专访｜丁丽：译后编辑人员与译者身份是否对等？
本期专访嘉宾是深圳云译科技有限公司创始人丁丽，让我们来聆听她对技术赋能影视本地化的介绍与见解。
余
丁董事长您好，作为资深翻译专家和企业家，近年来您和您的团队在语言服务、自然语言处理领域积累了丰富的服务、研发与推广经验，并长期关注高校翻译人才培养。您认为，翻译技术（机器翻译）对翻译人才培养带来哪些挑战与机会？在此基础上，翻译技术将如何赋能校企合作，共同助力行业发展？能否分享一下您在这方面的经验。
丁
感谢您的采访！这是个经常被问到的话题。我近20年一直从事翻译行业，从人工翻译到机器翻译，也接触到不少的高校，有一些直观的感受。
一、我认为翻译技术的发展对翻译人才的培养带来一些挑战，主要有如下几个方面：
1、机器翻译技术的发展对翻译人才的吸引力提出新挑战
随着机器翻译技术的进步，近几年我国高校的语言专业在招生的时候面临比较大的压力，很多学生和家长认为翻译人员的工作会被机器取代，可能面临就业难的问题，所以语言专业的吸引力在逐年下降。我认为这是一个误区，就像我们有了汽车仍然要走路一样。我们要用正确的态度看待语言学习和翻译技术。机器翻译其实就是我们的一个语言技术工具，翻译技术能帮助我们取代机械和重复的工作，无法取代创意翻译和适应情景变化。学习一门语言，就是打开通往一个世界的大门。使我们有能力去认识和理解一个语言所承载的知识和文化，了解语言中蕴含着的人类文明的璀璨瑰宝，语言学习帮助我们提高自身素养、素质、知识和能力。我们所需要做的就是积极拥抱和探索技术，善用和驾驭机器翻译，将机器翻译做得更好，使之为我们人类服务。
2、机器翻译+译后编辑对学生能力培养提出新挑战
由于翻译技术的发展，目前产业界翻译作业流程由人工翻译审校发展为机器翻译+译后编辑。译后编辑要求学生具备不同的知识结构、认知能力、决策能力、人机协作能力和解决复杂问题能力，这是一个学习和适应的过程。
3、机器翻译对市场价格的影响对MTI从业提出新的挑战
由于机器翻译的广泛应用，翻译业务的价格普遍下降，翻译行业人员所获的收入报酬也在下降，而翻译行业对从业人员的知识、能力、技术、经验积累等综合素质的要求又非常高，这对于MTI毕业生想从事翻译工作影响很大，据调查显示，我国目前MTI毕业生选择与语言相关的工作的人比较多，但从事专业翻译的人数并不太多。对于想成为翻译大家的同学来说，需要有热爱和坚持，耐得住最初从业几年的辛苦。
4、对教师角色转变提出新要求
人机结合的翻译流程将成为常态，因此人才的培养对传统教学模式提出挑战，这需要我们的教师队伍积极拥抱和学习新技术，适应创新与技术的变化；同时可以加强与企业的合作，借助企业的力量联合培养市场所需的翻译人才。
5、对学校治理模式提出新考验
人工智能时代下，要求学校对信息识别更精准、管理服务更智慧、学校组织体系更灵活，提供更加契合市场的人才培养方案。
二、同时我们也能看到人工智能的发展对人才培养带来更多的机遇：
1、从政策环境来看，中国的“一带一路”倡议和近年来一系列新基建政策，为翻译技术助力翻译人才培养带来了很多机遇。随着我国同世界各国直接政治、经济、文化、贸易往来的增长，以中文为中心到全球各语种的翻译任务存在巨大的需求。因此，我认为多语种语言人才的培养的春天已来，即将出现多语言培养百花齐放的格局。
2、2021年7月，教育部发布《推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》，提出到2025年，基本形成结构优化、集约高效、安全可靠的教育新型基础设施体系。《教育部2022年工作要点》也提出，实施教育数字化战略行动。积极发展“互联网+教育”，加快推进教育数字转型和智能升级。探索大中小学智慧教室和智慧课堂建设，深化网络学习空间应用，改进课堂教学模式和学生评价方式。教育部正在研制并即将发布《教育信息化“十四五”规划》，大力推进人工智能与教育融合发展，支撑引领建设高质量教育体系。近年来，中国政府高度重视人工智能与教育的融合发展，围绕构建智慧学习环境、探索智慧教育模式、助推教师队伍建设、提升教育治理能力等，开展了一系列工作。
人工智能为终生学习和全纳教育基础建设提供了有力的保障，新兴技术将重塑教育支撑体系。
余
目前大环境下，大多数高校并未专门设立与机器翻译有关的课程，在您看来高校是否应该单独开设与机器翻译有关的课程，比如目前主流的机器翻译译后编辑，并随之建立一整套完善的课程体系？
丁
我认为是非常有必要的。
中国翻译协会刚刚发布的《2022中国翻译及语言服务行业发展报告》表明，我国具有机器翻译与人工智能业务的企业达252家；MTPE（机器翻译+译后编辑）服务模式得到市场普遍认同，超九成企业表示，采用该模式能提高翻译效率、改善翻译质量和降低翻译成本。
同时，现实中也存在不少挑战。如《2020中国语言服务行业发展报告》指出，学校开设翻译技术课程的比例相对较低，翻译技术培训面临的主要问题是师资匮乏。在我们与各大院校和翻译协会的交流中，大家对此也深有体会。国内院校在翻译技术训练领域不乏一些先行者，现在北京外国语大学的王华树教授一直引领着机器翻译技术领域的研究。技术发展日新月异，2014年前后出现的神经网络机器翻译技术，已经使机翻的译文在某些领域超越了初级译员的准确性和流畅度。机器翻译技术要求教师和学生不仅会应用，懂翻译，掌握软件技巧，还要懂算法、会测试、能清洗语料，甚至会训练翻译引擎。对于影视机器翻译方面，还要增加对语音识别和语音合成技术，算法优化技术的学习。这就更加亟需产学研联动，校企之间进一步合作，共同建立一整套完善的课程体系，建立可持续发展的翻译技术生态圈。
余
如今翻译技术日益进步，目前有多种应用能为学生学习以及教师教学提供便利，比如云译的智慧语言教学平台、口译质量评测系统等。但有些人会认为学起这些应用来比较麻烦，因为这不仅是对学生学习能力的挑战，同时也是对老师教学能力的一种挑战，请问您怎么看待这个问题？
丁
感谢介绍云译科技的平台。云译的智慧语言教学平台充分利用了自身的AI技术和语言领域的双重优势，通过机器译后编辑流程和CAT技术结合，为翻译人才培养提供了一个方便实用、易于操作的实训的平台，通过实训平台的实战训练后，可以进入实习平台实习。
云译口译质量评测系统是结合了人工智能机器翻译、语音识别、及最优化算法等技术，精准定位学生口译过程的错误，对口译训练起到很好的辅助作用，同时减轻老师对学生口译评测工作，在口译考试应用中，可以防止主观结果及误判。
这两个系统操作方法比较容易学习，云译也提供培训课程，详细讲述技术原理、操作流程等。
《教育信息化2.0行动计划》指出，要“推动教师主动适应信息化、人工智能等新技术变革，积极有效开展教育教学”。2021年1月《关于加强新时代高校教师队伍建设改革的指导意见》提出，推动终身在线学习，鼓励发展以学习者为中心的智能化学习平台，提供丰富的个性化学习资源，创新服务供给模式，实现终身教育定制化。
新事物、新模式的出现往往会给传统体系带来转型升级和磨合期的各种挑战。机器翻译本身是人工智能自然语言处理等技术与传统翻译行业相结合的产物，是跨学科跨专业的新事物。学习新知识，拥抱新技术，要求我们跳出自己的舒适圈，锐意创新、大胆尝试。
余
随着机器翻译译后编辑（MTPE）模式的出现，众多翻译公司中出现了机器翻译译后编辑这个职位，您认为机器翻译译后编辑人员与译者身份是否对等？二者之间拥有怎样的联系？
丁
在我们看来，机器翻译译后编辑人员是传统翻译人员的转型升级版本，是今后翻译人才发展的必然趋势。欧洲翻译自动化用户协会TAUS在2017年曾预言：“译后编辑有可能在未来五年内取代翻译记忆技术成为翻译行业的首要生产环境。”如今已成现实。传统翻译人员，通过掌握一定的译后编辑案例和机器翻译原理，对修正机器翻译起指导作用，可以发展为人工智能机器翻译训练师，这对翻译技术的发展将起到很好的促进作用。
也就是说，今后的所有译员都要具备机器翻译译后编辑的知识、技能和经验，利用新技术武装自己，不断提升翻译质量、速度和效率，扩展业务边界。同时，我们也在探索和制定人工智能训练师、机器翻译训练师、机器翻译评测师等新型职业的培养系统和职业发展规划。
余
云译在影视翻译方面有着自己的字幕翻译系应用——TransWAI字幕系统，支持双语字幕翻译，可完成多个语言对互译，并覆盖20+细分领域，功能已经十分全面。未来，随着人工智能技术的发展和突破，像TransWAI字幕系统这样的影视翻译字幕应用无疑会得到更进一步的优化与提升，但这样的话是否会与培养影视翻译人才的理念相冲突？换句话说，随着技术的进步，我们不再像以往那样迫切的需要影视翻译人才。请问对此您怎么看？
丁
感谢您对云译产品的介绍！本次《人工智能技术赋能影视翻译沙龙》的成功举办也对影视翻译人才的培养有重要意义。
2021年5月31日，习近平总书记对新形势下加强和改进国际传播工作做出重要指示：“要下大力气加强国际传播能力建设，形成同我国综合国力和国际地位相匹配的国际话语权，为我国改革发展稳定营造有利外部舆论环境，为推动构建人类命运共同体作出积极贡献。”
同时，进入后疫情时代，我们不可能、也不应该退回到疫情发生之前的教与学状态。同时，居家办公、远程会议、远程教学、网络影视、网络文学的迅猛发展，都要求更多、更好、更强的多元化影视翻译人才。
但由于人工智能的发展还不够成熟，不管是语音识别还是机器翻译，都离不开专业人员的校对审核。TransWAI字幕系统可以帮助我们减轻一些工作量，尚需优化和提升。
所以我们认为视频翻译将会存在巨大的需求，未来会需要更多的影视翻译人才。
期待未来与业界同仁携手，共同迎接新时期新常态下的各种挑战，通过技术不断赋能翻译行业、教育行业、影视行业等的人才培养，为中国的翻译技术跻身世界领先水平而不断努力！为我国改革发展稳定营造有利外部舆论环境，为推动构建人类命运共同体作出积极贡献！
受访者简介
丁 丽
深圳云译科技有限公司创始人、董事长，北京大学MBA、深圳翻译协会副会长、中国翻译协会本地化委员会委员、中国计算机学会多语种信息处理专业委员会副秘书长、长江大学外国语学院研究生行业导师、暨南大学翻译专业研究生实践指导教师、广东省本科高校外语类专业教学指导指导委员会委员行业专家。在翻译行业深耕20余年，资深翻译专家，对行业发展现状、痛点和趋势有深刻理解，致力于打造自然语言处理与机器翻译技术的研究发展平台。多年的人工智能机器翻译行业经验及高校外国语学院导师经验，深入探索人工智能机器翻译背景下的翻译人才需求、人才培养体系，探究传统翻译技术与机器翻译、语音识别、语义理解等自然语言处理前沿技术融合渗透的路径。-END-
记者：余子健
排版：王琳
审核：朱华 贺文惠
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