谷歌翻译发布于 2006 年，当时我还是一个磕磕绊绊学完西班牙语入门课程的八年级学生，我的老师几乎没有理由担心她的学生会用谷歌翻译作弊。现在几乎很难回忆起，早期的机器翻译系统差得令人啼笑皆非。他们可以告诉你一个葡萄牙网站的主旨，但往往连基本任务都做不好。据报道，在 2010 年的一起案件中，谷歌翻译的传票指示被告避开法庭，而不是出庭。
机器翻译直到 2015 年才成为我们熟知的巨头，当时百度发布了大规模神经机器翻译系统，其基本架构与 ChatGPT 等聊天机器人今天所使用的架构相同。不久之后，谷歌开始从统计模型转向神经系统，Systran 和微软翻译器等同行也是如此。这是一次重大飞跃：借助谷歌翻译的魔力，游客可以点咖啡，也可以为小玩意儿讨价还价；我偶尔也会在自己发表的译文中使用人工智能工具 Reverso Context。但是，有一个翻译领域仍被证明是明显不受影响的：文学，被许多研究人员称为人类翻译的 “最后堡垒 “。
大多数研究发现，神经机器翻译模型只能翻译大约 30% 的小说选段，通常是简单的段落，翻译质量可接受，这是由母语人士决定的。他们之所以挣扎，是因为文学翻译的核心是一种近似行为。最佳选择有时并不是正确的选择，而是最不坏的选择。为了作品的更大利益，译者往往不得不牺牲字面意思。但人工智能并不擅长做出这样的妥协，也不擅长找到创造性的解决方案，虽然在技术上不太正确，但却能保留书籍中难以量化的方面：声音、精神和感性。从西班牙语到英语的文学翻译 Heather Cleary 告诉我：“你在权衡不同的损失和不同的收益。”译员必须扪心自问：我到底要优先考虑什么？
（机器翻译，轻度译后编辑，仅供参考）
编辑：方文娟
资讯要点：谷歌翻译自2006年推出后，经历了从早期的低质量翻译到2015年转向神经机器翻译（NMT）的变革，如今在日常对话中表现出色，但在文学翻译等复杂领域仍面临挑战。