最近，有關Google神經網絡機器翻譯的報導很火，在翻譯圈也掀起了一番熱議。
AlphaGo與李世石的人機圍棋大戰上半年才落幕，Google又向人類的另一智慧高地發起了衝鋒。那機器翻譯是否會逐步，甚至最終取代人工翻譯呢？
文學翻譯派說：絕不可能！讓機器翻首唐詩試試！
機器翻譯派說：The future does not need translators. 或者說，將來翻譯這個職業可能就不存在了。
這兩種觀點都太極端。其實為什麼一定要把機器放在人的對立面呢？機器翻不好的，人就能翻好嗎？反過來說，人能翻好的，機器就一定翻得好嗎？
其實，早在20世紀50年代，機器翻譯研究就有過盲目樂觀的泡沫期。其間，關於機器翻譯的質量，最著名的例子是：英語諺語「The spirit is willing but the flesh is weak」（心有餘而力不足）機譯成俄語，再回譯為英語時，變成了「The Vodka is strong but the meat is rotten」（酒是好的，肉變質了）。後來，由於自然語言處理在消除歧義方面的困難，機譯研究一度停滯。這幾年的捲土重來，一方面是因為超級計算機飛速提升的計算能力，另一方面是因為網際網路的迅速發展，讓語言不通成為極大的障礙，催生了海量的翻譯需求，而人工翻譯無論在數量上，還是響應速度上，都無法滿足這樣的需求。試想亞馬遜或者阿里巴巴在拓展海外市場時，網上買家和賣家之間因語言不通無法實時溝通而產生的翻譯需求，哪裡等得及。所以各大巨頭才斥資研發機器翻譯。
機器翻譯的缺點不僅僅是翻得不夠好，其實還有太貴的門檻。從使用者的角度來說，Google Translate，百度翻譯，很多機器翻譯的工具都是免費的，但其實研發部署一個這樣的工具，要有超強的計算能力和算法模型，要有頂尖的IT人才，得多少真金白銀啊，這還沒算整理語料的費用。根據業內研究機器翻譯的專業人士分析，Google此次發布的成果只是整合了這兩年學術界神經網絡機器翻譯的多種最新技術，利用他們強大的工程能力和計算能力，搭了一個很好的系統而已，並沒有全新的技術，與AlphaGo的神經網絡也完全是兩碼事。
媒體往往為了博人眼球而取各種「駭人」題目來吸引公眾的注意，開發者的「極端」話語也往往基於商業立場和宣傳目的。但作為譯員，如果就此各種擔心，輕言放棄，其實會錯失大好的時機。機器翻譯要達到人工翻譯的水準，得看是什麼語言，什麼領域，靠譜的語料有多少，而且語料並不是越多越好。語料越多，反而「噪音」越大。需要有精準的垂直領域的語料，才能訓練出好的機器翻譯模型，而在語料界，100萬句對都只是毛毛雨。
語言常常是模糊的，不僅充滿了大量的歧義，而且還在高速演變。還記得網上流傳的外國人中文十級考試裡的題嗎？
中文的差別有那麼大嗎？（最後一例感謝@翻譯驢）
我們不能忽視機器翻譯帶來的影響，但也不必心生恐懼，只有擁抱技術的進步，充分利用技術帶來的便利，才能跟上時代的步伐，一直笑傲譯林。
其實，人工翻譯的市場跟機器翻譯的市場不太重合。人工翻譯對準的是高端市場。你會讓機器來翻譯公司重要的合同嗎？你會僱用機器口譯來翻譯重要的手術嗎？
機器翻譯的目標市場是要求不那麼精準的翻譯情景，或是語義明確的，亦或是只以大概了解為要求的文本，或是有固定套語的文本，比如醫學論文、專利申請、時事新聞等。
另一方面，機器翻譯的蓬勃發展會催生巨大的翻譯市場，翻譯工作只會越多，而不是越少！
所謂替代，只是博人眼球的極端之說。難道不是和諧共存嗎？
完全否定機器翻譯和完全誇大機器翻譯的觀點，都太片面了。機器翻譯和人工翻譯是夥伴關係，而不是競爭對手的關係。機器翻譯並不會讓人工翻譯的價值更低，而是並不是所有的文本都值得讓人工翻譯去做而已。機器翻譯讓人工翻譯得以承擔更為重要的任務。
為了迎接即將到來的翻譯市場大爆發，我得趕快去學習了。
擔心翻譯水平還不如機器翻譯的小夥伴們，可要加油了哦！
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