专访 | 周兴华：机器翻译译后编辑会让译者越来越懒惰吗？

如今，人工智能的时代大势引发了深刻的技术革命、教育变革和数据革命，同时翻译技术也成为了翻译教学和实践中不可分割的部分，进一步推动了语言服务行业和高校教育的创新变革，促进了技术与人的和谐共生。为提升语言服务行业各方对翻译技术的认识和应用能力，加强语言服务人才的技术素养，加速语言技术成果的高效转化，整合当前优质和有效的翻译技术资源，推动翻译技术与翻译教学的融合发展，促进政、产、学、研的协同创新，WITTA翻译技术教育研究会（TTES）特别策划了【大咖专栏】，本期专栏将聚焦“机器翻译和译后编辑”，对话业界和学界的专家教授，聆听业内名家的精彩观点，洞见未来翻译技术发展趋势。

本期专访嘉宾是南开大学外国语学院在读博士、鲁东大学外国语学院副教授、世界翻译教育联盟翻译技术教育研究会（WITTA TTES）常务理事、专家会员周兴华老师。让我们来听听他对译后编辑的看法。

陈

您认为机器翻译译后编辑是否会让译者更加懒惰？

周

机器翻译译后编辑（MTPE）作为一种新的翻译工作模式，目的是发挥机器翻译和人工翻译各自的优势，提高单位时间的翻译产出，同时又能确保翻译质量。机器和人之间是二元互补，也是非零和博弈的关系。这是采用机器翻译译后编辑工作模式的初衷和本意。但并非所有的文本类型和专业领域都适合采用这种工作模式，高创意或文学类文本显然更加依赖人工翻译。从这个角度来说，机器翻译译后编辑应用不当，不仅不会让译者偷懒，反而会让译者更挠头。

机器翻译重在速度，译后编辑重在质量。有了机器翻译的译文，译者是否就可以偷懒了呢？如果是翻译考试，什么样的学生会直接提交机器翻译的译文？如果是公司译员或自由译者，什么情况下会直接将机器翻译的译文交付给客户？不到万不得已，应该不会有人冒险，因为轻则丢脸，重则挂科、丢饭碗。换一个角度来说，采用机器翻译译后编辑，满足译文质量要求的同时，应该看到翻译量的大幅提升，即单位时间内翻译字数翻倍或更多。客户和项目经理都懂这个道理，译者还会有时间或机会偷懒吗？如果自身翻译能力不足而采用MTPE，本质上不叫偷懒，而是实力不够，机器来凑。

另外一种情况，根据质量要求，译后编辑可以分为用于理解和内部参考目的的内向型（Inbound）翻译和用于宣传和对外交流目的的外向型（Outbound）翻译。如果是内向型翻译，适用快速译后编辑（Rapid post-editing）或轻度译后编辑（Light post-editing），译者只对机器翻译的译文进行少量必要更改，比如政治或文化敏感词，影响语义理解的单词拼写或语法等。此时，译者的表现不能被认为是在偷懒，而是译文质量要求使然。

最后需要强调一点，问题中提到的译者是一个统称，从事译后编辑的人员应该叫译后编辑员（Post-editor）。即使是合格的译员也要经过专门的培训和大量的实践才能成为专业的译后编辑员。不能把译后编辑等同于或简单地理解为审校，徒有其形的MTPE不是真PE。

陈

您在《人工智能技术在计算机辅助翻译软件中的应用与评价》和《计算机辅助翻译软件的译后编辑功能探究》两篇文章中提到自适应机器翻译能够实时记录译后编辑人员所作的每个编辑修改并将其应用到随后的翻译中。这是否意味着PE的结果会被机器学习，机器系统越来越聪明，译员所需要进行的编辑会越来越少？

周

对于通用机器翻译来说，无论是批量预翻译，还是逐句提供译文，译后编辑修改的内容都会保存在翻译记忆库中，在译后编辑过程中以记忆库匹配的方式发挥作用。译后编辑人员在译后编辑过程中遇到的问题通常没有机会反馈给机器翻译引擎提供商。如果是内部定制的机器翻译引擎，译后编辑人员也往往是在工作结束之后反馈问题，以帮助机器翻译引擎调优和再训练。

因此，通用机器翻译最大的痛点就是不会在翻译过程中学习，同样的错误会反复出现，即译后编辑人员对机器翻译做出的编辑修改不会在之后的机器翻译输出中得到应用，这通常会导致译后编辑人员的挫败感和人机交互的被动。自适应机器翻译（AdaptiveMT），也叫自学习机器翻译，就是针对这个问题的一种解决方案。自适应机器翻译采用逐句提供译文的方法，编辑修改的内容立即就会被记住并学习，而且马上就能应用到之后提供的译文中。所以，自适应机器翻译引擎是一种实时学习模式，越用效果越明显，输出质量也会不断提高，需要编辑的内容自然也就会越来越少。

自适应机器翻译功能改变了提升机器翻译输出质量的方法，由过去的译前专门训练变为现在的译中实时学习；也改变了译后编辑人员的人机交互体验，由无视译后编辑人员的修改变为实时记录译后编辑人员做出的每一个编辑修改、术语选择和风格偏好。这种转变代表了机器翻译和翻译记忆技术的融合，而且译员也开始拥有自己个性化的机器翻译引擎。

2016年11月，SDLTrados Studio 2017 新增了自适应机器翻译功能，这是该项功能首次出现在桌面版计算机辅助翻译软件中。遗憾的是，2021年12月，TradosStudio 2021停用了该功能。Trados 客户支持高级总监 Paul 在给我的回复中说，“过去我们提供统计机器翻译时，使用了自适应 MT。现在转向了神经机器翻译，它被广泛认为是一种更优越的解决方案，所以我们不再支持自适应MT，但可能会重新引入一个类似的功能。” 目前，ModernMT 等仍在使用自适应机器翻译技术，感兴趣的朋友可以多关注。

陈

您认为MTPE有多大的前景？在哪些方面还有发展空间？在哪些应用场景或领域比较有潜力？

周

近年来，语言服务行业面临前所未有的发展机遇和挑战，语言服务需求量剧增，人工翻译已经很难应对海量的翻译数据。而随着人工智能的发展，机器翻译已经进入神经网络时代，在输出质量和效率方面都取得了重大进步。从美国 CSA Research 语言服务咨询公司历年发布的《全球语言服务市场报告》中可以看出，MTPE是近几年笔译类语言服务的主要业务类型之一，也是语言类服务收入的重要来源。机器翻译与译后编辑相结合，人机协同翻译，将在更多领域发挥作用，MTPE的市场份额必将进一步扩大。

除了重视编辑反馈，即采用自适应机器翻译技术之外，至少还有两个方面值得关注：一是基于人工智能技术的机器翻译引擎自动选择（MT Auto-select），二是机器翻译质量评估（MTQE）。目前机器翻译引擎多达数十种，大家耳熟能详的机器翻译引擎也有十多种，如何根据翻译的内容类型即专业领域和语言对自动选择最适合的MT引擎，是提升MTPE工作效率非常重要的一个方面。而机器翻译质量评估，可以像翻译记忆库匹配一样自动为机器翻译的输出质量评分，译后编辑人员可以根据评分判断译文质量，进而采取不同的译后编辑策略，既能提高翻译效率，又能节约成本。简单来说，以大数据、语料库技术为基础，以机器学习、深度学习等为核心的人工智能新技术将在MTPE方面发挥越来越重要的作用，发展空间广阔、前景可期。

任务量大、交付时间紧迫的翻译项目更适合采用MTPE模式，可以实现翻译效率、交付时间、翻译成本的最优组合。MTPE 在垂直领域，例如跨境电商、物流、医疗、专利等；在口译场景，例如大型会议的同传、交传；在生活场景，例如旅游、网页浏览等方面都将发挥越来越明显地增效降本作用，潜力巨大。

陈

随着MTPE的广泛应用，针对当前高校的计算机辅助翻译课程、项目管理和本地化课程等课程设置，您有什么建议吗？

周

简单来说，建议已经开设翻译技术课程的高校，增加一门《译后编辑》课程，至少将MTPE的内容设置为翻译技术课程的一个模块。一方面，语言服务行业对专业译后编辑人才需求量巨大，开设译后编辑课程符合MTI培养高层次、应用型、专业化翻译人才的目标，也能满足市场对译后编辑人才的需求。另一方面，国内译后编辑的发文量，无论是教师的研究成果，还是MTI研究生以MTPE为主题的毕业论文，都呈现爆发式增长。译后编辑已经成为行业应用和翻译技术研究的热门话题，但很多问题，例如译后编辑能力、译后编辑者培养等都还停留在理论探讨阶段，亟需落实到教学实践中。

中国翻译协会自2020年开始，已经在全国高等院校翻译专业师资培训-翻译技术、项目管理培训班中增加了译后编辑的内容，建议缺乏师资或想了解更多译后编辑相关内容的高校教师和个人积极参加培训，为译后编辑课程开设和译后编辑能力提高奠定基础。

访谈人 介绍

周兴华

南开大学外国语学院在读博士、鲁东大学外国语学院副教授，世界翻译教育联盟翻译技术教育研究会（WITTA TTES）常务理事、专家会员。主要研究方向为应用翻译理论、现代翻译技术、本地化翻译、翻译项目管理等。全国高等院校翻译专业师资培训“翻译与本地化技术、项目管理培训班”授课专家。memoQ、Memsource、Wordfast、官方授权培训师；Memsource、XTM 中文界面本地化合作伙伴；Déjà Vu X3 中文界面译者、工作组版认证用户；获得memoQ译员和项目经理多个版本的认证证书；获得SDL Trados Studio 2019 和 Trados Studio 2021 译员初级、中级、高级、项目经理、术语管理、译后编辑六个官方认证考试证书。

各位同仁：