翻译

因此，翻译是一个复杂的过程，没有标准答案，好的翻译不仅要考虑原文，还要考虑翻译的目的。

林峰的经历并不是孤例，出海短剧对于人工翻译的需求正在快速退潮。

老师需要重新学习自己过去并不熟悉的知识，新设专业也要接受市场检验，最终，要让毕业生不能只去翻译行业找工作。

我最早感受到AI对翻译行业的冲击，是ChatGPT发布后。

小艺翻译在文档翻译上做了格式还原，支持PDF、Word、PPT等多种格式的边看边翻，原文和译文对照显示，字体加粗、段落排版、颜色标注都能保留。

在同一个模型中可输入文本和语音两个模态，支持语音转写、多语言翻译、多方言识别、环境音识别、说话人识别、情感分析以及复杂的音频问答等任务，让机器从“听清”进一步走向“听懂”。

此后几十年，日本翻译、改写了不少欧美的侦探小说，不少文坛巨匠也纷纷下场创作。

语言理解如此，常识推理如此，机器翻译与自动驾驶也曾历经相似的循环。

二是链路割裂——语音转写、声纹识别、语音翻译等能力被拆成独立模块串联运行，模块之间存在断点，容易累积错误，体验上也会出现延迟、卡顿。

2005年全国首批高级翻译学院成立、2007年翻译硕士专业学位(MTI)的获批设立，标志着翻译专业的教学和研究开始走上正轨。

截至2022年12月31日，全国设立翻译硕士专业的院校从15所增长到316所，累计毕业生约9.7万人。

近两年，国内外都有高校停招语言专业以及翻译硕士。

AI改变的不只是翻译环节。

换言之，我们想让翻译毕业生就业的口径更广，有更多的选择机会。

比如，我们增加了译前编辑、译后编辑和提示词工程等课程，希望我们翻译毕业生未来的就业路径更加宽广。

完全依靠人工的翻译已经很少了，单独区分人工翻译和AI翻译已经没有太大意义。

随着社会发展，对专门从事翻译工作的人才需求减小，大概在10年前，我们意识到语言学除了可以做文本分析性的研究，还可以做以实验为导向、以实证为基准的研究。

对大部分翻译工作来说，这已经足以决定市场会选谁。

目前，AI和人工译员已经相互融合，大部分的翻译工作都是机器先翻，译员再做编辑。

后者目前已在部分海外市场，通过AirPods搭配iPhone/iPad提供类似的即时翻译体验。

我的求学和科研之路见证了翻译专业的兴起和发展。

有意思的是，这个靠外语起家的院系，早在十年前就已开始转身，减少对传统翻译训练的依赖，陆续转向言语治疗、心理语言学、神经语言学等方向。

有意思的是，这个靠外语起家的院系，早在十年前就已开始转身，减少对传统翻译训练的依赖，陆续转向言语治疗、心理语言学、神经语言学等方向。