机器翻译的真实水平究竟如何？人类翻译会被时代淘汰吗？
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主持人语：
近年来，机器翻译等语言智能技术飞速跃进，开始在舆论中冲击人工外语服务。一时间，语言智能落地、机器替代人工、外语教育变革等话题引爆社会热议。本期聚焦“语言智能与外语教育协同发展”，邀请多领域专家共探：外语教育如何化挑战为转型契机？怎样理性看待语言智能的未来？我们必须适应人机共存的语言生活，过好智能时代的外语日常，从而推动语言智能与外语教育协同进步，共同助力人类命运共同体构建。
——李宇明
你是否曾幻想过，机器能瞬间破除语言壁垒，实现全球无障碍沟通？这不仅是人类的长期梦想，更是技术攻坚的核心目标。
随着计算机性能飙升，云计算、大数据与机器学习技术突飞猛进，人工智能再度崛起，机器翻译成为焦点。各类系统如雨后春笋涌现，报道呈井喷之势，“机器取代人类”的论调不绝于耳。但机器翻译的真实水平如何？梦想与现实究竟相距多远？
从低迷到兴盛：机器翻译的征程
机器翻译概念于1947年提出，随后成为人工智能研究的关键课题。在70多年历程中，它经历了多个阶段：
从概念萌芽到1954年美国乔治敦大学借助IBM实现首个演示系统，标志着机器翻译的初创时期。
1966年，美国国家科学院发布《语言与机器》报告，宣称“机器翻译遭遇难以克服的语义障碍”，导致全球研究陷入低迷。
20世纪70年代中后期至80年代前期，特定领域系统初步应用（如加拿大蒙特利尔大学的天气预报翻译系统TAUM-METEO）。欧洲共同体的EUROTRA计划和日本第五代计算机研究注入活力，机器翻译开始复苏。
20世纪80年代末，IBM基于噪声信道模型的统计机器翻译系统在美国国防部高级研究计划署评测中表现出色，推动技术快速发展。2000年后，GIZA++、Pharaoh、Moses等开源工具涌现，2006年谷歌翻译上线，2011年百度翻译登场，各大公司竞相推出系统，机器翻译领域迎来百花齐放的局面。
2013年，神经网络机器翻译方法横空出世，译文质量大幅提升，开源工具普及，技术研究与系统应用达到空前盛况。统计与神经机器翻译均基于大规模双语语料训练模型，建立最优翻译路径。通常，训练语料越庞大，模型性能越卓越。
被夸大的技术：现实短板不容忽视
机器翻译技术进步为生活与工作带来便利，也催生产业化商机。但这种繁荣背后，夸大宣传之声四起。事实却是，当前技术远未成熟，文本与口语翻译质量均难令人满意。
商用文本机器翻译系统普遍存在四大问题：
一是错翻、漏翻和重复翻译频发，尤其在成语、缩略语、专业术语及人名、地名、机构名称翻译中漏洞百出。
二是难以实现篇章指代消解，常张冠李戴，例如前文涉及美国与伊朗，后文“美伊两国”却误译为美国与伊拉克。
三是缺乏在线优化能力，无法从译员修改中自动学习，即使反复修正错误，系统依然故我。
四是对口语而言，语气、重音、语调及肢体语言无法利用，当口音重、词汇生僻、主题超出先验范围时，译文质量骤降。
高端翻译不可取代：人机协同的未来
我们肯定机器翻译的进步，译文质量已有显著改善。在日常口语对话中，对于资源丰富的语言（如英汉、日汉），在场景简单、口音标准、语速正常、词汇句型常见的情况下，翻译基本能满足交流需求。专业领域文本翻译在语料充分时，准确率可超80%。但对于资源匮乏的语言（如波斯语或达利语与汉语互译），译文质量仍有限。
毋庸置疑，机器可能替代重复性高、难度低的低端翻译，如天气预报查询、旅馆预订、交通咨询等，但绝不可能取代高端翻译（如重要文献、伟人著作、文学名著翻译），更不会消除翻译职业。“信、达、雅”是翻译终极目标，未来机器翻译可辅助高端译员提升效率，但实现无须人工干预的高质量全自动翻译仍是遥远愿望。
任何负责任的科学家与企业都有义务向公众揭示技术与产品的真实水平，而非一味宣扬或故弄玄虚。实事求是既是态度，也是品格。
（作者：宗成庆，系中国科学院自动化研究所研究员）
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