閑評谷歌GNMT翻譯的重大突破：職業(yè)翻譯不可替！
國慶節(jié)前，谷歌發(fā)布一條重大新聞：谷歌重磅推出其新一代神經(jīng)機器翻譯系統(tǒng)（GNMT）（ArXiv.org/《Google`s Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation》），還宣布將 GNMT 投入到了非常困難的漢語-英語語言的翻譯生產(chǎn)中，引起了業(yè)內(nèi)的極大的關(guān)注并在一時間似乎使眾多“職業(yè)翻譯”們有了自己即將被替代而失業(yè)的驚慌。
驚呼之余，我們先來看看該 2.0 翻譯工具的“能耐”到底如何，以下為谷歌翻譯在其發(fā)布新聞里貼出的例證：
對此，網(wǎng)友們都炸了，特別是學(xué)翻譯的小伙伴們：
@猞猁與兔猻
作為一個翻譯，看到這個新聞的此時此刻，我理解了18世紀(jì)紡織工人看到蒸汽機時的憂慮與恐懼……
@李某正在潛逃
換言之···做翻譯的人現(xiàn)在開始要被第三次工業(yè)革命淘汰了？
@咖喱枝葉
外語系大學(xué)還沒畢業(yè)的開始害怕
@帥_路
畢業(yè)論文英文版有救了！
其實，在該上線新聞發(fā)布后，谷歌還專門發(fā)文詳細(xì)介紹了自己最新的神經(jīng)機器翻譯系統(tǒng)（GNMT），以及新系統(tǒng)的工作原理。
文章很長，其重點就是，該新的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN：Recurrent Neural Networks）與十年前發(fā)布的 Google Translate（谷歌翻譯）的核心區(qū)別，就是兩種系統(tǒng)背后的核心算法有所升級，簡言之，老系統(tǒng)是基于短語的機器翻譯（PBMT: Phrase-Based Machine Translation）；而新服務(wù)在一定程度上采用了以句子為基本單元的翻譯。
在翻譯能力效果上，谷歌宣稱， GNMT 系統(tǒng)得出的翻譯相比于之前基于短語的生產(chǎn)系統(tǒng)有了極大提升，且GNMT 在多個主要語言對的翻譯中將翻譯誤差降低了 55%-85%， 甚至更多。
作為一名斷斷續(xù)續(xù)涉足翻譯界十余年的老兵（曾供創(chuàng)立并經(jīng)營專業(yè)法律翻譯公司-上海元兆），對上述業(yè)界重大突破，也在第一時間進(jìn)行了關(guān)注。
對于谷歌列出的例證，個人覺得，翻譯效果還是相當(dāng)不錯的，但是，該例證中的 source sentence 似乎過于簡單，待譯段落中的文意也基本屬于標(biāo)準(zhǔn)的敘述式，這對理解原文及翻譯重述的難度均很少，即系統(tǒng)在翻譯時，對原文的理解基本沒有困難，翻譯重述時也需要將前后句子拆分后重構(gòu)譯文，以此為例，應(yīng)該是官方精心安排，Google Translate 團隊的小伙伴們也是蠻“敬業(yè)”的！
但是，如果將 source text 換作是復(fù)雜的段落，情況又會如何呢？
根據(jù)我們十多年的翻譯經(jīng)驗及體會，好的專業(yè)翻譯過程應(yīng)達(dá)到兩點基本要求：1）準(zhǔn)確理解原文；2）專業(yè)準(zhǔn)確表達(dá)重述原意。其中，第1項要求是準(zhǔn)確翻譯的前提，否則，譯文將會是無源之水并繆以千里；第2項要求則是在譯文的再生，準(zhǔn)確表達(dá)原意是第一層次的要義，表達(dá)可讀且專業(yè)嚴(yán)謹(jǐn)，即達(dá)到目標(biāo)語言的作家或?qū)I(yè)人士的文筆水平則是第二層次的目標(biāo)。
縱觀 Google Translate GNML 的更新功能及效果，無論其與十年前的老功能有多大提高，其討論的范疇仍局限在“準(zhǔn)確”的基本層面。從其例證中的譯文也可以很明顯的看到，譯文的段落的組織性及可讀性基本難以直視。
結(jié)合我們團隊的核心業(yè)務(wù)-法律金融翻譯來看，鑒于 source text 本身的復(fù)雜專業(yè)，句式冗長、段落之間邏輯關(guān)聯(lián)，專業(yè)術(shù)語眾多，一般行業(yè)中人尚難準(zhǔn)確理解融通，對于 GNML 來說，將始終難以跨越；在表達(dá)重述方面，由于法律文本的翻譯轉(zhuǎn)換還涉及到兩種法律文化的差異及人工技巧的解釋嫁接，有時，譯者還必須立足于篇章段落的層面進(jìn)行語句順序調(diào)整，甚至對個別段落的順序進(jìn)行適當(dāng)變換，以使譯文能夠達(dá)到目標(biāo)語言專業(yè)人士的起草水平及風(fēng)格，進(jìn)而消除令目標(biāo)語言受眾難以忍受的“翻譯痕跡”（注：很多專業(yè)客戶在委托了不合格的法律譯員進(jìn)行翻譯，但事后卻發(fā)覺這些公司的翻譯質(zhì)量根本達(dá)不到其要求，原來還基本看得懂原文，但拿到這些公司交付的中文譯稿時，卻看不懂了）。
綜上，我們認(rèn)為也同意，機器翻譯在進(jìn)步，但在可預(yù)見的未來，恐怕也只能局限于一些簡單領(lǐng)域的短段或語句的翻譯，對于不太重要的文件來說作個參考，了解個大意而已。對于專業(yè)極強且對客戶自身意義重大的文件（比如，法律合同），絕非 Google Translate 或隨便一家翻譯公司能夠勝任的。
最后，我想用 Google Translate 關(guān)于GNMT 的評估報告中的一句話來結(jié)束：機器翻譯還遠(yuǎn)未得到完全解決。GNMT 仍然會做出一些人類翻譯者永遠(yuǎn)不出做出的重大錯誤，例如漏詞和錯誤翻譯專有名詞或罕見術(shù)語，以及將句子單獨進(jìn)行翻譯而不考慮其段落或頁面的上下文。
如果有人問我（作為職業(yè)法律翻譯譯者）對于谷歌神經(jīng)機器翻譯系統(tǒng)的看法，我會說，點滴進(jìn)步，不足為懼。
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