人工智能 (AI) 还不会取代人工翻译

人工智能是科幻小说和电影创造的故事的日子早已过去。该领域的技术进步使人工智能成为该行业的实用和宝贵资源。如今，每个工业部门都在运营中集成机器学习，以提高效率和生产力。人工智能的应用非常广泛；它在计算大量数据以识别有意义的信息方面优于人类，它在新药的研究和发现、有效的库存管理、预测分析等方面至关重要。

研究表明，AI将在未来十年自动化重复和平凡的工作。AI将接管那些不需要批判性思维和决策的工作，例如，校对、市场调查、记账和行政任务。谷歌和微软等著名的科技公司也在努力实现自然语言的自动化，以便AI能够接管翻译和口译的工作。

尽管语音搜索技术取得了突破，但在翻译和口译方面，AI还是无法与人脑相媲美。这个工作还是很大程度上被人类占据。为什么？以下是三个原因。


1.语言是主观的

人工智能被纳入与客观现实有关的任务。这项技术基于数学和物理物流，以极高的准确性和效率促进不同的功能。相反，自然语言是人类为了方便彼此交流而发明的。这些语言有不同的分支，如词汇、语法、语气等，但它们在不断发展，以实现更好的交流。


自然语言细致入微；每种语言都是一个地方及其文化所独有的，这增强了它的复杂性。认识到意义、重音和主观意义之间的细微区别是自动译者尚未克服的挑战。AI不够聪明，不能理解单词施法、俚语、单词背后的情感，以及语气和风格的细微差别等等。人工智能是有条理的，它根据严格的语法规则检查一切，而自然语言更流畅。

人工翻译并非如此。众所周知，他们精通各种语言，经验丰富，所以他们能够准确地解释语言的来龙去脉，同时也尊重其文化。机器翻译会进行逐字翻译，不会再看下去；同时，人类译者在翻译之前注意单词的口音和发音。这使人工翻译的专业水平比机器翻译高得多，因为它们无法发现语言的区别。

2.大数据很难处理段子和笑话

将幽默翻译成不同的语言对人类来说尤其具有挑战性，但对于基于AI技术的翻译人员和机器来说几乎是不可能的。机器翻译依赖于在其系统内编程的大量预定数据集。除此之外，这些数据集是从政府文件和其他宗教教义的官方翻译中获得的，这给幽默、文字游戏和其他随意引用留下了很少的空间。这意味着机器将显示可能有大量错误而不承认错误的翻译。当然，用户也可能不会检测到这些错误，并将这些结果作为准确的文本。

3.  机器翻译有局限性

如今，自动语音识别 (ASR) 随着Siri、Alexa和其他智能技术的发明而风靡一时。他们在解释现场演讲方面相当熟练，但即使是这些发明也受到一套有限的规则和条件的限制。这就是为什么ASR程序在现场视频会议期间导致高错误率，因为它们无法掌握语音中的上下文和引用，并且经常导致误解。

一个令人捧腹的事件接踵而至，一家旅游服务公司使用AI将地区景点的信息从当地语言翻译成英语。AI没有写这个小镇以Shireen band FTP电缆厂而闻名，而是把Shireen Band翻译成“甜蜜的封闭”，认为阿拉伯语的Shireen意味着甜蜜，乌尔都语的band意味着封闭。

自然语言不断更新，虽然人工翻译认识到语言的进化，但AI不认识。机器翻译将需要一致的升级来学习这些新的短语、参考文献等，以便他们最终能够找到合适的翻译。即便如此，这也是一项艰巨的工作，因为人工智能无法识别自然语言中的“人文性”。

当一篇文本被书写时，它包括写作风格、语气和区别于其他文本或文档的个性。它可以有不同的元素，这取决于文章背后的语气和语境，无论是议论性的，诗意的，还是有说服力的。但在翻译过程中，机器无法检测这些元素。在这种情况下，只有专业的翻译人员才能准确地描述文档的含义，并提供不会丢失原文结构和语气的预期结果。

机器学习和翻译背后的问题是，它们无法以与自然语言相同的速度进化，这使得它们无法跟上语言的变化和概念。人工翻译灵活；他们能够理解人的主体性和文本背后的情感，并准确地翻译文本。

结尾

如今，AI和机器学习风靡一时；编程和机器学习算法的复杂性使我们能够设计出在许多方面优于人类的系统。AI正被用来减少太空探索和医疗等复杂行业出错的机会。它还被用来在商业、教育和农业等日常行业实现更好的结果和提高生产力。

然而，虽然AI的贡献令人印象深刻，但可以肯定的是，当涉及到翻译和口译这样的主观领域时，它不能取代人类。人工智能可以执行简单的翻译，并理解预定义数据集中的基本概念，但它要接近完美还需要很长时间。
 


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