人工翻译与机器翻译的比较

　　2016年12月，物理学家斯蒂芬·霍金发出警告，称地球上的人类很可能因自己创造的文明走向灭绝，这一“文明”包含了多个领域的成果，其中即包含了人工智能。无需赘述，这在机器翻译中是一个重要概念。另外，谷歌也于9月底发表了论文《Google’s Neural Machine Translation System:Bridging the Gap between Human and Machine Translation》，对旗下神经机器翻译系统(GNMT)做了介绍，此事得到广泛报道，相关文章多以“砸翻译饭碗”一类措辞为题，迅速了引起翻译业内人士的广泛关注，业外人士更是“人工翻译即将走到尽头”地哗然一片。而从网络上所能获取的使用体验来看，GNMT得到的反馈并不是那么好，数名专业人士甚至做出了“很糟糕”、“再也不会对它产生信心”的评价。可见，至少从现阶段而言，机器翻译还没有达到一个足以摧毁人工翻译这一职业的水平。

　　但客观地看，从20世纪30年代首次提出这一概念至今，机器翻译的迅速发展确实不容忽视，在某些对精确度要求较低的情景中，机翻已经能够得出相当好的结果，而翻译从业人员的看法，大致也能概括为“在医学、机械、法律等不过分倚重‘雅’的行业，机翻所带来的威胁已经十分明显”。

　　对于这些专业领域的绝大部分，比如医学，笔者并不十分了解，但也曾听闻把应作“溶液”解的“solution”译为“解决方案”的机翻例子，显然，这跟信达雅都远不沾边。再说这其中笔者相对了解的领域，即法律，诚然，条文规章不需要追求行文优美，但若说其在翻译过程中只需要信达二字，让目标语言人群能够理解即可，则至少站在笔者个人的角度，是完全无法赞同的。法律是文明社会的产物，以维护人民利益为目标，在这个领域内，公序良俗这一概念时时出现，在法律框架之外，还要求主体遵守公共秩序与善良风俗。可见，法律和道德是紧密相连的，那么，作为法律的物质载体，条文表述也应当容纳并体现这一内涵。另外，从实践层面看，随着人工智能的发展，不少人都认为翻译会被机器取代，相对地，却鲜少听闻法律职业会被机器取代的论调，究其原因，法律职业高于翻译行业的思维难度自然是第一要因，而与此同时，或许也因为人们普遍默认人工智能是不具备道德精神的，因而无法在兼顾法律与人情的前提下做出足够公允的判断的，由此反向思考，法律领域的道德要素可见一斑。

　　综上，本文将对人工翻译和机器翻译做一比较，以探讨两者各自的优缺点，而对比较结果的分析，则主要以翻译结果措辞的道德人情因素为重点。为服务于这一目的，笔者选取了《联合国宪章》中的部分条文作为样本。工具方面，在西南师范大学以让学生了解机翻系统的交互测验实验中，他们选用了中科院的科智系统和台湾的功学系统为样本产生工具，而笔者所能接触到的机器翻译系统有限，故直接使用了最容易获取的百度翻译。此外，鉴于各语种在语法表述中的用词区别，为便于理解，本文中统一使用主语、谓语这类汉语习惯表达。

　　以《联合国宪章》第55条的英、中、日官方译文为基础，通过机器翻译进行三语互译后，所得结果如下表所示。

　　大体来看，由于首项说明根本目的的句子属于长句且定语成分复杂，机翻所得结果均出现了错误，而在其下表明具体措施的各项中，句子结构混乱这一问题虽也同样存在，但多少优于前述目的语句，这首先即说明了机器翻译在处理成分、结构的复杂性超过一定程度的句子时的不足，在所选条文中，对这一特点体现最为明显的便是首句句末，即英语原文中“the United Nations shall promote”一句。按照英语语法，谓语置于宾语之前，因此promote一词后可以接上几项直接目的，中文语法的情况与此相同，而日语则大不相同。在A2中，机器并未于几项直接目的这一宾语成分后放置相应谓语，由此造成了明显的语法错误。同时，promote一词虽时常译作促进，但对其更准确的理解应该是“提高”，这便需其谓语是名词或成为名词的形式结构。在此前提下，再看以英语为源语言的机器翻译，所得结果就出现了明显的问题，如B2、A3两处，前者的“国連を促進する”显然有违原意，后者“联合国应促进：较高的生活水平、就业和经济、社会进步和发展的条件”则读来拗口、不够通顺，而这一问题其实同样存在于B2中。究其原因，乃是在中文与日语中，既然将“promote”译作“促进”，其后所接就应为名词，并且应当是由相应动词名词化而来的，在相对正确的后一机翻结果中，“水平”、“条件”都是纯粹的名词，自然不能如此处理;另一方面，如果“promote”被译为“提高”，虽然“提高……条件”基本可算正确，“提高较高的生活水平”却又明显有误，而实际上，这一错误在中日两种语言的官方译文中已经存在，提取日语官方译文a项中的主要成分并与前文组合，就会出现“水準/条件を促進する”这样的错误搭配，中文官方译文(子)项中“促进生活程度”也体现出了相同的错误。由此可总结出的问题是：在原句结构有误时，机翻会原样保持这种错误，而在原句正确的情况下，机器也无法准确识别关键词含义并做出恰当调整。归根究底，这即是一个准确度方面的问题，在本文选取的范本中，另外也有几处错误反映了相同的问题。比如，对于英文原文中“progress and development”，也即“进步与发展”，中文官方译文译为“进展”，A1中则笼统处理为了“development”，就此缺失了一部分，可见机器对于中文词汇的识别还欠缺准确;又如，对于日语官方译文中的“国際連合”，B3中并没有将其准确识别为“联合国”;其它诸如将“不分”错译为“划分”这类低级错误，就不再一一列举。

　　总而言之，在人工翻译和机器翻译的比较中，后者首先暴露出的缺点便在于准确度偏低，在机翻普及程度较高的今天，这也算是使用者们的一个共识了。而本文接下来要讨论的，便是基于这一事实的更为深入的问题，即译文因其精确度而变化的道德水平、以及对目标语言人群感情的影响。

　　众所周知，二战给整个人类造成了极大的灾难，严重损害了各国人民的生命、财产等各项利益，而联合国成立于第二次世界大战后，致力于促进各国在国际法、国际安全、经济发展、社会进步、人权及实现世界和平方面的合作，体现出了显著的人道主义精神，为准确反映这种以注重人权、讲求以人为本为重要内容之一的精神，作为联合国基本大法的《联合国宪章》，其条文需要足够准确，尽可能摒除偏见，以公允正义的形式进行表达。为此，相应翻译过程必须经过情理、逻辑等各方面的反复斟酌，并站在人类的角度予以充分的思想感情与道德考虑，而对于机器来说，这显然是一个巨大的难题。下面，笔者便抽取所选条文中的几对官方译文与机翻结果，对这一问题进行一定的分析与研究。

　　首先考察英语原文首段、根本目的中的“well-being”一词，该词意为“幸福;生活;福利”，在A1中，从中文官方译本“福利”一词所得的机翻结果则为welfare，这个词的含义为“福利;幸福;繁荣;安宁”，若基于联合国之世界性官方机构的性质做考虑，乍看之下，或许会觉得后者更为恰当，如此，就难免使人产生欲对其进行比较研究的好奇心。简单来说，这两个词在含义上各有所侧重，“well-being”强调个人的幸福、健康，“welfare”则更偏向社会福利，在这种区别的基础上，如果按照在某些国家地区的大环境下养成的惯性思维，或许仍然会觉得后者更为恰当合理，但实际上，或许正是对这一区别的斟酌反映了联合国的人道主义精神。我们可以考虑到，即便“社会福利”完备，但作为一种大的政策，也无法保证它一定能得到符合预想的实施，从目的性上来说，这个词给人的感觉更接近于是为了完善国家制度，对经历了战争、在各种方面都更加敏锐、甚至可能对国家产生的人民而言，这种用词(即便也许很少有平民会关心并参与到这一问题中来)甚至可能引起他们的不快，而“个人幸福健康”的实现虽然一定程度上也需依赖社会福利，但其所表现出来的目的性，却更以人民个体而非国家全局的完善为重点，直接体现了对个人的关怀，多少能够起到照顾受众情感的作用，也更具以“血肉之躯”为着眼点的道德意识，因此笔者认为，在这个语段中，“well-being”这种考虑到多重心理因素的选词，便是使用了“welfare”的机器所不能辨识和应用的。

　　再看英语原段和以其他语种官方译文为原文的机翻译文中的用词区别。比如，对于英语原文中“without distinction as to race, sex, language, or religion”这一表述，A1中使用的是“regardless of race, sex, language or religion”，此处要看的就是“without distinction”和“regardless of”之间的区别，相比上一个例子，这其实是非常显而易见的，即，前者的含义是“不做区分(对待)”，而后者“regardless”一词本来具有“不重视的，不尊敬的;不顾虑的，不关心的”这层含义，即便结构后的词组反映的意思有所不同，但它含义中包涵的的这部分内容或许同样会引起受众的不快;再比如，相对于日语官方译文中的“完全雇用”，A2的机翻结果为“全人民の就業”，这两个说法乍看即有所不同，但解释起来又略显困难，笔者认为，简单来说，前者的囊括范围应该比后者广泛，它不仅包含“全民就业”这种说明对象范围的概念，还潜在包含了“雇佣时间的长短”、“工作内容的完整性”等概念，涉及到对人民就业更多方面、更深层次的考虑，体现的人本关怀及道德精神更为饱满。

　　最后再看一组区别，即英语原段中的“sex”和B1中的“gender”，笔者认为，这个差别格外耐人寻味。“sex”和“gender”两个词的区别，在于前者属于生物学区分，而后者属于社会学区分，并且，后者兼具性取向含义，且用词更加优雅，针对这一点，笔者认为，不得不说机翻甚至胜过了未经任何翻译的英语原文，在社会发展、思想进步、出现LGBT这一概念的现代，如果谈到关怀人本，必然也应当囊括这一内涵，也就是说，如果要无差别对待，则不知是生理性别，对于个人的内心选择、爱好取向，也应该一视同仁，这才能够更加完整地体现人道主义精神。由此看来，B1机翻结果的道德性高于原文，不过，这应该也并非机器自行选择的结果，比如说，在B1原文、即日语官方译文中，是将“sex”译为“性”的，作为侧面证据，我们还可以看到，A1原文、即中文官方译文将“sex”译为“性别”，而A1中的二次翻译(机翻)结果也是“sex”，由于欠缺对机器翻译机制流程的了解，笔者并不知道这出于何种原因，但从另一个侧面来说，这或许又加强了前文中的一个观点，即，在原文存在错误或不恰当之处时，机器是无法对其做出相应修改的。不过，所谓“时代的进步性”，在机器翻译结果中其实确有体现，比如，比较中文官方译文和A3的结果，在单看词句的情况下，很容易发现前者较为晦涩，后者则更符合当代人的语言习惯。虽然《联合国宪章》这般重要的文件或许不会随时代变迁进行译本的更改，但机翻的这一优点也还是不容忽视的。

　　文之将结，此处便对上述内容做一总结，即，对人工翻译与机器翻译做比较后，可知：(1)机器翻译的准确度低于人工翻译，且会机械地保留原文中的不当之处;(2)机器翻译无法顾及到文本中蕴含的道德情感问题;(3)在人工译本产生于较早时期的情况下，更能适应当代语言习惯，便于阅读。基于这些结论，我们再回到本文一开始提到的问题，即人工翻译是否会被机器翻译替代的讨论，很明显，在机器不具备道德意识的情况下，在翻译这一领域，还需要由人类译员发挥不可替代的作用，而就人工智能发展的进程来说，一旦到了机器足以识别道德情绪、甚至拥有一定道德情绪的水平，人类应该关心的就是自种族能否继续生存的问题了，到那时候，个人的饭碗是否能够抱住，就是件不足为道的小事了。当然，这完全属于另一个研究领域的主题，此处就不再赘述了。