摘要：机器翻译源于自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）研究，是语言学和人工智能的交叉领域，可以说是人工智能技术赋能翻译的实践。当前，以GPT为代表的大语言模型，通过海量数据深度学习，获得了强大的语义分析能力，能够生成有意义的
机器翻译源于自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）研究，是语言学和人工智能的交叉领域，可以说是人工智能技术赋能翻译的实践。当前，以GPT为代表的大语言模型，通过海量数据深度学习，获得了强大的语义分析能力，能够生成有意义的文本，对翻译行业带来了强烈冲击。
机器翻译的简要历史
作为机器翻译起源的自然语言处理相关研究始于20世纪50年代左右，早期目标是让计算机能够理解、生成和分析人类语言，进行语法分析、信息检索、情感分析等。在翻译领域，自然语言处理研究主要聚焦于将文本分解成有意义的单元，而后为每个单词标注正确的词性，通过识别词义、语义角色和上下文含义，理解句子的深层含义。
在自然语言处理研究开展后，机器翻译作为应用分支开始发展，大致可分为如下阶段。开始出现的是基于规则的机器翻译，依赖于详尽的词典和语法规则，但受限于规则的严格性和语言的复杂性；后来逐渐演变为统计机器翻译，基于大量双语语料库学习翻译，通过最大化翻译模型概率来选择最佳翻译；再到神经机器翻译，使用深度神经网络，透过检查配对序列中所有词汇之间的依存关系，直接对这些关系进行建模，借此学习序列中词汇之间的依存关系，以端到端的方式学习语言转换，显著提高了翻译质量。
如今，机器翻译逐渐进入第四个发展阶段——基于大语言模型的机器翻译。大语言模型是深度学习算法的一种，通常基于数十亿或更多数量级的深度学习模型来训练数据，最终得以理解和预测文本。近年来，基于大语言模型的生成式人工智能迅速发展，推动了机器翻译的质量提升，同时扩展了自然语言处理的应用边界。大语言模型通过预测给定提示的单词序列，涌现出预测更复杂内容的能力，从而实现了多段落响应式翻译，并进一步提升了翻译质量。
机器翻译的优势与劣势
机器翻译的优势在于，其数据学习能力能够大幅提高翻译效率。传统人工翻译需要译者耗费大量时间去查阅了解相关知识，以保证文本内容的准确性。人工译者想要尝试不同语言和领域的翻译，则需要付出额外的学习成本和时间，而且也会受到个人学习能力的限制。如今的大语言模型通过训练大量平行语料库，在海量知识中掌握了从一种语言到另一种语言的映射规则，实现了文本的大批量自动化即时翻译，大幅缩短了翻译周期。同时，预训练模型和自我学习技术的应用，让机器翻译系统能够更快适应新语言、新领域、新场景，提高翻译的灵活性和适应性。并且，随着技术的不断进步，机器翻译的质量已显著提升。目前，机器翻译常见句式、术语的准确率已达到80%以上，一些制式文本（如专利文本）的翻译准确率甚至达到95%以上。此外，通过持续学习和用户反馈机制，机器翻译系统能够不断优化，逐步克服特定领域的翻译难题。
尽管基于大语言模型的机器翻译取得了显著进步，但是在具体翻译过程中仍面临一些具体问题。一是特定文化背景和专业知识缺乏问题。机器翻译模型往往缺乏对特定文化的深层次理解，难以充分把握某些语境下的文化意涵。文化背景知识不仅是词汇理解问题，更涉及社会习俗、历史背景、情感态度等。同时，在某些高度专业化的领域中，机器翻译缺乏特定背景知识和准确术语的积累。二是一词多义和常识判断问题。多义词在不同语境中有着截然不同的含义，需要依赖常识进行准确判断，机器翻译在此方面仍存在不足。三是逻辑衔接和连贯性问题。翻译不仅要求词句的正确性，还需具备逻辑衔接和连贯性。机器翻译生成的文本有时在段落之间的衔接和逻辑推导上存在不足，尤其在处理复杂的因果关系或递进关系时，机器翻译可能无法保持清晰的逻辑结构，从而导致内容脱节。四是机器翻译在处理内容时可能会受到训练数据的影响，形成潜在的语言偏见或文化偏见。一些模型在处理性别、种族、宗教等话题时可能呈现偏见性表达，导致译文输出存在歧视性内容。这种偏见往往是对训练数据中隐含的文化偏差的反映，可能导致译文的不公正或对一些群体的冒犯。
机器翻译的未来发展
虽然基于大语言模型的机器翻译已取得显著进步，但仍存在诸多问题。面对这些问题，未来机器翻译的发展需要更加注重技术研发的深度和广度，以及与人工译者的协同合作。
目前，机器翻译正逐步向深度学习和人工智能的更高层次迈进。未来的技术研发将更加注重模型的优化和算法的改进，以提高翻译的准确性、流畅性和自然度。比如，通过引入更复杂的神经网络结构、注意力机制等技术，进一步提升机器翻译在捕捉语言中隐形逻辑关系和上下文信息的能力。构建和整合专业领域知识库，以提高机器翻译模型在专业术语和行业特定表达上的翻译能力。算法设计应考虑公平性和中立性，避免在模型训练过程中引入歧视性偏见。数据处理应确保多样性和代表性，以覆盖不同语言和文化背景，减少由于数据集偏差导致的翻译不准确。同时，跨模态翻译、个性化翻译等新型翻译模式也将成为技术研发的重要方向，以满足不同用户群体的需求。
机器翻译技术并非要取代人工译者，而是扩展人工译者的能力。基于大语言模型机器翻译的发展会促成人机协作的新模式：机器翻译与人工译者形成互补。随着机器翻译技术的不断进步，人工译者的角色也将发生转变，他们将从烦琐的翻译工作中解放出来，而更多参与到翻译质量的把控、文化背景的传递、行文逻辑的梳理等高级翻译工作中。此外，译者还可以利用机器翻译技术作为辅助工具，提高翻译效率和质量。比如，通过机器翻译进行初步翻译，再由人工进行润色和校对，这样可以提高翻译速度和准确性。
随着科技的发展，翻译行业正面临重大变革。译者需要敏锐地捕捉这些变化，及时调整自己的翻译策略和方法，提高信息素养。在译前，译者可以在大语言模型的帮助下建立术语库、记忆库，积累特定领域的语料，帮助模型提高专业性，避免机器翻译中的误译或偏差。在译中，译者可以采用人机协作模式，结合语言模型生成的译文与人工翻译，发挥模型在速度和多样性上的优势，并通过人工审校确保准确性。在译后，译者可以利用语法、语义分析工具或其他人工智能辅助工具，自动检测和反馈翻译结果的质量。译者还可以进行译后编辑、人工校对，确保译文符合使用场景的需求，提升文本的整体一致性和精确度。
展望未来，随着技术的持续飞跃和应用领域的日益广泛，机器翻译将在众多领域扮演更为关键的角色，为跨语言沟通提供更为便捷、高效的工具和方法。
来源：走进科技生活
