人工智能正在改变各行各业。但未必是哪个领域声量最大，改变最大。人们惊呼Sora将改变视频甚至影视行业的时候，可能疏忽了改变最大的还是语言翻译。人工智能对视频的冲击，一时还没那么大，好莱坞和横店都还可以活一阵子。
但无论是ChatGPT、Gemini、CoPilot还是“文心一言”，所有平台都始于“大语言模型”。语言才是这些人工智能的主场和大本营。人工智能对于翻译的改变，是立竿见影的。它不仅冲击了过去一度庞大的翻译产业，也改变了高校的专业设置图景。外语专业的衰败，早已开始，但可能还没有探底。人工智能带来的恐慌，远未消停。
毋庸置疑，人工智能翻译的质量会越来越好。神经机器翻译 (NMT) 系统，使用深度学习算法，分析和理解翻译的上下文，从而提高翻译的准确性和流畅性。自然语言处理 (NLP) 技术，可以帮助人工智能翻译工具理解语言的细微差别，这对于提高翻译质量至关重要，尤其是对于需要翻译的文学作品。机器学习的算法来提高翻译质量。这些算法可以分析大量数据，找出可用于提高翻译准确性和流畅性的模式。云端翻译的工作模式，会有助于搜索引擎的“爬虫”在无边无际的互联网翻山越岭，迅速查到资料，一解过去查资料的繁复辛劳。所有这一切，都会让人工智能辅助之下的翻译，质量越来越好。换言之，低端翻译会无悬念无后路地被替代。这就别存什么侥幸了，早死心早超生。
除了“谁”在翻译（是人工还是人工智能）这个问题之外，翻“什么”和不翻什么，也值得思索。一些材料在世界各地旅游，过去是翻译带队。假如到哪里，哪里随时都有地陪，还需要一个人去全程陪同吗？有一些文献将不再被系统翻译。一些文献，被正式翻译的可能性会下降。倘若此文献在网上，即可以借助DeepL之类插件，随时可以点击，通过插件“云翻译”，那么放在网上就可以，需要的时候随需随取，出版者何必走翻译和质量控制的流程，而读者又何必等待他人翻译好了来投喂？云计算已经进入寻常百姓家，我们已经习惯了材料需要的时候上网搜索，而不是囤积起来占地方。现在人们面对的问题，不是知识的匮乏，而是过剩。有了云计算的打底，这种随到随得，及时领取（just in time)的翻译模式，会取代专人对整个文本的翻译、编辑和出版。
这种及时领取，也是一种“刚刚好即可”（just enough）的知识消费心态。这种消费心态是被读图和视频时代缩短的注意力培育出来的，让人有些无奈。但话说回来：很多文本（如学术文献、技术文献、法律文件、医疗文献），阅读者只需要泛读和速读，理解八九成也就够了。这种内容的消费，会和一个人现有的知识结构结合，产生化学反应。有时候我们的内容消费，往往不是为了消费而消费，而是有其他目的，比如了解前沿新知，这需要追求大量浏览，量变到质变地产生见识或者方案，需要进一步了解的时候才去细看不迟。学术文献分析，很多时候，顶尖学者也只是看看摘要，看有无有价值的观点、方法、结论，有需要的时候才去细看。不过，涉及到文学翻译，那10%的差距，或许正是文字的精华。这也就是为什么常有人说诗歌不可译的一个原因：译作的受众或许得到了意思，失去了诗意。从这方面看，最了解诗人的还是人，最好是诗人，而不是人工智能。
人工智能也给过去在翻译领域求生的人，创造了新的机会。人工智能翻译工具将能够帮助人们检索不同语言的信息，打破语言壁垒，让每个人都能获得所需的信息。换言之，翻译有可能会融入到写作过程当中。这会带来一些伦理道德上的挑战，例如一些抄袭，会变得更难以觉察。你只有自己用多了，才能火眼金睛，一眼看出ChatGPT的痕迹。像李一舟这样，利用这种人工智能鸿沟造成的信息差，“倒卖”外部知识的内容掮客，可以趁机发家。在目前，法律的完善，跟不上人工智能的发展速度。如果法律上没有做错，对这种人工智能时代“投机倒把”的精明人，他人也无权过度谴责。人工智能也因此在语言的沟沟坎坎之间，滋生出大量的机会 —— 这机会远远不限于翻译领域。如果你不及时捕捉这种机遇，你会成为这种改变中的看客。
例如，它会做大蛋糕，使得翻译量产化。人们往往把目光纠结在人工智能的翻译“质”上，亦即准确性和人工相比究竟怎样，这个译本好还是哪个译本好？很多古代的传统经典，如四大名著和唐诗宋词，基本靠杨宪益戴乃迭或是许渊冲这些大家，他们一辈子出产那么多，已经耗尽心血。时下翻译中缺乏的是选材上的创造性思维。同样作品（尤其是公版）被大量重译，一部好作品被翻译了热销，其他人就跟着去炒冷饭，同类译本多如牛毛，恶化了竞争。为了让自己的译作出头，有的人不惜攻击他人，恶化了生态。这完全是翻译界的内卷，造成的是严重的资源浪费，有点像经济领域的重复建设。
而大量优秀作品藏在深山，从来没有人翻译过。出色的译者人数少，“生产周期”长，难以大批量翻译。而可视作“长尾”的作品，能在人工智能的帮助下，更多更快地译介为其他语言。一些中国过去的作品多翻译，有助于改变世界和中国的关系。很多故事未被讲述，道理未被理解，造成大家思维的差异被忽略。一旦讲述，可能影响深远。指挥家余隆、上海交响乐团、纽约爱乐乐团合作了一部清唱剧《上海！上海！》（Émigré），讲述30年代上海犹太难民的事，由于美国反移民和犹太巴勒斯坦冲突，此剧找对了风口，在西方产生了重大反响。而类似的文字作品，一旦翻译出来，也会有类似效果。
同样，外文作品中的优质作品，引进过来可能会改变一个人，一个行业、一个学科命运的作品。这些作品汗牛充栋，是绝大部分没有被翻译成中文的。人工智能可以革命性地提高翻译速度，提高人工效率。不要说文学经典，就是一些宗教文献，被完整翻译地都还很少。过去唐僧翻译佛经，由于人力不足，很多地方的翻译是囫囵吞枣的，所以才有“般若波罗蜜”之类在汉语环境下人们不知所云的音译做法。而更多的衍生文件，包括注释、评论，则更是淹没在故纸堆中。人工智能提供了一个新的契机，人类终于有能力大规模去发现、发掘新的重要典籍和文献了。
既然有待翻译的材料更多了，人工智能会成为改变翻译选择的触媒，翻译行业自身的机会在哪里？人们讨论得更多的是人工被替代的问题。如上所说，低端翻译被替代是没有悬念的，但是需要更多精确性和美感的翻译仍不可少 —— 他们是面临机会的一群人。面对“人工”和“智能”的相互关系，“替代”是一种可能。“打不过就加入”也滋生了诸多可能，包括“辅助”和协作。从八分人工到两分智能，两分人工八分智能，和其间的其他比例的组合方式，都会出现。
翻译工种会出现内在的核变。如英伟达的黄仁勋所言，未来会使用人工智能的会取代不会使用人工智能的，这或许是替代论最为到位的解释。我从很早做翻译的时候，就开始使用机器辅助。我有几本译作，整个翻译过程都是在Google Translate Toolkit上完成的。那时候机器翻译的质量有限，我主要使用平台，一句句对应，更好地集中注意力，排除外在干扰，避免错漏，翻译工作自身被改善的倒是很少。在计算机辅助翻译的时候，机器可以帮助术语的统一和查询的便利，而人工则是翻译的主体。在机器辅助翻译时代，机器和人工的投入可以说是二八开：机器提供20%的帮助，但是80%还是人在做。一些难的作品，机器仅提供术语、查询等方面的辅助。
人工智能则颠覆了人工和智能的合作方式，智能和人工之间的分工，变成了五五开、甚至七三开、八二开了。人工的主要作用变成了对人工智能翻译的编辑和修理。人工的作用，还可体现在工作流程的变化上，比如先进行人工智能粗扫一遍，然后人工加工，最后再让机器整理译作。整个过程更具有循环往复，螺旋式改进的特征。机器和人工不再是协助和被协助的关系，而是一种团队合作的关系。善于开展这种合作的人，能生产出更有质量的译作。这种协作，对人工的要求更高一些。人工智能的翻译质量通常相当不错。你若段位尚在其下，则无法识别问题，将其产出优化。语言水平高、更有创意的人，可以向人工智能提供更好的“投喂”，生成更好的作品。这种情形下，人工和智能会相得益彰，珠联璧合，是所谓的“better together.”
我有时候甚至觉得，人工智能对于翻译的需求来说，步伐还是慢了一些，没有更为革命性地解放人工。目前，能够贴近译者需要的人工智能化翻译平台，还是少了一些。大语言模型集思广益，能够实现更为广义的学习，而对于翻译者的个体化需求，追踪得还不够快。例如，你在翻译一本著作，引述过多，前后的引文统一起来，还差强人意。塔多斯之类平台，还有一点门槛和壁垒，并没有像谷歌翻译那样可以无所不在。但愿未来人工智能翻译工具还可以学习并适应个别作者的写作风格，并有办法对已有翻译进行存储，智能地对同一个人未来的翻译进行协调整合。目前，在具体词汇上可以做到这一点，但是在句子和段落上，还难以一以贯之地调整措辞和风格。这种个性化翻译，也可以表现在作者风格的匹配上，比如在文学翻译上，难的是作者风格的整体对应。如《杀死一只知更鸟》作者哈珀·李在作品中用的是阿拉巴马州的方言。托尼·莫里森常用肯塔基的黑人方言。马克吐温和福克纳则多使用密西西比方言。到目前为止，大部分译作在这种方言风格的整体转换上都是有欠缺的。人工智能可以提供激动人心的可能性，比如译作可以在对人工智能的二次投喂中，产生出新的、统一的风格。
而言之，在人工智能摧枯拉朽地改变下，翻译行业未来有多种可能。笼统地说：一部分人会沦为看客，而另一部分人会成为知识的掮客。一些人的饭碗被砸掉，一些新的饭碗会在意想不到的地方出现。目前我对人工智能的潜力是叹服的，更多的时候，在人工智能面前，或许“打不过就加入”也是不错的选择。当然，更好的办法是驾驭它。技术从来就是好奴仆，而是一个坏主人。
原载于《南方周末》
