何文忠:生成式人工智能与翻译的变革

 

据媒体报道,《2023中国网络文学出海趋势报告》显示,截至2023年10月,阅文旗下海外门户起点国际(WebNovel)已上线约3600部中国网文的翻译作品。阅文集团在AI翻译模式助力下,网文的翻译效率提升近百倍,成本降低超九成。

过去一年,我一直在密集测试大语言模型在文本分析、文档对齐、术语提取或生成、机器初译、术语核查、译后编辑、风格调整、质量保证、校对润色中的应用,试验各种提示词的效果,确实效能明显,减轻了工作量,提升了翻译质量和交付速度。在无字幕文件的视频翻译中,自动语音识别、自动时间轴、自动机器翻译、配音、口型同步等技术,极大解决了影视翻译的痛点。

这也让我担忧,很快翻译实践、教学、技术都将重新洗牌。大语言模型将会提高翻译的门槛,挤压初中级译员的生存空间,逼退他们,造成翻译人才的断层。

大语言模型翻译相较于人类译员的优势在于快速高效、成本低廉、多语言支持、学科穿透性强及较好的一致性。但是,与高水平的职业译员相比,其劣势也明显:不会处理涉及意识形态与立场的文本;非本地部署的大语言模型可能会泄露隐私和敏感信息;可能难以完全理解某些文化特定的表达或俚语;对于语言的微妙含义不太敏感;在处理创造性文本时可能缺乏灵活性和创新性,语言相对平庸,缺少个性和灵气;不会主动去核实信息、查证引文、术语和专名,从而导致错误;对于高度专业化的领域,可能需要额外的训练;在传达情感色彩和语气方面可能不如人类译员准确,即便有提示词的介入。所以对于高利益攸关的翻译项目,交付前一定需要高水平译员把关,否则会造成严重后果。

在这种形势下,翻译教育必须因势而变。首先,教师要转变教育理念,拥抱人工智能,以现代翻译实务为纲,以培养人工智能时代的翻译能力为目标,以探究性实验教学为手段,大刀阔斧地改革培养方案、教学组织形式、教学内容和评估方式,培养人工智能时代的合格职业译员。其次,将翻译领地扩展到语言服务,扩大学生就业途径。第三,构建新型的师生关系和高效的教学组织形式,决不能再固守中世纪的课堂形式,教授旧石器时代的翻译技巧。再者,构建多元化、智能化的学习资源。学校学习负责知识的深度,网络学习负责知识的广度。让学生加强实习实践,学而时习之,才能形成经验,应对复杂庞大的翻译项目。

虽然大语言模型强大如斯,但在需要高质量、文化与意识形态敏感度高和专业性强的翻译任务中,人类译员的专业性和创造力仍然不可或缺,而且对翻译从业者的语言能力和经验提出了更高要求。要是看不出生成式人工智能翻译的问题,你在这个行业就难以有立足之地。

作者简介

何文忠,博士,浙江大学外国语学院副教授,硕士生导师,主要研究方向:语料库语言学、语料库翻译学、现代汉语语法、翻译技术、对比语言学。

文献来源:原载《21世纪英文报·英语教育》347期(2024年1月8日)。

– END –


转载来源:浙大译学馆

转载编辑:刘淋霖

发表评论

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注