在移动互联网、大数据、云计算、深度学习等技术的驱动下,人工智能呈现跨界融合、人机协同、群智开放的新特征。人工智能与翻译的深度结合对语言和文化产生了深远的影响,给传统翻译模式带来了巨大的挑战。作为人工智能时代技术发展的一个缩影,翻译技术如雨后春笋,遍地生根。云翻译、众包翻译、机器翻译、译后编辑、翻译记忆、语料库、智能语音转写等技术在翻译活动中发挥着日益重要的作用。翻译技术将翻译劳动力从大规模的、重复
性的翻译工作中解放出来,让译者得以从事更富有创造性的翻译活动。神经网络机器翻译发展迅猛,正在向专利、医学、新闻、财经等越来越多的垂直领域渗透。机器学习和深度学习、语言区块链、翻译数据挖掘、多语机器翻译、模糊翻译记忆、质量自动评估、人机交互等技术的广泛应用,为语言服务注入了强劲的生态势能,促进了产业优化和结构升级。
新技术带来行业变革的同时也改变了国际文化交流和传播的深度和广度,多语言翻译的需求体量迅速激增。翻译团队需要在全球范围内紧密合作,承接海量的翻译任务。与之同时增长的是大众对翻译速度和质量的要求:生产周期短、标准化程度高、质量多元化。相比传统的个人或小作坊式的翻译模式,机器翻译译后编辑(MTPE)模式成为当前和未来专业翻译团队的主流工作模式。AI 赋能的翻译技术可提升翻译数据的利用效率,提高译文的规范性和一致性,降低错误率,避免译者低效的重复性劳动。翻译技术、翻译数据、翻译管理、语言资产、人力资源等日益趋向云端化,云管理正在成为越来越多的翻译公司项目的实施方式。
语言服务行业正在经历一场深刻的技术变革,翻译新技术和新模式推动着高校翻译教育的变革, 市场要求加快培养聚集懂翻译、懂技术的高端人才。翻译专业人才不仅需要扎实的语言能力和翻译能力,还需要具备熟练的计算机操作、信息检索以及计算机辅助翻译工具应用等技术能力,翻译技术能力已然成为现代职业译者的重要能力。得益于人工智能技术的创新和突破,翻译技术的适用性和助能性进一步增强。而“机器翻译将会替代译者”这样的“替代论”或“威胁论”甚嚣尘上,越来越多的声音担忧机器翻译将会不断挤压翻译及英语专业的生存空间,引发了学界的热论,因而很有必要对翻译技术进行深入反思和研究。
本书是教育界和产业界在人工智能时代翻译技术研究领域的*新成果总结,适用于口笔译从业人员、语言服务企业管理者、高校翻译专业师生以及翻译研究人员。全书共收集26 篇论文,分为技术研究、技术教学和技术实践3 个部分。技术研究涵盖翻译区块链技术、口译技术、机器翻译、协同翻译、译前编辑、技术写作、语料库和术语库建设;技术教学部分着重讨论翻译技术课程建设和教学模式创新研究;技术实践部分涉及语音识别技术、VBA 编程、翻译协作、术语管理、云翻译平台、网站本地化、软件本地化、本地化桌面排版、以及字幕翻译工具评测等。
人工智能已经成为经济发展的新引擎, 为语言服务发展带来了新机遇。人工智能与翻译的深度融合和深化发展有助于促进翻译生态中的供需关系、市场机制、资源配置、人才培养和教育创新等多方面的动态平衡。在技术驱动下,翻译的职业化、专业化、流程化、自动化、智能化、云端化等现代特征日趋显著,技术已经成为翻译从业者必须面对的命运共同体。翻译技术的发展推动了翻译实践和翻译理论在智能化浪潮中的重大变革。翻译技术的研究体现了人工智能时代翻译的独特价值和数字人文精神,是对翻译社会和翻译世界的建构。翻译研究只有与翻译技术紧密结合,互补互鉴,融合发展,才能促进未来翻译学科的全面发展。希望本书的出版能够引发翻译界同仁关于翻译技术的理性思考,也能为翻译学科建设、翻译理论创新以及语言服务行业生态健康发展贡献力量。
王华树
广东外语外贸大学
高级翻译学院
翻译技术教育与研究中心
2019 年12 月24 日