儘管機器翻譯早在半個世紀之前就已經出現，但隨著阿爾法狗(Alpha Go)在圍棋「終極人機大戰」中完勝棋王柯潔開始，人工智慧技術便掀起一陣陣熱潮，短短幾年間，便於產品化的AI翻譯軟體產品數量便開始成倍數增長。也正如愛因斯坦所說：我從不想未來，它來得太快了。幾十年前存在於電影中的虛幻存在，如今已經開始逐步落地成為現實。
自從人工智慧技術及產品逐漸進入大眾視野，機器翻譯在大數據以及人工智慧的支持下，正步入全新的發展階段，並逐漸引起全社會的廣泛關注。從2018年3月份，美國微軟公司宣布，其研發的機器翻譯系統首次在通用新聞的漢譯英上達到人類專業水平，實現自然語言處理的又一裡程碑突破。當然隨著大量AI翻譯產品的出現，「未來人工智慧是否會取代人類？」的問題再次出現。
如今，全球巨頭紛紛進入AI翻譯的賽道，並開始奮力追逐競爭，在全球化和國際化的加持下，未來機器翻譯的市場還將持續增長，但AI翻譯水平能否與市場需求相匹配仍存在問題。而頻頻出現AI翻譯、人工智慧同傳「頻頻」翻車的事件，例如2018年9月，科大訊飛被爆出「同傳造假」，而官方回應稱是溝通造成的誤會一場，但人們對於AI翻譯的未來發展不免多了一絲疑慮。
儘管機器翻譯目前存在著諸多問題，但在技術支持下不斷進步的翻譯水平，對人工翻譯們來說，無異於在未來失業機率上增加一絲風險。人工翻譯們現今是否已經遭遇生存危機？翻譯又是否會被機器從各個方面取代？值得注意的是，機器翻譯本身具備交付速度快，能夠在短時間內完成大量文本的翻譯；同時與聘請專業的人類譯員相比，機器翻譯成本相對較低；機器翻譯在處理數量大、專業術語多、語法規範以及嚴肅性專業性高的技術文本時，優勢表現的更為明顯。
當然，目前機器翻譯質量存在硬傷問題，儘管市場的需求量大，但譯文的質量相較於人工翻譯依舊不如人意。除了技術的瓶頸限制，人類語言本就是千變萬化，在實際運用過程中充滿複雜性。翻譯不只是對字面意思進行語種的轉換，還需要對源文本涉及的語言風格、語義結構、創作背景等有所了解。當然這對於冰冷的機器而言，其並未達到理解人類自然語言的水平，尚且不能了解語言中蘊含的感情、意境等等，這一點在文學翻譯中尤為明顯。
機器翻譯，從基於實例和規則，到基於語料庫和統計學，再到如今以「基於深度學習的神經網絡機器翻譯」，文本質量相較於過去已經有顯著的提升，而系統擁有更為複雜的學習行為，能夠結合上下文，輸出質量更高、準確性更強的譯文。在未來，機器翻譯藉助科技的翅膀，隨著人工智慧技術升級，佔據對翻譯準確度要求不嚴苛的中低端市場不是不可能。
而人類譯員若只掌握語言技巧，或許與成本更低、效率更高的AI翻譯競爭時並不存在優勢，因此對於人類譯員們來說，加強翻譯的專業性勢在必行，當機器翻譯佔據中低端市場展佔據主導地位之時，人類譯員們面對的是翻譯精度更為嚴苛的高端市場，擁有相關專業知識的高水平翻譯人才始終是機器翻譯無法取代的存在。此外，翻譯中的「人文性」不可忽視，現今機器翻譯只能取代重複性、專業度較低的翻譯工作，而無法取代文學翻譯等具有強烈人文色彩的領域，只因為其中包含著人類無可比擬的理解力和創造力，這也是人類譯員們最為核心的競爭力。
喜歡潤界本地化，請多多支持！