馮
劉博士您好！您在近期的“人工智能技術賦能影視翻譯沙龍”中談到，影視翻譯是翻譯行業的新興領域，能否請您談一下影視翻譯在翻譯市場中份額和就業前景？
劉
我認為影視翻譯市場與當前互聯網的發展趨勢密不可分。當前“一帶一路”政策使沿線國家翻譯需求顯著增加，以阿拉伯語、俄語、德語、英語、白俄羅斯語為主的市場需求不斷上升。隨著互聯網和多媒體傳播技術的發展，網絡數據傳輸能力提升之后，用戶對音視頻媒體這方面需求也與日俱增，最典型的是媒體形式已從當初的視頻網站發展到短視頻再到直播，音視頻已成了一種主流的傳播媒介，以后這方面的翻譯將持續增加。
舉一個翻譯行業中比較常見的例子，目前電子設備產品手冊的翻譯主要還是文本翻譯，但是在將來，設備廠商可能需要通過音視頻向用戶進行產品解釋和功能演示，這時候就需要譯員去做音視頻的翻譯了；影視行業更為突出，隨著我國進出口的電影和電視劇增加，影視翻譯的比重逐步上升，根據近幾年中國翻譯及語言服務行業發展報告上的統計數據，可以明顯看到影視翻譯行業良好的發展態勢。
馮
您認為影視譯者應該具備哪些能力？人工譯者如何跟影視翻譯技術更好地結合？
劉
我認為影視譯者除了基本的聽寫、翻譯、語言概括和組織能力以外，還需要對影視作品有基本了解，包括作品內容和作品表達方式。此外影視譯者需要能夠在較短時間內傳遞信息，并使信息能夠為不同地域、不同文化背景的人群所接受。
那么人工譯者如何才能與影視翻譯技術更好地結合？現在畢竟是人工智能的時代，也是信息化、自動化的時代，我們首先要能熟練使用現在的工具來提高生產效率，包括機器翻譯、術語庫、記憶庫、桌面端和云端CAT等工具。除此之外，譯者要能快速地獲得與作品相關的背景知識，這就需要譯者能熟練使用一些國內外的信息檢索工具，在翻譯之前對整體目標內容有了全面把握，才能更好地還原作者想表達的意思。
馮
現在距離影視翻譯一站式平臺化方向還有多遠？基于一站式工作平臺，未來項目經理與譯者的工作模式又會發生怎樣的變化？
劉
所謂的一站式平臺就是貫穿于影視翻譯的全生命周期的平臺，融合了各種工作流和多角色的協同，從我所掌握的信息來看，目前還沒有針對影視翻譯的一站式平臺，仍是一個較大的市場空白?，F在行業存在一些針對于音視頻的字幕工具或者翻譯平臺，如國內的繪影字幕、訊飛聽見字幕、網易見外、Translai、剪映等，還有國外的Verbit、Subly、Apptek、Videolocalize等，但這些大家耳熟能詳的字幕工具都還沒有往音視頻翻譯一站式平臺的方向發展。
至于未來能否發展出這種平臺，我認為還是由翻譯需求決定，需求驅動市場。當影視翻譯蓬勃發展以后，才會有信息技術提供商為我們提高生產效率、降本增效，這一類平臺才會應運而生。
那基于這種一站式平臺，未來項目經理與譯員的工作模式會發生怎樣的變化？現在翻譯項目管理已經不可避免地進入到信息化管理和流程自動化管理當中，以后項目經理也將需要借助于這種一站式平臺來進行任務立項、任務拆分、自定義工作流、任務跟進、任務回收以及項目收尾等工作。
立足于這種一站式平臺，未來項目經理和譯員的合作方式會發生很大轉變：項目經理采用平臺協同式的作業方式，通過云端發布和回收任務、AI打軸、AI翻譯、AI質檢，使信息和流程完全標準化、對齊化，盡可能減少協同作業的交流成本、機械重復作業成本甚至試錯成本。這個環節就相當于現代“有紙化辦公——無紙化辦公——云端辦公”的發展趨勢一樣，將來所有譯員的工作模式都會發生變化，比如說以后所有人的工作完全獨立，譯員之間無需面對面，只在云端進行交流，大家一起協同式、并肩式地完成任務。
馮
目前影視翻譯技術在哪些領域做得比較出色，哪些領域又更需要人工譯者的協調呢？對于需要人工協調的領域，譯者應該怎樣發揮作用？
劉
目前語音識別、機器翻譯、語音合成是人工智能運用在影視翻譯技術上比較出色的領域。這三個領域是極具代表、也是相對成熟能夠達到商用的領域。
我認為需要人工譯者協調的是專業領域的翻譯，現在我們已經從單元領域轉向了多元領域，比較典型的有醫學、科技、商務、法律等，這些行業其實有學科交融的地方。本地化翻譯就是一個比較好的例證，它基本涵蓋了多媒體本地化、網站本地化，游戲本地化和軟件本地化等等。這些專業領域具有更多的知識背景，是AI人工智能所無法涵蓋的知識面，人工譯員在這個環節可以發揮人的創造性和知識的多元性，彌補計算機或翻譯技術所缺失的那一部分工作。
馮
結合影視翻譯中的多模態語境，機器翻譯如何突破文本中隱性信息表達缺失的問題？
劉
不管是語音識別還是機器翻譯，目前人工智能都是基于一種較為線性和單一的方式建模，然后再基于概率去匹配最優解；而人工譯者是通過多種感官獲得信息后再根據背景知識儲備和專業知識綜合處理，兩者有著很顯著的區別。
此外，人在獲得信息后還有歸納和推理的過程，機器目前還不具備這種邏輯思維，所以要想機器翻譯達到我們期望，還真是任重而道遠。因為人工智能的本質問題都還沒有解決，又如何去突破呢？目前我們做了很多嘗試，比如多模態學習、跨媒體分析，再比如通過整合多個成熟的小模型到一個大模型中去。
一個典型的案例就是帶混合語種的語音識別，我們可以通過建立大模型來實現語種識別和語音轉寫兩種功能。總之要想突破現在這種信息表達的缺失，只有通過不斷地整合信息，基于融合的信息來進行綜合判斷，再建立一個更復雜更龐大的模型，才能解決我們目前所處的困境。
馮
作為學者型研發人員，請您從教師、學生科研的角度，談一談翻譯技術為科學研究帶來了哪些新的話題和領域？
劉
首先是語音識別準不準確的問題。語音識別是整個影視翻譯當中極其關鍵的環節，如果語音識別不夠準確，后續的工作就會失之毫厘、謬以千里。
影視翻譯和文本翻譯不一樣，文本是相對標準化的媒介，在電腦上錄入的文字都是一樣的；但語音是非標準化的媒介，根據個人發音、口音等有所不同，如果我們用一個模型去適配每一種口音，那就需要大量的數據資產訓練才能提高準確率，同時也需要大量的人工進行標注。如果這項工作要人工譯員來完成，由人工逐句去精調，相信大家都無法容忍這龐大的工作量；但人工智能就沒有工作量限制，所以我認為這是需要由科學研究人員去解決的問題。
其次我想談一下影視翻譯中機器翻譯地不地道的問題。對于新聞類、教科類等題材，不管文本還是音視頻都非常標準化，但影視發行作品中就會有大量的故事情節、人物對白和旁白等，甚至包含一些縮略語或隱晦的表達，這些其實都是非常生活化的語言場景。但現在的科學研究還沒聚焦到這個方面，目前的關注點都還是非常標準化的語言場景。我覺得待這方面的研究相對成熟后，再推廣到影視行業當中，就能解決現在影視所面臨的的生活化場景的問題，使翻譯更加準確。
此外，對于影視作品中帶有混合語種的翻譯，譯員需要概括得更加準確，言簡意賅地表達編導或導演想要表達的意思。再比如對于影視作品中美式幽默涉獵到的背景知識，還有大量旁白、圖片信息等，也需要在翻譯過程中把這些元素提取出來，“接地氣”地呈現給觀眾，這也是語言技術提供方和語言工具研發方需要共同解決的問題。
馮
對于外語領域的師生，應該如何借力翻譯技術，將其應用于自己的翻譯實踐、翻譯教學、翻譯研究，拓寬自己的研究視野，助力科研成果產出？
劉
從翻譯實踐的角度來說，我覺得當前整個翻譯行業已經發生了很大的轉變。首先是翻譯媒介的變化，前面也談到，翻譯媒介已經從文本發展到了更多元的新興媒介，如圖片、音視頻、網頁等，需要用不同的軟件和平臺來進行處理，專業領域也由單一的領域向多元化的細分領域發展。
其次，翻譯主體發生了很大變化，現在的翻譯主體通常已經不僅是人，而是人機交合，即機器翻譯加上譯后編輯的模式。
翻譯模式也發生了改變?，F在的翻譯模式已朝著協同化、眾包化、平臺化、集成化的方向發展。隨著信息化的代入，現在的人機交互模式也是通過項目管理的執行以及交付的一站式操作，以達到節省人力、高效率、高質量、去格式后編輯的目標。
翻譯工具也從桌面端向著網絡端的方向發展。以往譯員多用如Trados Studio的桌面端工具，現在已發展到了Memsource、Smartcat、Yicat、TransWAI等多種智能化云端平臺，這也是未來發展的一個大方向。其次結合現有的信息化技術發展，無論是AI、云計算、大數據、物聯網、區塊鏈，翻譯行業將來都一定會往降低翻譯成本、提高翻譯效率的方向發展，重復性的工作由機器完成，創新性的工作或一些特定場景的工作才會由人工譯員承擔。
對于翻譯教學，我認為必須往著如何借助信息化工具來提高翻譯質量和翻譯效率的方向去發展。至于翻譯研究，我覺得需要往著解讀自然語言處理的方向去提高機器翻譯的質量，以達到翻譯目標。
受訪人介紹
劉開軍
劉開軍，深圳云譯科技有限公司研發總監，博士研究生，高級工程師，系統架構設計師、系統分析師。主要研究方向為大數據分析與處理、最優化理論與智能算法。目前主持廣西壯族自治區博士研究生教育創新計劃項目1項，參與國家自然科學基金委員會地區科學基金項目2項，以第一作者在SCI期刊發表學術論文4篇。
來源：翻譯技術教育與研究
