現(xiàn)代語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理研究的先驅(qū)、美國(guó)工程院院士Frederick Jelinek曾經(jīng)有句名言：“Every time I fire a linguist, the performance of the speech recognizer goes up.”（我每開除一位語(yǔ)言學(xué)家，我的語(yǔ)言識(shí)別系統(tǒng)性能就會(huì)提升。）
　　人們有時(shí)候會(huì)誤讀這句話，認(rèn)為在自然語(yǔ)言處理技術(shù)發(fā)展的進(jìn)程中，語(yǔ)言專家的作用微乎其微，拯救世界的任務(wù)還得落在程序員身上。
　　我去專門查過(guò)Frederick Jelinek大牛的維基百科介紹，里面有段話很有意思（注意粗體加下劃線的部分）：
　　“Although its fame and iconic status are undisputed (it was for example used as the title of a 1998 speech by Julia Hirschberg), its context is unknown and its specific wording and dating are unclear. According to Daniel Jurafsky and James H. Martin, Jelinek himself recalled the quote as "Anytime a linguist leaves the group the recognition rate goes up" and dated it to December 1988 (Wayne, Pennsylvania), further noting that the quote did not appear in the published proceeding,[2][3] whereas Roger K. Moore gave the wording as "Every time we fire a phonetician/linguist, the performance of our system goes up" and dated it to an IEEE Automatic Speech Recognition and Understanding workshop held in 1985.[4] According to Steve Young, "the story goes that one day one of his linguists resigned, and Fred decided to replace him not by another linguist but by an engineer. A little while later, Fred noticed that the performance of his system improved significantly. So he encouraged another linguist to find alternative employment, and sure enough performance improved again."”
　　思考
　　自然語(yǔ)言處理專家嘴邊經(jīng)常提及這句話，搞機(jī)器翻譯技術(shù)的專家也時(shí)不時(shí)拿這句話調(diào)侃一下。如今很多機(jī)器翻譯團(tuán)隊(duì)里并沒有所謂的“語(yǔ)言學(xué)家”（Linguist），不需要任何語(yǔ)言學(xué)家就能搭建一套高效能的機(jī)器翻譯程序，產(chǎn)出他們眼中高質(zhì)量的機(jī)器翻譯譯文，發(fā)布令他們興奮不已的成果。
　　而令他們興奮不已的論文數(shù)據(jù)又會(huì)令媒體記者的雙手顫抖不已，寫下驚天地泣鬼神，令翻譯人員聞字喪膽的熱文。
　　但以下新聞引發(fā)了我的思考：
　　新聞一：
　　《谷歌：用算法和大數(shù)據(jù)“干掉”語(yǔ)言學(xué)家》
　　時(shí)間：2013年9月25日
　　摘要：
　　谷歌是一家極度看重算法、充滿工程師文化的公司，但或許你還是會(huì)為此而感到驚奇——他們認(rèn)為翻譯是一個(gè)數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)方面的問題。最近，位于谷歌總部的谷歌翻譯團(tuán)隊(duì)正迅速擴(kuò)張，他們新招了數(shù)名德國(guó)計(jì)算機(jī)科學(xué)家，但卻沒有招收一名語(yǔ)言學(xué)家。
　　新聞二：
　　《實(shí)現(xiàn)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)?谷歌雇百名語(yǔ)言學(xué)家為訓(xùn)練數(shù)據(jù)“鍍金”》
　　時(shí)間：2016年12月01日
　　摘要：
　　谷歌組織了一個(gè)由大量語(yǔ)言學(xué)博士組成團(tuán)隊(duì)，它把這支團(tuán)隊(duì)稱為“Pygmalion”，使用這些語(yǔ)言學(xué)家人工篩選的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。實(shí)際上，谷歌的機(jī)器通過(guò)觀察人類的做法來(lái)學(xué)習(xí)如何從長(zhǎng)段落中提取相關(guān)答案，這個(gè)過(guò)程需要重復(fù)多遍，相當(dāng)漫長(zhǎng)。這些艱苦的努力同時(shí)證明了深度學(xué)習(xí)的能力和局限性。為了訓(xùn)練像這樣的人工智能系統(tǒng)，需要大量的、由專業(yè)人士篩選過(guò)的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不容易得到，也不便宜，而且對(duì)這種數(shù)據(jù)的需求不會(huì)很快消失。
　　新聞三：
　　《特寫 | 人工智能背后的人》
　　時(shí)間：2017年4月7日
　　摘要：
　　秦嬌今年剛滿 30 歲，幾個(gè)月前剛剛從呼叫中心跳槽到一家「數(shù)據(jù)加工」公司。雖然跨了行業(yè)，她并不覺得兩份工作有什么不同，都是按照甲方的要求和己方的工作節(jié)奏，把人手安排到一個(gè)又一個(gè)項(xiàng)目中去。
　　公司剛成立不到一年，眼下業(yè)務(wù)大多是標(biāo)注數(shù)據(jù)，即根據(jù)項(xiàng)目方要求，人工為圖片、視頻和語(yǔ)音內(nèi)容打標(biāo)簽、做標(biāo)記。標(biāo)注好的數(shù)據(jù)會(huì)被人工智能公司用來(lái)訓(xùn)練算法模型，然后應(yīng)用到圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等不同領(lǐng)域。
　　「數(shù)據(jù)加工」公司所在地距「大數(shù)據(jù)之城」貴陽(yáng)五十多公里，是一座只接受科技公司入駐的「數(shù)字小鎮(zhèn)」。
　　小鎮(zhèn)的隔壁有一間規(guī)模不小的高職學(xué)校，學(xué)校的學(xué)生構(gòu)成了這家公司目前主要的員工來(lái)源。高職學(xué)校初建的目的是教育扶貧，因此學(xué)生們大多來(lái)自貧困山區(qū)，學(xué)校會(huì)提供不少補(bǔ)助和獎(jiǎng)學(xué)金。在數(shù)據(jù)加工公司兼職賺來(lái)的錢不僅足夠生活，有些學(xué)生還會(huì)拿出一部分補(bǔ)貼家用。偶爾這份工作還能成為職業(yè)跳板，「我們的學(xué)生踏實(shí)又努力，有的去北京實(shí)習(xí)，因?yàn)槭煜��?biāo)注工作、又認(rèn)真，反饋回來(lái)說(shuō)比同樣實(shí)習(xí)的北京大學(xué)生強(qiáng)得多」。
　　除此之外，她們還可以承接小語(yǔ)種的語(yǔ)料收集工作。地處西南、臨近東南亞，當(dāng)?shù)氐娜穗H關(guān)系鏈和頻繁的商務(wù)交往能提供不少便利。
　　我不知道諸位讀者看到這三條新聞后是什么樣的感受？我的感受是這樣的：
　　嚴(yán)格意義上來(lái)說(shuō)，“語(yǔ)言學(xué)家”、“語(yǔ)言專家”、“語(yǔ)言學(xué)博士”與“翻譯學(xué)家”、“翻譯家”、“翻譯專家”、“翻譯學(xué)博士”是兩個(gè)圈子的人。我如果說(shuō)“我身邊最牛的翻譯根本不知道語(yǔ)言學(xué)是什么”，你信嗎？我如果說(shuō)“做翻譯根本不需要語(yǔ)言學(xué)知識(shí)”，你信嗎？我如果說(shuō)“現(xiàn)在的翻譯專業(yè)學(xué)生根本不需要《語(yǔ)言學(xué)》”，你信嗎？
　　機(jī)器翻譯研發(fā)團(tuán)隊(duì)之所以沒有大牛翻譯，并不是因?yàn)榉�譯人員沒有作用，而是因?yàn)樗麄円呀?jīng)過(guò)氣了，機(jī)器翻譯研發(fā)團(tuán)隊(duì)手里拿來(lái)訓(xùn)練機(jī)器翻譯程序的“語(yǔ)料/數(shù)據(jù)”是哪兒來(lái)的？還不是一堆他們并不知道名字的譯者一個(gè)字一個(gè)字翻譯出來(lái)的，但翻譯完就完了，他們并不清楚自己的譯文以后會(huì)起到什么作用，以為只是作為“作品”被陌生讀者閱讀罷了。
　　谷歌之所以又需要語(yǔ)言學(xué)博士來(lái)標(biāo)注數(shù)據(jù)了，并不是因?yàn)樗麄兊募夹g(shù)沒有作用，而是因?yàn)樗麄兪掷锏臄?shù)據(jù)不夠用了，需要由人來(lái)補(bǔ)充新的更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。而機(jī)器翻譯研發(fā)團(tuán)隊(duì)還沒有開始招募“語(yǔ)言學(xué)博士”、“翻譯學(xué)博士”，是因?yàn)槿朔�譯的速度太慢了，價(jià)格又太貴了，短時(shí)間內(nèi)提供的高質(zhì)量的雙語(yǔ)數(shù)據(jù)對(duì)機(jī)器翻譯程序性能的提升并沒有太大提升，而直接從第三方公司手中買廉價(jià)的雙語(yǔ)數(shù)據(jù)或者自己寫程序去抓取免費(fèi)的雙語(yǔ)數(shù)據(jù)則更劃算一些。
　　標(biāo)注數(shù)據(jù)這種工作跟富士康流水線上裝配手機(jī)的工作一樣，“惡心但必需”。“人工智能”時(shí)代，耗費(fèi)多少“人工”，就有多么“智能”。
　　譯者通常認(rèn)為自己產(chǎn)出的“雙語(yǔ)平行文本”沒有什么用，但通過(guò)技術(shù)可以進(jìn)一步挖掘雙語(yǔ)平行文本中的諸多信息，比如雙語(yǔ)術(shù)語(yǔ)、語(yǔ)義信息、句法信息等。那些年長(zhǎng)的譯者花幾十年從雙語(yǔ)文本中靠經(jīng)驗(yàn)挖掘出來(lái)的“知識(shí)”可能遠(yuǎn)不及計(jì)算機(jī)程序幾秒鐘挖掘出來(lái)的的信息。
　　那人工智能時(shí)代，“譯者”究竟扮演著什么樣的角色？在我看來(lái)，只要世界不停轉(zhuǎn)，譯者就有翻譯不完的文字，只要有翻譯不完的文字就有賺不完的錢，所以譯者的生存問題是不會(huì)受到影響的。
　　但，在今天的翻譯行業(yè)生態(tài)環(huán)境下，“譯者”也要順應(yīng)適者生存、優(yōu)勝劣汰的法則，總有人因?yàn)椴贿m應(yīng)人工智能時(shí)代工作模式的變革而被淘汰，也總有人會(huì)在人工智能時(shí)代找到駕馭技術(shù)迎難而上的突破口。
　　人工智能時(shí)代，聰明的“譯者”要做一個(gè)“變革者”，熟悉技術(shù)、擁抱技術(shù)、使用技術(shù)。但在這個(gè)過(guò)程中，譯者其實(shí)處于非常弱勢(shì)的位置，因?yàn)樽罱K改變譯者命運(yùn)的不是譯者自己，而是為譯者提供技術(shù)服務(wù)的開發(fā)者。因此，聰明的“譯者”還要做一個(gè)“合作者”，熟悉提供技術(shù)服務(wù)的人、使用他們提供的技術(shù)。
　　結(jié)語(yǔ)
　　人工智能時(shí)代，年輕一代譯者的價(jià)值應(yīng)當(dāng)在兩方面凸顯，一方面是自身的翻譯水平，另一方面是自身的技術(shù)認(rèn)識(shí)。老一輩的譯者可以在翻譯水平方面引領(lǐng)年輕一代譯者的發(fā)展，但不能冥頑不化，令年輕一代錯(cuò)失認(rèn)識(shí)技術(shù)的良機(jī)。“技術(shù)”包羅萬(wàn)象，年輕一代譯者并不需要樣樣精通，也絕無(wú)可能，需要有人引領(lǐng)年輕一代譯者認(rèn)識(shí)對(duì)其有價(jià)值的真技術(shù)。
　　作為年輕一代譯者，被機(jī)器翻譯專家開除并不可怕，可怕的是被翻譯專家開除。