1. Copilot对口笔译的帮助
基于功能分析，将Copilot灵活运用在口笔译工作中，将会大大提高工作效率和准确度。 （1）口译案例设计： 假设你要参加首届车路协同自动驾驶国际论坛，担任会议口译议员。如何运用Copilot帮你完成这次任务呢？
议员提前拿到的文件包中内容包括： 《首届车路协同自动驾驶国际论坛日程安排》.pdf格式 《智能网联汽车云控基础平台介绍》 .pptx格式 《新一代车路协同技术及展望》.pptx格式
译前准备： Copilot无法识别.pptx, .pdf, .docx等格式的文字信息，但是可以识别Microsoft Edge浏览器上打开的各类文本，因此只要将所有格式的文件全部转换成.pdf格式，并用Edge打开，即可通过Copilot解析。
a. 收集行业背景信息 指令：“请详细介绍自动驾驶，从发展历史、相关企业、潜在风险、伦理问题、当前瓶颈等方面给出准确客观的信息。” 图1-Copilot生成的关于自动驾驶的行业背景信息 b. 收集某发言人相关信息 对会议口译员来说，讲者身份、演讲风格、研究领域等方面都会影响口译质量，因此可以让Copilot帮你搜索相关资料、推送以往讲者演讲视频等加以了解。
指令：“该网页中发言人李骏讲话主题是什么，请帮我准备他曾经的演讲内容形成总结、他的发言风格、研究领域，并帮我查找详细相关信息。” 图2-Copilot生成的关于某一演讲者的相关信息
c. 生成资料包中文件摘要/总结 指令：“请帮我总结该文件内容。” 图3-Copilot生成的关于论坛日程的总结
d. 提取资料包中的术语并对齐整理 指令：“根据文件内容，生成自动驾驶相关的术语表，以中英双语对照形式输出。” 图4-Copilot从文件包中生成的中英双语对照术语以及相关说明
l 文件包中信息通过Copilot术语提取中的结果，共提取出术语20条。 l 以在该文件中出现的先后顺序为序，以中英双语对照形式输出。 l 如果指令中加入“请给出解释”，则表格中会增加一列，为具体术语的解释。因此，自己的需求表达越具体越详细，得到的结果越接近预期。
e. 从网页中提取相关术语 如果觉得术语量不够，可以用同样的方法从其他网页中提取更多术语。 指令：“请从该网页中提取相关术语，并形成中英双语对照表格。” 图5-Copilot从网页中生成的中英双语对照术语以及相关说明
（2）笔译案例设计： 假设你接到了澳门航空官方网站本地化项目，方向为中到英。在译文生产环节，如何运用Copilot帮你进行非母语语言校对及润色，以及与当前主流语言校对润色工具Grammarly和DeepL Write对比后的优缺点分别是什么呢？
澳门航空股份有限公司是以澳门为基地的地区性国际航空公司。澳门航空于1994年9月13日正式成立以来，始终秉持着“厚载文化、用心飞翔”的精神，致力成为更具活力、服务水平更高的航空公司，为广大客户提供优质的客、货运输服务。澳航主要提供来往澳门与中国内地、台湾、东南亚及日韩的跨境定期航班，通航城市达30余个。在乘客体验方面，澳门航空相继实现了米其林星级机上餐食、机上免税品网上购物、机上WiFi、 网上值机、机场自助值机等，为乘客提供更加便利的优质服务。作为澳门特区基地航司，澳门航空以澳门为中心，把澳门与世界连接起来，在努力发展成为亚洲最受欢迎的航空公司的同时，努力为澳门「1+4」适度多元发展畅通空中桥梁。
图6-Copilot生成的校对版本 图7-Grammarly生成的校对版本 Copilot与Grammarly在语言校对方面的对比
b. 语言润色—与DeepL Write对比 将Copilot修改后的文本进一步润色，以对比Copilot和常用润色工具DeepL Write的对比。
指令： “请帮我润色本段英文文本，要求语句更加通顺流畅、逻辑连接更加丝滑、英文更加简明、选词更加地道、没有事实性错误，并给出原因。”
Copilot生成结果：
DeepL Write生成的润色版本
Copilot与DeepL Write在语言润色方面的对比
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产品 |
Copilot |
DeepL Write网页版 |
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字数限制 |
2000字 |
3000字 |
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支持格式 |
只支持文字 |
只支持文字 |
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适用语种 |
英语、中文、日语、西班牙语、法语、德语等 |
英语（英式+美式），德语 |
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标记形式 |
粗体，需要通过指令来提示标记 |
可以选择是否显示修订内容，用不同颜色的标记表示不同类型的问题 |
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修改原因 |
明确给出，且比较详细 |
没有明确给出，但是可以试图理解 |
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语法、语序、选词以及语气等 |
语法、语序、选词以及语气等 |
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Copilot用于语言润色的优劣总结 |
Copilot优势： 1）支持包括中英双语在内多个语种的修改； 2）支持事实性错误修改以及给出原因； 3）所有问题修改后可以说明详细的修改原因； Copilot劣势： 1）过于依赖指令的完整和详细程度，如需要在指令中提出“请把修改的部分标记出来”，才能实现以粗体标记； 2）结果有时前后矛盾，有可能跟指令有关，有时说只能润色英文，有时说能润色多种语言。后输入法语、德语等文本是可以实现润色并给出原因的； 3）Copilot对于文本有一定要求。其明确表示“我只能润色您自己写的原创文本，而不是已经出版或发表的文章、书籍、歌词等。如果您的文本涉及到版权问题，我会拒绝润色，并建议您参考相关的网站或资源。”但是，如果把许渊冲《离思·其四》英文译文输入进去仍然可以生成润色建议。 |
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使用建议 |
两者给出的润色建议不一样。DeepL Write润色结果更加稳定一些，而Copilot如果指令发生变化生成的结果可能也会不一样，因此可以首选DeepL Write，结合Copilot用于补充更多润色细节并了解改动的原因。过程中人工监控是非常重要的。 |
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2. 其他局限性及可能解决方案（常用常新）
除了上述案例中分析过的具体局限性，Copilot在应用过程中显得“不那么聪明”的方面还包括：
（1） 高度依赖指令完整性准确性，有时需要跟进多轮指令-CRISPE框架+创建指令清单
例如，第一次指令为“请翻译图中文字信息”，结果图片识别变成了图片解析并总结，显示“A label of an exhibit in the Metropolitan Museum of Art that is real, clear, and in English”，是对图片内容的解释。
图9-第一次指令后结果
需要跟进指令：
图10-跟进指令后结果
（2）Copilot可以提供出处，但是来源有限，部分权威性不高-Perplexity作为补充
常给出的来源包括所搜索关键词的官网（例如Microsoft、Grammarly、qantas.com等）、豆瓣、知乎、各新闻网站等。
图11-Copilot常给出的出处
（3）生成速度慢，回答时无法直接给答案，耗时较长-给准指令，耐心耐心
一般回答的结构是：自我介绍+重复指令+关键词介绍+开始回答你的问题+链接资源
（4）回答前后矛盾-实操甄别
图12-Copilot回答有时前后矛盾
（5）文生图功能较难达到预期-只作为提供灵感的工具，部分情况下不建议直接使用
指令经过多轮修正，最后输入“给我一个美国大都会艺术博物馆中展品侧方或下方的介绍牌子，要求是真实的照片，能看清楚文字，文字是英文，以图片形式生成”，结果如下图，基本上是将指令中的关键词英文版（“in English”, “the Mertronlean miseum of Art”）翻译成英文出现在图片上，还存在拼写问题。
图13-Copilot生成的博物馆介绍牌
（6）生成结果不稳定，同一指令生成的结果都会有差异-反复测试，人工筛选
（7）只能查看聊天记录，不能搜索聊天记录-及时保存可能用到的素材
特别说明：本文仅供学习交流，如有不妥欢迎后台联系小编。
原创来源：北外CAT课程展示-李俊莹-2023
推文编辑：李俊莹