新闻｜“人工智能时代的人类译员优势——以汇流证据赋能翻译研究”讲座顺利举行

       2023年3月24日下午，刘益光博士为浙江大学翻译专业求是读书会带来了开学第一讲：“人工智能时代的人类译员优势——以汇流证据赋能翻译研究”。讲座在行政楼中华译学馆会议室举行，由杜磊老师主持，吸引了学院与专业众多的老师和同学。

       刘益光博士毕业于浙江大学外国语学院，导师为梁君英教授，目前在之江实验室从事博士后研究，主要研究方向为翻译认知与计算以及自然语言处理。讲座分为人工智能翻译研究、人类译员优势分析以及总结与展望三个部分。

      杜磊老师引用了许钧老师的一段话作为开场。许老师曾在一次访谈中表示，机器翻译的准确率虽然已经很高，但是和人工翻译的差异就像黑猩猩和人类的基因差异一样。黑猩猩和人类基因组序列的差异虽然只有2%，但足以使人猿相别。机器翻译今后无论发展到如何地步，都不可能取代高水平译者。

       刘博士表示许老师这话与今天的讲座主题十分契合，接下来探讨的内容某种程度上将会佐证许老师的观点。刘博士首先提到了近来ChatGPT在自然语言处理层面的“炸裂”表现。ChatGPT可以解决自然语言处理的诸多研究问题。据2022年欧盟权威的调查结果显示，现在有70%的职业译者会在工作中使用机器翻译。这意味着翻译人工智能时代已经到来。在这样的技术发展趋势下，研究人类译员与机器翻译之间的关系问题就显得格外重要。刘博士指出，虽然机器翻译的发展速度超乎想象，但就现阶段的研究结果来看，人类译员依然比机器翻译更可靠、更值得信赖。他的研究旨在从人类译员优势出发研究人工智能时代的翻译。这项研究可以帮助人类译员认识自己的长处和短板，做到扬长避短。同时，可以为机器翻译发展指明方向，有助于实现人类译员和机器翻译的优势互补。

       刘博士用详实的例证首先分析了当前机器翻译存在的缺陷。以“虎门销烟”的翻译为例，谷歌机器翻译为“Humen sells cigarettes”，人工译员提供的较为理想的译文则为“Destruction of opium at Humen”。由于缺乏世界知识（world knowledge），机器不能理解语言背后的历史文化而导致了误译。机器翻译还有可能无法准确地传达出原文的语气与内涵，如“You can't change the people around you, but you can change the people around you.”一句，机器就只能译为“你改变不了身边的人，但你可以改变身边的人。”人工译员则将其处理为：“你难以改变身边的人，但可以选择与谁为伴。”对于一些中英之间的语言差异，机器也显得无能为力。比如，机器将“居民收入水平、社会保障水平迈上一个新台阶。”译为“The income level of residents and the level of social security have reached a new level.”对汉语范畴词“水平”重复译了两次，忽视了中英语言差异。由此可见，机器翻译存在缺乏世界知识与语境意识，忽视语言差异的问题。刘博士认为，尽管搜索引擎的表现近年来可圈可点，但总体上，机器翻译的基本原理依然是建立在统计学基础上的数据匹配，其处理自然语言的“神经网络系统”要发挥能力要还是要依靠大量数据的积累以及机器在人工指导下的不断“学习”。

       刘博士通过两个语料库研究总结出了人类译员优势。第一个语料库研究聚焦于笔译中的人类译员优势。刘博士用外交部例行记者会（2019.09-2022.06）的内容作为语料，在分析工具Coh-Metrix 3.0的帮助下，分析了外交部高水平译员译文和高水平机器翻译译文。研究发现，相比于机器，人类译员有三方面优势：（1）结合语境和百科知识准确完成双语转换的能力优势；（2）以译文受众为中心的交际能力优势；（3）针对目标场景善用特定表达的语用能力优势。第二个语料库重点分析了口译中的人类译员优势。语料来源于总理记者会和国际论坛。刘博士利用数据库分析了口译员、谷歌翻译、百度翻译口译输出语言特征，发现机器由于其刻板的系统倾向于逐词翻译，而口译员有自适应性，译员译文的用词和句式的简化现象更加显著。

       刘博士还通过一系列实验对问题进行了深入探索。如有一项实验旨在通过眼动实验探究“预测加工”是否在口译过程中发挥重要作用。实验发现，“预测加工”是口译原语理解的重要机制，并且口译员的预测加工具有自适应性，会进行“损益权衡”。此实验还证明了预测是译员适应口译挑战的重要手段；脑电实验聚焦于工作记忆负荷的层级效应研究。利用多层级神经跟踪响应范式观察被试者的脑电记录。实验发现，工作记忆负荷效应，高层级语言加工减弱，低层级声学加工增强。刘博士据此得出人类认知系统会采用代偿机制适应认知负荷的结论。行为实验则主要探究口译员的情绪调控，考察口译员能否抵抗情绪因素对任务绩效的影响。实验以Expert-Novice范式下的认知任务为研究方法，发现在需要抑制控制和认知监控能力的情况下，专业口译员比非英专双语者的任务表现更加稳定，在需要认知灵活性时，未体现口译员情感调控优势。因此，口译训练选择性地提高口译员的情感调控能力。

       讲座结束后，杜老师总结，刘博士的研究启发在于我们可以从自己的翻译经验出发提出假设，并用实验与数据的方法加以论证，并综合各种实验得出的结果，汇流证据，从而揭示人类翻译活动的心智机制。在场师生与刘博士还就机器翻译相关问题进行了热烈的探讨。有同学提出，ChatGPT相比于谷歌翻译已经在这方面已有了明显的改进，人工译员的优势又应如何理解？刘博士认为，相比于谷歌翻译，ChatGPT确实拥有更多的数据，统计信息也更加完整，但运行机制相仿，还是不能真正理解语言，一些复杂与深刻的语言问题依旧无法解决。何文忠老师针对这一问题，继而提出ChatGPT输出的语言质量很高，未来的人机翻译研究可将ChatGPT与不同水平的人类译员表现进行对比；周闽老师认为，对人类译员优势的讨论目前尚且局限于翻译界内部，如何让其得到社会大众的认可还需翻译学者思考着力。郭国良老师从自己长期从事文学翻译的角度出发，认为尽管人工译员有时会对逻辑做一些显化增补，但这种举措的必要性还有待商榷，机器翻译在某种程度上可能是最为“忠实”的。刘博士对人机关系问题的研究在方法与方向上为大家提供了极佳的启示。讲座最后，刘博士以科学家霍金“Intelligence is the ability to adapt to change.（智能就是适应变化的能力）”这句话勉励在座同学，希望大家未来尽快适应当前这个人工智能风起云涌的新时代。此次讲座内容丰富，互动精彩。在座学生纷纷表示受益匪浅，讲座至此圆满成功。 

文字：吴文雅、杜磊

图片：燕俊昊

审核：高睿、刘益光

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