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機器翻譯

依賴機器翻譯的風險

去問問所有使用異國語言的學生他們對於使用線上翻譯工具的想法,Google 翻譯、Bing 翻譯、Babblefish或是其他的線上翻譯工具,十個人裡、會有九個半能說出被這些工具「害慘了」的故事。

換句話說,這類翻譯工具,說的好聽點是參考作用,說的難聽點是不正確還可能惹出麻煩,即便是各公司還在不停的完善這些翻譯工具,使用量也日漸增加,卻還是無法改變它們只適合處理些日常、非正式的翻譯、而不能挑起翻譯正式文件重擔的事實。

最根本的原因,莫過於機器翻譯是依靠長時間累積數據,根據所收集到的眾多數據來提供最佳翻譯方案,也就是智能的算法提供你一個最接近的匹配結果,此結果可能正確、也可能不正確,所以翻譯結果有各種誤差的可能性。

當你需要翻譯一篇商業相關的文件時,任何的錯誤都有其代價,使用經過培訓的專業翻譯人員來翻譯會是更明智的選擇,因為只有人才能進一步確認一些機器偵測不到的細枝末節…

下面總結了機器翻譯所做不到的三種情況:

選詞

世界主要的幾種語言都有著不同的常使用字數量。例如英文的使用字數是171,000個字,而西班牙文和法文只有約100,000個而已,中文有340,000個、而日文有600,000個。舉例來說,西班牙文中的"intoxicado"通常用來形容喝醉酒,但這個單詞同時也有中毒的意思。在某些語言中,同樣的字可能有著不同的含意,必須要靠上下文的內容來判斷選詞,此時,機器翻譯往往會選擇最常使用的詞,而非最符合語境的。

醫療和法律相關寫作

此二類寫作都需要非常精準的詞彙,也因此需要有機器所不具備的理解能力。此外,各國法律各不相同,即使是在使用同樣語言的不同國家,例如德國和奧地利,也會有不同的語言用法,只有受過訓練、具備相關知識和經驗的翻譯人員能做出相應的翻譯。

文化差異

顯然機器是無法確知文化差異和文化需求的。例如拉丁美洲國家重視人格魅力、德國注重效率的程度則是絕無僅有的、韓國人偏好研究和協商,若是你的翻譯無法呈現出這些需求,也許你的企業就將在這情況下失敗的不明不白。

事實上,機器翻譯達不到的要求還不僅僅是上述三項。

畢竟語言和文字本來就是來表示人的所想、所說,與文化背景是密不可分,也是隨著文化演進而改變,當機器將語言視為一門科學、並且用統計過後的數據資料來呈現「最佳翻譯方案」時,真人翻譯人員卻能分辨的出語言、和語境之間的差異。機器翻譯也許有一天能貼近真人的翻譯,但目前,它還完全無法與真人翻譯分庭抗禮。

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