几年前，将文档从一种语言翻译成另一种语言是一项耗时且常常不准确的任务。但今天，人工智能已经改变了这个过程，使其更快、更准确，并且每个人都可以使用。人工智能技术现在可以快速翻译，帮助我们瞬间克服语言障碍。
然而，尽管人工智能速度快、效率高，但仍然面临挑战，特别是在捕捉文化背景和语言细微差别方面。那么，人工智能到底是如何改变翻译世界的游戏规则的呢？让我们更深入地探讨一下！
这个问题可能是很多译者心中的疑问。尽管人工智能给翻译行业带来了重大变化，但答案并不是简单的“是”或“否”那么简单。让我们更深入地研究人工智能和人类翻译之间关系的动态。
人工智能翻译技术的进步确实令人印象深刻。然而，人工智能在理解文化背景、习语和语言细微差别方面仍然面临重大挑战。国际专业翻译协会（IAPTI）的一篇文章称，“自 20 世纪 50 年代以来，我们一直被承诺提供100% 可靠的机器翻译，但截至 2020 年，这一目标尚未实现。”由于人工智能尚未在许多类型的翻译中完全取代人类智能，因此仍然需要人工翻译。
例如，翻译需要深入解释的营销材料、创意内容或法律文件仍然严重依赖翻译人员的专业知识。人工智能实际上并没有取代翻译人员，而是为翻译专业人员创造了新的就业机会。语言人工智能顾问和人工智能本地化专家等新角色也在不断涌现。
人工智能改变了翻译行业的运作方式，使其更加高效。例如，通常需要一周才能翻译的 10,000 字的技术文档现在可以在人工智能的帮助下在 2-3 天内完成，并且不会影响质量。
总之，人工智能不会完全取代人类翻译，而是会改变翻译行业，使其变得更加高效和富有成效。
以下是一些正在深刻改变翻译格局的人工智能技术。
人工智能的技术之一是深度学习。神经机器翻译和深度学习在现代翻译技术的革命中有着密切的互补关系。将深度学习想象为为翻译系统提供智能的“大脑”，而 NMT 是使用这种智能进行语言翻译的特定应用程序。
在实践中，NMT 建立在深度学习技术的基础上，使用复杂的人工神经网络来处理语言。深度学习使 NMT 能够从数百万个翻译示例中学习，不断分析和理解新的语言模式并适应日常语言使用的变化。
感谢深度学习！ NMT 可以把握文化细微差别、识别习语并生成听起来更自然、更符合语境的翻译。例如，当翻译短语“it's raining cats and dogs”时，系统不会按字面意思翻译它，而是将其理解为一个习语，意思是“it's raining heaven”。这种适应能力不断发展，使得翻译系统在理解各种形式的人类交流方面变得越来越智能和准确。
该技术将语音识别功能与神经机器翻译相结合，创建了一个能够实时翻译对话的系统。它促进了跨语言交流，使来自不同语言背景的人们能够毫无语言障碍地直接交流。用户熟悉的工具之一是谷歌翻译。
使用先进的深度学习算法，谷歌翻译可以理解口语交流的各个方面——从对话上下文到口音变化。然后，输出可以文本和音频形式提供，从而提供了使用的灵活性。
用户可以随时随地轻松访问此功能，使国际交流变得前所未有的轻松。
该技术允许跨各种类型的视频内容（从电影到在线教育内容）进行自动字幕翻译。目前可用的平台（例如 Moovly、Subtly 和 DeskDub）展示了 AI 如何快速高效地加速视频内容本地化过程。
尽管当今大多数系统仍然专注于英语和西班牙语等主要语言，但该技术仍在不断扩展以覆盖更多语言。以前需要几天时间的本地化过程现在只需几小时即可完成。
内容创作者无需从头开始投入大量资源进行翻译，而是可以使用人工智能生成的翻译作为基础，然后通过手动编辑进行完善。
了解人工智能在当前翻译时代拥有和正在使用哪些技术后，您需要了解人工智能可以在该领域提供哪些好处。
速度和成本效率——谷歌翻译等人工智能驱动的翻译服务显着提高了翻译过程的速度和成本效率。通过自动化翻译工作流程，企业现在可以在几秒钟内获得高质量的翻译，而不是等待人工翻译几天或几周才能完成工作。这使公司能够快速、经济高效地拓展新的全球市场，加速其国际增长和交流。
大数据和改进的上下文理解——通过分析数百万个翻译样本，这些系统可以识别以前基于规则的翻译引擎难以捕获的常见模式、习语和细微差别。对上下文的深入理解使人工智能翻译能够产生更准确、更自然的翻译，确保跨语言有效地传达预期含义。
增强翻译的一致性——与可能以不同方式解释和呈现内容的人工翻译不同，人工智能驱动的翻译引擎保持翻译内容的标准化方法。这种一致性对于需要在所有本地化材料中传递统一信息的企业来说尤其有价值，确保在内容适应全球受众时保留品牌声音和语气。
虽然人工智能给翻译领域带来了巨大的变化，但它仍然面临一些挑战和局限性。以下是其中一些。
尽管机器翻译 (MT) 质量取得了进步，但质量和成本之间的微妙平衡仍然是一个重大挑战。平均而言，机器翻译每个单词的成本约为 0.10 美元，明显低于人工翻译每个单词 0.22 美元的成本。然而，机器翻译的质量仍然低于人类翻译，尤其是在处理需要人类解释和专业知识的惯用表达、文化参考和微妙语言时。组织必须仔细权衡机器翻译的成本节省与翻译质量的潜在损失，尤其是在高风险的情况下。
人工智能和机器学习算法在翻译中的有效性在很大程度上取决于训练数据的质量。如果用于开发这些系统的数据存在偏差，则生成的翻译也可能带有意外偏差。在翻译敏感或带有政治色彩的内容时，这成为一个关键问题，因为不准确的翻译可能会产生严重的影响，并使有害的刻板印象或误解长期存在。
虽然机器翻译可以帮助打破语言障碍，但如果翻译不清楚或难以理解，它也可能会无意中产生新的障碍。复杂或技术性语言可能对机器翻译构成重大挑战，导致目标受众难以理解或理解翻译。当向语言熟练程度不同的不同社区提供信息或服务时，这是一个特别值得关注的问题。
机器学习和人工智能的发展改变了翻译人员在行业中的角色，但并没有完全取代他们。相反，它为翻译人员充当编辑和校对员提供了新的机会，确保人工智能翻译在上下文中适当且准确。
特别是对于法律和医疗保健等关键领域，人工智能速度与人类精度的结合创造了一个理想的解决方案——人工智能可以快速生成初始翻译。相比之下，人工翻译人员会考虑语言的细微差别、文化背景和人工智能可能无法捕捉到的专业术语来微调结果。
虽然人工智能翻译提供了速度和成本效率，但它经常难以实现跨语言的一致性以及文化丰富的内容所需的细致入微的本地化。这可能会导致翻译无法与目标受众产生有效的共鸣。这对于网站翻译尤其重要，因为在不同语言中保持品牌声音和用户体验至关重要。要了解更多关于人工智能对网站翻译的影响，请查看我们关于人工智能翻译及其在网站翻译中的优势的。
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Linguise在人工智能翻译译后编辑方面的主要优势：
翻译领域的人工智能技术已经改变了游戏规则，提供了难以比拟的速度和效率。然而，正如我们所讨论的，人工智能在捕捉文化细微差别和深层背景方面仍然面临挑战。这就是人工翻译的作用对于确保翻译的质量和准确性仍然很重要的地方。像Linguise这样的解决方案可以通过提供实时本地化、一致性和编辑功能来弥补这一差距，使翻译不仅速度快，而且与您的受众相关。
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