随着AI技术渗入各个领域，如今也进入了同声翻译行业。
在2018世界人工智能大会上，除了备受瞩目的业界大佬们，会议同时使用人工智能（AI）和人工同声传译提供翻译服务也引发了与会嘉宾和现场人士的关注。
这里我们不禁要问：AI同传是否能代替真人同传呢？
对此劳动报记者采访发现，除了取代，AI同传其实有更好的路可走。
两大“AI翻译”同场竞技
在2018世界人工智能大会开幕式上，除了一般大型会议“标配”的同传耳机，会场大屏幕两侧还提供了实时中英文字幕。
有趣的是，虽然在同步翻译相同的内容，但两块屏幕上的文字内容并不相同。据悉，左侧屏幕来自讯飞听见，右侧则来自腾讯同传。
同场竞技，干货十足的“别苗头”之外，两家公司的创始人也在“暗中较劲”。
马化腾在发言时表示，这次大会上，腾讯同传的文字识别和翻译都是由机器完成。
人工智能的应用总体上还处于初期阶段，今天腾讯同传全部依靠机器，而不是人机协作方式完成，这需要很大的勇气。
“机器需要识别不同人的口音，理解个性化的表达，这对于目前的人工智能技术来说颇具挑战性。”
科大讯飞创始人刘庆峰也分享了自己对AI翻译的看法。
在他看来，众多科技巨头都在机器翻译上取得了持续的进展和进步。然而，即使在未来，机器也并不会代替人类，人机耦合才是未来AI翻译发展的关键。
何为人机耦合？记者了解到，人机耦合指人与机器的合作。
比如讯飞听见在部分翻译场景下，运用AI转写技术，配合同传人员的同步翻译，可最大效率地提供实时字幕支持，具有准确率高、转写速度快的优势。
总结来说，两家公司创始人对于AI同传今后的发展，可归结为“与人类同传各取所长、优势互补”的大方向。
难以做到“信达雅”
但事实上，目前AI翻译的水平，已经到了可以与人类媲美的水准。
就在去年，由微软亚洲研究院与雷德蒙研究院的研究人员组成的团队宣布，其研发的机器翻译系统在通用新闻报道测试集newstest2017的中-英测试集上，达到了可与人工翻译媲美的水平。
这是首个在新闻报道的翻译质量和准确率上可以比肩人工翻译的翻译系统。
虽然此次突破意义非凡，但研究人员却提醒大家———这并不代表人类已经完全解决了机器翻译的问题。
原因在于，表达同一个句子的“正确的”方法不止一种。
“由于翻译没有唯一的标准答案，它更像是一种艺术，因此需要更加复杂的算法和系统去应对。”
微软亚洲研究院副院长、自然语言计算组负责人周明表示，这也是为什么机器翻译比纯粹的模式识别任务复杂得多，人们可能用不同的词语来表达完全相同的意思，但未必能准确判断哪一个更好。
也就是说，正是复杂性让机器翻译成为一个极有挑战性的问题。
微软亚洲研究院副院长、机器学习组负责人刘铁岩认为，我们不知道哪一天机器翻译系统才能在翻译任何语言、任何类型的文本时，都能在“信、达、雅”等多个维度上达到专业翻译人员的水准。
现场同传人员坦然且自信
人工智能翻译虽然厉害，但本次大会依然设置了传统的人工同传。
记者看到，和以往一样，同传工作人员被安排在所有座位后方的一间口译室中，轮流透过耳机接收讲者的讯息，然后对着麦克风进行翻译。
坐于会场中的听众通过特殊的音讯接收设备，听取同声传译员的翻译。
面对来自人工智能的“威胁”，同声传译员倒是十分坦然。
“人工智能不太可能完全取代真人翻译。”现场一位同传人员向记者表示，翻译过程中有许多文学性、修辞性的内容，是机器所实现不了的。
此外，机器很难理解“口语的模糊逻辑”。
她说，口语翻译是不会百分百传译的，根据国际会议口译员协会规定，同传译员只要翻译出演讲者内容的80%就已经算合格了，100%的同传几乎是不可能的。正是这种模糊的东西使得机器翻译更加困难。
另外她还提到，除了字面理解人们说的话之外，还要感受说话者的情绪和心理活动，去理解话语背后的意图，“这些目前只有人才能去识别、判断。”
新算法将使机器日臻完善
再来回答“AI同传是否能完全取代人类同传”的问题。
此前，科大讯飞执行总裁曾公开表示：我们一点都不用担心人类翻译会丢掉饭碗，将来的翻译一定是人和机器之间一个良性的耦合互动。
而上海外国语学院高翻学院的副院长吴刚博士表示：机器能够取代翻译当中技能比较单一，运用到人的智慧相对来说比较少的部分，从而让人可以腾出更大的更多的精力来去从事更有创造力的活动。
以上两种答案，一个来自产业界，一个来自学术界，均代表了各自领域最高的声音，也基本上高度概括地回答了机器能否取代人类翻译的问题。
在未来，人工翻译与机器翻译在目标市场的分野上会逐渐明晰。
机器翻译和人工翻译将占据市场上不同的生态位，实现错位竞争。
例如，AI翻译占据主导的应用场景应当并不复杂，包括日常生活、外出旅游等。
而人工翻译则主要面向对翻译精度要求较严格的高端市场，比如文学、法律文件、医学资料等专业内容。
不过，刘铁岩对技术的进展表示乐观，因为每年微软的研究团队以及整个学术界都会发明大量的新技术、新模型和新算法，“我们可以预测的是，新技术的应用一定会让机器翻译的结果日臻完善。”
