人工智能在語言服務企業的應用研究

崔啟亮

(對外經濟貿易大學 英語學院，北京 100029)

0 引言

人工智能(AI)是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的技術。人工智能是引領未來的戰略性技術，在移動互聯網、大數據、超級計算、傳感器、腦科學等新的理論和技術以及社會經濟發展強烈需求的共同推動下,人工智能得到迅速發展,呈現出深度學習、跨學科融合、群智開放、自主操控等特征(馮志偉，2018:48)。語言服務企業是提供翻譯服務、本地化服務和語言技術產品/服務的企業群體，語言服務企業是提供翻譯和本地化服務的市場主體。人工智能時代技術發展速度驚人，隨著人工智能、神經網絡、深度學習技術不斷融入，翻譯技術從最初基于規則的機器翻譯發展到依托云技術、大數據的神經網絡機器翻譯，小至手機的翻譯APP，大至翻譯行業乃至語言服務領域中的云翻譯，翻譯技術不斷推陳出新，迭代更替。人工智能的迅速發展將深刻改變語言服務企業的服務模式和生態體系(王華樹，2020:87)。

那么，人工智能技術在語言服務企業中應用現狀如何呢？語言服務企業的產品使用了哪些人工智能技術呢？人工智能技術如何改變語言服務企業的服務模式呢？本文先介紹人工智能的基本內容，然后從語言服務行業調查報告以及人工智能在語言服務企業產品應用兩個方面進行研究，以期探索人工智能對語言服務企業的影響，推動語言服務企業提升服務能力和模式變革。

1 人工智能簡介

人工智能是自然科學和社會科學交叉的科學，人工智能技術涉及計算機、信息論、控制論、數學、語言學和哲學等多個學科的技術。

當前學者們比較認同的人工智能起源于1956年在美國召開的達特茅斯(Dartmouth)大學研討會，會上首次提出了“人工智能”的術語。此后人工智能技術與計算機技術相互促進，得到快速發展。近十年來，機器學習、計算智能、人工神經網絡和行為主義的研究成為熱點。

我國的人工智能研究起步較晚。納入國家計劃的研究(“智能模擬”)始于1978年；1984年召開了智能計算機及其系統的全國學術討論會；1998年起把智能計算機系統、智能機器人和智能信息處理(含模式識別)等重大項目列入國家高技術研究計劃。2017年國務院印發《新一代人工智能發展規劃》文件中，發展人工智能技術成為國家重大發展戰略。

人工智能具有交叉學科的特征，產生了不同學派，其中代表性的學派包括符號主義、連接主義和行為主義。符號主義認為人工智能來自數理邏輯，連接主義認為人工智能源于仿生學，特別是對人腦模型的研究。行為主義認為人工智能源于控制論。

人工智能的研究領域包括自然語言處理、自動定理證明、智能數據檢索系統、機器學習、模式識別、視覺系統、問題求解、人工智能方法、程序語言、自動程序設計(蔡自興 等，2003:9)。人工智能的研究和應用可以分為問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、自動程序設計、專家系統、機器學習、神經網絡、機器人學、模式識別、機器視覺、智能控制、智能檢索、智能調度與指揮、分布式人工智能與Agent、計算智能與進化計算、數據挖掘與知識發現、人工生命、系統與語言工具。

2017年國務院印發《新一代人工智能發展規劃》文件中，列出了我國重點發展的人工智能技術，包括：知識計算引擎與知識服務技術、跨媒體分析推理技術、群體智能關鍵技術、混合增強智能新架構與新技術、自主無人系統的智能技術、虛擬現實智能建模技術、智能計算芯片與系統、自然語言處理技術。

人工智能是復雜的學科和技術體系，融合了移動互聯網、大數據、超級計算、傳感網、腦科學等技術。人工智能不同學派、領域、技術和應用互相交織，構成了不斷發展的人工智能全景。

2 人工智能在語言服務行業的市場數據

語言服務行業是以促進跨語言、跨文化交流為目標，提供信息轉換服務和產品，以及相關研究咨詢、技術研發、工具應用、資產管理、教育培訓等專業化服務的現代服務業(中國翻譯協會，2016:16)。本文的研究重點是人工智能在語言服務企業的應用狀況，語言服務企業是提供語言信息轉換服務和提供語言技術服務的企業總稱，語言服務企業是語言服務行業的重要組成部分。

為了全面了解人工智能在語言服務企業中的應用，先從國內外語言服務行業的市場調查報告揭示的數據進行分析，這些行業報告以語言服務企業為調查對象，從報告數據中可以揭示語言服務企業的人工智能應用狀況。我們選擇了最近三年(2017—2019)國際和國內發布的語言服務行業的調查報告，國外以卡門森斯咨詢公司(CSA Research)的語言服務市場報告為例，國內選擇中國翻譯協會(Translators Association of China，TAC)的語言服務行業發展報告進行分析。

2.1國際語言服務企業人工智能應用調查數據

卡門森斯咨詢公司是提供全球語言服務研究、調查和咨詢的公司，該公司每年開展全球語言服務企業的調查，根據調查研究結果發布全球語言服務市場(The Language Services Market)調查報告，在國際語言服務行業具有廣泛的影響力。表1是CSA Research發布的2017—2019年國際語言服務企業機器翻譯的譯后編輯市場數據。表2是CSA Research發布的2017—2019年國際語言服務企業的語言技術應用數據。

表1 國際語言服務企業機器翻譯的譯后編輯數據

表1表明，全球范圍內，提供機器翻譯的譯后編輯的語言服務企業比例不斷提高，從2019年的29.86%到2019年的36.53%。但是，2019年的數據與2018年相差無幾，說明出現了增長放緩的現象；從全球語言服務企業的業務占比情況來看，機器翻譯的譯后編輯業務在波動中增長，2017年機器翻譯的譯后編輯業務占全部業務的比例是3.74%,2018年小幅下滑到3.64%，2019年又回升到3.81%。

表2 國際語言技術服務企業的語言技術應用數據

表2是2017—2019年CSA Research語言服務市場報告關于人工智能技術的應用數據，包括機器翻譯、音頻可視化和語音處理三部分。其中，音頻可視化技術在全球語言技術服務企業的產品和服務中持續增長，從2017年的2.00%到2019年的6.5%；語音處理技術雖然在2018年小幅下降，但是2019年又回升到1.20%。機器翻譯技術在經過2017—2018年的增長后，2019年略有下降。值得注意的是，2019年的CSA Research調查報告首次出現機器口譯業務，占0.01%，這個數據雖然不大，但是意義顯著，表明機器口譯技術是國際語言服務的新需求，表明機器口譯技術已經開始商業應用。

2.2 國內語言服務企業人工智能應用調查數據

中國翻譯協會是語言服務領域的全國性社會團體，自2012年開始中國翻譯協會發布中國語言服務行業發展報告，行業報告以全面詳實的數據，完整呈現了中國語言服務行業的現狀，在國內外的語言服務行業具有積極的影響。根據中國翻譯協會的調查報告，分析我國語言服務企業的人工智能技術應用及發展趨勢，與CSA Research的調查報告進行對比，可以更清晰地了解中外語言服務企業人工智能的應用現狀。

由于中國翻譯協會的各個調查報告結構不一致，內容詳略不同，不便于按年度對同一個問題進行對比分析。因此，我們針對我國語言服務企業的人工智能應用進行研究。圖1是根據中國翻譯協會2016年、2018年和2019年的調查報告數據。

中國翻譯協會的行業報告中，人工智能的應用表現在機器翻譯和譯后編輯方面。從圖1可以發現，2016年17.2%的語言服務企業使用了機器翻譯，2018年27.1%的語言服務企業使用機器翻譯，2019年41.0%的語言服務企業經常使用機器翻譯。對比發現，機器翻譯的應用呈現連續較大增長的現象。

具有自主研發翻譯工具的語言服務企業中，使用機器翻譯的譯后編輯完成語言服務項目的情況如何呢？2018年中國翻譯協會的行業調查報告顯示，42.7%的語言服務企業的21%～40%的項目使用機器翻譯的譯后編輯；22.5%的語言服務企業的41%～60%的項目使用機器翻譯的譯后編輯。這些數據說明機器翻譯的譯后編輯方式已經成為越來越多企業的翻譯方式。

圖1 我國語言服務企業機器翻譯使用情況

3 人工智能技術在語言服務企業的產品應用

人工智能技術正在影響和改變翻譯行業的生態面貌，改變著翻譯職業能力，如翻譯對象、翻譯角色、翻譯能力、翻譯策略、翻譯方式、翻譯流程、翻譯標準、翻譯環境、翻譯教育及翻譯研究(孔令然 等，2018:55)。傳統翻譯工作進行升級改造，才能提供高效專業的語言翻譯服務。我國語言服務企業從數量到服務能力不斷增長，越來越多的語言服務企業研發和應用基于人工智能技術的產品，這些產品在語言服務實踐中應用越來越廣泛，不僅提高了工作效率，而且提高了語言服務質量，體現了人工智能技術賦能語言服務的特征。

3.1綜合研究

根據企業核心業務類型分類，我國語言服務企業分為以提供翻譯與本地化服務的企業(稱為“翻譯與本地化企業”)和提供語言服務技術和產品的企業(稱為“語言技術企業”)。相比較而言，以開發語言服務技術和產品為核心業務的企業數量較少，國內還沒有這方面的權威數據，而以翻譯與本地化服務為主營業務的在營企業9734家(中國翻譯協會，2019:2)。

人工智能在語言服務企業的應用是本文的研究主題，為此我們選擇的語言服務企業滿足三個條件：(1)公司具有知識產權的人工智能產品。(2)人工智能產品具有行業和專業領域創新特色。(3)人工智能產品已經在語言服務實踐中廣泛應用。

本文作者長期在語言服務企業和行業協會從事語言技術與管理工作，與多家語言技術企業的高級管理者、企業技術部門保持密切溝通，多次前往這些企業進行培訓、交流、研討，對語言技術產品應用具有多年的使用體驗。根據選擇語言服務企業的三個條件，篩選出七家企業的產品，作為我國語言服務企業的代表產品，對其進行研究具有典型性、專業性、客觀性。人工智能技術在語言服務企業產品的應用狀況如表3所示。

這七家語言服務企業中，一者、優譯、小牛、語帆可以歸為語言技術公司，譯訊、傳神、精藝達可以歸為翻譯與本地化服務公司。從公司地理分布來看，這些公司的總部分別位于上海、成都、沈陽、北京、武漢和廈門，具有廣泛的區域代表性。

表3 人工智能技術在語言服務企業產品的應用

YiCAT和譯馬網是在線翻譯管理平臺的代表將計算機輔助翻譯、機器翻譯、人工翻譯相結合，將翻譯技術與項目管理技術集成于一體。從應用的人工智能技術來看，深度學習的神經網絡機器翻譯技術、記憶庫智能匹配技術、智能機器人的流程自動化技術和智能質量保證技術是在線翻譯管理平臺應用的主要技術。翻譯記憶庫和術語管理技術的底層是語言大數據技術，機器翻譯技術的底層技術是自然語言處理技術。

小?？熳gAPP是快速口筆譯APP的代表，支持文本翻譯、語音翻譯、拍照翻譯、多種文檔翻譯，應用的人工智能技術包括深度學習的神經網絡、機器翻譯技術、語音識別、圖像識別和語音合成等技術。

術語寶可以完成在線術語提取、術語標注、術語分享與管理，以良好的術語抽取效果，受到越來越多譯者的歡迎。術語寶設計用到的人工智能技術包括自然語言處理、機器學習、機器翻譯、信息抽取、語言大數據處理技術。

譯圖是語言服務的電子文檔智能自動化排版產品的代表，可以完成文件格式轉換和自動化排版，格式轉換和排版質量和效率領先于同類產品。譯圖設計應用的人工智能技術包括計算機視覺的文字識別、模糊圖像增強、智能機器人、流程自動化的智能排版。

云譯客之Twinslator(孿生譯員)是人工智能技術在筆譯翻譯應用中的創新產品，該產品在線采集譯員信息、創建孿生譯員(Twinslator)、自動采集譯員翻譯的語料、術語和翻譯行為數據，訓練適合譯員的機器翻譯。Twinslator應用到的人工智能技術包括機器學習、智能機器人、機器翻譯、流程自動化和語言大數據技術。

九九譯是為個人和中小語言服務需求公司提供在線人機結合翻譯和本地化服務的產品，提供證件翻譯、文檔翻譯、機器翻譯、音視頻語言服務。應用到的人工智能技術包括語音識別、機器翻譯、語音合成、圖像識別和機器學習。

以上七家公司的產品只是我國語言服務行業的代表，還有更多的人工智能語言服務產品沒有在本文中提到，例如，中譯語通、文思海輝、語言橋、UTH國際等公司的產品和服務都具有良好的應用和技術能力。

從這些產品設計應用的人工智能技術分類看，各個產品都集成了多項人工智能技術，它們共同服務于語言服務任務或項目需求。其中，自然語言處理、機器學習、計算機視覺是應用最廣泛的人工智能通用技術。機器翻譯、圖像識別、語音識別是最常用的人工智能應用技術。

需要強調的是技術不是萬能的，技術是完成任務的手段，技術、業務和人員結合是語言服務產品和人工智能技術發揮更大功用的有效形式。張愛玲等(2018：92-93)指出當前人工智能技術在筆譯領域已經得到廣泛應用，但是在同傳口譯中人工智能技術還不成熟。人工智能技術應用的深度和廣度，不僅取決于技術本身的成熟度和產品質量，而且還受用戶習慣和法律法規的制約，從這個意義來說，研究人工智能技術倫理可以更好地應用技術服務社會需求(任文，2019:51)。

3.2個案研究

人類社會已進入人工智能時代，作為人工智能技術應用分支的翻譯技術對翻譯行業帶來深刻影響(崔啟亮，2019:82)，前面分析的七個人工智能產品反映了這種影響。雖然七個產品各有特色，但是從人工智能技術在語言服務產品的創新應用來看，傳神云譯客的Twinslator是最具行業創新的產品，它的本質是通過深度學習和智能機器人等技術，訓練和生成適合譯者的機器翻譯系統，Twinslator工作原理如圖2所示。云譯客協作翻譯平臺可以讓每一個志愿譯者共同創建和維護語言和文化的多樣性，共享翻譯記憶軟件，分享多語種平行語料，促進翻譯在文化層面和技術層面上的發展(邵璐 等，2020:108)。

圖2 傳神孿生譯員(Twinslator)工作原理

語言大數據是訓練機器翻譯的重要數據，早在2013年翻譯自動化用戶協會(TAUS，2013:41)即發布報告指出：“給予足夠和適當的翻譯數據，有可能在一天內為具體行業、組織乃至產品創建計算機翻譯引擎?！睍r至今日，這種預測正在成為現實。傳神Twinslator以翻譯過程數據和場景信息數據為語言知識庫的知識來源，其中，語料數據和術語數據是語言數據的兩種類型。它是以開放互聯、數據共享和自定義機器翻譯引擎為設計理念的創新產品，目標是實現機器翻譯速度和人工翻譯質量的平衡，譯員加入后即可激活專屬機翻引擎訓練特權，擁有專屬Twinslator機器翻譯引擎。

Twinslator可以根據譯員擅長的行業和語種創建一個或多個Twinslator，譯者可以隨時上傳和維護翻譯語料庫和術語庫，在線創建、編輯和保存翻譯任務和譯文。Twinslator通過術語同步、語料同步以及在線翻譯功能使用過程中產生的翻譯特征及行為數據的自動采集實現譯員DNA克隆。通過人機共譯交互層和應用層的數據傳輸和處理，實現人賦慧于機器，機器賦能于人的目標。譯員持續貢獻的術語、語料以及翻譯特征、翻譯行為等數據經過數據分析和處理后，輔以云譯客語言處理技術，實現Twinslator引擎的翻譯質量從量變到質變，形成譯員專屬的機器翻譯系統，不斷提高譯者翻譯效率和質量。譯員可以隨時選擇將Twinslator的譯文與谷歌翻譯、百度翻譯、有道翻譯和搜狗翻譯等機器翻譯譯文進行對比。

Twinslator是多種人工智能技術集中應用的產物，它集成了自然語言處理、深度學習、人機交互和智能機器人等技術，已經在翻譯服務中取得了積極應用。至2020年12月11日，Twinslator術語對總量23764529條，語料庫68304088句對。其中，中英通用術語對為97561條，中英語料庫1195228句對；工程行業的中英術語86012條，中英語料庫1277631句對。應用領域涵蓋建筑、文化、財經、電商、法律、文學、機械和信息技術等領域。Twinslator的應用將機器處理的效率和人工翻譯的創造性相互賦能，將改變傳統人工翻譯的方式，將譯者、語料、術語、技術和管理融合，形成翻譯服務新模式、新產品、新應用。

4 結語

人工智能技術在語言服務企業的產品中已經較為廣泛應用。其中，自然語言處理和機器學習是應用最廣泛的人工智能領域。機器翻譯、圖像識別、語音識別是語言服務企業產品中應用較多的具體技術。“AI技術+流程+團隊”推動語言服務模式變革，改變了語言服務的實施方式、服務能力、翻譯行為和管理方式。隨著智能化、數字化、自動化的快速發展，更多人工智能技術將在語言服務企業產品中得到應用，推動語言服務行業和企業不斷發展進步，提供更智能、更敏捷、更專業的信息服務。