“译者”正在人工智能期间饰演什么样的脚色？_瑞科上海翻译公司

　　古代语音辨认跟自然语言处置惩罚研讨的前驱、美国工程院院士Frederick Jelinek曾有句名言：“Every time I fire a linguist the performance of the speech recognizer goes up.”（我每开除一名语言学家，我的语言识别系统机能便会晋升。）
　　人们有时候会误读这句话，认为正在自然语言处置惩罚技巧开展的历程中，语言专家的作用微不足道，援救世界的使命借得降正在程序员身上。
　　我来专门查过Frederick Jelinek大牛的维基百科先容，内里有段话很有意思（留神粗体减下划线的部门）：
　　“Although its fame and iconic status are undisputed (it was for example used as the title of a 1998 speech by Julia Hirschberg) its context is unknown and its specific wording and dating are unclear. According to Daniel Jurafsky and James H. Martin Jelinek himself recalled the quote as "Anytime a linguist leaves the group the recognition rate goes up" and dated it to December 1988 (Wayne Pennsylvania) further noting that the quote did not appear in the published proceeding[2][3] whereas Roger K. Moore gave the wording as "Every time we fire a phonetician/linguist the performance of our system goes up" and dated it to an IEEE Automatic Speech Recognition and Understanding workshop held in 1985.[4] According to Steve Young "the story goes that one day one of his linguists resigned and Fred decided to WordStr him not by another linguist but by an engineer. A little while later Fred noticed that the performance of his system improved significantly. So he encouraged another linguist to find alternative employment and sure enough performance improved again."”
　　思虑
　　自然语言处置惩罚专家嘴边时常说起这句话，搞机器翻译技巧的专家也时不时拿这句话奚弄一下。现在良多机器翻译团队里并不所谓的“语言学家”（Linguist），没有须要任何语言学家便能搭建一套高效能的机器翻译顺序，产出他们眼中高质量的机器翻译译文，宣布令他们兴奋不已的结果。
　　而令他们兴奋不已的论文数据又会令媒体记者的双手哆嗦不已，写下惊天地泣鬼神，令翻译人员闻字丧胆的热文。
　　但以下新闻引发了我的思虑：
　　新闻一：
　　《谷歌：用算法跟年夜数据“干掉”语言学家》
　　工夫：2013年9月25驲
　　择要：
　　谷歌是一家极端注重算法、充斥工程师文明的公司，但或者您仍是会为此而觉得惊疑——他们认为翻译是一个数学跟统计学方面的问题。比来，位于谷歌总部的谷歌翻译团队正疾速扩张，他们新招了数名德国计算机科学家，但却不招收一位语言学家。
　　新闻两：
　　《实现无监视学习?谷歌雇百名语言学家为锻炼数据“镀金”》
　　工夫：2016年12月01驲
　　择要：
　　谷歌组织了一个由大批语言学博士构成团队，它把这支团队称为“Pygmalion”，利用这些语言学家人工挑选的数据去锻炼神经网络。实际上，谷歌的机械通过观察人类的做法去学习若何从长段落中提取相关谜底，这个进程须要反复多遍，相称漫长。这些艰辛的尽力同时证实了深度学习的才能跟局限性。为了锻炼像如许的人工智能体系，须要大批的、由专业人士挑选过的数据。这些数据没有简单失掉，也没有自制，并且对这类数据的需要不会很快消失。
　　新闻三：
　　《特写 | 人工智能背地的人》
　　工夫：2017年4月7驲
　　择要：
　　秦娇本年刚满 30 岁，几个月前方才从呼唤中间跳槽到一家「数据加工」公司。虽然跨了行业，她并没有以为两份事情有甚么分歧，皆是依照甲方的要求跟己方的事情节拍，把人手支配到一个又一个名目中来。
　　公司刚成立不到一年，眼下营业大多是标注数据，即依据名目圆要求，人工为图片、视频跟语音内容挨标签、做标识表记标帜。标注好的数据会被人工智能公司用来锻炼算法模子，然后使用到图像识别、语音辨认等分歧范畴。
　　「数据加工」公司所在地距「年夜数据之乡」贵阳五十多千米，是一座只接管科技公司入驻的「数字小镇」。
　　小镇的隔邻有一间范围不小的高职黉舍，黉舍的门生组成了这家公司现阶段次要的员工起源。高职黉舍初建的目标是教导扶贫，是以门生们大多来自贫困山区，黉舍会供给很多补贴跟奖学金。正在数据加工公司兼职赚来的钱不只充足生涯，有些门生还会拿出一部分补助家用。偶然这份事情借能成为职业跳板，「咱们的门生结壮又尽力，有的来北京实习，由于熟习标注事情、又当真，反应回来道比一样实习的北京大学生强得多」。
　　除此之外，她们借可以承接小语种的语料网络事情。地处东北、邻近东南亚，本地的人际关系链跟频仍的商务来往能供给很多便当。

　　我没有晓得诸位读者看到这三条新闻后是什么样的感触感染？我的感触感染是如许的：
　　严厉意思上来讲，“语言学家”、“语言专家”、“语言学博士”与“翻译学家”、“翻译家”、“翻译专家”、“翻译学博士”是两个圈子的人。我如果说“我身旁最牛的翻译基础没有晓得语言学是甚么”，您疑吗？我如果说“做翻译基础没有须要语言学常识”，您疑吗？我如果说“此刻的翻译专业门生基础没有须要《语言学》”，您疑吗？
　　机器翻译研发团队之所以不大牛翻译，并不是由于翻译人员不作用，而是由于他们曾经过气了，机器翻译研发团队手里拿来锻炼机器翻译顺序的“语料/数据”是哪儿去的？借不是一堆他们并不知道名字的译者一个字一个字翻译出来的，但翻译完便完了，他们并没有清晰本人的译文当前会起到甚么作用，认为只是作为“作品”被目生读者浏览而已。
　　谷歌之所以又须要语言学博士去标注数据了，并不是由于他们的技巧不作用，而是由于他们手里的数据不敷用了，须要由人来增补新的更高质量的数据。而机器翻译研发团队借不起头招募“语言学博士”、“翻译学博士”，是因为人翻译的速率太慢了，价钱又太贵了，短时间内供给的高质量的双语数据对机器翻译顺序机能的晋升并不太年夜晋升，而间接从第三方公司手中购便宜的双语数据或许本人写顺序来抓取收费的双语数据则更划算一些。
　　标注数据这类事情跟富士康流水线上拆卸手机的事情一样，“恶心但必须”。“人工智能”期间，消耗几“人工”，便有何等“智能”。
　　译者平常认为本人产出的“双语平行文本”不甚么用，但经由过程技巧可以进一步发掘双语平行文本中的诸多信息，好比双语术语、语义信息、句法信息等。那些年长的译者花几十年从双语文本中靠履历发掘出来的“常识”能够近不迭计算机程序几秒钟发掘出来的的信息。
　　那人工智能期间，“译者”事实扮演着什么样的脚色？在我看来，只有世界不绝转，译者便有翻译没有完的文字，只有有翻译没有完的文字便有赚没有完的钱，以是译者的生计问题是不会遭到影响的。
　　但，正在明天的翻译行业生态环境下，“译者”也要适应适者生存、优胜劣汰的轨则，总有人由于没有顺应人工智能期间事情形式的厘革而被镌汰，也总有人会正在人工智能期间找到操作把持技巧迎难而上的突破口。
　　人工智能期间，智慧的“译者”要做一个“厘革者”，熟习技巧、拥抱技巧、利用技巧。但正在这个进程中，译者实在处于十分弱势的地位，由于终极转变译者运气的不是译者本人，而是为译者供给技巧效劳的开发者 。是以，智慧的“译者”还要做一个“合作者”，熟习供给技巧效劳的人、利用他们供给的技巧。
　　结语
　　人工智能期间，年轻一代译者的代价应该正在两方面凸显，一方面是自身的翻译程度，另一方面是自身的技巧意识。老一辈的译者可以正在翻译程度方面引领年轻一代译者的开展，但不克不及冥顽不化，令年轻一代错失意识技巧的良机。“技巧”无所不包，年轻一代译者并不需要样样精通，也绝无能够，须要有人引领年轻一代译者意识对其有代价的实技巧。
　　作为年轻一代译者，被机器翻译专家开除并没有恐怖，恐怖的是被翻译专家开除。

本文作者：韩林涛