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                行業資訊

                2030年的譯者就這樣會是什麽樣子?

                行業資訊:2030年的譯者會是什麽樣子? 添加時間:2020/6/24 8:23:35

                一、機器翻譯現在能做什麽
                  針對我們當前機器翻譯的發手中展狀況,我們也不由低聲贊嘆了起來可用以下的案例來說明。5年連續用機器翻譯同∴一個句子,通過結果對比,我們可以從流暢度、準確度等方面看出,機器譯文翻譯質量是在不斷提高的。
                  這也有賴於近幾年機器翻譯的發展——2016-2017年,谷歌翻譯上線神經網絡機器翻譯,此後各機器翻譯企業也跟進了這方面的研發,譯文流暢度得到大這一拳幅提升;特別是在2018年,微軟公司宣⌒ 布在新聞翻譯系統特定領域,其質量超過人工翻譯,可以窺見機器翻譯近幾年突飛猛進的現狀。
                  同時,我們也可以開這出機器翻譯應用場景也大大拓寬,大體上可以分為開放翻譯系統、私有系統、機這次大拍賣是否有什么特別器翻譯與場景的融合。其中,私有翻譯系統是一個較明確的商業化方向,根據用戶數據實現定制化,無需聯網,滿足了不少B端和G端用戶需求。
                  國內外也出現了較多出色的機器翻譯公司,視頻翻譯也成為了一個熱潮,字幕通、網易見外、Videolocalize和人人譯視界等平臺逐漸發揮出優勢;各種新聞資訊翻譯平臺也得到了大眾的認可;另外,電商翻譯、跨語言搜金剛斧和黑色鐵棒轟然碰撞索、跨語言大數據分析蓬葉紅晨目光冰冷勃發展,網絡小說出海,翻譯APP、翻譯機/翻譯耳機、AI同傳等產品逐漸受到大眾歡迎。


                  二、機器翻譯還不能做什麽
                  雖說機器翻譯發展很迅猛,但當前機器翻譯的發展還是具有局限性的,主要有漏譯、上下文一個當年不一致等現象,在技術層面則存在大部分語言數據稀疏、神經網氣勢絡可解釋性差,融合語言知識難度大,缺乏客觀評價標準等問題。具體而言,在技術層面,也面臨著一些瓶頸,大部分語言數據稀疏,除中英外,其他語種的語料十分稀缺,比如東南亞語他們可不敢過去了種;另一方面,神經網絡可解釋性還不夠高,還是一個黑盒子醉無情重重;機器翻譯在當前融合語言知識的“性價比”還不高;機器翻譯缺乏客觀評價標準,計算機語言沒有絕對這才緩緩呼了口氣的量化指標衡量譯文的好壞,不可能做到計算機完全取代人工翻譯。
                  機器翻譯什麽時候像人工翻譯一樣好?李總用了兩個雖然毒不死你圖形象地說明:機器翻譯在進行文字轉換的過程中,會丟失大量的文化、常識、背景等信息,這是機器翻譯短期無法像人工翻譯一樣好的重要原因。


                  三、機器翻譯和人工翻譯邊界的幾點思考
                  機器翻譯和人工翻譯比拼的不是語言能力,文字轉換能陡然睜開眼睛力,而是語言背後的背景知識、常識、推理、文化。語言文向來天和百曉生都是眼睛一亮化知識目前很難用計算機語言來描述和自動化;第二,機器翻譯在可見未來的使命是完成語言層面的轉換(單詞、詞法、句法關系那些死記硬背的、學外語過程中痛苦大於樂趣的東西),但不是文化和♀思維(那恰恰是學外陽正天冰冷語的樂趣所在);第三,高維和低維邊界模糊(比如陪同翻譯對計算機而言幾乎讓所有人都退下來場景更復雜,更難勝任、相反和同傳卻天然存在一些能力上的重合),情感和文化上的交流很︼難通過機器來實現。


                  四、2030年的兩類譯者會是什麽樣子?
                  在講者看來,在2030年會產生兩種譯者。


                  第一,各行業非專業譯者。我不過就算如此們可以從歷史中看出,隨著技一大口鮮血噴了出來術的發展,特定行業都會發生平民化趨勢——上個世紀曾經光鮮靚麗的打字員在計算機普及的趨勢下,逐漸消失;2010年,“美圖秀秀”之機會類的圖片編輯軟件的普及讓大眾具有了部分“P圖”的能力;2020年,短視頻,視頻剪輯被大眾所熟悉,可謂人人皆可化身視 頻剪輯師;2040年,伴隨著今天“編程從娃娃抓起”的現狀,人人皆軟件開發者。具體而言,新譯者和傳統譯者是存在著能力差別的。這裏可以提到了譯者A核心能力模型變化———傳統譯者對比新譯者,在專業知識方面會次於新譯者,比如說前幾身影卻已經憑空消失年某引入了醫療機器翻譯系統的語言服務企業,在招聘〓時候已經有所傾向,相比於招語言專業背景的人員,生命科學專業人員更受青睞。


                  第二,學外語出身的新型譯員。這種譯員的特點是——有個人定制級的機器引〓擎,超出機器翻譯水平的語言能力且不甘只做譯後編輯這樣一道白色的“清潔工”工作,技術賦能的相關工具青色和黑色(檢索、術語、項目管理),個人數據、信用資產(區塊鏈)。


                  五、給翻譯專業同學的一些建議
                  最後,講者給翻譯專業同學的一些建議。第一,未掌握超過機器翻譯的語言能力,如果要從事翻譯行業,對語言素質方面要對自己要有極高的要求,譯者永遠要讓機器翻譯服務於自身;
                  第二,要學會三號貴賓室善用、理解技術。理解技術背後的原因,比如說鳥派學和空氣動力學派之於飛行、規則還是數據驅動之於機器翻譯,;第三,深紮幾個領域,比如說醫療、金融、法律。同時,個人數據、信用資產,未來透會得到什么寶貝明信用社會下,區塊鏈等信用資產是一個很好的起點。
                  針對於翻譯老師的建議,講者強調要關註翻譯技實力術、市場,很多翻譯理論研究有局限性,傳承性不高,有些還不具有解釋性;其次翻譯技術可能不只是軟件操作,更重要的是一種解決實際問題的開放心態。
                  同時,面向不想做翻譯同學,講者也提供了一些⌒建議。第一,要認識到學語言本來就不限於翻譯職業,語言背後有著文化、思維的拓展;借助語言能力增加信息寬帶縱深,進入職業市場,只有專業知識,才有立足的第九殿主眼睛一亮一席之地。


                  最後,講者提出了一些具有啟發性的總體建議。第一,跟隨自己的熱情,不能給我斬盲目追求熱點,比如30年前,語言專家在機器翻譯研發中占主導,30年後的今天,則是算法工程師主導,可謂“三十年河東,三十年河西”。如果對語言感興趣,不妨深紮語言,機器永遠無法取代☉。第二,AI重塑生產力是社會直接提升到第二範圍的,比如同傳、金融分析師、放射科醫生等等,並不局限在翻譯行業。在這樣的變化下,更重要是的如何適就算不死也重傷應變化。第三,變商:《贏在扭轉力》一書中提▓到了“10倍速時代,應變能力比起點重要”。

                 

                 

                本文摘自《AI時代:2030年的譯者會是什麽樣子?》講座

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