目前，人工智能技术因其高效灵活的特点被广泛应用到各类翻译领域，给译员们带来了极大便利。那么，人工智能翻译究竟如何赋能翻译工作？

人工智能(Artificial Intelligence，简称AI) 时代，人类社会生活经历深刻改变，呈现出跨界交融、人机协同、群智开放、万物互联等新特征， 推动着经济社会各领域走向智能化。得益于算力、算据和算法上的突破，AI 技术势如破竹，引发全球各行各业颠覆性的变革。与此同时， 现代语言服务市场不断壮大，翻译技术发展方兴未艾 ， 成为翻译研究的重要组成部分和翻译教学的新范式 (Chan 2015) 。翻译技术转向的出现，如同语言学转向、文化转向等，引发了一系列的翻译变革和群体性的理论焦虑 ， 同时也为学界带来了全新的研究课题。在技术大发展时代，理清翻译技术转向的基本概念内涵 ， 洞察翻译技术转向的表现形式 ， 分析翻译技术转向带来的机遇和挑战 ， 有助于翻译研究走出技术焦虑的困境 ， 为新时代的翻译研究开辟新的疆土。

一、人工智能翻译走了多长的路？

得益于人工智能的飞速发展，Google翻译、有道翻译、搜狗翻译等机器翻译的准确度得到大幅提升，百度也推出了支持英语、日语、汉语、中文四种语言的AI同声传译软件。实际上，我们目前所拥有的智能翻译软件经历了一场漫长的进化史。

最早出现的机器翻译基于语法规则，将A语言一句话中的每个单词一一对应替换成B语言，从而形成最终译文。后来，人们开始使用人工智能技术基于统计数据进行翻译，即在自身语料库中储存大量语言数据（均来自于人类真实使用过的词句），通过不断进行单词间的排列组合，最终找到一个准确度最高的完整译文。百度人工智能技术委员会主席何中军曾提到，首个互联网翻译系统是2006年Google利用自身庞大的数据库，基于统计数据法建立的。发展到2015年之后，人工智能翻译普遍采用基于神经网络的语言系统。受人类大脑的神经生物学机制的启发，该系统能够从结构化的数据中进行无监督学习。不再需要向人工智能一次一个地提供语言数据，只需将它们发布到互联网上，系统就会完成剩下的工作。2015年，百度就基于神经网络建立了自身翻译系统，使译文质量大幅提升。

二、人工智能翻译遇到哪些难题？

过去30年到现在，信息爆炸增长超1000倍，而人的翻译能力仅提升了约两倍，翻译机构的产出能力也没有发生根本改变，远远跟不上信息爆炸的速度，每天能够产出的的信息量仅不到需求的 1%。这已成为困扰翻译公司及相关从业者的一大难题。

数字时代，面对海量的翻译需求，如何脱困已经不再是某个翻译公司所面临的问题，而成为一个时代的需要。

三、人工智能翻译未来如何发展？

现阶段的人工智能翻译为翻译人员提供了良好的辅助参考，人们可以在机器翻译的基础上进行润色调整，既提高了工作效率，又保证了译文的严谨准确度。

另一方面，随着技术融合不断加深，心理学、计算机科学和神经生理学等学科交叉，人工智能、机器人和传感器等技术也在加速发展，人工智能可以通过观察人的面部表情、手势、眼神、声调、头部动作、说话频率和持续时间来判断人的情感信息。未来，人工智能翻译或可以通过增强神经网络、不断扩充语料库、增强情感计算技术来提高自身译文质量。

数字技术的不断发展，为互联网经济发展赋予了全新思路，技术的融入，赋予了人们快速跨越语言障碍的方式方法，更便捷更高效的满足信息转化的需求。

传神语联网研究院执行院长何征宇曾在演讲中提到，语联网自主开发构建IOLAIDrive语联网人工智能底层支撑系统，并在产能智能化组织调度、机器翻译以及人机共译等三大关键核心NLP技术领域取得突破进展。语联网提出新的交付标准“HWD”，即交付速度的计量记录刷新：十万字以小时(HOUR)计，百万字以天(DAY)计，千万字以周(WEEK)计，将来还可能进一步提升。

传神语联创始人兼董事长何恩培表示，“信息大爆炸时代读取信息的对象，已经从单纯的人类，变为了人与机器同时阅读和处理。因此多语信息的处理，不仅要做好效能提升，更要在此基础上进行创新突破，打破人力处理能力的瓶颈和界限，衔接好人与机器，这是身处多语信息处理领域所有企业的共同使命。”