而機器翻譯作為NLP領域最經典的應用場景，而翻譯行業也被譽為未來最有可能被人工智慧所替代的行業。這也給很多翻譯人員帶來困擾。未來機器翻譯真的會代替人工翻譯嗎？關於這個問題我來談一談我個人的看法。

首先可以肯定的是，機器翻譯肯定會給翻譯行業帶來重大的變革。很明顯的一個方面就是成本，目前的人工翻譯價格對於普通人來講還是比較高的，那麼如果機器翻譯發展成熟，勢必會對於目前的價格環境產生影響。

目前的條件下，機器翻譯在文字翻譯，語法就錯，實時翻譯，同聲傳譯等各個方面都有在發展，而且已經有很多場景在使用這些技術，其實已經對大眾的翻譯需求有了很大的影響。那麼對於未來來說，整個的翻譯行業會被完全取代嗎？

我個人覺得這個是完全不可能的，先不說目前的技術條件達不到那個水平，即使達到了很高的程度，也是不可能完全取代人工翻譯的。

首先是重要型別的翻譯，比如國家之間的檔案交流，國際會議的同聲傳譯，元首會面的實時翻譯，這些應該是最典型的場景了。這些場景要求幾乎是百分百的精確度。不容的一點錯誤，即使未來機器翻譯達到百分百準確度，也可能需要人工介入校對環節。所以對於這些型別的翻譯人員幾乎可以說是不可替代。

其次是主觀情感較強型別的翻譯，比如文學翻譯。這種型別的翻譯是和翻譯者有很大關係的，每個譯者所翻譯出的感覺都是不一樣的，主觀的文學修養是一個比較大的影響面，更何況，文稿中還會出現一些方言俚語，需要對於相關文化的瞭解才可以翻譯好的。所以這一類的翻譯者之中會有一部分人是無法替代的。

所以說，未來人工智慧的發展，絕對會影響到翻譯行業，而且很有可能會帶來巨大變革，但是，想要完全替代還是比較困難的。總之，在任何行業都要儘可能的做到最好，這樣永遠不會被替代。

隨著全球化經濟的不斷髮展，國內對於翻譯行業的需求也越來越大，使翻譯行業成為一個熱門專業。現在外語翻譯的需求量也是蠻大的，關鍵點是要學精，最好對某一方面特別通曉或有其他的專業背景。

人工智慧的快速發展在給人們日常生活帶來諸多便利的同時，也給相關領域帶來不少困惑，對於人工智慧是否會取代人工翻譯，目前看不需要擔心，說一下機器翻譯MT的問題，的確目前很多對質量要求不高的客戶會直接使用免費的MT，然後人工簡單修改一下。但真正對譯文質量要求高的客戶，還是需要人工來翻譯處理的，現在的利用人工智慧的MT譯文雖然比以前的統計式機器翻譯好了那麼一些，但還遠遠達不到“信達”的程度，尤其在專業領域。機器翻譯確實不能完全替代人工，尤其是在一些上下文與情感取向的判斷上，機器永遠無法替代人類。機器翻譯時代對後期編輯的要求很高，因此，人力翻譯仍不可或缺。今天的人工智慧翻譯在情感表達、深層理解，特別是具有中國特色話語體系的翻譯方面，尚有很大的侷限性。因此，最好的辦法就是人力翻譯和人工智慧相結合。人工翻譯在可見的未來不會被機器翻譯所取代，但是人工翻譯將會被掌握機器翻譯輔助手段的新人工翻譯所取代。

短期來看不太可能，兩種語言之間不是簡單的一一對應，無論是語境還是前後內容都會對一句話的意思帶來改變，特別在文化差異下，有些話不是簡單的字面意思，需要確切瞭解語言背後的文化才能對應翻譯出來，缺少內涵的翻譯是沒有靈魂的。

不過長期來看隨著ai學習能力的提升，還是很有機會達成人類擁有的水平的，不過應該沒那麼快，現在翻譯行業的需求還是很大的，世界已經是一個整體，文化之間的交流與碰撞很多時候就依賴於翻譯的幫助，其實最主要的還是你是否喜歡這個行業，如果光看前景肯定有更好的選擇，不過這個行業也不差就是~

去年第三屆世界網際網路大會，搜狗首秀了 AI 黑科技——機器同傳。此後，搜狗一發不可收拾，今年5月份全球機器智慧峰會（ GMIS 2017 ）會上，搜狗“汪仔”與人工速記 PK 4:1完勝，讓人熱血沸騰；9月初，搜狗語音互動中心機器翻譯團隊斬獲國際頂級比賽 WMT 雙料冠軍。（ WMT 全稱是 Workshop on Machine Translation，是由來自歐洲和美國的高校、研究機構的研究人員聯合舉辦的業界公認的國際頂級機器翻譯比賽之一。合夥君注）

CEO 王小川致員工內部信中，有著這樣激動人心的描述：“已經沒有人懷疑搜狗的生存問題了，唯一的懸念就是搜狗能否在搜尋領域實現顛覆，能否在人工智慧領域引領重大的創新。”

不少“外部人”看了信也熱血澎湃，畢竟翻譯領域人工成本高居不下，如果能用 AI 解決高成本問題，無疑劫走其中大部分的紅利。

所以，AI 翻譯是下一個創業的風口嗎？筆者認為，現在時機尚不成熟。

首先，創業公司缺乏大規模參考資料。

Google 是較為典型的例子，產品使用者數量推動產品多語言本地化，從而加大對於翻譯高效、準確、低成本的需求，倒逼翻譯產品的誕生。而AI翻譯產品恰好能夠解決這些痛點，產品與公司科技感使命的調性不謀而合。

從 AI 翻譯本身來講，AI 技術需要把海量的資料透過優良的演算法，運用現代並聯分散式計算出來。搜尋功能提供使用者行為資料，為人工智慧提供了海量的價值資料。據相關資料顯示，搜狗每日語音識別的 PV 是在2.6億次，產生的語料規模是22萬小時。

大資料無疑是難攻克的一個點，使用者資料基本被中國網際網路的幾大巨頭所吸引，網際網路現階段，難以出現航母級產品與之抗衡。

其次，技術難度較大。

一個 AI 翻譯產品做到翻譯精確至少需要攻破幾個難題：形式端，拍譯要攻克影象識別，同聲翻譯要攻克語音識別；內容端，攻克文字語言分析、大資料。而這些，都遠沒有達到 AI 的階段，機器缺乏對視覺場景、聽覺場景、自然語言處理的常識判斷。

翻譯行業本質上是一個人文行業，翻譯講究“信達雅”。以文字語義分析為例，需要解決三個問題：語料積累（字音、字形、語法等）、語境場景收集和副語言與文化背景。但是社會變化日新月異，調研人群和溝通客體都存在著不確定性，所以在文字語義分析方面存在著較大的失誤和偏差

再次，盈利模式不明。

類 AI 翻譯產品（尚未有產品達到 AI 翻譯）有兩種模式，一種是以 Google、搜狗生產網際網路形式產品，如 Google 翻譯 APP 和搜狗 PC 端智慧翻譯入口，另一種是以科大訊飛生產的實體機。

現階段，Google、搜狗基本免費向用戶開放，依靠流量廣告收益。作為實體機的後者，或許保留了一些創業空間。今年5月的中國國際大資料產業博覽會上，科大訊飛旗下產品“訊飛聽見智慧會議系統”著實驚豔全場：機器同傳的準確率達到了95%以上，且在展示影片裡，可以切換奧巴馬的翻譯聲音。據2017年科大訊飛年中財報顯示：“旗下的曉譯翻譯機在報告期內銷售近6萬臺”。

另一方面，新興的實體翻譯機也異軍突起：北京分音塔科技的準兒翻譯機在京東眾籌預售，完成600%的使用者搶購；雙猴科技的“魔腦曉秘”融合谷歌、百度、訊飛、微軟四大翻譯引擎。這些都表明了智慧翻譯實體機作為可以作為 AI 翻譯賽道上的試水產品。

9月19日，百度智慧 WI-FI 翻譯機在日本名古屋第16屆機器翻譯峰會上大放異彩，這是百度在語音識別技術上的一大突破。這款翻譯機不僅可以翻譯中、英、日多種語言，還自帶80多個國家移動資料流量，為手機、電腦提供上網服務。這款翻譯機為人類突破巴別塔之隔，又邁進了科學的一大步。

作為 AI 翻譯的排頭兵，百度 WI-FI 為首的實體翻譯機可以極大降低人工翻譯的成本，提高翻譯效率。但是，翻譯機也有很多侷限性：如受眾範圍過窄，技術精準要求高……這些都會成為翻譯機盈利的潛在風險。 如果說機器翻譯與人工翻譯是一場賽跑，翻譯精準就是賽跑終點線。作為殘酷的產品使用者，只要翻譯精準，並不在乎翻譯者是人還是機器。1919年，在審判德國的巴黎和會上，英法兩國代表共計1000人目睹了“同聲傳譯”的第一次亮相，“同聲傳譯”作為高階精英職業形象深入人心。在無數小語種學生還在趨之若鶩的學習同聲傳譯時，AI 翻譯謀殺的風聲便喧囂塵上。國際化浪潮下的新興職業，百年之後就變得危機四伏。

AI 顛覆人工的趨勢並不是聳人聽聞，高盛紐約交易員從600個縮減到2個，富士康6萬名員工被4萬個機器人所代替。正如李開復先生論斷，隨著AI科技完善，很多基礎重複性的崗位將會消失，而 AI 翻譯只是人工智慧和人類博弈的冰山一角。

在《超智的哲學論述》中，牛津大學超人類學家尼克·波斯特洛姆計算預言：2020年，人工智慧會達到人類智慧的10%；2040年，人工智慧將達到人類智慧的50%；而到2075年，AI 將達到人類智慧的90%。那時，像 Lucy 一樣的超智慧體將會出現，人類會和自己親手創造出的敵人博弈，Lucy 所要做的第一件事，就是把人工智慧的人工二字抹去。

我不看好，特別是基礎的翻譯容易被替代。但，高階翻譯有前途。

比如，有了谷歌翻譯、有道翻譯，有一定英文基礎的人，會選擇藉助工具自己完成翻譯。這樣對於要求不高的翻譯問題，就可以自己解決，不需要透過專業的翻譯。

其次，人工智慧不斷在進步，語言本質上是一種演算法，是字、詞、句的有機組合，只是組合的方式比較複雜，還要結合情境，長時間來看，這是個數學問題，應該可以解決。

未來，人會更注重體驗，翻譯的後的閱讀體驗感是我們比較在意的事情。所以，高階翻譯未來會更有市場，也許人更有人情味吧。

目前人工智慧翻譯的水平

先說筆譯，近幾年人工智慧翻譯的水平可以說是有了突飛猛進的提高。記得以前機翻的文章根本沒法用，語法一塌糊塗，只能做個參考。

但現在的機翻結果基本80%左右是正確的，有時候簡單的句子幾乎可以達到100%。感覺用人工智慧翻譯大大的提高了工作效率。

再說口譯，目前已經有可以實現同傳的便攜機器了，雙方都戴上藍芽耳機，然後透過機器翻譯來交流。不過人工智慧的口譯水平就沒有筆譯的那麼理想了，簡單的句子還可以，稍有難度的交流就不行了。

現在國內像訊飛科技這樣的公司已經可以把語音與文字互轉的功能做的很好了，那麼理論上從語音到文字、再由文字到語音的轉換過程，應該也是可以實現的。

相信不遠的將來人工智慧翻譯的口譯也可以有更好的表現，為不同語言之間的人們交流帶來更多的便捷。

這個問題就好比有人問財務工作以後是否會被人工智慧取代是一個道理。

那些簡單重複的東西將來一定會被取代，語言也是一樣。簡單的、有固定規則的表達句式很容易被編碼，然後由人工智慧完成互譯。

但是那些複雜的、不固定的表達方式，例如文學作品、即興的演講等，完全人工智慧化應該是有相當難度的，短時間內不太可能。

不僅是翻譯行業，所有行業都要思考，到底什麼是不會被人工智慧取代的核心競爭力。