[新聞] 機器翻譯問題幾乎解決，科學家認為人力

[pegasusatlan (哈哈哈~ )]

機器翻譯問題幾乎解決，科學家認為人力翻譯走向尾聲

https://technews.tw/2024/12/17/machine-translation-2/
科技新報 December 17, 2024 林妤柔

電腦科學家 Vasco Pedro 認為，儘管人工智慧（AI）已經崛起，但機器要像專業翻譯員一
樣翻譯語言，始終需要人的參與。但他看到翻譯平台新創公司 Unbabel 舉辦比賽，針對公
司最新 AI 模型與人工翻譯員進行比較，他發現人類在翻譯瀕臨結束，目前全球翻譯產業中
，人工約占 95%，但未來三年內人類參與度可能降至零。

70 多年前，第一次電腦翻譯是使用一台 IBM 電腦，其程式被編入 250 個英語和俄語單字
以及六條語法規則。這種「以規則為基礎」方法到了 1990 年代被基於處理大數據集的「統
計」方法取代，而 Google 在 2006 年推出以機器學習為基礎的 Google 翻譯（Google Tra
nslate），是當時最先進技術。但到 2016 年，Google 轉用「神經」引擎，即大語言模型
（LLM）的前身時，這個領域開始出現爆炸性發展。
在 Unbabel 測試中，人類與機器譯者被要求翻譯各種內容，從隨便的文字訊息到密集的法
律合約，還有馬可．奧理略（Marcus Aurelius）所著《沉思錄》舊譯本中的古老英文。從
結果來說，Unbabel 的 AI 模組完全不落下風。


另據追蹤翻譯品質的 Multidimensional Quality Metrics（多維品質度量）框架衡量，如
果人類精通兩種語言，同時是領域翻譯專家（如處理合約的專業法律譯者），人類表現會比
機器更好。但從現在看，Pedro 認為兩三年後，很難想像機器不會完全超越人類。
羅馬 Translated 老闆 Marco Trombetti 創造一種不同的機器翻譯品質測量方法，稱為編
輯時間（TTE），這是人類翻譯員檢查機器翻譯謄本所需的時間。當謄本錯誤越多，人類所
需的時間越長。在 2017 年至 2022 年間，在十種翻譯最多的語言中，TTE 從每字三秒降至
兩秒，Trombetti 預測未來兩年內 TTE 將降至一秒。


翻譯考驗直翻還是融入當地說法

Google 翻譯研究員 Isaac Caswell 指出，那些擁有最多訓練資料的「高資源」（high-res
ource）語言而言，將句子翻成另個句子的問題「幾乎已經解決」，但要達到多語言人士的
水準，或者那些沒大量可用訓練資料的語言而言，是項艱鉅任務。
此外，由於無法規劃、參考長期記憶、從事實資料來源或修改輸出，即使是最好的翻譯工具
也很難處理長篇大論的工作或精確任務，另外也可能為了符合目標語言的語法結構，而「幻
覺」出他們不需要的資訊。Caswell 認為，「要獲得完美的翻譯，還必須擁有人類水平的智
慧，沒有一個有能力的詩人，是很難翻譯俳句的」。
事實上，翻譯長期都在「透明度」（transparency）與「保真度」（fidelity）之間掙扎，
該選擇完全照原文翻譯，還是考量目標受眾的感受進行翻譯。前者會保留語詞組的原貌，後
者則會改變整個文化參考，翻譯出更貼近當地文化的用語。有時甚至需要比原始資料更多的
資訊，例如將「我喜歡你」（I like you）這句話翻成日文，需要知道說話者的性別、他們
與對方的關係及對方名字，以避免不禮貌地使用「你」這個字。


進階翻譯需要更多資訊，不只是原始文字

德國 AI 新創 DeepL 創辦人 Jarek Kutylowski 表示，要求提出後續問題、知道何時以透
明度換取保真度，以及了解翻譯目的，意味進階翻譯需要更多資訊，而不只是原始文字。
再來是「資源匱乏」（low-resource）語言的問題，這些語言的書面文字稀少，意味翻譯準
確性無法透過 LLM 突破來改善。針對這類狀況，Google 團隊建立一套系統，為 15 種非洲
語言增加語音到語音的翻譯，這並非根據數千兆位元組的音訊資料進行訓練，而是像小孩一
樣學習閱讀書面上的文字，將語音與書面上的字符序列聯繫起來。
即時翻譯軟體 DeepL 也於 11 月推出語音對語音翻譯系統，提供一對一的當面對話和多人
視訊聊天的口譯服務。與此同時，Unbabel 展示一款裝置，能讀取手腕或眉毛的細微肌肉動
作，並將其與 LLM 產生的文字配對，讓人們無需說話或打字即可進行溝通。該公司打算將
這項技術製成一種輔助裝置，用於那些無法自己說話的運動神經病症患者。
Google 翻譯研究員 Caswell 表示，翻譯工具對於探索世界非常有用，但它們只是一種工具
，無法取代人類學習語言的經驗，例如真正了解其他人的出身，了解不同地方是什麼樣子。


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如果是翻譯本本我想肯定沒問題 但是要“信、達、雅”的翻譯 應該沒那麼容易吧，還是AI
學習能力真的那麼厲害，3年內取代人類?


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推 HuangJC: 人類是在 debug 的..
→ scores: 可能不用三年
→ IslamicState: 所以不用考英文了嗎?
→ HuangJC: 我要為十分努力 <= 昨天看片看到的字幕
→ HuangJC: 正確的是：火藥味十分濃郁
→ HuangJC: 當然，機器會愈來愈好，但訓練資料裡也有
→ magicchase: 那為什麼IG、YT上的翻譯跟垃圾一樣
→ alex00089: 翻譯蒟蒻要
→ rossikao: 所以不用英檢了對吧?
→ HuangJC: 人會丟垃圾進去訓練，ai 出錯時超扯的..
推 flux: 以後就是留一個人負責校正AI的翻譯就好
推 lats: 語言類補習班要消滅了嗎
→ HuangJC: 那你看看現在網路新聞，錯字多不多..
推 oyaji5566: AI配音 遇到破音字也不會轉換讀音
→ HuangJC: 結論是：校正其實很花人力
→ nekoares: 三年後沒有的話 我要槍斃你可以嗎
→ HuangJC: 以前就是做事的人多，所以隱含校正的人多
→ GLUESTICK: YT還是繼續卡繁中翻譯
→ HuangJC: 現在一堆人力被取代，但校正的人力卻少了
→ l2l: 等AI出錯率比最專業翻譯人士低時就完全取代了
→ HuangJC: 其實 ai 給出的利益應該給使用者(勞方),
推 vvrr: 火藥味變成我要為，那不是翻譯的問題。
→ HuangJC: 是勞方操作資方，而不是把利益給資方(裁
→ vvrr: 搞不好是人打字錯誤…
→ HuangJC: 員），自動駕駛也是，是司機開自動駕駛的
→ HuangJC: 車，司機要負全責；而不是乾脆不要司機
→ HuangJC: 讓無人車在路上跑..
→ HuangJC: 那個不是打字啊，那是 AI 聽打..
→ HuangJC: 無人車開車技術其實就是閹割版，不是不行
→ HuangJC: 比如，只能開高速公路最右道，時速 60
推 herculus6502: 破音字的問題遲早會解決
→ HuangJC: 自動化介入多，就像 ai 美女；是沒瑕疵
→ HuangJC: 沒錯，但就有點硬不起來..
→ HuangJC: 以後 ai 翻譯，是沒瑕疵沒錯，但就沒有
→ HuangJC: 看小說的興奮感。 大概可用在專業，科學
→ HuangJC: 反正你不在乎美感的地方..
推 yw1002: large language model
→ karkkunt: 太旱
推 vvrr: 之前的新舊魔戒翻譯之爭 新版就被說看起來像
→ driver0811: 不曉得能否有二維碼反組譯為程式碼的
→ driver0811: 一天
推 b777787: 文組哈哈文組
→ vvrr: 機翻。有些句子讀起來就是怪怪的
→ vvrr: 這篇在講翻譯，跟聽打是兩回事啊= =
推 rogergon: 以後就不用字幕組了
→ kikujiro: 朱學恒確實走向尾聲了QQ
推 clair281: 老實說再多幾年數據應該真的差不多了
→ a71085: 就看一年AI日文翻譯網路小說的感想 現在很
→ a71085: 吃作者本人的文法 作者文法太爛翻出來跟機
→ a71085: 翻差不多都是一坨大便 作者文法好翻出來配
→ a71085: 好的術語表都能看得很開心了
推 imtifosi: 這科學家好天真好樂觀
推 blessme: 人工翻也要翻譯員文學素養夠才會順
→ xBox1Pro: Vrr你搞錯了，侍新版魔戒（李涵）翻譯
→ xBox1Pro: 得比GPT機翻還差
推 sali921: 我就問台語翻譯有嗎
→ xBox1Pro: 機翻很難判斷同音詞、也聽不懂「語境」
→ xBox1Pro: （上下文），所以這就很弔詭，如果你找
→ xBox1Pro: AI翻之後再人工校對，那我什麼不直接找
→ xBox1Pro: 人工翻
推 daye2012: 真的，我最近在看原文書， 模組可以九
→ daye2012: 成沒問題，翻得比真人還好
推 boss88893:    看YT  沒辦法 即時翻譯啊 一堆錯
→ boss88893:    YT 直播  你有辦法即時翻譯嗎？
→ Forcast: 口譯高升
推 LiangNight: 速度確實快的恐怖
→ xBox1Pro: 英文論文的格式、用詞、句法都早就很有
→ xBox1Pro: 規範性了，但難點一直在如何判斷哪一個
→ xBox1Pro: 專有名詞比較好，比方說grammar可翻譯
→ xBox1Pro: 成文法或語法，你要採用哪一個是牽涉學
→ xBox1Pro: 術判斷的
→ xBox1Pro: AI各領域達到9成翻譯工作量是可能的，
→ xBox1Pro: 但三年內人工翻譯0%是不可能、絕對不可
→ xBox1Pro: 能
→ xBox1Pro: 微軟都在用AI翻譯輔助遊戲、系統介面，
→ xBox1Pro: 結果之前微軟把indie翻譯成印度群島，
→ xBox1Pro: 最蠢的是這麼低級的錯誤還沒被抓出來
推 nalthax: 校正比翻譯還累耶
推 asdf70044: 樂觀其成這種AI
推 JackTheRippe: 是像網飛那種嗎 可怕
推 Eligor41: 現在機翻程度的翻譯還是會被笑吧
→ Eligor41: 只有信的部分 也就是逐字翻可以 達跟雅
→ Eligor41: 的部分還差很遠
推 Jameshunter: 新版魔戒只贏沒AI的機翻 GPT都屌打
→ yesyesyesyes: 不意外,AI現在的功能很強大
→ Arashi0731: 人類只負責校驗了吧，教語言的差不多
→ Arashi0731: 都要失業了
推 Retangle: 人類還是要提供訓練的標準資料跟debug
噓 StarTouching: 信達雅已經是過時的標準了
噓 yteewt: 鬼扯AI可以參考各種書本翻譯版本吧
→ lulocke: 先把Steam上的色色遊戲翻好一點吧
噓 Ligamenta: 村上春樹沒有賴明珠的翻譯還能是村上嗎
→ jeff0811: 還差很多
→ jeff0811: 特別是聽譯部份
推 qxpbyd: Claude GPTo1 Gemini2.0的翻譯 不再只有逐
→ qxpbyd: 字翻了 只要prompt下對 可以翻得很好 只是
→ qxpbyd: 還是會翻錯 一定要校對
噓 hank814028: 英文而已吧，你去看看韓文翻譯出來是
→ hank814028: 什麼東西
推 Refauth: 師大翻譯所全體同仁表示：
→ takako1014: 人力翻譯哪打的營AI，語言是最快訓練
→ takako1014: 現在你還在笑，明年通通捲布蓋走人
推 yuinghoooo: 有嗎 怎麼看都覺得翻譯的很爛啊
推 iso90024: 等AI可以把中文詩詞流暢的翻譯成英文再
→ iso90024: 說
推 amethystboy: 你們那一個讀paper的不翻譯的 說啊
噓 SALEENS7LM: 翻出來這狗屎大便，還淘汰個屁人力，
→ SALEENS7LM: 沒腦吧這群小丑
推 vincent8914: 夏目漱石:?
推 leterg: 中國白話文完全西化，所以他們一直以來翻
→ leterg: 譯書籍的語法就是英文的樣子
→ leterg: 就很機翻
→ leterg: 台灣人讀了會覺得不文雅，就那種感覺
推 iComeInPeace: 問題是 廠商會不會用吧
→ iComeInPeace: 網飛那爛翻譯連google都不如
推 Frobel: 翻譯不會消失 會轉換工作模式
→ Frobel: AI一次給出大批翻譯 人員校正
推 jehow: 什麼時候能有連結大腦的晶片 還能隨時更新
推 VBMO: 讀paper要用翻譯才讀得下去是應該是這6.7年
→ VBMO: 的事 以為全台都這種水準喔？笑死