百度、腾讯、阿里、搜狗、有道、科大讯飞等一大批互联网企业在语音搜索、人机交互、智能翻译等多个领域大力推进“AI+”理念，纷纷把发展智能翻译业务作为驱动未来业务发展的新入口和新抓手，客观上将会推动翻译技术的大发展。AI技术的大发展为翻译技术的发展注入了强劲的驱动力，新时代的翻译技术呈现出诸多新的变化，值得学界关注。
1、资源持续整合
语言服务正走在迈向数字化和智能化的转型之路。以云计算、大数据、AI、物联网和区块链为代表的新技术，驱动了翻译数据的开放、流动和共享。语言资源成为翻译技术企业最关键的生产资料。语言资源循环使用于翻译过程中，为语言服务市场带来了新的动力和方向。翻译技术提供商通过对海量语言资源进行加工和整合，分析翻译数据内在规律，优化翻译模型，释放数据价值。智能翻译系统需要不断获取新的翻译数据，进行持续且深度的学习，翻译技术的资源整合成为大势所趋。
机器翻译提供商通过不断整合翻译资源，构建翻译生态体系。以百度翻译为例，百度翻译提供了文字翻译、文本翻译、AI同传、视频翻译、字幕制作、视频编辑、人工翻译、翻译插件、App翻译、网页小程序以及双语词典等功能。其机器翻译则可细分为生物医药、电子科技、水利机械等垂直领域。与百度翻译相似的还有阿里、搜狗、有道、云译、新译、小牛翻译、MedPeer等，致力于整合多模态的翻译资源，构建一体化的资源生态平台，有效避免技术资源浪费。
2、功能不断拓展
翻译需求复杂化必然要求翻译工具功能复杂化。翻译工具从单一功能升级到多功能或全功能，覆盖客户方多元化、多层次的翻译需求。翻译技术提供商将数据加工、翻译搜索、记忆匹配、内容推荐、机器翻译、译后编辑、实时热点等功能无缝整合，提供一体化的服务组合。
在复杂的翻译辅助环境中，翻译工具和翻译环境高度融合，CAT软件为各类型机器翻译引擎提供了广阔的应用场景。在机器翻译译后编辑模式中，译者(Post-Editor)根据译后编辑的规则和流程，在可视化的编辑环境中对译文进行编辑、改善和确认。随着译后编辑环境的优化，此模式逐渐演变为“MTM+PE(机器翻译+翻译记忆+译后编辑)”。越来越多的CAT工具(如SDLTrados、memoQ、Memosource、MateCAT、Wordbee等)深度整合多模态辅助翻译模式，提供翻译质量评估、译后编辑时间、译后编辑百分比、译前译后编辑差异以及新媒体本地化等功能。
AI技术的深度参与促使翻译技术服务的自动化水平提升，其中较为突出的是“CAT+TMS+CMS”①模式。该模式以辅助翻译、翻译管理和内容管理为基础信息架构，突出协作和集成，系统一旦检测到项目更新会自动抽取新增内容，按照预先定义的工作流进行处理，包括字数统计、重复匹配、难度分析、任务分配、任务通知等，以降低译者和项目管理人员工作量，缩短项目周期。以云译客为例，系统可实现在线协作和自由翻译的工作流，在AI技术支撑下，让机器人以伙伴的方式与译者和团队一起翻译，在稿件分配、管理、翻译协作等多环节进行深度融合。
3、从桌面到云端
随着语言服务项目复杂化发展，翻译数据处理需求出现爆炸式增长，软硬件管理、维护需求剧增，传统的桌面级CAT方案已突显出严重的问题，比如总体成本高、信息碎片化，管理风险高、灵活度较差等问题。“云端一体化”翻译解决方案逐渐成为主流，解决原来高昂的成本问题。随着云OA、云CＲM、云EＲP、云SCM②等技术和产品在各行各业大规模应用，翻译技术云端化趋势日趋显著。从基于桌面的CAT工具，到网络版再到各种类型的App，云翻译模式正在语言服务领域大显身手。
在云翻译服务模式中，系统将智能算法前置，解放中心的计算资源，加快处理速度，实现灵活应用，简化网络和存储配置，用户只需要登录即可直接使用。云翻译技术将私有云、云计算接口、云共享资源平台和云语言服务产业链整合，可大幅度提升翻译生产效率。云翻译平台将智能化适应场景，趋向轻量化、SaaS③化和生态化发展。借助“互联网+”的技术特点，融合移动化、社交化的优点，语言服务企业将会以更低成本、用更短时间提供更多更优的服务。未来，翻译产业云生态将聚焦产业整合，促进翻译商业模式变革和数字平台与生态体系的构建;翻译应用云生态聚合先进的云应用，提供一站式可持续云应用服务;翻译技术云生态则提供全面云翻译技术平台。云端翻译技术更加开放、应用更多元，将给整个语言服务行业带来全新的活力。
4、从人译到机译
根据智能化程度，AI通常被大致划分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能。弱人工智能(Artificial Narrow Intelligence)专注于完成某个特定任务，擅长于单个方面的技能，不具备思考的能力，例如战胜世界围棋冠军的AlphaGo系统和快速机器翻译系统Google Translate。强人工智能(Artificial General Intelligence)类似于人类级别的人工智能，能够独立思考，抽象思维，理解复杂理念，快速学习和从经验中学习等，并且会有自己的价值观以及世界观。牛津哲学家、知名人工智能思想家Nick Bostrom认为:“超人工智能(Artificial Superintelligence)在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能领域。”从翻译的自动化和智能化角度来看，翻译模式可以分为四个发展阶段(如表1)，每个阶段的特点和自动化程度也不尽相同。
表1不同阶段的翻译模式特点阶段翻译特点
受限于技术和数据等问题，当前我们还处于弱人工智能时代的简单人机交互翻译阶段，未来AI技术大发展将会大幅度地解放翻译的劳动量。从传统人译到机器翻译译后编辑模式，人机交互程度越来越高。随着万物互联和脑机接口等前沿技术的创新和突破，高度智能化的翻译系统将会自动连接翻译所需的一切资源，充分发挥AI赋能的优势，译者的智慧将聚焦在更具创造性的工作之中。
参考文献：[1]王华树,王鑫.人工智能时代的翻译技术研究:应用场景、现存问题与趋势展望[J].外国语文,2021,37(01):9-17.
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