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本文轉載自聯合早報

人工翻譯的成本很高，速度很慢。以國際機構為例，專業譯員每天的工作量大概是5個標準頁（共1650個英文單詞），按照中等級別譯員的待遇折算，每個英文單詞至少0.15美元。所以，普通的用戶用不起專業翻譯，也沒有那么多專業譯員可以滿足海量的翻譯需求。而成本低，速度快，正是機器翻譯的優勢，即使翻譯不夠準確，也能夠在一定程度上滿足用戶需求。況且，普通人最多只能熟練使用兩三門語言，而機器翻譯則不受語言的限制。所以，機器翻譯的發展可以讓普通大眾輕易獲取大量國外信息。

對于專業譯員來說，可以利用機器翻譯來做初稿，然后編輯加工。如果機器翻譯準確率平均達到50%，就可以提高50%的效率。不準確部分雖然沒有邏輯，但一些用詞有可能是正確的，可以通過人工修改加以完善；起碼可以省卻一些打字時間。此外，機器翻譯軟件還有助于不同譯者統一用詞，對于需要分工合作的任務來說，可以節省統稿時間。

機器翻譯難以克服的問題
機器翻譯盡管發展迅猛，但不同語言之間的翻譯，準確性有很大不同。對于結構比較相似、單詞意思可以完整對應的語言，或者有一定轉換規律的語言，比如歐洲語言之間，機器翻譯已經達到相當高的水平，專業譯員進行少量編輯，就可以做正式翻譯文本使用。但對于概念對應不整齊、結構差異較大的語言，比如漢語和英語，機器翻譯需要改進的空間還很大。

舉個簡單例子。mission一詞，基本意思是“交給一個人或一群人的一項重要任務，通常需要旅行到國外完成”（牛津英語詞典）。在這個意思基礎上，引申出“使命”“任務”“特派任務”“出差”“使團”“代表團”“特派團”“傳教團”“訪問團”等具體意思。如果把mission翻譯為法語，譯者（包括機器翻譯）不需要任何思考，因為法語中也有這個詞，拼寫相同，只是讀法不同，每個義項也相同。

也就是說，在具體語境下，mission表示什么意思，譯者并不需要關心，讓譯文讀者去判斷即可。但如果要翻譯為漢語，譯者就必須根據上下文判斷翻譯為“使命”還是“使團”等。這個判斷并非一目了然。如果交給機器翻譯，機器通常會根據統計得出的概率，選擇最常見的那個意思，而這往往會出錯。

英語的句子結構可能十分復雜，從句套從句，一句話好幾行。一些介紹機器翻譯的文獻中稱，政府文件、法律文獻等比較正規的語言，機器翻譯相對準確性較高。這可能是針對歐洲語言來說的。因為歐洲語言之間的結構比較相似，翻譯不需要太多結構調整。但漢語結構簡單，缺乏類似英語的從句結構，把英語翻譯為漢語，需要譯者反復思考，化整為零，把復雜結構變為簡單結構，才能有效傳達原文的意思。機器缺乏邏輯分析能力，很難把復雜的結構，轉化為有意義的簡單結構。

比如，這是機器翻譯出來的一句話，看大家能否讀懂：“政府有六項強制性質疑，當被告被控犯有可判處一年以上監禁的罪行時，被告或被告共同提出10項強制性質疑。”這句話來自美國的《刑事訴訟規則》，講的是如何挑選陪審團成員，準確的意思是：“當被告人被控犯有可判處一年以上監禁的罪行時，公訴人可以不說明理由排除六名（候選陪審員），被告人（包括多名）總共可以不說明理由排除10名（候選陪審員）”。這還是英語中相對簡單的復雜句。遇到真正的復雜句，機器更是弄不清各部分之間的關系。

順便指出，機器翻譯中的“被告或被告”，來自英文defendant or defendants。因為漢語無單復數之分，所以機器都翻譯為“被告”。人工譯員意識到此處的單復數有區別意思的作用，所以，變通處理為“被告人（包括多名）”。至于機器翻譯用“被告”，人工翻譯改為“被告人”，那是因為在中國的法律中，“被告人”用于刑事案件，相對于“公訴人”；“被告”用于民事案件，相對于“原告”。這些微小差別，更是不能指望機器分辨出來。
漢譯英時，中文的句式雖然簡單，但語言表達習慣獨具特色，特別是政府文件，即使中文讀者，也很難吃透文字之外的含義。比如：“學生的第一任務就是讀書學習。高校必須圍繞學生刻苦讀書來辦教育，要引導學生讀“國情”書、“基層”書、“群眾”書，讀優秀傳統文化經典、馬列經典、中外傳世經典和專業經典。”其中的“‘基層’”書、‘群眾’書”，如果由人來翻譯，會先調查一下兩個說法背后的含義，然后換一種說法把意思表達出來。機器翻譯則只會翻譯文字，比如，某翻譯軟件就將“‘基層’”書、‘群眾’書”翻譯為“‘basic’books, ‘mass’books”，恐怕英文讀者更難以看懂。

另外，人工翻譯會注意到“讀書學習”是一個概念，可以籠統翻譯為study。但機器看到“讀書”，就會翻譯為study，看到“學習”，也會翻譯為study。“讀書學習”就會翻譯為“study study”。在人看來，這是十分可笑的。

原文有瑕疵
譯員每天翻譯的文件，有很多是匆忙中炮制出來的，沒有經過專門編輯，會出現不嚴謹的表達。人類譯者遇到質量低劣的文件，會通過調查研究或詢問作者，弄清原文的意思，然后在譯文中予以改善。但機器翻譯只會忠實地翻譯。比如：“檢察機關的監督只限于對勞動教養場所刮泥和教育改造工作的監督，而對至關重要的審查批準沒有監督權。”其中的“刮泥”譯者難以理解。勞動教養場所為什么要“刮泥”？哪里來的“泥”？有那么多泥可以刮嗎？這樣的工作不符合常識。

通過上網調查勞動教養場所的日常工作，確實沒有“刮泥”這項任務。經過反復思考，突然醒悟：原來應該是“管理”。因為作者使用拼音輸入法，guanli漏掉一個l，自然就成了“刮泥”。但機器翻譯則會煞有介事地翻譯為“mud-scraping”（“刮泥”）。

有的人喜歡用成語，但不一定恰當。譯者要根據上下文，判斷作者到底在說什么，不一定嚴格按照作者的說法來翻譯。比如，前兩年中國政府曾經出臺一份文件，要求打掉大院的圍墻，疏通毛細血管，改善城市交通。記者采訪新加坡城市規劃之父劉太格，提了這樣的問題：“《意見》出臺后，大家熱議的焦點在是否該拆掉大院和封閉小區的院墻。而中國小區的發展史，也是從開放式小區，由基層組織如派出所引導建立封閉式小區，而現在又因為交通擁堵，希望開放小區釋放道路的“毛細血管”，政策的“朝令夕改 ”，以及這條疏緩交通的新辦法，你認為合理嗎？”

 其中的“朝令夕改”，是指政策變化很快。但從前面的鋪墊來看，幾十年間政策實際才變了一次，算不上“朝令夕改”。編輯恐怕也意識到了這一點，所以加了引號。如果要把“朝令夕改”翻譯為英文，就不能按照成語的本義來翻譯，而是變通地譯為“變化”。如果是機器，恐怕就不會想這么多。實際上，本人試了一下某網絡翻譯引擎，它甚至不能理解這個成語，因為它把“朝令夕改”翻譯為“changing the future”（改變未來）。

以上的例子說明，機器翻譯還有很多盲點。這些盲點恐怕不是一時半會兒可以克服的。對于廣大用戶來說，如果要想利用機器翻譯進行交流，必須使用結構最簡單、語法最完整、用詞最基礎、對任何人都明白無誤的語言。要想通過機器翻譯，實現自然語言的處理，恐怕還有很長的路要走；也許永遠沒有實現的一天。