What Is AI Translation?

在过去 50 年里，计算机翻译取得了长足发展，从电子字典的简单转换，发展到由人工智能 (AI) 驱动的翻译引擎。近年来的技术突破，催生了远超逐字翻译的工具。凭借对句法、语法和语境的理解能力，AI 使复杂的语言翻译变得像使用网站一样简单。

AI 语言翻译详解

生成式 AI 可为各种受众提供易于使用的翻译服务，改变了翻译行业的诸多方面，这与自动化对制造业的变革颇为相似。AI 产生影响的其中一种方式是能够满足多样化需求。对于普通用户而言，AI 文本翻译可满足不需要进一步审校的简单请求。此类轻量级服务的使用场景众多，比如理解外文产品页面，或大致了解视频片段的内容。在过去，人们遇到这类情况时，可能会查字典、求助他人，甚至干脆放弃；而如今，AI 语言翻译让信息获取变得相对轻松。

然而，在法律文件、紧急情况或医疗场景等领域，AI 语言翻译目前更适合作为专业翻译人员和主题专家的辅助工具。它可以实现“双管齐下”：既能为简单请求提供大量易于获取的译文，又能为更复杂的工作提供提速工具。这项技术让专业人士能够将更多的时间花在需要绝对准确性或深度文化理解的深度工作中。在数字和远程办公重塑了全球经济、催生多语言需求的背景下，这种能力尤为珍贵。

如何将 AI 应用于翻译领域？

虽然翻译算法在飞速进步，但这项技术仍然更适合用于处理非关键任务。例如，当目标是快速获得结果，且内容不涉及过于复杂的句子或主题，同时所涉的语言具有大量训练数据时，AI 翻译的表现更为理想。

当前 AI 翻译的常见应用方式包括：

• 通用翻译：AI 翻译让人们可以快速、轻松地理解外文，无需依赖耗时的翻译方法，尤其适用于用户想要快速了解内容大意的场景。
• 辅助专业翻译人员：AI 改变了专业翻译人员的工作方式。对于重要文件，人类的专业知识仍然是确保绝对准确的关键。但如今，专业人士通常会与 AI 协同工作，先由 AI 完成初稿翻译，再由专业人员进行编辑优化。这类似于 IT 团队如何使用 AI 自动化来处理小型任务，让专家能够专注于更有意义的项目。诸如法律合同、安全与维修说明、医疗报告等场景，都适合让 AI 与人类主题专家协同工作。
• 实时翻译：在广播电视或流媒体需要字幕的场景中，AI 翻译能够提供实时多语言翻译选项来拓展内容的可及性。这一点实现起来并不难，比如流媒体平台只需在其广播平台中添加翻译插件。
• 网站：AI 翻译让网站能够提供相当准确的多语言内容。这有助于轻松扩大网站受众，同时提升用户体验，即便对于 AI 训练数据有限的语言也是如此。

AI 翻译的工作原理

AI 翻译的工作原理是接收一种语言的文本，通过翻译算法进行处理，在输出另一种语言的文本。在这一基本框架下，存在一系列影响速度、准确性、深度和复杂性的因素。当前的 AI 翻译系统可以批量翻译简单文本，当其构建在具备强大语义搜索和向量功能的云基础设施上时，翻译流程可以快速执行并生成结果。然而，由于语言具有复杂性和动态性，即使是非常强大的 AI 翻译模型也需要不断进化和改进，以适应更多场景。

以下是 AI 翻译过程中的要点：

• AI 翻译中的机器学习：机器学习算法主要用于训练翻译模型，通常会利用同一文本的不同语言版本来理解句法、语法和语境模式。由于机器学习能够在过程中不断学习，模型能够处理越来越复杂的内容，以提高准确性和效率。
• 神经网络的作用：对于主流的 AI 翻译类型，神经网络在神经机器翻译过程中起着关键作用。由于神经网络能够执行非线性分析（例如模式识别和关系评估），在处理句法、语境等复杂的翻译元素时至关重要。
• 自然语言处理：复杂的 AI 转换模型涉及对单词和短语进行分词，将这些分词编码为向量，再将这些向量解码为不同的语言。自然语言处理 (NLP) 为分词过程提供了一种机制。借助 NLP，模型可以理解以语法结构（例如名词或动词）、音节、短语、名称和情感分析形式呈现的文本和语音，从而在应用向量编码时提高准确性。
• 数据训练和语言对：语言对为 AI 翻译模型提供了输入语言和输出语言的起始点。对这些语言对进行数据训练通常涉及使用同一文本的不同翻译版本，并建立词汇、短语和语法之间的关联。这些平行文本可能来自经过整理的训练文本、专业译文或已发表的翻译作品。

AI 翻译的类型

目前，企业正在使用的 AI 翻译技术有好几种，其复杂程度和功能各不相同。翻译的准确性和范围通常与大语言模型 (LLM) 的类型相关；此外，模型的速度和可扩展性取决于所需的处理能力和资源。因此，企业在决定使用哪一种 AI 翻译技术时，应考虑其目标和资源。例如，生成式 AI 模型对语境和细微差别的理解更深入，但也需要更多的处理资源。

以下是一些常见的 AI 翻译类型：

• 基于规则的 AI 翻译：这是一种基础的 AI 翻译类型，结合了直接词典翻译与语法规则的应用。由于该过程遵循二进制规则而非复杂算法，往往会产生字面上准确但语法生硬的译文。基于规则的翻译在处理短语和简单的句子时的效果很好。然而，对于更复杂的文本，则必须适当进行译后编辑。
• 统计型 AI 翻译：相较于基于规则的翻译，统计型 AI 翻译采用基于大量语言数据训练的机器学习模型。这类模型通常侧重于翻译短语而不是逐字对译。模型会根据训练数据中参考材料的统计概率来填充短语。然而，这些模型缺乏对语境或文化细节的应用，可能导致准确性问题，需要进一步审核。
• 神经机器翻译 (NMT)：目前，NMT 是 AI 翻译的标准。NMT 通过神经网络处理语言数据，其运作方式与人类大脑处理语言的方式相似。NMT 的处理过程是先输入一个短语，然后将该短语中的单词编码为一种语言的向量，再将这些向量解码为另一种语言。这一过程使神经网络能够分析单词之间的关系，同时考虑语法和句法中的复杂性。为了优化这些过程，NMT 模型在具备原生向量数据库功能的云技术环境中运行效果更好，能够加快查询和结果输出。
• 混合模型：在某些情况下，项目可以结合使用多种方法来提高产出和准确性。其中一种常见的组合是使用基于规则的翻译作为单词的初始翻译，然后将该输出结果通过更高级的方法（如统计型 AI 翻译）进行加工。然而，使用混合模型也会面临不同的风险，比如短语需要经过两次翻译，这些重复性的步骤可能导致不准确性，需要进一步审查。

AI 翻译为企业带来的优势

AI 翻译可以从内到外为企业带来多重优势。借助 AI 翻译，企业可以更快地适应日益全球化的员工和客户群，同时简化沟通和运营需求。以下是企业 AI 翻译的一些常见优势：

• 节省成本：AI 翻译可以扩展企业的语言能力，无需增加企业内部多语种专业人员的数量。现在，翻译团队可以专注于复杂或高风险的翻译工作，而 AI 可以处理更简单、风险较低的任务，以节省时间和金钱。
• 随着时间的推移提高准确性：随着算法处理的翻译数量增加，AI 翻译模型的准确性也会自然而然地提高。每次查询都是 AI 模型学习和改进的机会，当整个企业都在使用 AI 模型时，输出结果业可以进一步优化，以实现更高的一致性和准确性。
• 跨语种的可扩展性：借助嵌入到运营中的 AI 翻译工具，该平台可以根据需求和解决方案可用性进行扩展，以支持更多语种。无论是以原生方式集成还是作为插件添加，额外的语言支持都能够在员工和客户群体提议多元化的背景下，促进更顺畅的沟通。
• 速度和效率：随着员工和客户所构成的全球市场日益多元化，翻译会对企业的运营、客户服务等环节产生影响。有了 AI 翻译，企业无需依赖多语言员工，也可以很好地消除语言障碍，高效推进工作，同时将多语言人力资源腾出来用于处理更复杂的场景。

AI 翻译在企业中的使用场景

就在不久前，只有部分企业在做翻译工作。然而，远程办公的兴起、客户群体的多元化以及全球经济的发展，促使快速且成本效益高的翻译工具的需求日益增长。AI 翻译技术通过在客户服务平台中集成语言选项、利用基于网页的工具实现快速的非正式翻译等方式，轻松满足这一需求。以下是商业领域中常见的 AI 翻译使用场景。

• 能源和公用事业：能源和公用事业公司与其他面向客户的企业一样，能够从 AI 翻译中获得类似优势，例如在多元化社区中提供更优质的服务、优化内部运营以及与多语言供应商高效协作。这类企业还可以使用 AI 翻译高效处理区域性环境通信、遵守不断变化的法规以及就排放或电网问题进行沟通。
• 金融服务：金融服务提供商拥有多元化的客户群体，通常具有来自全球的业务和合作伙伴。AI 翻译可在诸多方面提供支持，包括各个部门间的通信、提升客户服务质量以及生成报告。对于合规申报、客户声明和文档等标准化材料，AI 翻译的效率特别高。
• 政府和公共部门：在多元文化的地区，政府机构经常需要面对不同语言和背景的人。在沟通和客户服务方面，AI 翻译提供了更便捷的支持途径，例如多语言聊天机器人或外语电子邮件翻译。
• 医疗卫生和生命科学：虽然 AI 翻译目前尚不能支持高风险的医疗沟通，但它可以提高客户服务、产品描述和临床文档等领域的翻译效率。鉴于该领域材料的敏感性，AI 通常适合作为初步翻译工具，然后再由人工进行监督和编辑。
• 制造和供应链：随着采购和物流的全球化，AI 翻译可以快速提高制造和供应链流程效率。状态更新、问题或延迟通知、物流通信和质量控制等流程都可以借助 AI 翻译跨越国界和语言障碍，快速确保各方信息同步。
• 电信：电信公司的客户群体广泛，有的公司还拥有跨国网络。AI 翻译在业务和技术层面为内部和外部通信提供支持，同时还可以对文档和客户支持内容进行翻译。

AI 翻译与人工翻译

AI 翻译是一项飞速发展的技术，但在某些领域，AI 翻译和人工翻译之间仍然存在差距。为了弥合这些差距，翻译行业积极转型，在利用 AI 翻译优势的同时，也在特定场景下保留人工翻译。

主要差异

• 准确性：语言的准确性取决于词汇选择、句法和语法的组合，翻译的准确性亦是如此。对于像英语这样的主流语种，大语言模型可以利用庞大的知识库来权衡和整合这些语言要素，但小语种的训练数据则相对匮乏。同样，像医学或法律等需要高度精准的翻译领域也需要额外的审校来确保译文的准确性。
• 文化背景：除了准确性外，翻译还需要考虑文化敏感性。虽然某些类型的文化敏感性问题可以通过通用规则轻松解决，但有些问题还是需要对当地的文化偏好及习俗有细致的理解。特别是对于训练数据有限的语言，由主题专家完成审校工作对解决这一问题大有助益。
• 长文本：无论是句子层面还是文档层面，AI 可能难以处理好较长的内容。在句子层面，由于结构、措辞和语法的复杂性，长剧中的细节可能会丢失；在文档层面，AI 翻译可能无法始终保持一致的结构和流畅性，或者可能会遗漏原文中穿插的呼应内容及其他元素。虽然 LLM 的开发人员正在改善这些场景下的处理能力，但需要翻译长文档的企业可能需要更多的人工干预。
• 速度：AI 翻译处理文本的速度远快于人类。对于不涉及医疗、法律或安全后果的简单翻译任务，AI 翻译是理想的选择。
• 小语种：与英语、普通话等语言相比，那些使用人口较少的语言所具备的训练数据要少得多。这为这些小语种翻译带来了显著的准确性问题，而精通小语种的人类译者在这方面更具优势。
• 文体风格：文档的文体风格可能具有个人特色（例如记者可以使用的特定句法），也可能与行业相关（例如科学论文或医学期刊的文体风格）。AI 翻译或许能够准确理解句子的含义，但 LLM 往往难以复刻这种风格想要表达的意图。同样，使用标准语言的专有名词（如产品名称和标题）以及文档或网页中的特殊格式都可能会混淆翻译工具。在这些情况下，人工翻译可以通过额外的审校工作来有效避免错误。

大规模执行文本分析和机器翻译

对于需要大规模执行文本分析和机器翻译的企业，Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Language 提供了强大而高效的工具，可集成到各类应用中。OCI Language 支持超过 100 多种语言的情感分析以及 30 多种语言的翻译，提供安全可靠的应用就绪模型，并且支持进一步定制。

AI 语言翻译打破了沟通壁垒，帮助个人和企业高效传递信息，同时促进国际合作、贸易和文化交流。尽管这项技术在细节上尚未完全媲美人类译者，但 AI 的速度和可扩展性使其能够快速翻译大量文本并支持实时沟通。

AI 翻译的常见问题解答

什么是 AI 翻译？AI 翻译与传统翻译方法有何不同？

AI 翻译是指利用 AI 模型进行计算机驱动的文本翻译过程。传统上，双语人类译者会审阅文本并系统地将其翻译成另一种语言。这个过程虽然有时缓慢且费力，但鉴于译者具备文化语境等变量的专业知识，译文通常是非常准确的。AI 翻译为更高效的流程提供了自动化的批量翻译，尽管当前的技术仍然需要人类译者来处理高度专业或敏感的文本。因此，AI 翻译非常适合简单、简短和低风险的使用场景。

哪些行业可以从 AI 翻译中获得更多优势？

几乎所有拥有多语言客户、合作伙伴和员工的行业都可以从 AI 翻译中受益，这项技术提供了一种快速、准确的方式来促进各方之间的沟通。对于有复杂且敏感翻译需求的行业，仍需继续借助人类专业译者，因为他们可以与 AI 翻译协同工作。

与人工翻译相比，AI 翻译的准确性如何？

在将 AI 与人类译者进行比较时，很难确定具体的准确度，因为翻译任务涉及几个动态变量：内容的长度和复杂性、语言的普及程度、文化细微差别、主题的敏感性以及语气的意图。此外，AI 翻译训练还取决于多个因素，包括某种语言的可用训练数据量以及所使用的翻译技术类型。在对比 AI 翻译和人工翻译时，我们需要记得 AI 翻译正在迅速发展，根据所涉及的主题和语言，可能产生高度可靠的结果。然而，对于讲究高度精准和敏感的领域，最终审校仍需依赖人类译者。