由於人工智能技術的快速發展，語言翻譯領域正在發生轉變。顯然，人工智能翻譯已成爲現實，正在改變我們跨越語言障礙的互動方式，而不僅僅是科幻小說中的想法。
一項由 13,000 多名參與者在 2023 年和 2024 年完成的民意調查顯示，人們對人工智能翻譯工具的有效性的態度發生了有趣的變化。今年，只有 32% 的用戶認爲這些技術不足以捕捉文化的微妙之處，低於去年的 70.3%。這表明技術取得了長足的進步，人們對人工智能翻譯服務的信任度有所提高。
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推動人工智慧翻譯進步的技術
機器學習（ML）、深度學習、神經機器翻譯（NMT）的發展是人工智慧翻譯技術進步的主要力量。這些技術共同實現了越來越精確的語言分析和翻譯。具體來說，NMT 透過使用深度學習模型來理解語言的微妙之處和上下文，已成為最複雜的機器翻譯類型。統計或基於規則的機器翻譯是其起源的例子；神經機器翻譯（NMT）可以提供更準確、更接近人類的翻譯。
人工智慧翻譯是一個多面向且複雜的過程。當使用者輸入翻譯文字時，人工智慧系統會執行許多後台操作。首先是輸入處理，其中涉及文字的清理和分段。然後，機器透過識別方言和地理差異來確定語言的來源，通常無需使用者輸入即可確定語言的來源。
接下來是實際的翻譯過程，利用 NMT 和其他技術來理解語意和上下文。最終，後處理階段會完善翻譯的正確性和流暢性，同時確保其符合目標語言的語法和風格特徵。
隨著 2024 年的臨近，許多人工智慧翻譯工具正在引領這場科技革命。 Phrase、DeepL 甚至 ChatGPT 等平台正在推動自動翻譯的前沿。例如，Phrase 提供了完整的翻譯和在地化平台，可用於訓練客製化的機器學習模型並與頂級機器翻譯提供者進行互動。
憑藉可自訂詞彙表和語氣設定等功能，DeepL 因其準確性和上下文相關性而變得越來越受歡迎。儘管 ChatGPT 本身不是翻譯工具，但它已經展示了令人印象深刻的多語言文字理解和生成能力。
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利用人工智慧翻譯文字的好處越來越明顯。隨著每次翻譯，這些演算法都會變得更加精確，因為它們從新數據中學習並且不斷改進。他們善於利用上下文並以全方位的方式處理訊息，以產生卓越的結果。
人工智慧驅動的翻譯系統可以根據正確的提示適應不同的風格和受眾，提供以前無法實現的一定程度的靈活性。由於人工智慧翻譯無與倫比的速度和可擴展性，企業現在可以更快、更經濟地接觸全球受眾。
認識人工智慧翻譯目前的缺點和困難仍然很重要。可靠性和準確性仍然是問題，特別是在使用資源匱乏的語言、習慣用語、專業術語和文化怪癖時。由於與當前翻譯程式和工具的整合有限，依賴翻譯記憶庫和術語庫的大規模計劃可能會出現問題。由於使用人工智慧翻譯服務經常需要與其他提供者交換潛在的敏感訊息，因此資料隱私是另一個主要問題。
對科學出版和翻譯產業的影響
關於人工智慧翻譯將如何影響翻譯產業的討論不斷。許多專業翻譯人員認為人工智慧和自動化可能對他們的職業生涯構成威脅。有人擔心，人工翻譯只需要修改機器產生的文字並教導人工智慧系統。但事實可能更為複雜。人工智慧正在改變翻譯勞動的性質，但它也開闢了生產力的新途徑。
人工智慧翻譯系統正被納入學術和科學出版領域的編輯流程，改善跨語言邊界共享知識的過程。儘管如此，人工翻譯或其他人工智慧工具經常對機器生成的翻譯進行雙重檢查，這強調了人類知識在確保科學傳播的準確性和完整性方面的持續重要性。
許多系統中存在的固有語言偏見是人工智慧翻譯的最大障礙之一。英語、西班牙語、中文和法語是高資源語言的例子，大多數 NMT 和 LLM 在這些語言中表現更好。由於這種不匹配，翻譯成資源較少的語言可能不太準確或不太適合文化。
英語在科技領域的主導地位是過去殖民趨勢和國際權力關係的反映。因此，人口較少或互聯網使用較少的語言在人工智慧翻譯技術的創建中往往代表性不足。
由於這種語言偏見，智力和科學交流尤其困難。即使英語仍然是許多學術領域的主導語言，將研究成果正確地翻譯成多種語言或從多種語言中正確翻譯的能力對於資訊在全球範圍內的傳播至關重要。科學界必須承認並解決這些固有的偏見，以防止語言障礙阻礙重要的研究。
人工智慧翻譯的未來：混合策略
未來學術和科學出版物的人工智慧翻譯可能會採用將人工智慧技術與人類技能結合的混合方法。這種方法利用人工智慧的速度和可擴展性，同時認識到人工翻譯和機器翻譯的好處。它仍然取決於人類對文化適當性、背景和微妙之處的判斷。
越來越多的人呼籲科技公司對人工智慧研究採取更具包容性的方法，以解決人工智慧翻譯的現有局限性。為了確保翻譯正確且沒有語境或文化偏見，這需要持續監控、演算法改進以及各種資料集的合併。
為了提高語言技術的包容性和可近性，人們也越來越關注為資源有限的語言創建機器翻譯模型。
關於人工智慧翻譯面臨的倫理問題將會有很多爭論。有必要解決對大規模人工智慧系統的許可、資料隱私和可能的環境影響的擔憂。學術界和科學界有責任討論這些道德議題，並確保不會為了有效的國際交流而犧牲環境永續性、文化敏感度或隱私。
《2024年人工智慧翻譯的未來顯示出前所未有的準確性，但面臨文化挑戰》一文首刊於元界郵報。
