未來人工智慧會取代翻譯嗎？這個是遲早的問題，翻譯的工作其實是有一定的重複性的，需要創造性的地方不多。在一個創意不足的領域，人工智慧是很容易超越的。

現在谷歌翻譯已經能勝任大部分翻譯了，而且隨著資料量的增大，他的翻譯只會越來越準確，取代人工翻譯就在不遠的將來。

以我的想法，人工智慧正在取代翻譯的職位，首先最近比較火的電視劇《帶著爸爸去留學》中孫紅雷飾演的爸爸英語不好，與外華人交流都用到了科大訊飛的翻譯軟體，覺得與人翻譯的也並沒有特別多的不同，而且帶一個翻譯機出國會比帶一個人員出國會降低很多的成本。

但話又說回來，如果是比較重要的國家外交活動，我們要的是“委婉”談判的能力，有時候需要的是翻譯靈活的翻譯能力，該強勢的時候強勢該談判的時候談判，在現在的時節下，我覺得一般的生活翻譯是可以取代的，但是在未來還未可知。

答案是肯定會的。目前的演算法智慧已經取代了一部分翻譯職位，包括線上翻譯、翻譯機的出現等。而未來的人工智慧毫無疑問更加先進，也會進一步取代更多的翻譯職位。

1. 人工智慧翻譯機的出現，自由行出國更加便利--取代的是導遊等翻譯崗位

科大訊飛推出了訊飛翻譯機3.0，能夠翻譯近200個國家的語言即時互譯。這個翻譯機帶來的直接影響的崗位就是，以前那些單純靠翻譯就能活的比較好的導遊。

2. 大會實時翻譯，不再聽不懂--取代實時翻譯崗位

在百度世界大會上，釋出會現場兩側的大螢幕上，隨著現場的演講，中英雙語“字幕”同時上屏。這背後，就運用到了百度語音識別與機器翻譯的技術。據CEO李彥宏現場介紹，“在會場環境下，（這種）文字的識別能力能夠達到95%。英文的翻譯能力，如果拿大學英語六級翻譯考題來進行測試的話，總共15分的翻譯題，百度大腦可以得到13.6分。這個成績已經遠遠超過了普通大學生參加六級考試的平均成績。”

3. 淘汰的是那些固定不變的人，而隨時代變化的那些人則會活的更好

毫無疑問，未來的人工智慧將會更加的深入到我們的生活當中，而這帶來的直接影響，就是更多崗位被智慧所替代，但是人工智慧取代的崗位是那些重複勞動的崗位。人類只有發揮自己創造性的優勢，才能保證自己不被取代！比如，翻譯機能夠取代部分導遊，但是取代不了那些對當地民俗特別瞭解的導遊，他們能夠給遊客帶來更好的旅遊體驗。

首先，隨著人工智慧技術的不斷髮展，未來翻譯崗位必然會不斷升級，基礎的翻譯工作將逐步由智慧體來完成。其實，除了翻譯之外，還有大量的崗位都將會被智慧體所取代，比如會計、律師、教師、醫生等等，在當前生產條件下，建築工人、流水線工人、安保人員、司機等崗位附加值比較低的工作將率先被智慧體所取代。

人工智慧的發展在很大程度上是社會生產力結構調整所推動的，當前更多的從業者逐漸開始向高附加值工作崗位轉移，從事強體力勞動的從業者越來越少，這也導致相關行業出現了較為嚴重的用人荒，比如目前建築領域就存在大量的用工缺口，所以目前不少傳統行業對於人工智慧的呼聲非常高，這也會提升人工智慧領域的發展速度。

雖然翻譯崗位算不上強體力勞動崗位，但是翻譯崗位的工作任務比較清晰，具有較為明確的規則，所以基礎翻譯崗位是比較容易被取代的崗位之一，目前不少大型會議已經開始陸續採用人工智慧產品來進行同步翻譯了，相信未來人工智慧產品在翻譯領域的應用會越來越普遍。

雖然智慧體參與翻譯的情況會越來越普遍，但是翻譯崗位在短期內並不會被完全取代，而是能夠在智慧體的推動下，不斷完成崗位升級。智慧體完成翻譯存在兩方面的問題，其一是智慧體的翻譯過程往往有一定的場景要求，準確率依然存在一定的問題；其二是智慧體無法完成情感表達，而交流溝通的過程對於情感的表達要求是非常高的。

其實，翻譯要完成的工作不僅僅是完成交流內容的轉換，還包括對於交流雙方文化的理解，能夠促使雙方在更舒服的氛圍中完成溝通。

近年來人工智慧在各個領域都大放異彩，阿爾法狗大戰圍棋大師，智慧家居升級，聊天機器人幽默可愛，還有近期很火的AI換臉等等，所以很多人認為人工智慧在很多領域將完全取代人類。首先這種想法是完全缺少科學認知的。就拿翻譯來說，現在我們已經掌握了無數多海量的翻譯資料、足夠好的演算法和神經網路去訓練、已經有多個翻譯產品問世、在多個場合也能看到AI翻譯系統的亮相，一種要分分鐘幹掉人類翻譯的既視感。但事實並非如此

可以肯定的是目前是無法取代人工翻譯的，只能是越來越接近，但未來科學的發展是無法預測。是什麼原因不能完全取代呢？

一. 語言具有獨特的主觀性

通常來講，人工智慧更擅長處理基於客觀現實的任務。無論是識別資料集中難懂的訊號模式，還是在複雜的道路條件下進行導航，當機器的決策系統由明確的數學或物理規則管理時，它便能發揮最佳功效。

相較之下，自然語言是人類群體為了同他人交流而發明的主觀產物。通常而言，語言會表現出類似規則的變化（例如語法和動詞變化），但這些規則只是基於慣例而非客觀現實總結而成，而且規則仍在不斷髮展和變化。

人類在識別腫瘤或判斷信用風險方面或許已經失去了領先優勢，但我們仍然擁有並且可能永遠擁有對自然語言中“自然”的終極權威。這種權威反映在評估機器翻譯演算法的選擇度量標準——雙語評估替換（BLEU）中，根據候選翻譯與專業人員產出結果的相似性對其進行評分。這一框架的發明者承認：“機器翻譯越接近專業人工翻譯，就越好。”

人類翻譯不只是制定最高的翻譯標準，反而它的存在本身就是這個標準。人類怎麼翻就該怎麼翻！

二. 大資料不懂幽默和隨機應變

所有譯員都會告訴你，笑話、雙關語和暗中影射（以及細緻入微的文化背景）是最難克服的語言障礙。但是，我們的表達也會因為上述細節呈現出更好的質量。從口譯員的角度來看，語音和肢體語言也直接體現了講話者的意圖，譯員必須透過目標語言對其進行準確分析和傳達。

對於人類而言，上述問題只是難以處理，但對於機器來說，目前則完全無法實現。

從基於統計和基於短語的機器翻譯到基於神經網路這一轉變已經顯著提高了機器翻譯的整體質量。但神經機器翻譯甚至比之前的模型更依賴於大量的訓練資料。由於最大的可用雙語資料集源於政府檔案和宗教文字的官方翻譯，這些演算法很少會接觸到幽默表達、文字遊戲和非語言表達。

最令人不安的是，神經機器翻譯一方通常不承認其錯誤，而是會像一個準備不足的學童，試圖以機器之名來逃避責任。當用戶在谷歌翻譯中輸入無意義資訊時，譯文展示的竟是聖經預言，專家將這些錯誤歸因於神經網路會優先選擇流暢譯文而非準確譯文。

由於有的目標語言讀者可能永遠不會意識到問題的存在，並且可能將不實翻譯的古怪性歸因於源文字本身，這些“假陽性”問題相比那些拙劣、明顯的錯誤更不易被人察覺。

三.自然語言處理對周圍環境要求較高

上述問題使得用機器翻譯一段靜態文字已經十分困難。要求計算機同聲傳譯語音則會大大增加翻譯過程的複雜性，其中最顯著的問題便是自動語音識別程式。

誠然，目前的Siri、Alexa和其他同類產品似乎是非常稱職的語音助手。但是，大部分機器人僅能在有限的環境和條件下對人類的指示做出迴應：短期、基於命令且涉及受控環境中有限詞彙的互動。另一方面，大多數現場會議和商務討論中的發言都是自發、連續且高度依賴語境的，這些特點使得大多數自動語音識別程式的錯誤率激增。

引發滑稽和尷尬結果的例子比比皆是。今年早些時候，對沖基金大師雷·達利奧（Ray Dalio）在北京發表演講，反思了自己年輕時作為一名交易員所進行的錯誤預測。

“多麼傲慢啊！”他向人群喊道，“我怎能如此傲慢？”

實時字幕試圖傳遞出他所使用的修辭手法。

字幕顯示道：“怎麼做？阿拉貢，我看著自己和我自己。”

該領域的最新發展前景可觀，許多專家預測，自動語音識別軟體的單詞錯誤率將在不久的未來與人類抄寫員的水平齊平。然而，並非所有單詞的錯譯情況都是相同的。機器將“好的”聽成“好滴”可能是一個無關緊要的錯誤，但將“半天”與“八天”混為一談很可能就會造成大量混淆。即使機器在單詞拼寫方面的錯誤較少，但仍然比人類更有可能犯下歪曲說話內容含義這種語義錯誤。

長期以來，人類一直樂意探索自己優於其他動物、其他生物以及機器這一近代產物的感知優勢。這是一種無知的消遣，當然，也是一種不可避免的愚蠢消遣。

我並不懷疑計算機在未來某天將發展出與人類行為相似的自然語言溝通能力。我也不懷疑口筆譯人員以及廣告文字撰稿人、編輯、電臺主持人和其他語言行業中的專業人士未來某天可能要跟機器人搶飯碗。

但那一天的到來比大多數人想象的還要遠。一直以來，語言工作既涉及藝術也包含科學，使其對於人工智慧的早期迭代具有驚人的抵禦能力。

和許多其他行業一樣，語言行業中的專業人士應該集中注意力於人工智慧、自然語言處理等技術的使用，以提高勞動力的效率、質量和成本競爭力。計算機輔助翻譯工具已經在文字翻譯器中廣泛使用，雖然許多人對此表示憤怒，但毫無疑問，同聲傳譯可以從某些語音識別和翻譯記憶技術的組合中受益。至少在可預見的未來裡，這些工具將會補充而不是替代人類的輸出。

那AI翻譯與真人翻譯該是怎樣一種關係才是最佳狀態？

在科大訊飛翻譯戰略暨新品上市釋出會上，我們得到這樣一種答案似乎能夠回答這個問題，科大訊飛執行Quattroporte說：我們一點都不用擔心人類翻譯會丟掉飯碗，將來的翻譯一定是人和機器之間一個良性的偶合合互動。

而上海外國語學院高翻學院的副院長吳剛博士現場表示：機器能夠取代翻譯當中技能比較單一，運用到人的智慧比相對來說比較少的部分，從而讓人可以騰出更大的更多的精力來去從事更有創造力的活動。

在回答完這個困擾翻譯工作者多時的難題的同時，我們也有必要看一下當下的機器翻譯到了什麼水平。就拿當天最新發布的定義了旗艦翻譯四大標準的訊飛翻譯機2.0來說。

科大訊飛此次提出了A.I.旗艦翻譯“聽得清、聽得懂、譯得準、發音美”四大標準，致力於全面解決跨國商旅溝通難題，促進人類語言互通。

個人理解，基礎翻譯肯定會，但是高階翻譯不會，想想西遊記、水滸傳、三國演義、紅樓夢甚至只是古詩詞，透過機翻會變成什麼鬼樣你就知道人工翻譯是多麼必不可少，再想想國外的哈姆雷特、三個火槍手、老人與海、海底兩萬裡等等名著，甚至哪怕一個普通的英文文章透過機翻都可能出現不通順的情況，更何況是大部頭的書本。。。更何況商業談判和政府談判國家談判的情況下，透過人的翻譯才能把談判雙方的意思完整表達出來，機翻？可算了吧

人工智慧完全取代人類從事翻譯工作，顯然是不大可能的，因為即便是再強大的人工智慧，也會出現一些難以應付的實際情況，而人工智慧加入到翻譯領域，又必然會帶來一些利好。

“作為翻譯從業人員，我們必須與時俱進。未來，不是機器代替人類，也不是人類拋棄機器，而是兩者協作互補。”東南大學外國語學院MTI中心主任郭慶介紹說，機器翻譯已展示了強大的功能與作用，譬如，馬雲麾下的阿里巴巴正在構建跨境電商平臺，如果組織龐大的人工翻譯團隊，要將目前線上海量的產品翻譯成英文，需要3000年的時間，但是運用機器翻譯，這一過程會無限縮短。另一方面，機器翻譯又存在“短板”，會有“詞不達意”的時候。因此，理想狀態是可以利用人工智慧進行首譯，再由翻譯師在人工智慧首譯基礎上進行修改和修飾，將人工智慧與人類翻譯師進行互補是關鍵。

隨著各種人工智慧翻譯機不斷成熟，人工智慧翻譯最快2年內將可適用於日常生活無障礙翻譯，相比起傳統的電子詞典，人工智慧翻譯機將為不同語言背景的人們“面對面”溝通，帶來全新的體驗。

未來人工智慧會取代翻譯嗎？這個是遲早的問題，翻譯的工作其實是有一定的重複性的，需要創造性的地方不多。在一個創意不足的領域，人工智慧是很容易超越的。

NLP應用場景

今日百度釋出了短短几個月就更新到2代的ERNIE 2.0。3月份百度提出1代ERNIE，主要針對NLP市場，語義理解、情感分析、褒貶判斷一直是文字解析系統的核心，此核心建立在切、分詞分析基礎上。

現目前市場存在的語意解析系統（常見於輿情監控系統），極高準確度保持在75%左右，剩下的須人工進行斧正。

此係統主要應用於軍工、公安、企業、娛樂等領域，前兩者主要是進行網路文字監管，企業方面主要是為了監控非正面資訊露出，娛樂方面主要就是對消費者進行喜好監控。

以往系統能對文字進行大比例的釋義並歸納，但是對圖片內容還不能做到高比例分析。藉助於5G網路更快的傳輸速度，能同時攜帶更大量的文字+圖片內容，而不造成網路伺服器的超負荷執行，能一定程度提高處理時效。

圖片釋義精確度能提高的話，下一階段將是對影片內容的釋義。現目前有企業釋出5款系統：智源視覺計算平臺、靈犀資料治理平臺、戰狼公安大資料系統、來客商業智慧分析系統、金磚智慧銀行系統。

智源視覺計算平臺旨在將影片資料轉化為結構化資料，其原理也是基於單幀圖片，將每一幀圖片資料、內容整合成整套資料進行分析、解釋。

31日，紫光展銳現目前的虎賁T710晶片已經達到行業最高標準。紫光展銳虎賁T710晶片測試資料顯示，總分達到28097，已經超越華為麒麟810和驍龍855+。

此評測專案包括影象分類、人臉識別、影象超解析度以及影象增強、分割、去模糊在內的九項。中國晶片技術、實力發展如此之快，一方面是市場消費者的反饋，一方面是企業自身的能力。

（芯團網IC線上交易商城友情提示：IC晶片前端發展如此迅猛，也需要注意合理規劃末端材料處理問題）

總結：AI市場應用發展如此之迅速，得益於AI晶片蓬勃發展、5G網路的逐漸普及，各領域協同發展，中國才會更強大。