当翻译遇上人工智能是还是机遇

2018-06-22 08:39

  ——“国信优易第二届中国语言服务业协同创新发展论坛”之“人工智能与语言服务业论坛”小记

  人工智能(AI)技术进步迅速,在越来越深刻地影响各个行业。而语言服务业涉及的自然语言处理有“AI中的AI”之称,一直被认为人类最后一块智慧高地,AI王冠上的宝石。这块璀璨的宝石不但引来了众多高校与研究机构竞相研究,也引来了包括谷歌、阿里在内的企业巨头踊跃投入,更有一些创业企业将自己的发展方向直指这颗宝石,还有传统语言服务企业意欲向此转型,一时间可谓大咖云集,精彩纷呈,进展迅速。

  当翻译遇上人工智能,是还是机遇?语言服务业从开始坚定人工翻译无法替代,到接受人机结合并纷纷试水拥抱变化,中间经历了抵触、恐慌、接纳的各种转变。那么迄今为止,语言服务企业应用AI技术的现状究竟如何?AI到底会给语言服务业带来哪些深刻影响呢? 2017年8月12日开幕的“国信优易·第二届中国语言服务业协同创新发展论坛”设立了“人工智能与语言服务业论坛”,就此类问题进行了深入探讨。

  分论坛由语智云帆CTO魏勇鹏主持,新译科技副总宋蒙、小牛翻译公司总经理宁义明、译马网产品经理彭成超就AI在营销、客户、生产、管理、人力资源等场景的应用作了精采分享。阿里语言服务机器翻译主管李钢、科大讯飞机器翻译主管刘俊华、成都优易数据研究院总监傅玉生、爱特曼科技CTO刘炜、Tmxmall CTO陈件、苏州大学教授熊德意、教授肖桐等嘉宾与三位分享嘉宾一起,就语言服务企业应用AI技术的问题与对策进行深入探讨,并就相关问题给予解答。高屋建瓴,真知灼见,为与会嘉宾带来了一场思想的盛宴。

  下面,请大家随着小编的流水帐,再次回顾那些精彩对线. 各种AI系统都需要大量数据来训练,中小微企业很难达到所需的量,如何解决?

  Tmxmall CTO陈件认为,中小微企业可以通过三方面来进行数据的积累:首先在日常业务中采用CAT技术,其次对现有双语文档使用对齐工具进行语料加工,第三是通过数据交换、购买等方式进行积累。苏州大学教授熊德意认为,目前基础数据问题成为了痛点,可以借鉴欧美的先进经验,以合理规范的方式形成数据共享的良好机制。而新译科技副总经理宋蒙则介绍了共享知识产权,破解数据共享难题。

  阿里语言服务机器翻译主管李钢表示,企业应从工作流程的各个环节效率的提升来考虑AI的应用价值,降低成本。阿里看到众多中小微企业对语言服务的海量需求。比如淘宝卖家想要了解外国买家的留言时候,是有翻译需求的,但怯步于传统规范的翻译市场的价格,转向了目前质量不够高的机器翻译。翻译公司可以致力于人机结合,提供用得起的,像水电、网络一样便利的语言服务。

  爱特曼科技CTO刘炜分享了全球医药研究企业的翻译案例,说明虽然客户内部的翻译团队有一定规模,有多年积累,在翻译的准确性、专业性、规范性上经验丰富。但这样强大的团队在面临大量文件的格式转换、译前分析、译后排版等众多环节,人工效率无法满足,而定制机器翻译模型后,收到了很好效果。

  3. 机器翻译能完全取代人工翻译吗?最快几年?机器翻译取代了人工翻译后,从事机器翻译研究的人员是否也被替代了?

  苏州大学熊德意教授认为,机器翻译效果仍需通过不断研究来去提高,未来机器翻译研究人员一定会找到新的课题。而工翻译的人也不用担心,但要掌控人机协同技术。机器翻译可以提升效率,做以前做不了的事情,会挖掘出更多的翻译需求。翻译公司可以拥抱机器翻译,尝试与AI技术企业去合作。

  成都优易数据研究院总监傅玉生表示,IT工程师团队投入大,人才难找、难管、难留,优秀人才会往专业的IT企业流动。因此,语言服务企业未必要自己投入去搞AI,最好是选择跟技术公司合作。傅总监幽默地预测:未来胜出的一是巨人企业,比如谷歌、阿里;二是站在巨人肩膀上的企业。

  苏州大学熊德意教授认为,全国AI人才远远无法满足需求,既使搞技术的公司引进人才也不容易,如果想学这个技术,现在是好的时机。翻译公司还可跟高校合作,可以碰撞出火花,反馈到机器翻译的研究当中。

  肖桐教授认为,现在AI是热点,人才匮乏,企业可以多参加AI的会议和活动,掌握更多的信息,判断是否在AI上投入。

  5. 在谷歌、BAT等巨头已经重金砸入,又获得碾压式优势的情况下,小公司AI研发还有优势吗?

  阿里语言服务机器翻译主管李钢认为重金是事实,但是并非碾压。AI的潜力是巨大的,任何巨头不太可能全部掉所有的机会。小型企业也有优势,战略定位清晰、落地的能力、执行力和效率足够高。AI的细分领域很多,在大企业的基础设施上,中小企业只要找准跑道,就可以跑得更快。

  科大讯飞机器翻译主管刘俊华博士认为,讯飞就是“平台+赛道”的选择,找到自己的优势。赢来了春天很不容易。对AI技术而言,也不一定每个企业都要参与到研发,可以做其他部分,比如数据库的建设。

  新译科技副总经理宋蒙认为,目前是AI入口降低了,更多的在于AI+应用场景。

  译马网产品经理彭成超认为,这是个伪命题,巨头做的是打造底层,我们要做的是在底层的基础上做垂直应用。

  苏州大学熊得意教授认为:在不同的阶段有不同的目标,在起步阶段,当然是必须追求量,当大量的数据对系统的训练达到了较好效果时,可以进一步追求数据的质量,来不断去优化效果。

  肖桐教授认为:机器翻译系统有一定的容错能力,其最终的处理效果取决于正确数据的占比。因此,应当先量,再追求质。

  以上,是小编写的流水帐。两个小时太短,相信大家都意犹未尽,相信大家都还有很多很多的问题,很多很多的想法。期待会有更多的机会,再次进行探讨。

  当翻译遇上人工智能,是机遇、机遇、机遇。重要的事情说三遍,让我们行动起来,共同推动人工智能在语言服务业的应用与发展。

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