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                                                        蘇州翻譯公司:科大訊飛說“冒充AI”只是個誤會,我們又找“真的同傳”聊了聊

                                                        哪個行業會被人工智能消滅?從目前的狀況看,至少不會是同傳行業。


                                                        同傳譯員Bell Wang指責科大訊飛用人工翻譯偽裝成AI同傳的事兒,大家想必都聽說了。果殼針對本次事件的爭議焦點——人機耦合,同科大訊飛 AI 研究院聯席院長李世鵬進行了獨家對話,并聽取了北外高翻學院李長栓副院長以及譯員張偉、陳老師(化名)等多位翻譯界業內人士的聲音。


                                                        這是一場誤會?


                                                        9月20日, Bell Wang來到上海國際會議中心,為2018創新與新興產業發展國際會議(IEID)的高端裝備技術與產業分會做現場同傳。


                                                        在會議現場,他發現科大訊飛在識別出同傳譯員說的譯文后,再將譯文投放到屏幕和直播中。翻譯工作并不是完全由AI完成。而且,科大訊飛沒有提前將詳細情況告訴Bell和搭檔,就冒名使用了他們的翻譯成果,涉嫌侵犯兩人的知識產權。

                                                         

                                                        請注意會議的宣傳語 | 知乎@Bell Wang

                                                         

                                                        21日晚上八點,訊飛通過電話會議的形式召開新聞發布會,高級副總裁江濤及負責翻譯業務的產品經理劉晨璇等參會。

                                                         

                                                        在發布會上,科大訊飛否認相關指責,并聲稱這是同譯員的“誤解”:Bell不知道他所在的分會場,人工智能使用的是人機耦合工作模式。據介紹,IEID使用的科大訊飛智能會議系統,有兩種工作模式:其一是全自動翻譯,即識別演講者發言,轉換成文字并實時翻譯,隨后投射到大屏幕上;其二為人機耦合,顧名思義,機器識別語音后轉錄為文字并進行翻譯,降低人類同傳譯員的工作難度。

                                                         

                                                        科大訊飛 AI 研究院聯席院長李世鵬:

                                                        AI不可能不犯錯誤


                                                        要判斷人機耦合是否對譯員有幫助,得先了解人機耦合聽起來如此高深莫測的詞究竟是什么意思。


                                                        對此,在當晚八點的新聞發布會前,果殼和科大訊飛 AI 研究院聯席院長、前微軟亞洲研究院副院長李世鵬進行了獨家對話。


                                                        李世鵬說,他特別不同意的一點就是宣稱機器把所有的事情都做了,機器不會犯錯誤。“所有的AI都是基于統計上的意義,是有概率的。翻譯的正確率,語音識別的正確率都有一個概率在后面。AI不可能不犯錯誤。”


                                                        這就凸顯了人機耦合的重要性。


                                                        AI翻譯棒 | 新浪科技


                                                        李世鵬認為,在人工智能時代,人和機器的協同作業尤其重要。現有的AI框架還是基于大數據和深度學習。不管有多少數據,總有一些corner case會漏掉。如果沒有一個很好的人機耦合的方式,AI就會失敗。有些時候,這些失敗是致命的。很多起人工駕駛出的事故,就是因為訓練時有些場景沒有遇到,機器不知道該怎么判斷。現在很多人把人工智能太神化了。人工智能所有的基礎,直到今天,還是基于有沒有足夠的數據,有沒有足夠的資源去來標注這些數據。就像有些人說的,人工智能的人工成分確實很大。


                                                        在現有的框架下,有一點尤其重要:即在人工智能沒法處理的時候,人怎么去介入。


                                                        李世鵬心目中的人機耦合理想狀態是,機器翻譯如果犯了一個錯誤,同譯員發現并改正錯誤,機器以后就不會再犯這個錯誤。人把危機解決了,同時又讓機器多了一個訓練的數據。在這樣的過程中,AI會越來越好。

                                                         

                                                        同傳中的人機耦合,

                                                        目前只是一廂情愿


                                                        做了十年同傳的前中山大學口譯老師、現自由譯員陳老師曾有和機器“耦合”的經歷。會議開始前幾天,技術人員拿著好幾個機器處理不了的術語來咨詢她的意見。她和搭檔一一給出了參考譯文,并配上了詳細的注釋,當時還考慮到了字幕的特點,盡量采用了簡短、達意的版本。陳老師說:“現場AI展示的這些高難度術語譯文,全是我們幫著提前翻的。”


                                                        外交部譯員張璐 | sohu.com 


                                                        在人機耦合的過程中,人在幫機器糾錯。機器給了人什么?根據科大訊飛發布會的說法,機器在輔助人,“機器給同傳作參考……使他們做的更準確,更不容易疲勞”。


                                                        可惜,對于這一說法,翻譯圈內人士根本不買賬。


                                                        果殼聯系了北外高翻學院的副院長李長栓、其他高校的口譯老師以及多位譯員,他們表示,“有文字也不看,甚至是閉著眼翻譯”,“帶稿翻譯經常會降低效率”,“科大訊飛根本不了解譯員的工作狀態,才會認為機器能輔助譯員”。


                                                        一般演講者開始講話兩到三秒鐘后,同傳譯員就要開口翻譯。這之間的間隔被稱為“聽說時差”(EVS,Ear-Voice Span)。譯員按照聽到的原文順序,不間斷地將句子切割成意群和信息單位,再把這些單位聯系起來,力求翻譯出演講者的原意。這叫做“順句驅動”。據從事八年同傳工作的張偉對果殼說,譯員一般聽到一到兩個意群就要會開口翻譯,在調整邏輯說出話語的同時,耳朵要聽下面第三個第四個意群。


                                                        圖 | LVIV.com


                                                        無論處在翻譯的什么階段,一旦聽到演講者另起一個話題,譯員就需要在不影響當前翻譯的情況下,稍微多分一點精力去演講者的開頭部分。聽懂了大致的話題,再收回多分配過去的精力,繼續翻譯。


                                                        請注意,這一過程僅僅發生在幾秒鐘的時間內。


                                                        為了培養“分心”能力,同傳譯員會做“影子練習”(Shadowing)。練習者聽英語錄音、半句過后跟著讀英語的同時,手寫數字。一開始是12345……正著寫,熟練之后變成999,998,997……倒著寫,或者只寫雙數/單數。一邊聽,一邊說,一邊寫,一心三用。


                                                        對于熟練的譯員來說,翻譯近乎一種本能:坐下來就能翻,翻完了就忘。一場會下來,翻的東西基本忘光了。熟練的同傳譯員甚至可以做到一邊聽一邊翻譯,還一邊查單詞。


                                                        很多與會者會佩戴耳機聽同傳翻譯 | cnmisn.com


                                                        在整個過程中,目前機器不能起到任何輔助作用。


                                                        即便有了機器,也省略不了譯員聽的環節。因為只有在聽了之后,譯員才能發現機器語音轉寫的錯誤。譯員只要聽到了信息,就“本能”地開始處理信息、進行翻譯。譯員和機器干的活兒一樣,完全屬于重復作業。


                                                        即便機器語音轉寫能保證100%的正確率,對譯者來說,看文字也是干擾。聽的時候,人能更簡明扼要地抓住一段話的重點,但是看文字的時候,人會試圖把每一個細節都翻譯出來,反而跟不上發言者的速度。一位譯員說,有看字幕的功夫,“閉著眼,聽清楚,張嘴說,活都齊了!”


                                                        更為重要的是,參與過AI翻譯在場、不發耳機的會議的同傳譯員紛紛表示,在同傳箱里,根本看不清機器轉寫給出的字幕。這怎么能叫人機耦合?


                                                        同傳譯員會在同傳箱里工作 |  cscbeijing.com


                                                        陳老師為果殼描述了會場的情況:大多數情況下,AI字幕都投放在會場講臺上方的主屏幕上,而流動同傳箱的搭建往往離講臺比較遠,要么在會場最后方,要么在會場一側。譯員看不清楚屏幕上閃現的字幕。如果相關公司真的認為屏幕上展現的信息對譯員有幫助,應該在箱子里放一個屏幕,專門滾動字幕。陳老師說:“事實上,我身邊的各位同行也是看到訊飛這兩天的回應文,才恍然:‘哦,原來我們也是你們的服務對象啊’?”

                                                         

                                                        人工智能翻譯取代人類?


                                                        雖然圈外人動不動就驚呼“翻譯這個行當要消失了”、“人工智能翻譯要取代人類了”,但在翻譯圈內,大家心態相當樂觀,一致認為,譯員的飯碗穩得很,絕不會被機器搶走


                                                        在業內人士看來,即使聽懂了每一個單詞,人工智能翻譯仍有三大障礙無法跨越。


                                                        圖 | Google Cloud


                                                        一是一詞多義。北外高翻學院的李長栓給我們舉了個例子。Mission一詞,基本意思是“交給一個人或一群人的一項重要任務,通常需要旅行到國外完成”(牛津英語詞典)。在這個意思基礎上,引申出“使命”“任務”“特派任務”“出差”“使團”“代表團”“特派團”“傳教團”“訪問團”等具體意思。譯員必須根據上下文判斷翻譯為“使命”還是“使團”,是“傳教團”還是“特派團”。這個判斷并非一目了然。如果交給機器翻譯,機器通常會根據統計得出的概率,選擇最常見的那個意思,而這往往會出錯。


                                                        二是復雜的句子結構。甚至都不需要過分復雜的句子,只是酒店電水壺上貼的一句簡單的功能性指示語,“請閣下把自來水用電水壺燒開后飲用”,機器翻譯都不盡如人意。


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