騰訊AI同傳在博鰲論壇上鬧烏龍，技術界和翻譯界怎麼看？

一年一度的博鰲亞洲論壇於 4 月 8 日至 11 日在海南博鰲拉開帷幕，作為一場國際化的交流活動，論壇吸引了來自世界各地的參與者。 作為本次論壇的一大亮點：AI 同傳可以說是搶足了風頭，不僅參會的人們能夠在活動現場感受科技帶來的改變，沒有參會的群眾也表示強烈關注，想一睹AI 同傳到底有多麼高大上。

然而就在昨天，網友曬出的一張圖片打破了人們對 AI 同傳的各種幻想，引來了不少吐槽，不管是專業翻譯人士，還是機器翻譯專家都紛紛發聲。 那麼問題來了，AI 翻譯想要媲美甚至超越人類，到底還有多遠的路要走？

AI 同傳亮相（瞎）博鰲論壇

本屆博鰲亞洲論壇首次啟用AI 翻譯為現場嘉賓提供同傳服務，然而僅僅一天過後，AI 同傳“掉鍊子”的消息就在網上傳播開來，甚至有傳言稱：現場不得不再次聘請人工翻譯 “接盤”。

除了翻譯不准確的問題意外，現場還被曝光翻譯系統崩潰“抽風”，出現亂碼的情況，不知現場嘉賓看到這樣的翻譯時，心裡作何感想：

騰訊方面在今天也已做出回應，稱這是個烏龍事件，外界提及的邀請人工同傳，並非“騰訊同傳”團隊用於此次海南博鰲的現場AI 同傳，而是用於服務 騰訊新聞團隊北京直播間的專業報導。

騰訊也承認，面對博鰲亞洲論壇複雜的語言環境和高大上的專業內容，“騰訊同傳”確實出現了錯誤，答錯了幾道題。 同時，作為創新孵化和落地的 AI 產品，“騰訊同傳”還在不斷學習和成長當中，但是不足就是不足，不足的地方就要繼續加強學習。

看笑話的人類

騰訊AI 同傳在博鰲論壇上“掉鍊子”的事件一出，各方人士反應不一，基本上分為三撥：吐槽的吃瓜群眾，看笑話的翻譯界人士，以及為AI 翻譯挽尊 或理智分析問題出現原因的技術專家和AI 研究者。

這讓人想起今年3 月份，微軟宣布“其研發的機器翻譯系統首次在通用新聞翻譯的漢譯英達到了人類專業水平，超越業餘譯者，實現了自然語言處理里程碑突破”，結果引起諸多吐槽 、分析和評測。 並一度掀起了對機器翻譯到底能否媲美甚至超越人類，機器翻譯的進展到底會對人類翻譯員產生什麼影響等問題的討論。

同樣地，這次騰訊的事故又將這一幕上演了一遍。

翻譯界

翻譯界一片唏噓和自嘲“飯碗終於暫時保住了”的聲音，比如這位從事翻譯的知乎用戶“翻一姐”道出了一部分翻譯人士的心聲：

但同時也有比較理智的人，冷靜分析騰訊AI 同傳在這麼重要的場合犯錯反映出的問題：“這麼高大上且帶有濃厚政治色彩的博鰲論壇，騰訊敢押注AI，出錯後也主動說明 原因並闢謠，這已經很能說明目前政府和大企業對機器翻譯的看法了。”

也有人表示，現在雖然機器翻譯的水平差強人意，但是近年來機器學習發展很快，譯稿需要人工處理的地方越來越少，成為輔助翻譯人員快速完成工作任務的有力幫手。

但進步卻掩蓋不了市場上的確存在過度宣傳的問題，某些大企業大肆鼓吹 AI 翻譯將會代替人工翻譯。 對此，有豆瓣網友做了比較冷靜的分析，其認為總有一天人類翻譯員可能會像律師、醫生、健身教練等職業一樣被機器取代，現在機器翻譯取代人工翻譯這個領域之所以會這麼活躍 ，獲得資本的青睞，是因為不同於傳統一些擔任技術和道德風險較大的行業，如醫療行業。

在翻譯這個領域犯錯的成本較低，也對錯誤有更大的容忍度。 但大家需要對過度吹噓宣傳保持警惕，要有自己的判斷。 這裡引用一位豆瓣用戶的評價：“大企業的公關傳播社會化執行力驚人，一分的產品吹成十分都不及格，吹出一百分也不為過。”

專家和 AI 研究者

機器翻譯在重大場合犯錯其實不是一次兩次了，比如科大訊飛、搜狗等都因為機器翻譯鬧出過笑話，但大企業仍然樂此不疲，前仆後繼投入 MT 的開發和研究。

從技術角度出發，一些專家和AI 研究者也對此次騰訊AI 同傳在博鰲論壇上的表現做出了評價，例如清華大學計算機碩士、卡內基梅隆大學計算機科學碩士，曾擔任360 搜索 技術負責人的陳利人。

此次，陳利人在微博上發表了自己的看法：

“深度學習系統一旦發瘋，都束手無策，因為不可解釋性。要是自動駕駛這樣就麻煩大了。”

這條微博引起圈內人士的轉發和評論，這其中有人質疑，騰訊AI 此次的表現讓人啼笑皆非，可能是系統模型的粗陋，“感覺像是上錯了系統，直接丟了一個seq2seq 進去 的樣子”。 也有人從中看到了黑箱問題的局限，提出在大型活動時要有預案。

AI 翻譯離人工水平到底還有多遠？

機器翻譯真的會取代人類嗎？ 可能會，可能也不會。

今年3 月14 日，由微軟亞洲研究院與雷德蒙研究院的研究人員組成的團隊宣布，其研發的機器翻譯系統在通用新聞報導的中譯英測試集上，達到了人類專業譯者水平 。 這是首個在新聞報導的翻譯質量和準確率上媲美人類專業譯者的翻譯系統。

對於 NLP 的發展而言，這確實是是個里程碑一般的突破。 但是，請恕小編無禮，根據小編多年的使用經驗，在英譯中的表現，微軟的翻譯系統並沒有那麼強大：

這是吳恩達著手準備新書的推特，經過微軟的翻譯如上圖所示，看上去有些難讀懂對嗎？ 那麼谷歌翻譯能做到什麼程度呢？

這只是兩個小小的實驗，主要為了說明：人工智能翻譯系統雖然取得了非常好的成績，但是以目前的水平，想要取代專業翻譯人士，怕是有些困難。

哪怕有了深度學習模型，如果語義理解做得不夠到位，依然解決不了機器翻譯存在的問題。

現在的本地化產業中，機器翻譯到底是用來幹什麼的呢？ 新聞媒體是不會直接用機器翻譯來翻譯社論的，製造商也不會用機器翻譯來翻譯產品說明書。 目前大家所熟知的純機器翻譯直接使用場景，是翻譯電商或者其他網站的搜索詞 或是用戶評論。 這個場景的特點是：要求翻譯得非常快，或者量非常大，人工翻譯根本不可能完成。

要不就用機器翻譯，要不就沒有翻譯，這又回到第一條觀點，機器翻譯雖不完美，但總比沒有強。 實際上，因為有些廠商會僱傭人工來校對或修改機器翻譯的這些評論，或是對搜索詞翻譯進行事後評價。 外界也有說法稱，機器翻譯實際上為人類翻譯員提供了更多的工作機會。

可以這樣總結：在特定的場景中，在給定了充足的背景資料的前提下，機器翻譯或許真的可以比人工翻譯做得要好一些，同時由於是機器翻譯，速度也會比人工快一些。 然而這正是機器翻譯的局限性所在——無法快速響應複雜情境下的翻譯。 如果臨時切換了話題和場景，機器翻譯或許就無法達到特別高精度的翻譯水準了。

2017 年，深度學習 NLP 領軍人 Chris Manning 教授曾表示：

“相比語音識別，神經機器翻譯還差得很遠，雖然現在已經好到可以用，但我想大概再過5 年，會變得更好，超越一個界限，用起來很順手，方便人們溝通 。”

“再過 5 年”“提前 7 年”，相信很多人都不怎麼在乎機器翻譯能不能替代人工，而更多的是希望知道 AI 翻譯什麼時候能變得更加好用。 在 AI 蓬勃發展的時代，我們見到了太多華麗、浮誇的宣傳與報導，但是我們更願意相信這些宣傳是建立在真正好用的基礎之上。 這次的博鰲亞洲論壇雖說只是出現了一些小失誤，並未引起什麼重大事故，可如果有一天AI 翻譯被用在了更加重要的場合，一旦出現了這種情況，後果恐怕就不是遭到調侃 這麼簡單了。

有網友這樣評價這次的翻譯事件：

說實話我很期待 AI 技術的發展，如果有一天 AI 翻譯能完全取代人類，任何的宣傳都不過分。 不過語言作為人類文明高度發展的產物，是人類複雜思維的載體。 如果說AI 可以完全突破人類的語言障礙，能夠跨越各國語言所包涵的深層次文化差異的話，那麼可以想像的是AI 也可以寫小說、寫詩、做科研、寫程序、得諾貝爾獎、管理 騰訊。 到時候馬化騰爸爸都下崗了，我還怕什麼？ 目前看，AI 更多是作為一種噱頭，一種提升股價、獲得融資的工具罷了。

面對企業和部分媒體的過度宣傳，相信不少人對於 AI 都抱有如上想法。

作為 AI 時代的親歷者與 AI 信息技術的傳播者，我們只希望有更加可用、好用、耐用的 AI 產品出現，能夠打破 AI 在用戶心中的刻板印象。 不要誇大其詞的宣傳，不要動不動就“超越人類”，如果是真正好用的 AI 產品，想必也不會因為一次技術上的失誤就引來一片冷嘲熱諷。