騰訊AI翻譯首次亮相博鰲論壇，只證明了這一件事……

不管是技術(shù)層面，還是訓練數據，當前的AI翻譯距離取代人類(lèi)還有好一段距離。

“一帶一路”=“一條腰帶和一條路”？

4月9日下午，“騰訊同傳”在博鰲論壇現場(chǎng)上鬧了一個(gè)大烏龍。

這是博鰲論壇首次采用AI同聲傳譯技術(shù)，作為頭一份的“騰訊同傳”竟然還出現這種離譜的翻譯錯誤。

另外，從網(wǎng)上一些上傳的現場(chǎng)翻譯圖片來(lái)看，一些錯誤簡(jiǎn)直令人不忍直視：

按照官方所稱(chēng)，上面的錯誤簡(jiǎn)稱(chēng)“大面積單詞無(wú)意義重復、大小寫(xiě)及字符混亂”。

首次亮相結果鬧烏龍，說(shuō)好的取代人類(lèi)呢？

在博鰲論壇現場(chǎng)，基于自研的NMT（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )機器翻譯）、語(yǔ)音識別等技術(shù)，“騰訊同傳”會(huì )實(shí)時(shí)識別、翻譯各國嘉賓的演講內容，并同時(shí)以中英雙語(yǔ)的字幕形式進(jìn)行投屏展示。另外，觀(guān)眾還可利用微信小程序對嘉賓演講的雙語(yǔ)同傳內容進(jìn)行回看、收聽(tīng)和記錄。

從提供的服務(wù)內容來(lái)看，騰訊的同聲傳譯聽(tīng)起來(lái)還是不錯的。然而，從上面的錯誤來(lái)看，體驗有些糟糕呢。

對此，也有網(wǎng)友也進(jìn)行了調侃：

對于此次烏龍，騰訊官方也沒(méi)有試圖遮掩，并針對圖片中“大面積單詞無(wú)意義重復、大小寫(xiě)及字符混亂”的錯誤給出了解釋。

譬如中英雙語(yǔ)切換頻率的問(wèn)題，官方解釋?zhuān)?/p>

當聲源在兩種語(yǔ)言之間不斷轉換時(shí)，后臺中、英文識別引擎就會(huì )同時(shí)開(kāi)始工作，這會(huì )導致兩種識別引擎互相“掐架”，而翻譯結果卻只能選擇一種語(yǔ)言進(jìn)行輸出，再加上對嘉賓每個(gè)語(yǔ)氣詞也做了精準的啊啊啊翻譯，導致引發(fā)錯誤。

又比如“for”的問(wèn)題，官方稱(chēng)：

出現這種情況主要是包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )機器翻譯在內的深度學(xué)習算法，在原理上或多或少都有一定不確定性，在特定的情況下有一定的概率引發(fā)翻譯偏差。今天的嘉賓演講內容中包含“for for for for”、 ”that’s that’s that”等重復內容，而翻譯引擎不巧放大了這個(gè)重復，導致了翻譯結果出現錯誤。

AI同聲傳譯的玩家不在少數，鬧烏龍的也不止騰訊一家

目前，包括騰訊在內，涉及AI同聲傳譯市場(chǎng)的玩家也不在少數，比如科大訊飛、搜狗、百度等公司。

在市場(chǎng)的玩法上，他們的套路基本可以分為兩種，一類(lèi)是以翻譯APP、API接口形式存在的軟件產(chǎn)品，譬如此次騰訊參加博鰲論壇的產(chǎn)品；另一類(lèi)則是AI同聲傳譯硬件產(chǎn)品，最為典型的代表就是科大訊飛的“曉譯翻譯機”，以及搜狗的“搜狗旅行翻譯寶”。

從網(wǎng)上的一些用戶(hù)體驗來(lái)看，再結合此次騰訊同聲傳譯的情況，我們只能說(shuō)，會(huì )鬧烏龍的不只是騰訊一家。

以科大訊飛的曉譯翻譯機為例，有網(wǎng)友以幾句英語(yǔ)教學(xué)的錄音來(lái)進(jìn)行測試，如下：

According to our records, a room for two guests was booked under your name.

谷歌：根據我們的記錄，有兩位客人的房間是以您的名義預定的。

訊飛翻譯機：根據我們的房間記錄，兩位客人，你們的名字都是什么？

Today we have grilled tuna and New York strip steak served with creamy Italian herb sauce.

谷歌：今天我們有烤金槍魚(yú)紐約牛排配奶油意大利香草醬。

訊飛翻譯機：吉姆去紐約的牛排，配有干凈的意大利香草醬 / 蒂姆已經(jīng)得到了一份紐約的牛排，用來(lái)清潔意大利的泥土沙司。

又比如搜狗的旅行翻譯寶，在正常的翻譯過(guò)程中，其也是偶有錯誤，而在對話(huà)內容較為復雜，或者語(yǔ)速過(guò)快等場(chǎng)景下，它的語(yǔ)音識別也會(huì )出現問(wèn)題，之后的AI翻譯自然是無(wú)法理解。又比如阿里巴巴的AI系統，此前的一場(chǎng)云棲大會(huì )中，該系統直接將“nationally”翻譯成了“男生弄亂”，讓演講者馬云爸爸在現場(chǎng)呆愣了5秒。

最后：AI翻譯還處于初期發(fā)展階段，想要取代人類(lèi)還很早

當前，國外的谷歌、微軟，國內的BAT、科大訊飛、搜狗等公司均在加緊布局AI翻譯市場(chǎng)，發(fā)布各類(lèi)軟硬件產(chǎn)品。在技術(shù)層面，NMT是多個(gè)公司在A(yíng)I翻譯產(chǎn)品中所采用的技術(shù)，其能夠模仿人腦神經(jīng)思考的模式進(jìn)行翻譯。不過(guò)，騰訊方面此次的回應則表明，技術(shù)依舊存在不確定性的。

不僅僅是技術(shù)，AI翻譯的訓練數據也跟不上了。在一些AI速記的應用場(chǎng)景中，我們能夠看見(jiàn)，為了保證現場(chǎng)實(shí)時(shí)速記的準確率，工作人員一般都會(huì )提前用大量針對性數據來(lái)對系統進(jìn)行訓練。

比如此次鬧出烏龍的騰訊，在備戰期間，“騰訊同傳”也學(xué)習了該論壇過(guò)往數百份演講稿。然而，從現實(shí)情況來(lái)看，訓練的數據依舊是不夠的，畢竟連“一帶一路”這一固定詞匯都能翻譯錯誤。

遙想此前，包括騰訊在內，在發(fā)布AI翻譯產(chǎn)品的時(shí)候都以“替代人類(lèi)翻譯員”為自己的標語(yǔ)。不過(guò)，從現實(shí)情況來(lái)看，技術(shù)依舊存在不確定性、數據欠缺。這只能證明一件事，AI翻譯想要取代人類(lèi)翻譯員，還有一段路要走。

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