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現在 AI 正夯，有翻譯系的舊同學跟我講很怕即將失業。所以這一期就來實驗一下吧！如果將作品丟給 Deep AI 和比較傳統的 Google Translate 中譯英，看看會出現什麼……（因為我對英式英文比較熟，所以指定 AI 用英式英語翻譯）
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例子（1）：原文為說明性質
Deep AI 版本：
Google Translate 版本：
在專有名詞上，他們都譯錯了～「生活反應」的正確英文說法是 "Vital reaction"。 Deep AI 採用籠統意譯，Google Translate 誤譯。
在句子結構上，兩者表現差不多。 Deep AI 在第二句搞不清楚中文一句裡可以有多個主語， Google Translate 好一些；但是雙方表現在第三句反過來了， Deep AI 正確理解原文是舉例，用了 "for injuries such as…"，而 Google Translate 誤以為原文的「好像」是個比喻，用了 "it is like…"。
意思上，兩者譯文大致都可以理解，但是有一些不準確的表達。中文一些用字比較籠統，需要配合語境理解，例如原文中的「救回來」。 Deep AI 過度詮釋成 "recovery"（康復）， Google Translate 則譯成不太自然的 "being rescued"，有可能會出現歧義，給人感覺像在說營救人質的那種「行動」。此處用 "there is still a chance of survival" （仍有機會存活）會比較好。
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例子（2）：原文使用意象借喻角色成長
Deep AI 版本：
Google Translate 版本：
意思上，兩者譯文大致都可以理解，問題比較大的一處是「種子」只有一顆，Deep AI 和 Google Translate 都沒有讀懂中文裡不會一直提數量詞，用了眾數 "seeds"。 Google Translate 更不知道為什麼出現了 "my"（我的），明明一直是第三人稱啊…… XDDD
用字上，「化成齏粉」，一個譯作 "dust"（塵），一個譯作 "powder"（粉末），但是都是一些英語中很精準的詞，"dust" 是髒兮兮的塵埃，"powder" 通常指很具體的麵粉、洗衣粉、化學品粉末那些，都不一定適用於比喻，用 "ashes" （飛灰）會比較好。這就是翻譯的神奇之處，明明原文就沒有提「灰」，但是譯文裡可以選用英語世界裡更通用自然的表達。（翻譯界裡對於遷就目標語言也有很多不同看法和理論，但對我來說自然度和美感優先，除非真的是無可取代的文化項目，像是「俠客」不能譯成 "knight" 騎士。）至於「隨風而去」， Google Translate 倒是做得不錯，用了 "gone with the wind" ，而不是 Deep AI 填鴨式詮釋的 "being blown away"（被吹走）。
分析完兩個例子，大家會不會覺得我在批評 AI 和 機器翻譯很爛，勸退大家別用呢？其實並不是喔！如果有更多人教 AI 翻譯，像是專有名詞和句子結構等方面的表現肯定會進步。不過，語言裡那些很深層抽象的東西，不是規則邏輯可以教的東西，就需要人手把關了。
AI 的表現並不是糟糕到完全不能看，非翻譯專業的人，例如公司行政管理人或者客戶，他們考慮的出發點往往是夠不夠快，省不省成本，很現實地說一句……質素往往不是最重要的（笑），所以才會捨棄真人改用 AI 。我的老同學會擔心失業也無可厚非，只是這不是 AI 的問題，是用 AI 的人的問題。
至於我自己會不會用 AI 翻譯作品？我的答案是會嘗試，因為真的很省時間，而且我有翻譯底子，最後自行檢查修訂就可以。當然，如果有非常充裕的時間自己來，或者交給出版社人手翻譯，那是最好。
我相信翻譯員不會失業，只是性質或會有所改變，未來很可能會轉型成最後把關的編輯。就算有一天 AI 真的譯得和人手差不多，並且完全在商業上取代了人類，我相信人手翻譯仍然會有其生存空間──翻譯時既要理解作者，也要顧及讀者，是一種很特別的溝通橋樑。人是社會性動物，人和人之間交流的溫度無可取代，就像作者會想找讀者看故事給回饋，餵給 AI 永遠都達不到那種滿足感，對吧？
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