人工智能将如何影响翻译行业的未来
最近，人工智能领域相关技术不断取得新突破，AI翻译的相关应用程序和软件也日益丰富。除了谷歌翻译等几款近年流行的翻译软件外，ChatGPT等新的AI工具也越来越多地应用于语言翻译，甚至可生成更准确、更流畅的翻译文本。
人工智能将如何影响翻译行业？围绕相关话题，中新社“东西问”此前在巴黎专访了北京语言大学高级翻译学院名誉院长刘和平。
现将访谈实录摘要如下：中新社记者：我们看到人工智能在翻译领域的应用越来越多，特别是ChatGPT等AI新技术的影响力越来越大。AI未来是否会给人工翻译带来较大冲击？
刘和平：在我看来，人工智能的发展可以和手机的发展作一些类比。手机问世最初只具备通话功能；随着技术的发展，手机的功能越来越多，然而手机发展到现在也无法代替人。人工智能也是同样的道理。ChatGPT或许可以被认为给人工翻译带来了冲击，但事实上相关技术在给人类提供更多帮助，并不能取代人工。人类也在这一过程中与时俱进。
在翻译领域，AI能够给人类提供更多的翻译服务。每个人的翻译水平不尽相同，如果一个人的某个语种的翻译水平不如AI，那他的相关工作就要被AI翻译所代替。未来翻译行业需要更多高端翻译，就是说人工翻译出的译文既要翻译出原文的基本信息，也要翻译出原文的情感。
我已经使用ChatGPT进行了翻译方面的很多试验。它可以平整地把原文翻译出来，能够做到没有语法错误，但是这种AI翻译出的译文是没有情感的。我想要通过原文表达的喜怒哀乐，AI译文终归无法完全表达出来，至少目前是这样。人工翻译应在“创新”和“情感”上为自身发展留好位置。
中新社记者：但社会各界存在某种担心，即人工翻译未来是不是会真的被人工智能所取代？
刘和平：现在翻译专业的学生和家长都对此有些担心，社会舆论同样对此担心，我个人觉得这种担心是没有必要的。AI翻译永远无法代替人工翻译。我们早年写文章使用稿纸，后来使用电脑，再后来开始用语音识别技术。随着技术的进步，我们的生产力是在不断提高，现在人们显然不愿意再退回到使用稿纸写文章的时代。因此我建议青年学子应该面向未来，拥抱技术，充分发掘出人的价值。
未来也许90%的翻译都可能由翻译软件来做，但剩下的10%仍需要水平更高的翻译人才去完成，总归需要有人来实现这“最后一公里”的翻译工作。因此这就对翻译人才的培养提出了更高要求。AI技术日新月异，即使已退休，但我现在一直在相关领域继续学习和探索。
试验后，我就在思考ChatGPT在翻译方面有哪些不足，相对于这些不足，我的优势又在哪里，所以我得出AI翻译无法代替人工翻译的结论。
中新社记者：比如在文学翻译方面，人工智能是否就无法取代您的工作？
刘和平：AI现在能做一些文学方面的翻译，但译文很平淡。作者想通过文学作品表达出来的情感，AI是翻译不出来的。
因此我告诉学生，对于技术的发展，不要害怕，所要做的是去提升个人能力，学会把AI利用好，让这项技术给翻译“插上另一双翅膀”，这样就能“飞得更高”。
中新社记者：在2018年，中国外文局就与科大讯飞合作共建人工智能翻译平台，美国也在积极投入巨资研发人工智能翻译平台。据您了解，目前人工智能翻译平台的水平如何？
刘和平：以前我使用谷歌翻译比较多，主要是中文、英语、法语等语言的互译，一些外国软件的欧洲语言互译较好。现在学生中使用DeepL翻译比较多，质量也还不错，但究竟好到什么程度仍有待商榷。总的来说AI翻译平台的欧洲语言互译完成度较高，但东西方语言之间的互译，完成度就相对差一些。这些翻译平台译文的基本问题主要是比较累赘、句子之间衔接和逻辑性都比较差。尽管没有大的语法错误，但译文的整体感觉还是比较生硬。
AI翻译平台有自我学习的功能，我们之前和微软做过相关的翻译试验，在会议开始前先把主讲人的演示文稿输入平台，让平台提前了解将要翻译的大致内容，AI翻译平台对会议翻译的错误率就会明显降低。这和人工翻译有一定的相似性。但AI翻译平台无法做到完全准确的翻译。对于多语种的同声传译，AI翻译平台也是无法处理的。
2019年7月,科大讯飞代表团携讯飞翻译机、讯飞智能办公本等人工智能产品和合作伙伴智能机器人产品亮相2019澳中（墨尔本）博览会，全方位展现科大讯飞及生态合作企业在人工智能领域的成果。张晓理摄中新社记者：您主持研发“面向冬奥会的跨语言术语库建设及应用开发”，该项目以2022年北京冬奥会、冬残奥会为契机，设有中文、英语、法语、日语、韩语、俄语、阿拉伯语、西班牙语8个语种的术语库。为何要建立该术语库？是否达到预期？是否还会应用到其他活动中？
刘和平：北京冬奥组委在2017年开展了北京冬奥会语言行动计划，北京语言大学设立了相应的项目，旨在服务冬奥会。在2021年我们交付了“面向冬奥会的跨语言术语库”第三版，在2022年北京冬奥会、冬残奥会期间发挥了相应的作用。
跨语言术语库的研发实际上是一项开创性的工作。此前每届奥运会开过之后，所有的相关语言方面的技术资料就都已散失难寻，北京举办冬奥会则提供了一个难得的契机，我们藉此开发了这个跨语言术语库。国际奥委会确定北京冬奥会要使用这8个语种，我们相应成立了8个语种的专家组，定期开会研究推进相关的术语库研发工作，最终编纂了对应8个语种的术语共计13.2万条。这是全球第一个与冬奥会相关的多语种智能化平台，涵盖冬奥会核心术语、运营术语及常用词汇，填补了冬奥术语的空白。
我们希望术语库在完成服务北京冬奥会的任务后，能够成为国际奥林匹克运动的语言遗产，未来举行的冬奥会也可以借鉴利用。我个人希望今后该术语库在国家支持下，能够扩展成为国家专项体育运动跨语言术语平台，例如足球、网球、马拉松赛等。接下来如果要将术语库应用到其他体育活动比如杭州亚运会、巴黎奥运会，还应再增添相关内容。相关平台建设的思路已经很清晰，将来有进一步推广的空间。
中新社记者：该术语库是否能应用于人工智能场景中？
刘和平：是的，“面向冬奥会的跨语言术语库”并不是简单的词汇平台，更多的是像百科知识那样呈现，查询相关词条的时候能够提供相应的语境。我们可以了解在什么背景下使用相关词汇。北京语言大学和清华大学还在研发与AI相关的其他科研项目，我们希望能将这些科研项目和术语库结合起来，发挥更大的效用。当然这还需要后期的持续投入。
受访者简介：北京语言大学高级翻译学院名誉院长刘和平。李洋摄刘和平，北京语言大学高级翻译学院名誉院长、教授，巴黎高等翻译学院翻译学博士，法兰西棕榈教育骑士勋章获得者，中国翻译界的权威专家。她是“面向冬奥会的跨语言术语库建设及应用开发”的项目负责人。主要研究方向为翻译学、翻译理论与教学、中法跨文化研究。
来源：中国新闻社
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适应人工智能驱动科研新范式
当前，随着新科技革命和产业变革深入发展，人工智能技术不断突破并向科研领域广泛渗透，为科研工作注入了新元素、新动能，对科研效率提升和范式变革形成显著催化作用，现代科研活动由此更加高效、精准，“人工智能驱动的科学研究”已成为全球人工智能新前沿，必将为未来科技发展开启全新局面。
近年来，我国人工智能技术快速发展，科研数据和算力资源日益丰富，顺应新时代新趋势，利用新技术新优势，推动人工智能赋能科学研究恰逢其时、大有可为。
应用场景是新范式的孕育土壤和实训基地，人工智能技术与科学研究互动互促需要在诸多应用场景中反复实践、不断完善，随着应用范围不断拓展延伸，科研能力持续实现智慧升级。为此，以需求为牵引谋划人工智能技术应用场景，基于促进科学研究更加紧密拥抱人工智能技术，拓展人工智能技术在数学、化学、地学、材料、生物和空间科学等重大科学领域的应用。充分发挥人工智能技术在文献数据获取、实验预测、结果分析等方面的作用，围绕具有典型代表意义和辐射带动性的基础科学、应用科学领域，创造更多实战式应用场景，融合人工智能模型算法和领域数据知识，不断探索重大科学问题研究突破的新路径、新范式，持续积累可复制可推广的经验做法。
人工智能技术在科研活动应用中涉及多专业、多环节，离不开不同类型、不同链条主体机构的合理分工和有效协作。为此，要鼓励企业运用人工智能开展关键技术研发、新产品培育等科研活动，支持高校、科研院所、新型研发机构探索人工智能技术用于重大科学研究和技术开发的先进模式，培育壮大一批跨界技术转化和企业孵化机构、科研中介服务机构，探索多元主体合作协作新机制。面向重大科学问题的人工智能模型和算法创新，发展一批针对典型科研领域的“人工智能驱动的科学研究”专用平台，推动国家新一代人工智能公共算力开放创新平台建设，支持高性能计算中心与智算中心异构融合发展，鼓励各类科研主体按照分类分级原则开放科学数据。支持成立“人工智能驱动的科学研究”创新联合体，搭建国际学术交流平台。
适应性人才是新范式突破和推广的根本源泉。提高人工智能技术在科学研究领域的应用水平，既需要人工智能和相应学科的专业人才，也离不开跨领域复合型人才为跨界沟通协作提供高效支撑，这需要多渠道构筑相关人力资源引育平台和机制。为此，要多渠道培养和汇聚跨越人工智能和专业领域的复合型人才。支持更多数学、物理等科学领域的科学家、研究人员投身相关研究，鼓励普通高校、职业院校在人工智能学科专业教学中设置科技创新类专业课程，提升人工智能专业学生科研专业素养。鼓励开展相关人才培训，通过开设研修班、开展实践交流、组织专题培训等多种形式，培养一批人工智能与专业科研能力兼顾的复合型人才。鼓励地方政府、央企、行业领军企业通过“揭榜挂帅”、联合创新等方式支持相关优秀人才和科研团队开展智慧赋能科研工作。（张璐璐）
适应人工智能驱动科研新范式
当前，随着新科技革命和产业变革深入发展，人工智能技术不断突破并向科研领域广泛渗透，为科研工作注入了新元素、新动能，对科研效率提升和范式变革形成显著催化作用，现代科研活动由此更加高效、精准，“人工智能驱动的科学研究”已成为全球人工智能新前沿，必将为未来科技发展开启全新局面。
近年来，我国人工智能技术快速发展，科研数据和算力资源日益丰富，顺应新时代新趋势，利用新技术新优势，推动人工智能赋能科学研究恰逢其时、大有可为。
应用场景是新范式的孕育土壤和实训基地，人工智能技术与科学研究互动互促需要在诸多应用场景中反复实践、不断完善，随着应用范围不断拓展延伸，科研能力持续实现智慧升级。为此，以需求为牵引谋划人工智能技术应用场景，基于促进科学研究更加紧密拥抱人工智能技术，拓展人工智能技术在数学、化学、地学、材料、生物和空间科学等重大科学领域的应用。充分发挥人工智能技术在文献数据获取、实验预测、结果分析等方面的作用，围绕具有典型代表意义和辐射带动性的基础科学、应用科学领域，创造更多实战式应用场景，融合人工智能模型算法和领域数据知识，不断探索重大科学问题研究突破的新路径、新范式，持续积累可复制可推广的经验做法。
人工智能技术在科研活动应用中涉及多专业、多环节，离不开不同类型、不同链条主体机构的合理分工和有效协作。为此，要鼓励企业运用人工智能开展关键技术研发、新产品培育等科研活动，支持高校、科研院所、新型研发机构探索人工智能技术用于重大科学研究和技术开发的先进模式，培育壮大一批跨界技术转化和企业孵化机构、科研中介服务机构，探索多元主体合作协作新机制。面向重大科学问题的人工智能模型和算法创新，发展一批针对典型科研领域的“人工智能驱动的科学研究”专用平台，推动国家新一代人工智能公共算力开放创新平台建设，支持高性能计算中心与智算中心异构融合发展，鼓励各类科研主体按照分类分级原则开放科学数据。支持成立“人工智能驱动的科学研究”创新联合体，搭建国际学术交流平台。
适应性人才是新范式突破和推广的根本源泉。提高人工智能技术在科学研究领域的应用水平，既需要人工智能和相应学科的专业人才，也离不开跨领域复合型人才为跨界沟通协作提供高效支撑，这需要多渠道构筑相关人力资源引育平台和机制。为此，要多渠道培养和汇聚跨越人工智能和专业领域的复合型人才。支持更多数学、物理等科学领域的科学家、研究人员投身相关研究，鼓励普通高校、职业院校在人工智能学科专业教学中设置科技创新类专业课程，提升人工智能专业学生科研专业素养。鼓励开展相关人才培训，通过开设研修班、开展实践交流、组织专题培训等多种形式，培养一批人工智能与专业科研能力兼顾的复合型人才。鼓励地方政府、央企、行业领军企业通过“揭榜挂帅”、联合创新等方式支持相关优秀人才和科研团队开展智慧赋能科研工作。