没有中国人的自谦心理,在他们看来,能够拿出去发表的论文肯定都是作者付出极大努力的结果,作者的水平不应受到质疑,论文质量也不会有问题,所以作品只可能有改进和更加完善之处。因此,他们一般会写上:Any suggestions for improvement will be appreciated.因此以上译文貌似忠实,其实并不能真正传达原作者的真实意图。
1.2.2 重新表达
从以上可以看出,翻译过程中的理解并不像一般人所想的那么容易。但即使原文理解正确了也不一定能够想出好的表达方式,在目的语中没有相似的表达方式时,更是如此。有时即使表达出来也会让目的语读者产生误会,但也只能采取一些无奈之举。例如,中国传统戏曲中的脸谱,在英语中就没有对应的表达方式。在新英汉词典中脸谱被翻译成facial makeup (回译成汉语为面部化妆)。但是这个表达方式容易让西方人理解为演员的面部化妆而不是脸谱。因为脸谱不仅仅是一般的化妆,而是通过脸部的不同颜色和图案表示剧中人的不同性格和角色。英语中有一个词mask,表示古希腊戏剧中演员所带的人头面具,但是这种面具并不表示剧中人的性格与角色。因此,如果真想让西方人能够完全理解中国戏剧中的脸谱一词,就需要对译文加上注解。
经常听到有人说翻译就是把一种语言转换成另一种语言,甚至还有人说不需要理解也能够转换。但如果不理解原文信息,转换之后的目的语按照什么标准判断翻译是否正确?这些人其实只看到了原文和译文之间的结果而没有看翻译的过程。如果单单从结果看,翻译的确是从原语转换成了目的语。这种观点产生的原因是翻译的理解过程是一种心理过程,如果译者不说出自己的思维过程,外人一般很难看出来,而翻译过程只有真正从事翻译实践活动的译者才能体会得到。
2 机器翻译
机器翻译研究从计算机诞生之日起就一直没有停止过,虽然中间经历了曲折的发展阶段。机器翻译研究的目的从一开始就是为了代替人工译者,产生“全自动高质量机器译文(Fully AutomaticHigh-Quality Machine Translation, FAHQMT)”,然而经过了好几代的发展,直到现在这一目标还没有完全实现。
2.1 分类
根据机器翻译的技术发展,机器翻译可以分为基于规则的机器翻译、基于实例的机器翻译、基于统计的机器翻译、基于混合模型的机器翻译、基于机器学习的机器翻译以及最新的基于神经网络的机器翻译。其中第一代机器翻译有语言学理论为基础。除了基于规则的机器翻译之外,其它各种机器翻译基本上都以双语语料为基础。
机器翻译的发展也经历了一个曲折的过程。二十世纪五十年代,出现了第一代机器翻译,当时人们就认为机器翻译很快就会取代人工译员。但事与愿违,机器翻译译文的低劣质量最终让美国在1966年发布了ALPAC报告,认为机器翻译根本不可能实现,美国政府也不再支持机器翻译研究。机器翻译研究在其他国家也遭遇到了同样的命运,从而进入低谷。后来在上世纪八十年代,机器翻译技术得到了改进,产生了能够应用于实践的机器翻译系统。其中包括加拿大的天气预报机器翻译系统、美国和欧洲的SYSTRAN系统,中国也有自己的机器翻译系统,例如,中软的“译星一号”,北京的“高立”系统和“863智能英汉机器翻译系统”,陕西的“朗威”系统,天津的“通译”系统和广东的“桑夏译王”。到了二十世纪90年代,机器翻译质量也进一步提高。尽管如此,机器翻译译文质量仍然不高,让人改不胜改。结果在翻译界出现了以翻译记忆为核心的计算机辅助翻译工具,这种工具将翻译过的译文存储下来,利用计算机强大的存储和检索能力,将翻译中重复的句子提取利用,而且融合进了翻译术语工具,保证术语的一致性,从而提高了翻译效率和翻译质量。
近几年来,机器翻译译文质量已经大幅度提高,甚至可以在对译文语言质量要求不高的情况下替代人工译者。但如果要想获得高质量的译文,仍然需要译者对译文进行进一步编辑,因此在翻译界出现了一种机器翻译+译后编辑的翻译模式。现代的计算机辅助翻译工具也都将机器翻译融合进来,进一步提高翻译效率。
2.2 现代机器翻译基本原理
现代基于神经网络的机器翻译引擎的大致原理如下:首先,开发者通过神经网络翻译算法编程设计出语料加工程序,并将其加载到处理器中,对所输入的双语对齐语料进行加工。通过这种处理过程,自动产生机器翻译引擎。在以后的翻译过程中,将原文加载进机器翻译引擎中时,机器自动处理原文产生译文。
从这里的介绍可以看出来,现代机器翻译系统性能是否良好,除了硬件的支持外,主要决定于两个因素:神经网络算法和双语语料。算法一般由机器翻译研究人员或者自然语言处理研究人员设计,而双语语料一般都是以前的译文。好的机器翻译引擎既要求有好的算法,也要有优质的双语语料。如果没有优质的语料,即使算法得到改进,也无法保证机器翻译引擎有良好的性能。
在这里可以将人工翻译与机器翻译的过程进行比较。人工翻译过程首先需要译者根据原文的文字或者话语提取出原文信息,然后再用目标语将这种信息重新表达出来。而机器翻译的具体过程是什么?或者说机器翻译的过程是否像人工翻译那样也分为理解和表达两个阶段呢?现在还不得而知。但是从机器翻译引擎的产生来看,其实机器翻译引擎就是对数据加工的结果。这里的数据其实就是双语对齐语料。所以从根本上说,机器翻译只不过是数据加工,而并不是真正的翻译。国内也有学者指出,机器翻译目前无法处理情景意义和文化意义(胡开宝、田绪军,2020)。从这一点上看出,机器翻译目前并不能完全像人工翻译那样进行翻译,这也从一个侧面说明机器翻译无法替代人工译者。
2.3 机器翻译的优点
机器翻译现在已经在翻译界得到了应用。使用机器翻译对于语言服务企业来说有以下优点:
首先,机器翻译速度快,能够在短时间内处理大量的翻译任务量。这对解决现在语言服务企业业务量大,提交时间紧,而人员相对不足的问题提供了有效的解决方法。
其次,机器翻译成本低。对于语言服务公司来说,机器翻译引擎一旦购买之后,就不需要长期支付较大费用,不像人工译者需要支付大量费用,因此节约了成本。
最后,术语等固定表达处理准确。由于机器翻译使用了计算机强大的存储、检索和处理数据的能力,因此,对于原文和译文相对固定而较少歧义的语言表达形式,特别是技术类术语处理非常准确,特别适合于多人合作翻译时对术语的处理。
2.4 机器翻译的缺陷
目前机器翻译仍然有以下问题或者缺陷。
首先,目前的机器翻译研究者和开发人员并不知道机器翻译产生译文的原因,导致译文质量无法保证。这种现象会给机器翻译引擎的改进和升级带来一定的困难。因为一旦出现机器翻译译文质量不高时,因为不知道译文产出的原因,就不知道该如何改进。由于不知道机器翻译产出译文的原因,结果机器翻译引擎性能如何现在只能通过译文质量评估进行判断:对于相同的双语语料,如果算法更新后,译文质量提高了,才能确定机器翻译引擎性能得到了提升。
其次,回译不出原文。一般来说,人工译者对自己翻译过的译文基本能够回译出正确原文。但机器翻译现在却无法回译出正确的原文。
最后,机器翻译无法处理语言变化。世界上的任何语言永远处于不断发展变化之中。虽然语言的变迁有渐进性,不会在短时间内发生巨大变化,但是语言的变化随时发生,特别是新词的增加每年都有。而从上面介绍的机器翻译的基本原理能够看出,机器翻译引擎的产生实际上是对已有原文和译文的加工,而一旦出现新的语言数据,之前的引擎显然就无法处理。这一部分内容仍然需要人工译员去做。例如,出现一个新词时,人工译者如果找不到对应的译语词汇,可以采用音译,并且加上注释,从而让译文读者理解新词的涵义。但机器翻译遇到新词时,只能忽略不翻译,更不可能增加注释。
3 翻译质量不同层次要求
机器翻译最初的目标是完全取代人工译者,但是经过七八十年的发展,机器翻译在质量方面仍然达不到人工译者的水平。但由于现在的机器翻译译文质量已经提高,在翻译界已经通过翻译的不同层次要求而决定采取何种策略正确使用机器翻译。
第一种是参考级。这种译文级别仅限于信息使用者个人阅读信息掌握,了解原文大致相同信息译文。现在日常在网上看到的各种在线帮助信息全都是机器翻译的产物。这些在线帮助基本上可以让读者获取所需要的信息,但是一般语言质量较差,经常会有语句不通顺,甚至语法错误,但一般读者都可以接受。这种翻译完全可以用机器翻译来进行。
第二种是标准级。这种译文一般限于企业、事业单位等组织内部交流使用或外部非正式用途交流使用,译文与原文的思想完全相符,语句流畅,而且因为与情景语境紧密相连,即使语言上有瑕疵,也不会引起麻烦。这种一般可以用机器翻译,但是需要对机器译文进行一定的编辑。
第三种是专业级,一般符合各种标准信息,如工业标准、学术标准、技术标准等,译后信息符合阅读者行业习惯,达到可生产、执行、交流、等使用标准。这一部分与上面基本相同,但对译文要求比标准级要高,可以采用机器翻译+译后编辑的模式。
最高一级为出版级,一般针对的信息传播对象是大众、读者、专业人士等,符合信息使用国家的语言阅读习惯,术语统一,风格书面化,版式标准。这一级别基本都人工翻译完成或者机器翻译+以后编辑的模式。
4 翻译技术为翻译带来的机遇
从以上的介绍可以看出,机器翻译现在已经能够在低层次翻译方面取代人工译者。因此,今后翻译就业市场中初级译者一定会被淘汰。但是,机器翻译以及其它翻译技术在给人工译者带来挑战的同时也带来了一定的机遇。因为随着现代翻译技术的发展,在语言服务行业也出现了一些新的职位。
首先,双语语料库建设仍然需要人工操作。从前面介绍可以看出,双语语料库中的原文和译文对齐语料在机器翻译中有非常重要的作用。然而语料库的建设需要大量的人工操作。语料对齐和校对上不仅需要人工译者,而且需要的人数巨大。同时翻译记忆库建设和术语库建设中也需要大量的人工劳动。
其次,现代的翻译很少是单个译者独立完成某项翻译任务。通常的翻译任务都是以项目的形式进行。因此,出现了相应的翻译项目管理经理人员。翻译项目经理在整个项目中负责与客户沟通、定价、创立翻译项目、分配翻译任务、项目过程中监控项目进度、并最终保证翻译质量。
再次,现在无论是机器翻译还是计算机辅助翻译,都需要在译前对原文文本进行一定的编辑,如原文格式的转化。而这种任务通常需要由人工通过计算机操作来完成。
最后,目前的语言服务企业除了翻译外,还要根据客户要求进行译文排版,而这种译文排版也需要人工通过计算机操作来实现。
5 文学翻译与机器翻译
一般人,特别是文科生都会认为文学翻译比较容易。实际上这是一种重大误解。其实在所有的翻译题材中,文学翻译最难。近些年来有学者专门探讨了文学为什么不能用机器翻译来替代(祝朝伟,2018)。以下从两个不同方面说明机器翻译为什么不能做文学翻译。
5.1 文学翻译讲求风格
以上在探讨翻译的定义时说过,翻译中需要传达的信息有两个方面,一个是意义,一个是风格。每个作家一般都有自己的写作风格,读者有时甚至可以根据作品的风格判断某个文学作品出自哪位作家。而风格不仅仅是一种语义信息,更是一种文化信息。例如在“东边日出西边雨,道是无晴却有晴”中,因为“晴”与“情”同音,结果这里用一个字表达了两个不同的涵义。因为中国人对于感情的表达历来比较含蓄,所以只能用这种半隐半现的词语表达。许渊冲将这一句诗歌翻译成了“The west is veiledin rain and the east shine, My gallant is deep in love as the day is fine.”。用shine和fine押韵,译出了原文的音韵美。同时译出了天空一边晴朗,一边下雨的景象,也同时表达出了寓情于景的意义。但是因为译文中用了明喻,原文中的一语双关在译文中完全没有了,而原文中对感情的含蓄表达,在译文中几乎成了一种直白的表达形式。这种风格上的传达人工译者都难以达到,机器翻译更无法达到。
5.2 文学翻译中的文化视角
在文学翻译中,还有一个文化视角的问题。中国文学在世界上没有任何国家可以媲美,但为什么中国文学很少获得诺贝尔文学奖?很多人认为是中国文学翻译得不好。其实翻译得不好只是其中一个方面,最重要的还是文学是一种审美,而审美永远脱离不了文化。在文学中经常会遇到应该以原语和译语文化哪个为准的问题。以原语文化为准,可以更准确地表达原语的意义和风格,并可以起到传播原语文化的作用,但这样的译文一般距离译语文化较远,难以被译语读者接受。而以译语文化为准,虽然容易被译语读者接受,但原作中的文化因素可能会完全失去,并且有可能引起误解。近些年,中国有些作家为了自己的作品能够在国际上(其实更准确的说是在西方国家)得到认可,允许译者在翻译中随意更改自己作品的部分内容。这种作品即使得到了国际上的认可,但到底在多大程度上还是自己的作品,实在难以断定。
不管如何,在文学翻译中,文化视角是一个难以回避的问题。例如,中国翻译界经常探讨霍克斯的《红楼梦》英译本与杨宪益和戴乃迭的《红楼梦》英译本哪个更好的问题。其实,这里面基本没有什么可比性,因为霍克斯译文以西方文化为准而杨戴译文以中国文化为准。因此,在译文处理上就会有很大的差异。例如,在翻译“谋事在人,成事在天”时,霍克斯直接采用了英语中的谚语:Man proposes, Goddisposes.而杨戴译文将这个英语谚语稍加修改,译成了Man proposes, Heavendisposes.霍克斯的译文显然更容易被英美读者所接受,但是God是一个宗教意义非常强的词语。用这种词语会让西方读者潜意识中认为中国人也信仰基督教。而杨戴译文稍加修改,就会让读者知道,中国人并没有God这一宗教观念。这种翻译中文化视角的选择机器翻译根本不可能做到,而且因为机器引擎产生于对已有双语语料库的加工,涉及不到情景语境和文化语境,甚至不会判断什么时候需要做出选择。
有些人也许认为只有小说、诗歌、散文等文学作品的翻译才是文学翻译。这种看法并不正确。从广义上说,文学可能存在于任何语篇当中。从语言的实际应用来看,文学与非文学文本之间也并没有明确的界限。其实,许多文学元素经常出现在报刊文章的标题中,出现在日常的广告中,出现在领导人讲话中,出现在各种单位的宣传类文章中,以及常见的成语、谚语和各种其它题材中。只要这些翻译题材存在,文学翻译多少就会存在,机器翻译就不可能完全替代人工译者。
6 本地化行业与机器翻译
随着世界各国交往的增加和深入,本地化业务不断增加,而且有发展越来越快的趋势。所谓本地化是指对客户提供的产品或服务项目的语言材料、程序、包装方案、用户界面等在另一种不同的语言文化环境下进行翻译和改编设计,以适应特定国家和地域的市场需求的过程。本地化一般主要包括以下三个主要阶段。
6.1 翻译
翻译是本地化中一个非常重要的内容。任何产品或者服务项目大多数都有相关的产品说明、技术规范、查询手册、界面设计、用户使用说明等文字信息。将产品在特定国家和地域进行市场推广中,首先需要对有些文字信息进行翻译和转换。这种翻译与一般的翻译来说没有本质上的区别。不过,在某些地方有一些特定的要求。
6.2 修改
本地化中的修改主要是指根据产品所有销售的国家和地域的文化环境等对产品和服务做出的相应的改变。例如,如果某些国家和地区对某种颜色有禁忌,就应该在软件本地化过程中避免在软件界面和各种窗口中使用这种颜色,如果已经采用这种颜色就应该替换为其它颜色。
6.3 测试
测试是指在对产品的翻译和修改完成后,对产品的性能各方面进行检测。主要检测产品或者服务是否因为翻译和修改而导致性能下降。
从以上本地化的操作可已看出,本地化中对产品和服务的修改涉及到复杂的文化因素,所以根本无法用机器翻译来取代,同时测试也无法用机器翻译替代,而在翻译过程中如果遇到文化因素,也无法用机器翻译完成。
7 机器翻译能否替代人工译者总结
从以上对翻译的定义、翻译的过程、机器翻译的基本原理、机器翻译与文学翻译以及机器翻译与本地化的关系的讨论中,可以得出以下结论。
首先,现代机器翻译引擎的产生依赖之前的双语对齐语料,所以机器翻译译文质量高低依赖之前的译文质量。而且由于语言不断变化,机器翻译引擎除非经常更新,否则无法保证以后的译文质量。而更新时需要的双语语料整理和加工离不开人工校对,因此机器翻译最终离不开人工翻译审校者。
其次,现代机器翻译引擎虽然能够处理上下文意义,但是无法处理情景语境和文化语境,导致机器翻译在文学文本翻译中无能为力,而且在本地化中无法在产品和服务修改方面替代人工。
再次,在目前的出版级翻译产品中,机器翻译能够起到的作用非常有限,因此这一类翻译主要还是由人工译者完成。
最后,机器翻译现在已经能够在较低级别上完全或者部分替代人工译者,但是同时随着现代翻译技术的发展,也同样给人工带来了译前编辑、桌面排版、翻译项目管理等新的职位。
综上所述,虽然现代人工智能技术发展迅速,机器翻译译文在适量上也大幅度提升,并且已经给翻译界带来了深刻的影响,但还不至于替代人工翻译,更不可能消除整个翻译行业。
参考文献
韩林涛. (2019). 语言产业视阈下翻译技术商业伦理的基本原则. 上海翻译(05), 52-57.
胡开宝、田绪军. (2020). 语言智能背景下的MTI人才培养:挑战、对策与前景. 外语界(02), 59-64.
吕立松、穆雷. (2007). 计算机辅助翻译技术与翻译教学. 外语界(03), 35-43.
祝朝伟. (2018). 机器翻译要取代作为人的译者了吗?——兼谈翻译人才培养中科技与人文的关系. 外国语文, 34(03), 101-109.
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