讯飞也曾备受质疑

机器翻译在重大场合犯错其实不是一次两次了，比如科大讯飞、搜狗等都因为机器翻译闹出过笑话，但大企业仍然乐此不疲，前仆后继投入 MT （machine translation 机器翻译）的研发。

除翻译不当或错误之外，科大讯飞还曾被爆出在会议现场同传作弊。

去年，科大讯飞公司频频加大对自身一款名为“晓译翻译机”产品的宣传力度，打出“同声传译终结者”的噱头。在各种推波助澜下，一篇题为“同声传译即将消亡”的宣传文章刷爆了微信朋友圈。

看到这样措辞的文章，自然引发许多同声传译工作者的不满，随之讯飞公司被一位翻译工作者曝出，在此前的机器同传工作中用人工冒充机器的作弊消息。

据这名翻译提供的信息显示，科大讯飞的作假方式就是在大型会议上，表面上看现场使用的是讯飞的机器同传，实际上讯飞机器起到的作用只是把现场译员的话识别出来实时发到屏幕上而已。

面对质疑，科大讯飞总裁刘庆峰也曾对“讯飞的翻译机已经接近同传翻译水平，未来会取代同传职业”的争议做出回应。

他说：“我们从来没有说过要取代同传的职位，现在讯飞的翻译机达到的水平是大学英语六级，它的作用是帮助我们的用户在出国旅游、找饭馆时起到日常交流的作用。至于同传级别的翻译，那是专业人士做的，我想即使是专业八级的人也不一定能保证说自己就具备了同传的水平。”

“讯飞一直努力的，是希望通过语音转写和翻译技术帮助同传提高工作效率、减少失误，形成人机耦合的同传新模式，并不是去替代同声传译。我们的翻译机能够帮助人们在一些场景处理语言交流的问题，但距离会议同传以及高水平翻译所讲究的信、达、雅还存在很大的差距。”

机器翻译仍处于初级阶段

据东方网11日报道，AI同传出现“卡带、结巴”，有同传从业者表示“松了口气”；人工翻译暂时不会被AI抢走饭碗。一些网友在笑过之余，也对AI同传表示包容和鼓励。毕竟，新事物的成长并非一帆风顺，AI偶尔的摔跤并不能阻挡前进的步伐。

业内人士表示，在大型国际会议上使用机器同传主要有两大难点。

一是国际会议同传是语音识别和文本翻译的结合，会场噪音、每个人的停顿语气词等语音信号会对后面的翻译产生影响。

二是会议对于及时性要求很高，不可预知情况很难控制，很难给机器足够的自我调整时间。要解决机器翻译对未知困难的自适应性，相对较难。

但同时专家也表示：“机器翻译类似于一个嗷嗷待哺的小孩，有可能成长为一个拥有和人类智能类似的‘人’。过去几年，深度学习的普遍应用让更多的研究者和企业有了开展机器翻译的机会。我希望大家能多些耐心，不要一味地教这个小孩过多的算法，而应该耐心地让这个小孩能多接触不同情景，发掘其自身潜力。从这个意义上，腾讯这次尝试是有积极意义的。机器翻译和人工翻译是相辅相成的关系，不久以后机器可能会代替一些不专业的翻译者，但是专业的翻译者很难被替代。”

AI非万能，未来仍可期

据东方网报道，为了了解语音翻译软件在日常生活中的可用性，我们随意选择了两段文字，分别在腾讯翻译君和谷歌翻译上进行了测试。

例如这句“虚拟现实、混合现实、分享经济和区块链技术的发展将在不远的未来彻底改变人类的生活”，结果如下：

腾讯翻译君：The development of virtual reality hybrid reality sharing economy and blockchain technology will revolutionize human life in the near future.

谷歌翻译： The development of virtual reality mixed reality sharing economy and blockchain technology will completely change human life in the near future.

左：腾讯翻译君，右：谷歌翻译 东方网 图

再来看看翻译古诗“问君能有几多愁？恰似一江春水向东流”的效果如何：

腾讯翻译君：Ask you how many worries, just like a river spring water flowing eastward.

谷歌翻译：How many quacks can you ask is like a river flowing eastwards?

看来，中文博大精深，不是AI一时半会儿能理解得了的。机器翻译的成品还离不开人工后期的整理及润色。

左：腾讯翻译君，右：谷歌翻译 东方网 图

台湾东吴大学英文系副教授、语言学博士曾泰元表示：“总的来说，目前各种翻译软件离理想还有一段明显的距离。对于格式化高的技术性文本，用机器翻译的准确度高，也可以省人力、省经费。而对于创作性高的文本，目前的机器翻译、人工智能还有明显问题，这个部分当然还是必须仰赖人工翻译。但科技进步神速，将来10年、20年如果能取得关键性的突破，谁也无法预料机器翻译会达到什么样的一个水平。”

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