专家们认为测试中机器翻译技术的进步带来的译文虽有改善，但不论文本翻译还是口译，机器翻译的质量远没有达到令人满意的水平。尽管机器翻译已迭代至神经网络翻译，宗成庆研究员在《机器翻译的梦想与现实》中指出，目前的翻译系统“难以准确处理篇章范围内的指代问题，无法准确区分由于细微文字或句法差异造成的句子语义反转，无法从译员译后编辑过程中自动学习翻译知识。在复杂长句翻译中大量出现漏翻、错翻和次序颠倒；面对原文的噪声束手无策；俚语成语的翻译仍是不可攻克的堡垒，机器同声传译的语音识别问题仍然没有很好地解决”。清华大学智能技术与系统实验室主任刘洋在《基于深度学习的机器翻译》的报告中提到了机器翻译的进展和面临的三个挑战，知识整合、解释性和对噪声具有鲁棒性。现有的研究正针对这三个挑战进行系统优化，但从理论研究到应用还需要继续努力。

　　人机协同是必然趋势

　　笔者认为机器翻译和人工翻译各有优势，人机协同是必然趋势。随着语言学、计算机科学、认知心理学等学科的发展以及以上学科在机器翻译领域的进一步合作，机器翻译技术的迭代必将以更快的速度持续发生，从而推动机器翻译的质量不断提升至接近甚至在一定条件下达到或超过人工翻译的水平。但是在情感、文化等需要对语言进行深度理解的情况下，机器翻译并不能完全代替人工翻译。二者将在理论发展、技术进步与市场推动的多重作用下，成为紧密结合互补的有机整体，实现真正意义上的人机协同。

　　人工智能旨在让计算机复制人类的行为。看、听、行动、计划都是典型的人类行为，而其中最复杂的任务是沟通，最难的是具备翻译的能力。这就是人工智能研究人员将解决机器翻译问题看作实现人工智能关键的原因。人工智能的时代已经到来，与语言服务业蓬勃发展态势相适应的是，传统意义上的译者角色已满足不了新时代语言服务提出的新要求。技术必将逐渐改变人们的工作、生活方式，实现消灭语言障碍的终极目标。在这个过程中，机器翻译可以减少译员大量重复、翻译难度较低的劳动，避免翻译疲劳、提高翻译效率，替代诸如天气预报查询、旅馆预订服务、交通信息咨询等低端翻译人员，但不可能取代高端翻译（如重要文献、文学名著等翻译）人员，更不会消除翻译职业。如刘星光在《中国机器翻译研究述评：问题与对策》一书中提出，机器翻译与人工翻译并不矛盾，机器翻译和人工翻译我们都需要，这要根据所翻译的材料而定。

　　“机器会翻译了，人类就不需要学习外语”的思维逻辑与“有了计算器，就可以不用学算术”一样无稽。即使未来人工智能翻译在准确性和速度上超越了人工翻译，人工翻译在传达情感、文化以及语言深层含义方面的作用仍不可替代。低端译员的淘汰，本质上讲，是行业内部优胜劣汰加速的结果，机器翻译的出现只是加快了这一进程。人机协同是人工翻译在人工智能时代下的必然选择，也是提升行业质量与竞争力的必由之路。正如赵联斌在《论机器翻译时代人工译员与机器译员的共轭相生》一文中提到，“未来的人工译者绝不是仅懂计算机技术或仅具备双语能力的人，而应是集计算机能力与双语能力于一体的复合型人才”。

　　（作者单位：厦门大学嘉庚学院）