人工智能時代的口譯技術(shù)發(fā)展：

概念、影響與趨勢

王華樹? 楊承淑?北京外國語大學(xué)? 輔仁大學(xué)

摘要：人工智能時代的口譯技術(shù)發(fā)展迅猛，給口譯學(xué)習(xí)者、教學(xué)者和從業(yè)者帶來了很多困惑，這些都需要我們對口譯技術(shù)進(jìn)行深入的學(xué)理探究。本研究梳理文獻(xiàn)，將口譯技術(shù)發(fā)展分為四個階段，探索口譯技術(shù)的本質(zhì)內(nèi)涵、分類和基本定位，結(jié)合口譯實踐發(fā)掘技術(shù)對口譯模式、口譯效率、口譯能力和口譯職業(yè)等方面的影響，預(yù)測口譯技術(shù)未來發(fā)展趨勢，旨在引導(dǎo)人們走出概念誤區(qū)，正確認(rèn)識口譯技術(shù)的基本特征，建立完善的口譯技術(shù)知識框架，同時為口譯研究開拓新的疆土。

關(guān)鍵詞：口譯技術(shù)；機(jī)器口譯；翻譯技術(shù)；智能化

引言

? ? ? ? 人工智能（AI）時代技術(shù)發(fā)展迅速，給人類社會帶來了深刻的變革，5G 網(wǎng)絡(luò)、智慧城市、無人駕駛等不斷刷新人們對 AI 的認(rèn)識。為了抓住 AI 發(fā)展的戰(zhàn)略機(jī)遇，越來越多的國家和組織制定國家層面的發(fā)展規(guī)劃。2016 年美國發(fā)布了《為人工智能的未來做準(zhǔn)備》，英國發(fā)布了《人工智能：未來決策制定的機(jī)遇與影響》的報告；2017 年中國發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，日本政府制定了《人工智能產(chǎn)業(yè)化路線圖》；2018 年德國提出了《聯(lián)邦政府人工智能戰(zhàn)略要點(diǎn)》。

? ? ? ??AI 幾乎滲透到社會的方方面面，口譯領(lǐng)域也不例外，AI 技術(shù)的發(fā)展帶來了口譯技術(shù)的空前革命，產(chǎn)業(yè)鏈的上下游應(yīng)用場景正在不斷創(chuàng)新。2018 年 4 月博鰲亞洲論壇上首次 使用 AI 同聲傳譯，同年 7 月在 RISE 科技峰會（亞洲最大的科技峰會）上，該類技術(shù)再次大展拳腳。2019 年 7 月百度團(tuán)隊聲明其研發(fā)的“度同傳”（DuTongChuan）的漢譯英準(zhǔn)確率達(dá)到 85.71%，英譯漢準(zhǔn)確率達(dá)到 86.36%，可基本與經(jīng)驗豐富的人類同傳譯員媲美（Baidu Research，2019）。國內(nèi)外翻譯技術(shù)廠商均將機(jī)器翻譯作為 AI 技術(shù)的入口，推出形式各異的翻譯機(jī)和 App，新的應(yīng)用需求迅速爆發(fā)，從普通大眾到專業(yè)會議都在不斷嘗試這些新技術(shù)，有人熱衷于用技術(shù)來替代傳統(tǒng)職業(yè)，甚至喊出了“讓同傳下崗”的口號。這些給口譯學(xué)習(xí)者、教學(xué)者和從業(yè)者帶來了被替代的“威脅”，讓他們對口譯教育和職業(yè)前景憂心忡忡。人們對技術(shù)實質(zhì)的認(rèn)識不足，口譯技術(shù)相關(guān)的研究少之又少，致使很多不懂技術(shù)的學(xué)者受到媒體虛假宣傳的影響，產(chǎn)生技術(shù)替代論、技術(shù)恐懼論等，因此對口譯技術(shù)的學(xué)理研究迫在眉睫。

? ? ? ??本文結(jié)合口譯技術(shù)發(fā)展歷史與口譯實踐，擬回答下述問題：（1）口譯技術(shù)是什么，如何分類？口譯技術(shù)研究屬于什么學(xué)科定位？（2）口譯技術(shù)給口譯實踐帶來了哪些影響？（3）口譯技術(shù)未來的發(fā)展趨勢如何？通過回答這些問題，本研究力求客觀、科學(xué)地描寫口譯技術(shù)全貌，幫助人們對口譯技術(shù)形成正確的認(rèn)識。

01?口譯技術(shù)的基本問題

? ? ? ??相對翻譯而言，口譯技術(shù)可謂新事物。探討口譯技術(shù)的產(chǎn)生及發(fā)展過程、界定基本概念、厘清口譯技術(shù)的定義、明確其基本定位，是口譯技術(shù)研究首先要解決的問題。

（一）口譯技術(shù)的歷史演進(jìn)

? ? ? ??口譯技術(shù)的歷史與口譯歷史、口譯職業(yè)發(fā)展和信息技術(shù)變革緊密關(guān)聯(lián)，根據(jù)技術(shù)在整個口譯歷史中出現(xiàn)的時間與影響，口譯技術(shù)發(fā)展大致可以分為四個階段：孕育期、萌芽期、上升期和爆發(fā)期。

? ? ? ??口譯技術(shù)的孕育期（19世紀(jì)末至20世紀(jì)20年代）：盡管口譯活動由來已久，但口譯技術(shù)的出現(xiàn)依賴現(xiàn)代技術(shù)的發(fā)展。19世紀(jì)末到20世紀(jì)初放音、無線電、電話等設(shè)備的發(fā)明為會議口譯中交替?zhèn)髯g的運(yùn)用奠定了基礎(chǔ)。語音傳輸技術(shù)實現(xiàn)了交替?zhèn)髯g在大規(guī)模會議中的使用，從第一次世界大戰(zhàn)期間和巴黎和會起，交替?zhèn)髯g得到了廣泛使用。

? ? ? ??口譯技術(shù)的萌芽期（20世紀(jì)20年代至20世紀(jì)50年代）：這一時期交替?zhèn)髯g得到長足的發(fā)展，同聲傳譯初登歷史舞臺。交替?zhèn)髯g在得到廣泛使用的同時，也暴露出自身的缺陷，會議和信息傳輸?shù)臅r間與口譯的語種呈現(xiàn)等比例的耗時。為了縮短信息傳遞和會議的時間，20 世紀(jì) 20 年代，出現(xiàn)了同聲傳譯的概念以及同聲傳譯設(shè)備的雛形（Flerov，2013）。1925 年，愛德華·菲林（Edward Filene）與戈 登·芬 利（Gordon Finley）合作，利用電話組件制造了第一個簡易的同傳系統(tǒng)。之后 IBM 對其進(jìn)行改造，命名為“Hushaphone”（也稱Hush-A-Phone）。雖然這與目前使用的設(shè)備相去甚遠(yuǎn)，但在當(dāng)時的會議中，卻發(fā)揮了重要的作用。1945-1946 年，在紐倫堡等軍事法庭審判中使用了多種語言的同聲傳譯，極大地提高了國際審判的效率，開啟了大規(guī)模使用同聲傳譯的序幕。

? ? ? ??口譯技術(shù)的上升期（20世紀(jì)50年代至21世紀(jì)初）：1946 年后，口譯需求逐漸增多，口譯形式多樣化和技術(shù)發(fā)展推動口譯技術(shù)平穩(wěn)向前。自紐倫堡審判之后，同聲傳譯在國際組織、國際會議（聯(lián)合國與歐盟）中廣泛使用。1950年后，口譯形式不斷細(xì)化，遠(yuǎn)程口譯、電話口譯、媒體口譯和社區(qū)口譯等形式不斷出現(xiàn)（Andres，2013），與之相配套的技術(shù)也應(yīng)運(yùn)而生。1973 年，澳大利亞開始使用電話口譯設(shè)備為移民提供社區(qū)口譯服務(wù)，截至 1990 年，美國與歐洲已經(jīng)普及了電話口譯（Mikkelson，2003）。20 世紀(jì) 80 年代，語音識別（ASR）和機(jī)器翻譯（MT）日趨成熟，機(jī)器口譯的雛形隨之出現(xiàn)。上述技術(shù)發(fā)展為口譯技術(shù)進(jìn)入爆發(fā)期奠定了基礎(chǔ)，但由于互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)還沒有大規(guī)模普及，這些技術(shù)一直在探索前行。

? ? ? ??口譯技術(shù)的爆發(fā)期（2010年至今）：2010 年之后，人工智能經(jīng)過多個波折終于進(jìn)入了突飛猛進(jìn)的發(fā)展階段，移動互聯(lián)網(wǎng)、云技術(shù)、大數(shù)據(jù)、語音識別、術(shù)語技術(shù)、語料庫技術(shù)等發(fā)展迅猛，口譯技術(shù)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長。專業(yè)的口譯術(shù)語管理技術(shù)、先進(jìn)的遠(yuǎn)程口譯系統(tǒng)、全球化口譯交付平臺、AI 機(jī)器同傳、口譯語料庫等呈現(xiàn)百花齊放的局面。在以云技術(shù)為代表的多種信息技術(shù)推動下，口譯管理平臺（Interpreting Management Systems，IMS）、口譯交付平臺（Interpreting Delivery Platforms，IDP）和自帶設(shè)備的模式（Bring Your Own Device，BYOD），打破了設(shè)備對于譯員的禁錮，帶來了技術(shù)方面的飛躍，這些技術(shù)讓譯員們走出同傳間，走向“虛擬同傳間”，隨時隨地訪問和調(diào)取口譯相關(guān)資源。

（二）口譯技術(shù)的基本概念

? ? ? ??在口譯技術(shù)的萌芽期和上升期，學(xué)者們已經(jīng)注意到技術(shù)給口譯帶來的影響，但由于技術(shù)本身還不夠成熟，相關(guān)定義與研究呈現(xiàn)出局部化、碎片化特征，缺乏系統(tǒng)性和宏觀性思考。很多學(xué)者在使用口譯技術(shù)相關(guān)概念時，僅提及卻未定義說明，如計算機(jī)輔助口譯（Computer-aided Interpreting 或Computer-assisted Interpreting，CAI）（錢多秀，2011；Costa et al.，2014a；Fantinuoli，2016）和技術(shù)輔助口譯（Technology-Assisted Interpreting）（Costa et al.，2014b）等。到了口譯技術(shù)爆發(fā)期，技術(shù)日趨成熟，口譯技術(shù)研究凸顯出一定的宏性，如王華樹、張靜（2015）、趙毅慧（2017）、Fantinuoli（2018）探討了 CAI 的概 念；Hamidi & P?chhacker（2007）、Orlando（2014）、Braun（2019）等討論了同步交傳技術(shù)（Simultaneous Consecutive，SimConsec）；Braun（2019）定義了遠(yuǎn)程口譯（Distance Interpreting）技術(shù)，并定義描述了電話口譯（OPI）技術(shù)、遠(yuǎn)程視頻口譯（VRI）技術(shù)和遠(yuǎn)程視頻同傳（RSI）技術(shù)。整體來看，學(xué)界對技術(shù)的關(guān)注不足，導(dǎo)致口譯技術(shù)的概念依然模糊，亟需厘清。結(jié)合前人研究，我們認(rèn)為口譯技術(shù)是在口譯實踐、口譯培訓(xùn)中使用到的綜合技術(shù)，包括對口譯過程（編碼、輸出、傳遞、輸入、解碼、貯存）進(jìn)行輔助及處理的技術(shù)?？谧g員是使用口譯技術(shù)的主體，首先要考慮“將譯員的參與”作為界定概念的重要依據(jù)。無需口譯員參與、直接產(chǎn)出口譯結(jié)果的技術(shù)可謂機(jī)器口譯（包括機(jī)器同傳、AI 同傳、自動口譯等）。機(jī)器口譯是通過自然語言處理、語音識別、語音合成等人工智能技術(shù)，實現(xiàn)人與計算機(jī)之間用自然語言有效溝通的技術(shù)。此類技術(shù)將語言學(xué)、計算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)等融于一體，雖然不需要口譯員現(xiàn)場翻譯，但是需要后臺擁有大規(guī)模的語音庫、語料庫和先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理算法提供技術(shù)支撐。譯員參與并使用的各類口譯技術(shù)統(tǒng)稱為計算機(jī)輔助口譯技術(shù)。此類技術(shù)主要包括口譯設(shè)備及配套軟件、術(shù)語管理、口譯平臺、翻譯記憶、語音文字識別、信息檢索等技術(shù)。無論是何種口譯技術(shù)，都可以視為口譯技術(shù)系統(tǒng)中的組成要素。在口譯活動之中，這些要素相互關(guān)聯(lián)、相互作用，動態(tài)融合，發(fā)揮不同的功用，共同為完成口譯活動而服務(wù)，由此形成一個動態(tài)的口譯技術(shù)系統(tǒng)。

（三）口譯技術(shù)的基本分類

? ? ? ??在進(jìn)行分類時，學(xué)者們通常關(guān)注口譯技術(shù)研究中的某一個角度，并從該角度出發(fā)，對口譯技術(shù)進(jìn)行分類，如口譯教學(xué)（錢多秀，2011）、口譯員技術(shù)能力（王華樹、張靜，2015）、口譯過程（趙毅慧，2017）、技術(shù)功能（Corpas Pastor，2017） 等，也有學(xué)者從較為宏觀的角度分類技術(shù)，如基于過程 （process-oriented）與場景（setting-oriented）（Fantinuoli，2018）、基于不同的作用模式（Braun，2019）等。上述分類研究中，前者相對零散，涵蓋了部分技術(shù)，后者范疇更廣，但仍有遺漏。口譯技術(shù)本身就具有學(xué)科交叉性和動態(tài)生成性，如若整齊劃一，難免以偏概全。本文結(jié)合前人研究成果，嘗試從 6 個不同角度，對口譯技術(shù)進(jìn)行分類研究，大致可以分為：（1）基于技術(shù)依托；（2）基于技術(shù)特征；（3）基于自動化程度；（4）基于口譯過程；（5）基于對口譯的作用模式；（6）基于作用對象等，如圖1。

（▲圖1 口譯技術(shù)的分類）

? ? ? ??基于不同的技術(shù)依托，口譯技術(shù)可以分為硬件技術(shù)和軟件技術(shù)，硬件技術(shù)如同傳設(shè)備、電話口譯設(shè)備等；軟件技術(shù)尤其指電腦中運(yùn)行的軟件，如口譯交付云平臺、術(shù)語管理軟件、信息檢索軟件等。

? ? ? ??根據(jù)技術(shù)特征可分為工具型、交互型、資源型和集成型等技術(shù)支持。工具型是指技術(shù)為口譯提供工具支持，如同聲傳譯設(shè)備; 交互型是指在信息技術(shù)輔助下實現(xiàn)人機(jī)對話，從而完成口譯活動，如語音識別、自動口譯 App 等；資源型是指在口譯過程中能夠為譯員提供信息支持和參考的技術(shù)，如大型會議真實口譯語料庫、垂直領(lǐng)域口譯術(shù)語庫等；集成型是指能夠配合口譯員完成口譯活動的綜合性平臺，將多種技術(shù)集成在一個端口，譯員可以自由訪問，如譯員工作綜合平臺 Interplex、InterpretBank 等。

? ? ? ??根據(jù)自動化程度及功能，口譯技術(shù)可以分為機(jī)器口譯和計算機(jī)輔助口譯技術(shù)。機(jī)器口譯技術(shù)如百度、騰訊、搜狗機(jī)器同傳系統(tǒng)。計算機(jī)輔助口譯技術(shù)包括口譯設(shè)備、信息檢索、語音轉(zhuǎn)寫、術(shù)語識別等。

? ? ? ??根據(jù)口譯過程，本研究在 Fantinuoli（2018）的過程與場景的基礎(chǔ)上進(jìn)行了細(xì)化與合并，將場景融入過程，將過程分成譯前、譯中和譯后三個階段。（1）譯前：主要進(jìn)行口譯學(xué)習(xí)與培訓(xùn)、口譯相關(guān)資料的檢索等，包括口譯訓(xùn)練平臺、搜索技術(shù)、術(shù)語技術(shù)等；（2）譯中：口譯現(xiàn)場需要用傳譯設(shè)備、音視頻軟件等；（3）譯后：主要進(jìn)行資料和語料整理更新和反思回顧，需要用到術(shù)語管理、翻譯記憶、語音識別、語言資產(chǎn)管理等技術(shù)。

? ? ? ??根據(jù)對口譯的不同作用模式，口譯技術(shù)可分為三類：（1）傳遞口譯服務(wù)的中介口譯技術(shù)（technology-mediated interpreting），這種技術(shù)主要包括遠(yuǎn)程口譯技術(shù)、電話口譯技術(shù)等；（2）強(qiáng)化或支持譯員準(zhǔn)備、傳譯及工作流程的口譯輔助技術(shù)（technology-supported interpreting），如智能筆、計算機(jī)輔助口譯技術(shù)等；（3）替代人工譯員直接生成口譯結(jié)果的口譯生成技術(shù)（technology-generated interpreting），也就是機(jī)器口譯（MI）（Braun，2019）。

? ? ? ??根據(jù)作用對象可分為口譯員、客戶和服務(wù)商使用的技術(shù)，功能各異。口譯員使用的技術(shù)主要包括輔助口譯實踐、提升口譯效率和質(zhì)量的技術(shù)；客戶使用的技術(shù)主要是自動口譯技術(shù)、語言資產(chǎn)平臺和口譯管理平臺等；服務(wù)商使用的技術(shù)主要是口譯管理技術(shù)、口譯資源平臺和口譯交付平臺等。

（四）口譯技術(shù)的基本定位

? ? ? ??口譯技術(shù)不是孤立的研究體系，而是口譯實踐需求與技術(shù)的綜合體，兼?zhèn)淇谧g和翻譯行為特征，并融合技術(shù)運(yùn)用于一體，因此在定位口譯技術(shù)時，需要從內(nèi)部（翻譯研究）和外部（技術(shù)）兩方面進(jìn)行探討。

? ? ? ??在翻譯研究中，口譯技術(shù)是翻譯技術(shù)概念中的子概念，可以說部分口譯技術(shù)是從筆譯技術(shù)中衍生出來的，如口譯術(shù)語管理技術(shù)和信息檢索技術(shù)等，其核心思想是一致的。在霍姆斯（J.S Holmes）構(gòu)建的翻譯學(xué)研究藍(lán)圖中，翻譯技術(shù)位于應(yīng)用型（Applied）翻譯研究中翻譯輔助（Translation Aids）的子集（參見 Munday，2016:19-20）。因此口譯技術(shù)是翻譯技術(shù)的子概念，屬于翻譯輔助研究的重要內(nèi)容。在外部定位中，口譯技術(shù)本身具有技術(shù)內(nèi)涵與特征，如工具性、衍生性、實踐性等，隨著信息技術(shù)作為應(yīng)用工具，不斷參與口譯活動，口譯技術(shù)逐漸成為信息技術(shù)下的子集，并與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、人工智能、大數(shù)據(jù)、云技術(shù)等存在交叉，可以說口譯技術(shù)是口譯實踐需求與多種信息技術(shù)的定制化產(chǎn)品。

? ? ? ??雖然口譯技術(shù)具有技術(shù)的先進(jìn)性和研究的重要性，但是學(xué)界和譯員對技術(shù)應(yīng)用與研究不甚重視，使得目前口譯技術(shù)研究非常有限（Fantinuoli，2018;Braun，2018）。在 Web of Science、Google Scholar 和 CNKI 核心期刊中檢索，涉及口譯技術(shù)的文獻(xiàn)（期刊與書籍）數(shù)量約為 75 篇（截至 2019 年 1 月 22 日），可見此類研究在翻譯研究中處于邊緣地位，但也是新的增長點(diǎn)。

02?口譯技術(shù)對口譯的影響

? ? ? ??技術(shù)通常以相對獨(dú)立的變量和邏輯潛移默化地制約或規(guī)范著社會的發(fā)展，口譯技術(shù)也不例外。信息技術(shù)改變了口譯員譯前準(zhǔn)備的工作方式，使用專業(yè)工具快速查閱專業(yè)資料，利用遠(yuǎn)程設(shè)備輔助口譯，更高效地應(yīng)對復(fù)雜多變的口譯活動（Riccardi，2000；Andres & Falk，2009；Kalina，2009；Tripepi Winteringham，2010；Fantinuoli，2011/2016；Costa et al.，2014a/2018；Will，2015）?？谧g技術(shù)已經(jīng)快速滲透到口譯的方方面面，對口譯活動產(chǎn)生了重要的影響。根據(jù)影響的顯著性，本節(jié)集中論述了口譯技術(shù)給口譯服務(wù)和口譯員帶來的影響。

（一）口譯服務(wù)模式

? ? ? ??技術(shù)的數(shù)字化和自動化發(fā)展，正在創(chuàng)造新的工作模式（Neufeindet al.，2018:1）。機(jī)器口譯開辟了全新的口譯模式和更多的口譯場景，覆蓋了傳統(tǒng)口譯服務(wù)不能覆蓋的領(lǐng)域，讓本來享受不到口譯服務(wù)的人群獲得了口譯服務(wù)。在口譯技術(shù)驅(qū)動之下，出現(xiàn)了“同交傳”或“交同傳”的混合模式，口譯實現(xiàn)從傳統(tǒng)的單一人工口譯模式，走向人機(jī)耦合、人機(jī)互譯模式。利用交互式機(jī)器翻譯技術(shù)，講話者的聲音被識別后以文字形式同步顯示在屏幕上，譯員從“聽譯”為主變成“聽譯”與“視譯”的融合（任文，2018）?？谧g的接受模式從單純的耳機(jī)頻道模式，到語音文字同步再到多語言音視頻多屏呈現(xiàn)的多模態(tài)形式。智能翻譯筆、便攜翻譯機(jī)、智能口譯 App 等多模態(tài)的口譯服務(wù)模式促使口 譯用戶群體、消費(fèi)市場、消費(fèi)模式發(fā)生巨大的變化。

? ? ? ??利用遠(yuǎn)程視頻口譯（VRI）系統(tǒng)，譯員可超越時空限制提供交傳或同傳，實現(xiàn)“不在場”猶如“在現(xiàn)場”的效果。遠(yuǎn)程口譯技術(shù) Boostlingo、Cadence、Voicebox、Kudo、Headvox 和ZipDX 等倡導(dǎo)組建全球口譯技術(shù)聯(lián)盟，加強(qiáng)口譯技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用。LanguageLine 的遠(yuǎn)程口譯系統(tǒng)（InSight VideoInterpreting）深受歐美很多醫(yī)院、醫(yī)療協(xié)會及政府機(jī)構(gòu)的青睞。無論是 iPhone 還是 Android 終端，是城市還是偏遠(yuǎn)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，只要網(wǎng)絡(luò)良好，均可借助該系統(tǒng)獲得專業(yè)的口譯服務(wù)，包括經(jīng)過專業(yè)機(jī)構(gòu)認(rèn)證的手語翻譯服務(wù)。VRI 模式可以改善口譯資源的利用率，減少口譯員的出差時間和費(fèi)用（Braun &Taylor，2012；Braun，2013）。

（二）口譯服務(wù)效率

? ? ? ??“工欲善其事，必先利其器”，這在 AI 時代尤為明顯。先進(jìn)的口譯技術(shù)可在很大程度上保障口譯信息的有效接收和傳輸，對譯員有效發(fā)揮主觀能動性具有積極的作用，極大地提升了口譯的產(chǎn)出效率。Tripepi Winteringham（2010）認(rèn)為計算機(jī)輔助口譯為口譯員提供強(qiáng)有力的解決方案，提升口譯服務(wù)的質(zhì)量和產(chǎn)出?？谧g員通常要在緊急的時間中面對自己不熟悉，甚至是完全陌生的任務(wù)，這時候利用傳統(tǒng)方法查閱紙質(zhì)字典或參考材料通常很難解決問題。利用各種搜索技術(shù)和工具（如口譯術(shù)語庫、翻譯記憶庫、雙語平行語料庫、會議口譯語料庫等），可快速獲取有效信息，直接提升口譯效率。Fantinuoli（2006）、Gorjanc（2009）的研究顯示語料庫驅(qū)動的譯前準(zhǔn)備可以幫助口譯員提高他們在專題工作中的表現(xiàn)。Xu（2015）通過基于語料庫和自動術(shù)語提取技術(shù)的實驗說明技術(shù)可提高口譯員的效率。Biagini（2016）認(rèn)為口譯員利用專門的 InterpretBank 工具，可以提高口譯文本中術(shù)語翻譯的準(zhǔn)確性和完整性。機(jī)器翻譯系統(tǒng)通?？梢蕴峁┖Ａ康?、不斷增長的、垂直領(lǐng)域的專業(yè)資料庫，能夠幫助譯員快速處理口譯原文中龐雜的信息（如多語言混雜），甚至直接為客戶提供高速低廉的翻譯解決方案。比如，客戶在譯前為口譯員提供一份參考的 PPT，口譯員可以將文稿導(dǎo)入在線翻譯系統(tǒng)（如云譯通、芝麻譯庫、譯馬網(wǎng)等），就能很快地獲得一份譯文，譯員用這種方法可快速了解要翻譯領(lǐng)域的主要情況。機(jī)器口譯系統(tǒng)也可以快速提供專業(yè)術(shù)語的翻譯，降低口譯員記憶負(fù)荷，輔助快速判斷，提升口譯反應(yīng)速度。用戶提供的資料（如語音資料），口譯中出現(xiàn)的錯誤輸入、停頓、口譯反應(yīng)過 程等經(jīng)過技術(shù)處理，都可以成為寶貴的語言資產(chǎn)，供口譯機(jī)器系統(tǒng)學(xué)習(xí)，進(jìn)而提高口譯機(jī)器系統(tǒng)的準(zhǔn)確性;有條件的譯員，也可以和機(jī)器口譯提供商合作，獲取相關(guān)的資料，供后續(xù)關(guān)聯(lián)性的口譯活動參考，從而提高口譯的效率。

（三）口譯員能力發(fā)展

? ? ? ??多數(shù)研究口譯能力的學(xué)者認(rèn)為口譯能力包含語言能力、口譯技能以及百科知識（Gile，1995/2009；劉和平，2005；仲偉合，2007）。賽萊斯科維奇和勒德雷爾（1992：26）認(rèn)為，口譯能力需要三個支柱：雙語能力、主題知識和口譯技巧。王斌華（2012）認(rèn)為口譯能力是譯員完成口譯工作所需要的內(nèi)在知識和技能體系。遺憾的是，過去的定義基本上在強(qiáng)調(diào)口譯員的智力要素，忽略了非智力要素（劉建珠，2013：41），如信息技術(shù)要素。穆雷等（2017）歸納了四類翻譯人才（口譯、筆譯、項目經(jīng)理、質(zhì)量管理者）的資質(zhì)和能力要求：職業(yè)素養(yǎng)、技術(shù)能力、團(tuán)隊合作能力、任務(wù)處理能力、專業(yè)能力和服務(wù)能力。Massey（2018）指出，口、筆譯員未來面臨的挑戰(zhàn)主要來自技術(shù)、工作場景多樣性、能力范圍擴(kuò)增，以及角色多元性（轉(zhuǎn)引自任文，2018）。王華樹等（2018）提出口譯技術(shù)能力是口譯員必備能力。楊承淑、齊龍駒（2018:21）整合 PACTE（2005）與 EMT（2009）對翻譯能力的描述，并結(jié)合社會發(fā)展需求，認(rèn)為譯員必須具備技術(shù)能力，包括資訊搜索、工具運(yùn)用、術(shù)語詞庫、物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、界面整合以及人機(jī)操作整合等一般技能到綜合進(jìn)階的能力。

? ? ? ??口譯是一項高強(qiáng)度的勞動，技術(shù)手段可以極大地降低口譯的勞動強(qiáng)度，提升口譯員服務(wù)能力。無論人工口譯、機(jī)助口譯，還是自動口譯，在現(xiàn)代口譯活動中，這些口譯技術(shù)都發(fā)揮著使能、助能、賦能的多重作用，在譯前、譯中、譯后多個環(huán)節(jié)為口譯員提供不同形式、不同程度的幫助，如快速地獲取專業(yè)領(lǐng)域知識，抓取語義摘要信息、提取專業(yè)術(shù)語知識、厘清原文邏輯關(guān)系、管理口譯語言資產(chǎn)等。熟練使用各種工具的口譯員，其綜合服務(wù)能力通常要高于不會使用工具的譯員。具備良好的信息思維，熟練使用口譯技術(shù)和工具解決口譯問題的能力成為現(xiàn)代口譯員必備的基本素養(yǎng)，傳統(tǒng)的口譯能力模型需要重新定義，傳統(tǒng)的口譯課程體系也亟需改革。

（四）口譯員職業(yè)發(fā)展

? ? ? ??機(jī)器口譯是否會替代人工口譯？這樣的話題正在引發(fā)口譯界的熱議。以往口譯職業(yè)的研究對口譯技術(shù)關(guān)注不足，未能關(guān)注口譯技術(shù)對口譯職業(yè)造成的影響。層出不窮的翻譯機(jī)拓展了口譯服務(wù)形式，對陪同口譯、旅游導(dǎo)覽等口譯市場造成很大的沖擊。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器口譯質(zhì)量的快速提升，對能力一般的口譯員構(gòu)成了職業(yè)發(fā)展的威脅。由于口譯服務(wù)需求的多樣化，不會口譯的普通大眾以及非專業(yè)人士借助智能口譯技術(shù)和設(shè)備也可以提供某些形式的口譯服務(wù)（如陪同、導(dǎo)游等），搶占口譯工作機(jī)會和市場份額。在某些特定場合，智能口譯機(jī)可以直接充當(dāng)口譯員的角色，其應(yīng)用場景越來越復(fù)雜，“口譯員”的角色正在發(fā)生變化，“口譯”的群體正在逐步擴(kuò)大，口譯員的職業(yè)生涯逐漸受到影響。AI機(jī)器口譯快速低廉的服務(wù)，對會議口譯、會展口譯、發(fā)布會口譯等市場價格造成一定的影響，正悄悄地影響口譯員的職業(yè)生存狀況。楊承淑（2000：208）對口譯的價值和價格進(jìn)行論述，已經(jīng)明確指出，“除非口譯員具備絕對的競爭力，否則就有失業(yè)的危機(jī)”。如今，機(jī)器口譯技術(shù)開辟了新的場景，給客戶提供了更加多樣化的選擇，并且服務(wù)了更多用戶，造福人類社會。未來，掌握口譯技術(shù)的譯員將會有更強(qiáng)的職業(yè)競爭能力，贏得更多的客戶和市場。

? ? ? ??口譯技術(shù)給口譯造成的影響不限于上述幾個方面，還包括對口譯過程、口譯質(zhì)量、口譯市場、口譯員身份、口譯員健康、口譯倫理、口譯管理、口譯培訓(xùn)等諸多方面造成的正面和負(fù)面的影響，限于篇幅，本文不再贅述。在新的時代，AI 技術(shù)助力口譯的模式已經(jīng)發(fā)展成為互動融合與加速轉(zhuǎn)化的趨勢，影響將會越來越深遠(yuǎn)。期盼口譯學(xué)界居安思危，客觀理性看待技術(shù)發(fā)展，關(guān)注技術(shù)帶來的挑戰(zhàn)，抓住技術(shù)發(fā)展創(chuàng)造的機(jī)遇，進(jìn)而促進(jìn)口譯教育的與時俱進(jìn)。

03?口譯技術(shù)的發(fā)展趨勢

? ? ? ??過去，譯員憑借自身硬功夫以單打獨(dú)斗的方式獲得口譯市場的競爭優(yōu)勢；未來，這種服務(wù)方式將會逐漸被人機(jī)結(jié)合的服務(wù)模式取代。借助 AI 技術(shù)發(fā)展的東風(fēng)，口譯技術(shù)呈現(xiàn)出定制化、智能化、泛在化、平臺化等發(fā)展趨勢。

（一）定制化

? ? ? ??在人工智能時代，通用的口譯軟件已經(jīng)很難滿足多種口譯活動需求，個性化、精細(xì)化、信息化需求將會得到越來越多用戶的認(rèn)可和青睞。機(jī)器翻譯需要優(yōu)質(zhì)的人工翻譯語料來訓(xùn)練提高質(zhì)量。通過專門語料訓(xùn)練，系統(tǒng)可根據(jù)特定領(lǐng)域、特定場景的客戶需求，提供翻譯模板擴(kuò)展和定制，結(jié)合大數(shù)據(jù)資源支持，融合領(lǐng)域自適應(yīng)技術(shù)，提供定制化的數(shù)據(jù)獲取與加工方案的設(shè)計，為客戶提供標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化的可用數(shù)據(jù)，可滿足客戶多領(lǐng)域、多場景翻譯需求。通過多模態(tài)數(shù)據(jù)訓(xùn)練（文本、圖像、音頻、視頻、網(wǎng)頁等），口譯服務(wù)供應(yīng)商或口譯員可以擁有自己的口譯系統(tǒng)。例如，口譯員可以利用 InterpretBank、Intragloss、語帆術(shù)語寶（Termbox）等術(shù)語提取技術(shù)幫助譯員更快地找出專業(yè)術(shù)語，快速創(chuàng)建有針對性的術(shù)語資源庫，幫助譯員更有的放矢地對會議資料進(jìn)行預(yù)處理。

（二）智能化

? ? ? ??人工智能在過去 5-10 年快速發(fā)展，語音語義識別、圖像識別、AR/VR15、區(qū)塊鏈等技術(shù)已經(jīng)開始并且加速與翻譯產(chǎn)業(yè)結(jié)合。多專家系統(tǒng)技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、硬軟件一體化和并行分布處理技術(shù)推動語音識別和機(jī)器翻譯快速發(fā)展。增強(qiáng)型的自動化機(jī)器學(xué)習(xí)將會更加智能，強(qiáng)大的算法可以從龐雜的口譯數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式并演化為更高級的智能系統(tǒng)，具備類似于人一樣的觀察、理解、判斷和生成各種情感特征的能力，機(jī)器口譯系統(tǒng)可以像口譯員一樣進(jìn)行自然地交流。AI 口譯技術(shù)融合情感計算，在掌握用戶情感狀態(tài)的基礎(chǔ)上，可根據(jù)情感信息的識別結(jié)果，對用戶的情感變化做出最適宜的反應(yīng)。例如，Google Assistant 融合了深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、認(rèn)知計算等技術(shù)，在與真實場景交互過程中，發(fā)音自然，語速流暢，就連停頓、“嗯”等表示思考的小細(xì)節(jié)都納入其計算范疇。在口譯過程中，該技術(shù)可以實現(xiàn)更加精確的語音和語義識別，從而產(chǎn)出更加精確的翻譯結(jié)果。智能口譯系統(tǒng)將會得到快速發(fā)展，翻譯引擎經(jīng)過深度優(yōu)化，集成翻譯記憶技術(shù)和術(shù)語技術(shù)，融合統(tǒng)計及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多種解碼算法，智能化程度將會越來越高，應(yīng)用場景將會更加廣泛，覆蓋交傳和同傳等多種需求。

（三）泛在化

? ? ? ??物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)+、泛在網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)催生了“超媒體”、“全媒體”、“泛媒體”、“BYOD”的出現(xiàn)，“泛在翻譯”也應(yīng)時而生。移動互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合移動口譯設(shè)備，將泛在的客戶需求和泛在服務(wù)結(jié)合起來，使得任何人可以在任何地方和任何時刻獲取所需的口譯服務(wù)。例如，找翻譯（FindYee），基于 LBS （Location-based Service）實時定位系統(tǒng)，能夠精準(zhǔn)的搜索到垂直領(lǐng)域?qū)I(yè)翻譯人才及資源，幫助有翻譯需求的用戶快速實時尋找到專業(yè)譯員，也幫助譯員獲得翻譯工作機(jī)會，實現(xiàn)用戶與口譯人員的無縫對接。再如，利用 BEasy 系統(tǒng)，用戶撥打 BEasy App 中的語音或視頻通話，在線專業(yè)的口譯人員便能提供即時的口譯服務(wù)。泛在系統(tǒng)可以快速定位手機(jī)用戶的當(dāng)前地理位置，然后搜索匹配在用戶當(dāng)前位置范圍內(nèi)可以提供口譯服務(wù)的譯員。眾包口譯、社會化口譯等新模式將會讓全球各地口譯員和技術(shù)資源得到有效適配和聚合優(yōu)化，促進(jìn)口譯資源的共享和利用，提高行業(yè)效率。移動口譯服務(wù)、精準(zhǔn)口譯營銷、LBS 口譯設(shè)備服務(wù)、線上線下人機(jī)耦合等服務(wù)實時呈現(xiàn)和監(jiān)控口譯供求信息，及時有效地對接譯員與客戶。

? ? ? ??5G 網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)為萬物互聯(lián)提供了更為強(qiáng)大的基礎(chǔ)。5G 超高無線速度理論上傳輸峰值速率可達(dá) 10Gbps+，可提供超高清流媒體業(yè)務(wù)（云 VR/AR、云視頻、云會議、云直播等）以及特定場景的無線高速寬帶接入，為遠(yuǎn)程口譯和云VR/AR口譯提供強(qiáng)大的支持。5G 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的高效快速的網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合泛在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，能更好地幫助人們應(yīng)對口譯服務(wù)對稀缺資源和遠(yuǎn)程環(huán)境需求的挑戰(zhàn)，必將給口譯產(chǎn)業(yè)帶來一場升級革命，推動全球口譯事業(yè)邁入即時、共享、開放的泛在新時代。

（四）平臺化

? ? ? ??在新的數(shù)字化經(jīng)濟(jì)時代，不論是互聯(lián)網(wǎng)巨頭，新興翻譯技術(shù)平臺企業(yè)，還是傳統(tǒng)轉(zhuǎn)型的翻譯企業(yè)，都在打造創(chuàng)新型翻譯技術(shù)平臺，整合稀有語言服務(wù)資源，進(jìn)行大數(shù)據(jù)知識挖掘，激發(fā)客戶和用戶積極參與，實現(xiàn)平臺化協(xié)同化服務(wù)。當(dāng)前，用戶基數(shù)龐大、技術(shù)積累豐富、資金實力雄厚的國際化企業(yè)（如谷歌、微軟、百度、騰訊、搜狗、新譯、云譯等）通過提供開放機(jī)器翻譯接口，打造多元化多功能產(chǎn)品，重塑商業(yè)服務(wù)模式，逐步構(gòu)建完善的資源集聚的生態(tài)平臺，口譯技術(shù)供應(yīng)鏈競爭逐步演進(jìn)為平臺化的生態(tài)體系競爭。

? ? ? ??在大型口譯活動中，集人員管理、資源管理、知識管理等一體化的綜合性協(xié)作平臺，才能滿足日益增強(qiáng)的口譯協(xié)同管理需求。在未來復(fù)雜場景中，單獨(dú)的口譯軟件將會向平臺化轉(zhuǎn)型（如 thebigword、Plunet、Primaxis 等口譯管理系統(tǒng)），多數(shù)口譯服務(wù)平臺將客戶、譯員和服務(wù)通過平臺綁定在一起，提供綜合性的口譯服務(wù)。例如，Boostlingo，通過平臺網(wǎng)站及 App 應(yīng)用，客戶可以在全球范圍內(nèi)預(yù)約現(xiàn)場口譯服務(wù)，也可以隨時隨地獲得電話、視頻等遠(yuǎn)程口譯服務(wù)；翻譯公司可借助平臺管理譯員、提供電話、視頻等遠(yuǎn)程口譯和現(xiàn)場口譯服務(wù)；口譯人員可在平臺上承接項目、完成工作、管理任務(wù)并追蹤收益；口譯管理人員可以實現(xiàn)全球化調(diào)配口譯資源，有助于口譯生態(tài)的良性發(fā)展。

? ? ? ??在技術(shù)變革時代，口譯技術(shù)不斷創(chuàng)新，口譯工具種類層出不窮，口譯 App 數(shù)量不斷攀升，應(yīng)用場景更加廣闊，初步形成了鏈接客戶、服務(wù)商和譯員的生態(tài)系統(tǒng)，這為推動口譯資源整合、模式創(chuàng)新、效率提升、生產(chǎn)變革等提供了重要支撐。在新時代，無論是口譯員還是口譯培訓(xùn)人員，都不可避免地要進(jìn)行系統(tǒng)性的學(xué)習(xí)，了解口譯技術(shù)創(chuàng)新模式，掌握口譯技術(shù)發(fā)展趨勢，提升“語言 + 技術(shù)”的綜合口譯服務(wù)能力。

04?結(jié)語

? ? ? ??AI 技術(shù)迎來爆發(fā)式發(fā)展，引發(fā)了一系列的顛覆性創(chuàng)新，超越了傳統(tǒng)口譯服務(wù)的時空限制，打開了一個全新且廣闊的應(yīng)用市場，極大地拓展了行業(yè)語言服務(wù)能力，改變了傳統(tǒng)翻譯行業(yè)的時空格局，未來將會促進(jìn)跨行業(yè)的智能化和生態(tài)化融合?？萍际堑谝簧a(chǎn)力，口譯技術(shù)對口譯實踐和口譯教育至關(guān)重要，是否重視口譯技術(shù)直接影響口譯人才培養(yǎng)的綜合素質(zhì)?！督逃畔⒒?.0行動計劃》強(qiáng)調(diào)要加強(qiáng)廣大師生的信息化應(yīng)用水平和信息素養(yǎng)（教育部，2018），但是，當(dāng)前能夠有效開設(shè)口譯技術(shù)課程的高?；蛘哒嬲龑⑷藱C(jī)互動融入教學(xué)過程的高校少之又少，提升廣大口譯師生的口譯技術(shù)素養(yǎng)已經(jīng)成為十分緊迫的問題。

? ? ? ??面對新技術(shù)、新市場、新業(yè)態(tài)、新模式、新機(jī)遇，無論是口譯教育還是口譯研究，都需要重新定位，做好轉(zhuǎn)型的準(zhǔn)備，順應(yīng)技術(shù)的潮流，加強(qiáng)口譯技術(shù)教學(xué)和研究。本文探討口譯技術(shù)的概念和定位，闡釋口譯技術(shù)對翻譯活動乃至社會發(fā)展的影響，梳理口譯技術(shù)的發(fā)展趨勢，旨在幫助和引導(dǎo)口譯從業(yè)者走出技術(shù)概念誤區(qū)，消解唯技術(shù)論、技術(shù)無用論、技術(shù)恐懼論等片面觀點(diǎn)，正確認(rèn)識口譯技術(shù)的本質(zhì)內(nèi)涵，建立完整的口譯技術(shù)教育知識框架，為口譯研究開拓新的疆土。

作者介紹：

王華樹

? ? ? ??翻譯學(xué)博士，副教授，北京外國語大學(xué)高級翻譯學(xué)院碩士研究生導(dǎo)師，兼任世界翻譯教育聯(lián)盟翻譯技術(shù)研究會會長，中國翻譯協(xié)會本地化服務(wù)委員會副秘書長，中國英漢語比較研究會外語教育技術(shù)專業(yè)委員會副秘書長，《中國科技術(shù)語》編委等。多年來致力于推動翻譯技術(shù)產(chǎn)學(xué)研的生態(tài)融合，在《中國翻譯》《外國語》《外語電化教學(xué)》《上海翻譯》等期刊發(fā)表論文六十余篇，主持國家級、省部級及校級科研項目十多項，出版《人工智能時代翻譯技術(shù)研究》《計算機(jī)輔助翻譯概論》《應(yīng)用程序本地化》《翻譯與本地化項目管理》等十多部著作。研究領(lǐng)域：翻譯技術(shù)、外語教育技術(shù)、語言服務(wù)管理。

楊承淑

? ? ? ??日本國立東北大學(xué)文學(xué)研究科碩士，北京外國語大學(xué)語言學(xué)（翻譯方向）博士。學(xué)術(shù)專長：口譯研究、譯者研究、國際醫(yī)療口筆譯研究?，F(xiàn)任輔仁大學(xué)跨文化研究所教授兼所長（2013.08-），曾任輔大翻譯學(xué)研究所教授兼所長（1994-2000,2006-2010）。自1988年迄今從事中日會議口譯約達(dá)1000場，五年內(nèi)論文約30篇。2014年9月于輔仁大學(xué)創(chuàng)設(shè)國際醫(yī)療翻譯學(xué)程，并于2015年推展為碩士學(xué)位。2015年10月31日創(chuàng)立國際醫(yī)療翻譯協(xié)會（imtia.org.tw），并擔(dān)任該會副理事長（2015-2017）。

文獻(xiàn)來源：《中國翻譯》2019年11月第40卷第6期

?（已獲得作者授權(quán)，引用請以期刊版為準(zhǔn)）

轉(zhuǎn)載來源：《中國翻譯》

本文來源于微信公眾號“翻譯技術(shù)教育與研究”、微信公眾號“語言服務(wù)行業(yè)”，致力于語言服務(wù)行業(yè)資訊、洞察、洞見~ 關(guān)注我們，了解更多精彩內(nèi)容~