騰訊AI翻譯首次亮相博鰲論壇,只證明了這一件事
“一帶一路”=“一條腰帶和一條路”?
4月9日下午,“騰訊同傳”在博鰲論壇現(xiàn)場上鬧了一個大烏龍。
這是博鰲論壇首次采用AI同聲傳譯技術,作為頭一份的“騰訊同傳”竟然還出現(xiàn)這種離譜的翻譯錯誤。
另外,從網(wǎng)上一些上傳的現(xiàn)場翻譯圖片來看,一些錯誤簡直令人不忍直視:
按照官方所稱,上面的錯誤簡稱“大面積單詞無意義重復、大小寫及字符混亂”。
首次亮相結果鬧烏龍,說好的取代人類呢?
在博鰲論壇現(xiàn)場,基于自研的NMT(神經(jīng)網(wǎng)絡機器翻譯)、語音識別等技術,“騰訊同傳”會實時識別、翻譯各國嘉賓的演講內(nèi)容,并同時以中英雙語的字幕形式進行投屏展示。另外,觀眾還可利用微信小程序對嘉賓演講的雙語同傳內(nèi)容進行回看、收聽和記錄。
從提供的服務內(nèi)容來看,騰訊的同聲傳譯聽起來還是不錯的。然而,從上面的錯誤來看,體驗有些糟糕呢。
對此,也有網(wǎng)友也進行了調(diào)侃:
對于此次烏龍,騰訊官方也沒有試圖遮掩,并針對圖片中“大面積單詞無意義重復、大小寫及字符混亂”的錯誤給出了解釋。
譬如中英雙語切換頻率的問題,官方解釋:
當聲源在兩種語言之間不斷轉換時,后臺中、英文識別引擎就會同時開始工作,這會導致兩種識別引擎互相“掐架”,而翻譯結果卻只能選擇一種語言進行輸出,再加上對嘉賓每個語氣詞也做了精準的啊啊啊翻譯,導致引發(fā)錯誤。
又比如“for”的問題,官方稱:
出現(xiàn)這種情況主要是包括神經(jīng)網(wǎng)絡機器翻譯在內(nèi)的深度學習算法,在原理上或多或少都有一定不確定性,在特定的情況下有一定的概率引發(fā)翻譯偏差。今天的嘉賓演講內(nèi)容中包含“for for for for”、 ”that’s that’s that”等重復內(nèi)容,而翻譯引擎不巧放大了這個重復,導致了翻譯結果出現(xiàn)錯誤。
AI同聲傳譯的玩家不在少數(shù),鬧烏龍的也不止騰訊一家
目前,包括騰訊在內(nèi),涉及AI同聲傳譯市場的玩家也不在少數(shù),比如科大訊飛、搜狗、百度等公司。
在市場的玩法上,他們的套路基本可以分為兩種,一類是以翻譯APP、API接口形式存在的軟件產(chǎn)品,譬如此次騰訊參加博鰲論壇的產(chǎn)品;另一類則是AI同聲傳譯硬件產(chǎn)品,最為典型的代表就是科大訊飛的“曉譯翻譯機”,以及搜狗的“搜狗旅行翻譯寶”。
從網(wǎng)上的一些用戶體驗來看,再結合此次騰訊同聲傳譯的情況,我們只能說,會鬧烏龍的不只是騰訊一家。
以科大訊飛的曉譯翻譯機為例,有網(wǎng)友以幾句英語教學的錄音來進行測試,如下:
According to our records, a room for two guests was booked under your name.
谷歌:根據(jù)我們的記錄,有兩位客人的房間是以您的名義預定的。
訊飛翻譯機:根據(jù)我們的房間記錄,兩位客人,你們的名字都是什么?
Today we have grilled tuna and New York strip steak served with creamy Italian herb sauce.
谷歌:今天我們有烤金槍魚紐約牛排配奶油意大利香草醬。
訊飛翻譯機:吉姆去紐約的牛排,配有干凈的意大利香草醬 / 蒂姆已經(jīng)得到了一份紐約的牛排,用來清潔意大利的泥土沙司。
又比如搜狗的旅行翻譯寶,在正常的翻譯過程中,其也是偶有錯誤,而在對話內(nèi)容較為復雜,或者語速過快等場景下,它的語音識別也會出現(xiàn)問題,之后的AI翻譯自然是無法理解。又比如阿里巴巴的AI系統(tǒng),此前的一場云棲大會中,該系統(tǒng)直接將“nationally”翻譯成了“男生弄亂”,讓演講者馬云爸爸在現(xiàn)場呆愣了5秒。
最后:AI翻譯還處于初期發(fā)展階段,想要取代人類還很早
當前,國外的谷歌、微軟,國內(nèi)的BAT、科大訊飛、搜狗等公司均在加緊布局AI翻譯市場,發(fā)布各類軟硬件產(chǎn)品。在技術層面,NMT是多個公司在AI翻譯產(chǎn)品中所采用的技術,其能夠模仿人腦神經(jīng)思考的模式進行翻譯。不過,騰訊方面此次的回應則表明,技術依舊存在不確定性的。
不僅僅是技術,AI翻譯的訓練數(shù)據(jù)也跟不上了。在一些AI速記的應用場景中,我們能夠看見,為了保證現(xiàn)場實時速記的準確率,工作人員一般都會提前用大量針對性數(shù)據(jù)來對系統(tǒng)進行訓練。
比如此次鬧出烏龍的騰訊,在備戰(zhàn)期間,“騰訊同傳”也學習了該論壇過往數(shù)百份演講稿。然而,從現(xiàn)實情況來看,訓練的數(shù)據(jù)依舊是不夠的,畢竟連“一帶一路”這一固定詞匯都能翻譯錯誤。
遙想此前,包括騰訊在內(nèi),在發(fā)布AI翻譯產(chǎn)品的時候都以“替代人類翻譯員”為自己的標語。不過,從現(xiàn)實情況來看,技術依舊存在不確定性、數(shù)據(jù)欠缺。這只能證明一件事,AI翻譯想要取代人類翻譯員,還有一段路要走。

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