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人机耦合要技术也要伦理

  

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记者采访了几家企业,他们均表示筹办会议时没有考虑过翻译机,第一选择还是译员。“我们认为译员比较靠谱,尤其是一些比较技术性的高端会议或者权威研讨,而翻译机还是旅游自用比较好。”一家金融科技企业的相关人士表示。
数据显示,全球95%的国际高端会议都会采用同声传译的方式进行。陆先生是人工智能语音公司凝趣科技的销售人员,他告诉《IT时报》记者,他们的产品以个人用户为主,在会务上推广翻译机的难度很大,“会务翻译对于专业度的要求更高,因此,需要更长的开发周期和更高的研发成本,因此市场占有率非常小,对于我们来说营销难度也比较高。”
在翻译圈内,译员们的心态相当乐观,一致认为译员的饭碗稳得很,绝不会被机器抢走。
对于Bell Wang的爆料,一位曾在IEID现场参会的同事告诉记者,科大讯飞董事长刘庆峰在当天也有演讲,且在演讲中坦承,IEID的翻译采用了人机耦合的方式,并不是机器离线翻译。这点侧面印证了科大讯飞的回应。事实上,现场刘庆峰明确表示,人机耦合是人工智能下一步的关键技术之一,“人机耦合将协助我们提高效率,也就是人工智能系统和人类行为协作结合大幅提高工作效率,这种方式不仅仅是技术发展趋势,更是社会伦理发展的需求。”
之所以如此强调人机耦合,是因为目前对于语音、语义的识别,人工智能领域内仍有很多难以解决的问题。专注于智能语音、语义理解等人工智能技术研究与应用的捷通华声CTO李健告诉《IT时报》记者,翻译机不是一个单一的翻译系统,它至少融合了语音识别、机器翻译以及语音合成三项技术的复杂系统,在输入正确的情况下,有些翻译确实已经媲美人类,但在语音识别方面,机器与人的差距明显,“安静环境下,一般语音识别可以达到90%以上的准确率,但在复杂环境下,特别是嘈杂多人的会议场景中,就算目前最顶尖的语音识别公司,识别率也只有70%-80%,这意味着,当机器翻译时已经有20%~30%识别是错误的,而人类在复杂环境下的语音识别率至少在95%以上。”
此外,单纯从翻译角度来讲,目前基于深度学习的机器翻译,对于训练过的文本语料或者类似文本,或许可以翻译得很好,但对于和训练文本差异很大的文本,翻译能力便会大幅度下降,机器不具备人类面对复杂情况的应变能力和面对错误的纠错联想能力。
李健表示,人机耦合是人和机器的优势互补,达到1+1>2的效果,这点在速记行业已经得到很好验证,但翻译是个远比速记复杂的系统工作,人工智能目前的学习能力还不够。
在科大讯飞两次回应后,Bell Wang表示接受解释,但同时他也建议,科大讯飞未来与译员可能合作时,需要得到译员的知情同意,并签订协议;需要使用译员有知识产权的翻译内容时,也需要得到许可。这其实是对新技术下的法律和伦理提出了新的要求。
复旦大学哲学系教授徐英瑾认为,即使人机耦合也有伦理责任,涉及知识产权,“如果人机耦合中,人类并不知道自己的成果被利用,那这并不是真正的人机耦合。”