人工智能重塑語言服務行業

作為一項新興科技，人工智能旨在以一種類人方式研發、應用智能機器，該領域的研究主要包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言理解與處理、專家系統等方面。中國翻譯協會在《2019中國語言服務行業發展報告》中指出：語言服務是以語言能力為核心，以推動跨語言、跨文化交際為目標，向個人或組織提供語際信息轉化服務和產品，以及其他相關研究諮詢、技術開發、工具應用、資產管理、教育培訓等專業化服務的現代化服務業。將人工智能技術與語言服務相結合，是時代發展的產物，也是當前語言需求環境的要求。

拓寬翻譯領域

人工智能技術在語言服務應用上最為顯著的體現是機器翻譯。機器翻譯作為一門交叉學科，建立在計算機語言學、人工智能和數理邏輯之上。根據Amnier《2018人工智能之機器翻譯研究報告》及《2018自然語言處理研究報告》顯示，按媒介劃分，目前人工智能語言服務主要體現在文本翻譯、語音翻譯以及圖像翻譯等領域上。

1.文本翻譯服務。在人工智能技術的加持下，機器翻譯最初的應用便在於市場潛力巨大的文本翻譯上，即機器通過對自然語言的理解與處理，將源語言文本轉化成目標語文本。目前，市面上運用最廣泛的機器文本翻譯，大多由傳統的統計機器翻譯向神經網絡翻譯轉變。比如，谷歌翻譯自2007年10月上市以來一直沿用的都是專有統計翻譯技術，但隨着對翻譯質量需求的提升以及人工智能技術的發展，從2016年9月開始，谷歌翻譯研究團隊開始研發神經機器翻譯系統，並在同年11月正式投入市場使用。基於實例之上的神經網絡機器文本翻譯，通過對數百萬個具體示例進行對比分析學習，能夠實現更好、更自然的文本翻譯。

2.語音翻譯服務。全球化時代，無論是在政治上、經濟上、文化上或生活上，國與國之間、人與人之間的交流都越來越頻繁。因而，相較於傳統的文本翻譯，人工智能的機器語音翻譯更具實用價值和創新意識，發展勢頭迅猛。人工智能語音翻譯通過語音識別、算法計算、文本轉化以及語音轉換這四個翻譯轉化步驟，實現將源語言語音轉換為目標語語音，相當於人工智能版“同聲傳譯”。由於語言服務需求市場巨大，越來越多的語言服務企業開始加入到人工智能語音翻譯的研究隊伍當中來，並取得了傲人的成績。比如，2013年Facebook便收購了Mobile Technologies（主要從事語音對語音翻譯），並組建專門的語言技術組，致力於機器語音識別和會話翻譯；我國人工智能語音與人工智能產業領導者科大訊飛，一舉囊括2014年國際口語翻譯大賽英漢互譯雙獎項；2017年，微軟亞洲研究院新拓展了Microsoft Translator Live Feature，可以實現在會議或演講情景下的即時語音翻譯；同年，騰訊翻譯君的“同聲傳譯”功能正式上線，利用語音識別以及神經網絡翻譯技術，實現了“邊説邊翻”的翻譯形式。

3.圖像翻譯服務。作為新興翻譯領域，人工智能圖像翻譯的發展前景也不容小覷。同語音翻譯一樣，圖像翻譯首先需要通過文字識別技術對圖像文本進行轉換識別，進而生成翻譯文本，不同之處在於前者是對語音識別和語音輸出，而後者是對圖像識別與文本輸出。各大翻譯軟件如百度翻譯、搜狗翻譯、有道翻譯、金山翻譯等，相繼上線了拍照翻譯的功能，極大豐富了翻譯市場。如今，圖像翻譯的應用領域也是越來越廣泛，與人民的生活息息相關。比如，當遊客出國旅遊時，可以藉助圖像翻譯解決看不懂説明書、景點介紹等語言難題；除社交生活類應用外，圖像翻譯還可以應用到醫療、無人駕駛汽車改進等專業領域上，用於幫助醫生解讀X光片、核磁共振成像，協助科學家測試無人駕駛車原型等。隨着人工智能技術的改進，圖像翻譯技術也越來越精進。

完善語言服務

雖然在人工智能技術的幫助下，機器翻譯拓寬了翻譯領域，但是與人工翻譯相比，其翻譯質量還有待提高，這也在一定程度上影響了語言服務質量。而且，據中國翻譯協會《2019中國語言服務行業發展報告》顯示，雖然75%的語言服務需求方受訪企業都對人工智能翻譯持積極態度，但96.7%的受訪企業也表示只有在人工智能翻譯能保障翻譯效果的前提下，才願意選擇人工智能翻譯來承擔公司或單位的翻譯任務，並且還只是部分翻譯任務。就目前來看，人工智能機器翻譯距離滿足語言服務要求，尚有一段距離，人工智能技術下的語言服務業的發展前景仍十分嚴峻。因此，完善語言服務就變得十分必要，可以從以下幾個方面着手。

1.拓寬服務內容。隨着科學技術的不斷髮展與進步，人工智能技術在語言服務業的應用範圍應該逐步拓寬，不單侷限於機器翻譯服務，還可以涉及技術研發、工具應用、研究諮詢、資產管理、貿易營銷、培訓考試、投資併購等專業化內容。語言服務業應充分利用人工智能技術這一幫手，採集與挖掘語言大數據，把握用户需求，為顧客提供更加精準、便捷的語言服務及相關衍生服務產品。

2.革新服務模式。隨着語言服務主體由個體逐漸轉變為以翻譯公司和本地化公司為主，語言服務模式也需要發生相應變化。以人力和成本為核心的外包業務模式已不再適合於人工智能時代下的語言服務業，更多應向產品導向及服務導向模式發展。語言服務業應以客户需求為核心，通過人工智能技術、雲計算、移動互聯網、物聯網、大數據等新技術和新平台，向廣大客户提供定製化服務。

3.創新服務技術。語言服務業應最大程度利用人工智能技術對大數據的推理運算，以及模擬人腦的思維模式，逐步研發語言服務項目管理工具和質量控制工具，以此提高語言服務的質量和效率。語言服務可以藉助人工智能技術來提高機器翻譯質量；利用語言大數據的重複性特徵，提升翻譯工作效率；通過雲計算設計出更豐富、更有效的雲翻譯平台。專家希望未來的語言服務業能夠將人工智能技術與機器翻譯技術、術語管理技術、翻譯記憶技術、語料庫管理技術、人工翻譯技術與客户需求緊密結合，從而實現更高程度的雲端化、自動化、技術化、專業化、平台化。

4.培養語言人才。人工智能技術在語言服務上的應用也轉變了語言服務人才的培養方案。目前，全國已有281所高校招收翻譯碩士研究生，每年有一萬餘名新生。可以説，翻譯人才培養規模還是較為龐大的。在人工智能技術大發展的行業背景下，高校課程設置也將計算機輔助翻譯、本地化技術、項目管理培訓班等課程納入了人才培養體系中，讓預備語言服務人才充分學習、理解人工智能技術支持下的新型翻譯方式。

總的來説，人工智能時代，語言服務得到快速發展。“人工智能 語言”已成為勢不可當的發展趨勢，滲透到我們生活中的方方面面。在人工智能機器翻譯成功應用於文本翻譯、語音翻譯、圖像翻譯等領域的基礎上，未來，語言服務所要努力的方向在於更多的嘗試。比如，利用人工智能技術，結合大數據、物聯網、互聯網、雲計算等新技術、新平台，拓寬語言服務內容、革新服務模式、創新翻譯技術及培養語言服務人才。

（本文系江蘇省高校哲學社會科學研究思政專項“全媒體時代高校主流意識形態話語權提升研究”（2019SJB063）階段性成果）