這項翻譯黑科技上線後，翻譯人員會失業嗎？

「我們擔心聰明的機器能夠代替人類正在從事的工作，並在未來迅速消滅數以百萬計的工作崗位。」

在剛剛結束的GMIC（全球移動互聯網大會）上，霍金談及到了人工智慧對人類的改變，正在從一點點替代人工開始。

人們真正開始意識到，人工智慧不再是印象中的概念而真切地正在超越人類這件事，大概來自去年那場全球矚目的「人機大戰」：

2016年3月，阿爾法圍棋（AlphaGo）4:1戰勝世界圍棋冠軍李世石並獲得圍棋世界排名第四的殊榮。僅時隔一日，AlphaGo的世界排名就躍居第二。

2016年末2017年初，阿爾法圍棋（AlphaGo）再一次在中國棋類網站上以「Master」為註冊帳號與中日韓數十位圍棋高手進行快棋對決，連續60局無一敗績。

圍棋離我們的生活尚遠，人工智慧的「威脅」還不足以為懼，那如果是語言呢？

在霍金髮表完其關於人工智慧看法的第二天，一項關於人工智慧正在突破人類語言壁壘的技術上線了——

網易有道宣布其自主研發的神經網路翻譯 ( Neural Machine Translation, 以下簡稱 NMT ) 技術正式上線。

這項技術所帶來的影響是：相比於以前「弱爆了」的統計翻譯結果，有道的神經網路翻譯生成的譯文質量，正在超越大部分同行，甚至大部分人類，並向專業翻譯發起了「挑戰」。

那麼，事實如何？

有人「以身試法」親測了它的效果：

先來個標準的專八翻譯考題：「別跟他較勁了。他一根筋，你還不知道？」

有道的答案是：Don"t compareyourself with him. You don"t know?

百度的答案是：Don"t fight him.Don"t you know that he is a man?

Google 的答案是：Do not compete withhim. He is a bar, you do not know?

微軟的答案是：Don"t compete withhim. He"s a tendon, you don"t know?

人類的答案是：Stop reasoning withhim. Don 』 t you know he is one track-minded.

可以看到微軟和 Google 的答案都偏向於按照原有語序進行翻譯，百度看上去像是進行了網路搜索給出了相近的答案，有道沒有按照原有語序進行翻譯，給出的答案雖算不上準確但也還算沾邊。

試題 2 是：「真沒想到小高那麼沒骨氣，竟然嫁給了坑害過她父親的人。」

這句話的難點在於相對於第一個句子，這句話的斷句難度更高，並且 " 小高 " 這個人名，也不容易被機器察覺。

有道的答案是：I was surprised tolearn that xiaogao had married the man who had murdered her father.

百度的答案是：I did not expect asmall high so spineless, was married to her father who had hurt.

Google 的答案是：I did not expect asmall high so no backbone, even married to the people who harm her father.

微軟的答案是：I did not think ofa small high so no backbone, unexpectedly married to the person who had been toher father.

人類的答案是：I 』 m surprised to learn that XiaoGao had married the man who had oncedone her father in. She really has no guts.

百度和微軟的答案幾乎完全錯誤的，Google 不出意料的把 " 小高 " 做了直譯，有道的翻譯和上一道題的表現一致，翻譯雖然不是完全準確，但幾乎表達了句子的意思。另外在句子分割方面，有道可能理解了 " 小高 " 這是個人名。

（以上內容轉自虎嗅網《網易說有道神經翻譯媲美專業八級，我們做了個橫向對比》）

通過該編輯的評測，可以大概看出，有道翻譯的準確度相比於其他翻譯產品好了不少，尤其是在第二個例句上，有道翻譯給出的結果，幾乎與人類的答案一致，甚至是唯一能識別出「小高」是一個人名的翻譯軟體。

不過，無論是哪個翻譯軟體，離人類的翻譯結果還是差一些。

那如果極端一點的例子會是怎樣？

此前有人測試了一個例子，將一段中文翻譯成英文，對比人類和機器的結果：

原文：近日，麻省理工學院官網上刊登了一篇解讀神經網路發展過程的文章，梳理介紹了神經網路在過去 70 年來的起起伏伏。在文章中，作者還簡單介紹了 MIT 的大腦、心智和機器中心（CBMM）在神經網路基礎理論上的一些研究成果。

邀請到的第一位測試者，大學英語六級水平，平時較少使用英語，但具有基本英語閱讀和寫作能力：

「Recently, theofficial website of MIT published an article about the process ofneural network, which introduces the ups and downs of neural network inthe past 70 years. In this article the author briefly introduces someresearch result of MIT"s brain、CBMM inneural network basic theory.」

第二個測試者，英語專業八級，英語為日常工作語言，具有較高的英語使用能力。

「Recently,an article published on the official website of MIT discussed the developmentof neural network in the past 70 years. In this article, the authoralso gave a general presentation of the research results of MIT brain, mind andmachine center (CBMM) on the basic theory of neural network.」

而第三位測試者，就是有道神經網路翻譯，代表人工智慧：

「Recently, an article on thedevelopment of neural networks published online by the Massachusetts instituteof technology (MIT) has described the rise and fall of the neural network overthe past 70 years. In the article, the author briefly introduces the researchresults of the MIT brain, mind and machine center (CBMM) on the theoreticalbasis of neural network.」

結果很明顯，有道神經網路翻譯的結果超出了一般英語水平的翻譯，基本上和英語專業八級的水平相同，甚至在一些細節方面打磨得更好。更有趣的是，當博主再次拿著這三個翻譯結果問其他人，辨別哪一個是人工翻譯時，絕大多數人會選擇了「第三位」測試者給出的結果。

這對翻譯界意味著什麼？

一是，未來機器翻譯將成為人們日常翻譯的首選，大量的基礎性翻譯工作將由機器替代。這一方面降低了翻譯的成本，但同時也提高了翻譯的門檻，中低端翻譯業務將逐步被機器取代。

二是，翻譯行業的馬太效應會更加明顯，超高質量的人工翻譯將變得更加稀缺。

三是，「人機協同」將成為目前翻譯的一種新模式。隨著機器越來越「聰明」，人類和機器成為「搭檔」，通過機器初步翻譯，再由人工進行潤色和打磨，從而得到高質量的翻譯結果，而時間和成本都相比以前都降低了一半。

從某種意義上來說，人工智慧和人類將在未來很長一段時間內「相愛相殺」。人工智慧正在越來越多地替代一些人的工作和崗位但卻難以超越，而人類也將日益仰仗於人工智慧帶來的便利。

人工智慧的改變，替代人工，本來就是我們研究人工智慧的初衷，那些簡單的、重複性的工作被替代，就像當初機器替代農耕一樣。

正如以色列作家尤瓦爾·赫拉利的代表作《人類簡史》中談到的，當機器逐漸替代人和牛，成為農業耕作最主要的方式後，農民並沒有因此失業或消失，更多的人從田地中解放出來，去做更需創造力的工作。

這是一種時代的進步。

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