译咖堂 | 国内首部聚焦口译技术应用和教学的著作来了!主编王华树深度访谈看这里

来源:译世界 作者: 时间:2021/03/31

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【译咖堂】 栏目旨在分享业内名家的精彩观点,在这里,我们将与行业专家进行对话,听他们讲述行业故事,分享观点与体会。本期嘉宾是《人工智能时代口译技术应用研究》一书的主编王华树。《人工智能时代口译技术应用研究》是国内首部聚焦口译技术应用和教学的著作,由王华树担任主编,朱珊、刘梦莲任副主编。这本作品出版的背后有什么故事?如何看待口译技术的发展?口译技术对译员有什么影响?快来在本期【译咖堂】寻找答案。



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译世界:首先要恭贺这本书的出版!请问您最初是在什么样的契机之下,开始筹划编著这本书的?可否向读者朋友们简单介绍一下本书的主要内容?

王华树:感谢译世界为语言服务行业提供了有效的信息交流和发布平台。感谢译世界对这本书的关注!


人工智能技术迎来爆发式发展,引发了一系列颠覆性的创新,促进了跨行业的智能化与生态化融合,也带来了口译技术的空前变革。这些变革超越了传统口译服务的时空限制,开创了崭新的产业链应用场景,带来了口译技术的空前革命,产业链的上下游应用场景正在不断创新。


国内外翻译技术厂商将机器翻译作为AI技术的入口,纷纷推出形式各异的翻译机和App,新的应用需求迅速爆发,从普通大众到专业会议都在不断尝试这些新技术,有人热衷于用技术来替代传统职业,甚至喊出了“让同传下岗”的口号。这些给口译学习者、教学者和从业者带来了被替代的“威胁”,让他们对口译教育和职业前景忧心忡忡。人们对技术实质的认识不足,口译技术相关的图书少之又少,致使很多不懂技术的学者受到媒体虚假宣传的影响,产生技术替代论、技术恐惧论等,因此对口译技术的宣传和普及迫在眉睫另一方面,新时代对口译服务人才的技术素养要求越来越高,认识和掌握口译技术和工具成为口译人员必备的要求。在这样的背景下,我们开始策划编写这本书。


本书梳理了人工智能时代口译活动和口译教学的基本概况,分析了口译技术发展带来的机遇和挑战,探讨了口译人员的信息技术素养需求,以案例形式系统地讲解了口译专题知识搜索技术、术语管理技术、语料库技术、语音识别技术、机器口译技术等在口译活动中的综合应用,并遵循建构主义理论,结合口译行业最佳实践,探讨了信息技术和智能技术在口译教学设计、教学资源、教学环境、教学模式以及教学评测中等多个方面的综合应用。


02

译世界:可否谈谈您对口译技术的理解,哪些技术才算是口译技术呢?

王华树:整体来看,口译界对技术的关注不足,大众对口译技术的概念比较模糊,亟需厘清。综合一些专家的相关研究,我们认为广义的口译技术是在口译实践、口译培训中使用到的综合技术,包括对口译过程(编码、输出、传递、输入、解码、贮存)进行辅助及处理的技术。口译员是使用口译技术的主体,需要考虑“将译员的参与”作为界定概念的重要依据。无需口译员参与、直接产出口译结果的技术可谓机器口译(包括机器同传、AI同传、自动口译等)。机器口译是通过自然语言处理、语音识别、语音合成等人工智能技术,实现人与计算机之间用自然语言有效沟通的技术。此类技术将语言学、计算机科学、数学等融于一体,虽然不需要口译员现场翻译,但是需要后台拥有大规模的语音库、语料库和先进的数据处理算法提供技术支撑。译员参与并使用的各类口译技术统称为计算机辅助口译技术。此类技术主要包括口译设备及配套软件、术语管理、口译平台、翻译记忆、语音文字识别、信息检索等技术。


无论是何种口译技术,都可以视为口译技术系统中的组成要素。在口译活动之中,这些要素相互关联、相互作用,动态融合,发挥不同的功用,共同为完成口译活动而服务,由此形成一个动态的口译技术系统。


03

译世界:当前口译领域出现了哪些技术变革?存在什么样的口译技术类别?

王华树:在口译实践中,电话口译、远程视频口译、VR口译等丰富的形态不断涌现;口译术语管理软件、口译自动转写、便携式翻译机、智能口译笔等现代化技术和工具相继出现;智能机器口译和人机耦合口译技术在国际会议上崭露头角;网络众包口译平台、LBS(Location Based Service)口译平台等新方式方兴未艾,这些都在悄悄改变着口译教育生态环境。


根据前人的研究结果,我们认为口译技术可以分为大致五个类别


第一、基于不同的技术依托。这部分可进一步分为硬件技术和软件技术:硬件技术指的是同传设备、电话口译设备等;软件技术尤其指电脑中运行的软件,如口译交付云平台、术语管理软件、信息检索软件等。


第二、根据自动化程度及功能。这一步可细分为机器口译和计算机辅助口译技术:机器口译技术如百度、腾讯、搜狗机器同传系统;计算机辅助口译技术包括口译设备、信息检索、语音转写、术语识别等。


第三、根据口译过程,可分为译前、译中和译后三个部分。(1)译前主要指进行口译学习与培训、口译相关资料的检索等,包括口译训练平台、搜索技术、术语技术等;(2)译中指的是口译现场需要用传译设备、音视频软件等;(3)译后这一部分主要进行资料和语料整理更新和反思回顾,需要用到术语管理、翻译记忆、语音识别、语言资产管理等技术。


第四、根据对口译的不同作用模式。可进一步细分为:(1)传递口译服务的中介口译技术,这种技术主要包括远程口译技术、电话口译技术等;(2)强化或支持译员准备、传译及工作流程的口译辅助技术,如智能笔、计算机辅助口译技术等;(3)替代人工译员直接生成口译结果的口译生成技术。


第五、根据作用对象可分为口译员、客户和服务商使用的技术。口译员使用的技术主要包括辅助口译实践、提升口译效率和质量的技术;客户使用的技术主要是自动口译技术、语言资产平台和口译管理平台等;服务商使用的技术主要是口译管理技术、口译资源平台和口译交付平台等。


当然,口译技术本身就具有学科交叉性和动态生成性,如若整齐划一,难免以偏概全,上述分类仅供思路参考。


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译世界:对于口译员来说,掌握技术是大势所趋。这本书是如何帮助译员来提升这些方面的技能的?

王华树:我们都知道,AI技术的发展不但给口译工作和口译学科发展带来了新的挑战,而且也正在慢慢解构传统的口译能力框架。在现代口译活动的基本流程中,口译员同样需要注重口译过程中需要的技术元素,以顺利完成口译任务。在译前译员需要快速掌握专业知识和词汇并能够使用相关的口译设备;在译中译员需要在现场操作口译设备并借助口译辅助工具开展口译活动;在译后译员需要总结口译得失并对口译素材和口译语料进行更新、维护和归档管理。


口译员的信息技术素养是口译员在工作、学习和培训中,为解决具体问题、实现自身及职业发展,逐渐形成的多种信息技术、工具和资源的认知、学习和使用的综合能力。本书通过诸多新技术导入,应用场景构建,工具特点介绍以及应用案例解析等,向读者多维度地展现新时代口译技术应用与辅助口译教学的情景,有助于口译员提升口译信息技术素养


05

译世界:由于新冠疫情的蔓延,有预测认为,未来几年远程口译将成为语言服务行业的新风口,您认为如何抢抓口译技术的新风口?

王华树:技术的数字化和自动化发展,正在创造新的工作模式。机器口译开辟了全新的口译模式和更多的口译场景,覆盖了传统口译服务不能覆盖的领域,让本来享受不到口译服务的人群获得了口译服务。在口译技术驱动之下,出现了“同交传”或“交同传”的混合模式,口译实现从传统的单一人工口译模式,走向人机耦合、人机互译模式。口译的接受模式从单纯的耳机频道模式,到语音文字同步再到多语言音视频多屏呈现的多模态形式。智能翻译笔、便携式翻译机、智能口译App等多模态的口译服务模式促使口译用户群体、消费市场、消费模式发生巨大的变化,服务商要充分意识到这些变化,跟上时代趋势,与时俱进。


如何抢抓口译技术新风口,我认为可以从以下几个方面着手:


一、加强创新技术研发,强化口译技术功能。比如,利用远程视频口译(VRI)系统,译员可超越时空限制提供交传或同传,实现“不在场”犹如“在现场”的效果。无论是iPhone还是Android终端,是城市还是偏远乡镇,只要网络良好,均可借助该系统获得专业的口译服务,包括经过专业机构认证的手语翻译服务。远程口译技术Boostlingo、Cadence、Voicebox、Kudo、Headvox和ZipDX等倡导组建全球口译技术联盟,加强口译技术创新和应用。


二、深挖垂直领域价值,开发多元应用场景。比如,利用BEasy系统,用户拨打BEasy App中的语音或视频通话,在线专业的医学口译人员便能提供即时的口译服务。LanguageLine的远程口译系统(InSight Video Interpreting)深耕医学服务领域,深受欧美很多医院、医疗协会及政府机构的青睐。


三、拓展泛在口译模式,提升服务可及性。移动互联网结合移动口译设备,将泛在的客户需求和泛在服务结合起来,使得任何人可以在任何地方任何时刻获取所需的口译服务。例如,找翻译(FindYee),基于LBS(Location-based Service)实时定位系统,能够精准的搜索到垂直领域专业翻译人才及资源,帮助有翻译需求的用户快速实时寻找到专业译员,也帮助译员获得翻译工作机会,实现用户与口译人员的无缝对接。此外,众包口译、社会化口译等新模式将会让全球各地口译员和技术资源得到有效适配和聚合优化,促进口译资源的共享和利用,提高行业效率。


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译世界:当前的技术发展大环境为语言服务带来了新的挑战,从语言服务需求方、提供方、培养方、从业者等几个维度,大家都需要做出哪些新应对?

王华树:总体而言,AI技术正在对语言服务行业进行深度渗透,正在冲击和改变语言服务行业格局。语言服务企业做好智能化、数字化转型,加强智能化基础建设,搭建全球化语言技术平台,充分发挥语言技术与翻译流程的优化配置,整合内部外部人力资源和数据资源,提升翻译综合生产力;语言服务需求方加强技术写作、内容管理与云翻译技术的集成,实现上下游业务链条互联互通;翻译院校秉承文理交融新文科建设理念,重新审视翻译技术在翻译教育中的地位,加强翻译与技术课程体系建设;翻译从业者要时刻关注技术和业务的变化,不断加强自身AI素养,注重底层技术思维的培养,拥抱未来的最好方式就是拥抱技术。


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译世界:对于译员来说,术语管理和语料库的更新维护,可以成为个人的语料资产,如果能对这种高质量的语料资产进行共享和交易无疑将带来业界的福音,推动行业的发展。目前阻碍语料资产共享和交易的主要难点在哪里?需要在哪些方面的做出努力?

王华树:以神经网络机器翻译为代表的翻译技术和工具的研发与应用正如火如荼,各类语言数据的共享与交换活动日益频繁。翻译数据的知识产权归属及相关保护问题日益凸显。由于语言数据的多样性和数据主题多元性,造成知识产权关系多样性和复杂性,是阻碍语料共享和交易的根本问题。呼吁政府机构加强和完善翻译数据法律法规建设,加强语言服务行业知识产权意识,明确翻译数据知识产权归属,从行业和国家层面探索语言资源共建共享机制,促进语言资产合理化交易和语言价值增值,服务国家语言服务战略。


08

译世界:机器口译发展到今天,已经成为了集语音识别、机器翻译和语音合成为一体的重要技术,相关产品在翻译行业普遍应用。您认为未来机器翻译将会如何发展?机器翻译的发展将会产生哪些方面的问题?

王华树:限于技术和数据等问题,当前处在弱人工智能时代的简单人机交互翻译阶段,未来AI技术大发展将会大幅度地解放翻译的劳动量。从传统人译到机器翻译译后编辑模式,人机交互程度越来越高。随着万物互联和脑机接口等前沿技术的创新和突破,高度智能化的翻译系统将会自动连接翻译所需的一切资源,充分发挥AI赋能的优势,译者的智慧将聚焦在更具创造性的工作之中。


表 不同阶段的翻译模式特点

阶段

翻译特点

自动化程度

前AI

人工翻译

弱AI

人译机助,低层次人机交互

强AI

机译人助,高层次人机交互

较高

超AI

高质量全自动机器翻译

最高


机器翻译带来便利的同时,也带来了一些值得思考的问题,例如:


知识产权问题,例如,


(1)在未经客户授权情况下,翻译技术研发方将用户隐私的翻译数据作为系统训练数据集;

(2)翻译服务商在翻译项目时可能会把A公司的数据用于B公司,侵害客户数据安全和知识产权;

(3)译者利用翻译工具时可能将涉密的语料留存或混用;

(4)译文或翻译记忆库未经许可被留存到翻译系统或发布到互联网供公众下载和使用,同样会造成知识产权纠纷问题。


伦理道德的问题,例如:


(1) 由于技术处理复杂化和碎片化,可能会丢失源文作者、出处和语境相关信息,导致译者无法对原文本进行忠实表达;

(2)为谋取经济利益或扩大社会效益,一些机器翻译厂商会夸大机器翻译能力;学生会直接利用机器翻译完成翻译作业且不加任何编辑改动;翻译公司在客户不知情的情况下利用机器翻译完成翻译,再向客户称是人工翻译的,这些都会破坏诚实守信的伦理原则;

(3)在技术深度参与翻译过程中,译者和机器翻译系统的能力常常会被不公平地对待,有可能好的质量全部归功于译者或者归功于机器系统;译文作品未经许可便被传播和滥用,导致服务方被不公平地对待;

(4)在使用翻译技术的过程中,翻译主体为满足客户的需求若滥用技术和工具,可能会导致权责不清、互相推诿、嫁祸于“机”等相关的问题。在机器翻译与译后编辑中,处于翻译主体地位的是人还是机器?人在翻译中的主体地位是否会被撼动?机器翻译的使用者是否拥有译者署名权和版权?这些问题都亟待深入探讨。


09

译世界:最后一个问题,想替我们的学生粉丝们请教您,您对于目前正在学习口译的学生有哪些建议?

王华树:口译是一项高劳动强度的活动,技术手段可以极大地降低口译的劳动强度,提升口译员服务能力。无论人工口译、机助口译,还是自动口译,在现代口译活动中,这些口译技术都发挥着赋能的作用,在译前、译中、译后多个环节为口译员提供不同形式、不同程度的帮助,如快速地获取专业领域知识,抓取语义摘要信息、提取专业术语知识、厘清原文逻辑关系、管理口译语言资产等。熟练使用各种工具的口译员,其综合服务能力通常要高于不会使用工具的译员。具备良好的信息素养,熟练使用口译技术和工具解决口译问题的能力成为现代口译员必备的基本素养。


针对口译学生,具体建议有四:

(1)终生修炼语言文化基本功

(2)时刻保持强烈的技术意识

(3)客观认识口译技术的利弊关系

(4)不断提升翻译技术综合素养


在技术变革时代,口译技术不断创新,口译工具种类层出不穷,口译APP数量不断攀升,应用场景更加广阔,初步形成了链接客户、服务商和译员的生态系统,这为推动口译资源整合、模式创新、效率提升、生产变革等提供了重要支撑。AI技术助力口译的模式已经发展成为互动融合与加速转化的趋势,影响将会越来越深远。在新时代,无论是口译员还是口译培训人员,都不可避免地要进行系统性的学习,了解口译技术创新模式,掌握口译技术发展趋势,提升“语言+技术”的综合口译服务能力。期盼学界和业界居安思危,客观理性看待技术发展,关注技术带来的挑战,抓住技术发展创造的机遇,进而促进口译教育及服务生态的健康发展。


参考文献

[1]王华树,李智.口译技术研究现状、问题与展望(1988-2019)——一项基于相关文献的计量分析[J].上海翻译,2020(03):50-55+95-96.

[2]王华树,杨承淑.人工智能时代的口译技术发展:概念、影响与趋势[J].中国翻译,2019,40(06):69-79+191-192.

[3]李智,李德凤.人工智能时代口译员信息技术素养研究[J].中国翻译,2019,40(06):80-87.


王华树简介


王华树,翻译学博士,副教授,北京外国语大学高级翻译学院硕士研究生导师,兼任世界翻译教育联盟(WITTA)翻译技术研究会会长,中国翻译协会本地化服务委员会副秘书长,中国英汉语比较研究会外语教育技术专业委员会副秘书长,中国翻译研究院、UTH、ALSP、Translation Commons 翻译技术顾问以及多所大学的客座教授。在《中国翻译》《外国语》《外语电化教学》《上海翻译》等期刊发表论文六十余篇,主持国家级、省部级及校级科研项目十多项,出版《人工智能时代翻译技术研究》《计算机辅助翻译概论》《翻译技术教程》《术语管理指南》《术语管理概论》《翻译与本地化项目管理》等十多部著作。研究兴趣:翻译与本地化技术、口译技术、语言服务管理、术语管理。


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