王少爽

(大连外国语大学多语种翻译研究中心/高级翻译学院，辽宁大连)

始于20世纪30年代，机器翻译技术发展至今，已有将近90年的研究历史，经历了基于规则、基于实例、统计和神经网络等四个主要阶段，其终极目标在于实现全自动高质量翻译。近年来，神经网络技术在机器翻译中的深度应用，促使机器翻译系统所产出的译文质量有较大幅度的提升。机器翻译系统的智能化程度越来越高，成为人工智能技术的一个典型代表，进而对翻译业界、学界乃至教育界都产生了重要影响和巨大冲击。由此引发了机器翻译的“取代论”“威胁论”乃至外语专业、翻译专业的“无用论”等消极观点和讨论。面对这样的论调，外语专业和翻译专业该如何为自身发展进行定位？

技术的本质在于实现对人类能力的扩展和延伸，服务人类社会发展。由是观之，机器翻译技术则旨在实现人类翻译能力的扩展和延伸。机器翻译技术的发展更应视作对人类的一种赋能和解放，帮助人类克服语言差异造成的沟通障碍。李瑞林指出翻译活动内在的歧义性、干扰性和非对称性特征，使其成为一个劣构问题显著的实践领域，致使机译技术的研发目标难以完全实现。尽管近年来机器翻译译文质量得到显著提升，但距离全自动高质量翻译的目标仍相去甚远。目前，全自动高质量翻译仅在个别专业化很强的垂直领域得以实现，如天气预报。Koehn认为，当前机器翻译研究的目标不在于实现完美翻译，而是旨在降低机器翻译系统的错误率。……