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在机器翻译（MT）的早期，与翻译人员谈论译后编辑不是一件容易的事情，需要很大的毅力和说服力，毕竟这可是一项似乎威胁到他们生计的技术。译员此持有谨慎态度完全可以理解。

当时人们对MT主要担忧是什么？

首先，译员担心他们会失业。对于机器翻译的到来是否意味着翻译职业的终结，有很多争论。机器翻译会取代人类吗？就如同近日ChatGPT的横空出世一样。

另一个主要关注点是机器翻译输出的质量。早期的机器翻译输出通常非常字面化、死板化，对上下文完全不敏感，这经常会导致牛头不对马嘴的翻译。还有一点与质量相关，非常担心错误的MT输出会导致严重后果，包括内容上的和声誉上的伤害。早期的机器翻译系统经常翻译出来的内容与与原文完全对不上。

那时尽管有这些顾虑，但不可否认的是，MT是未来。

事实证明，现在的翻译比以往早期预测的还要多。尽管翻译人数因语言和领域而异，但数据显示目前有64万名翻译，而10至15年前的估计数为30万。从2020年到2030年，口译员和笔译员的就业率预计将增长24%，远高于所有其他职业的平均水平。

因为在当今世界，每天大约会产生2.5万亿字节的数据。如此庞大的内容，单靠人工翻译是没有办法处理完的。机器翻译使企业能够翻译大量的内容，并且能够翻译那些原本无法翻译的内容，帮助他们接触到更多的受众。其中一些内容将由人工进行译后编辑（MTPE）。

虽然目前MT仍然不能输出完美的译文，然而，在过去的十几年中，我们看到机器翻译从基于规则的系统发展到最初的统计机器翻译，现在又发展到神经机器翻译，它的每一次更新迭代都提高了质量，以至于神经机器翻译的质量已经越来越接近人工翻译了。

科技的发展早已使得机器翻译的范围远远超出人们最初的想象。当时，很少有人相信机器翻译会超越取代一些简单狭窄的行业内容。 如今，后译编辑可应用于更多的内容类型、领域、垂直行业和语言。而三年的全球疫情又加速了机器翻译后译编辑的发展。比如，在生命科学领域，疫苗的开发和成功推出极大地增加了快速翻译内容以及跨越语言障碍提供内容的需求。另外，翻译无国界组织，他们最近出版了机器翻译和后译编辑入门，以应对翻译日益增长的需求。

我们将何去何从？

机器翻译（MT）和自然语言处理程序（NMT）是更大人工智能框架的一部分。机器翻译本身是自然语言处理的一个子集，依赖于高质量的数据。这些由专业翻译人员创建或标记的数据将成为新的人工智能能力的核心。可参考ChatGPT, 当然，从发展的眼光来看，ChatGPT也是很小的一部分而已。

NMT的自然语言处理技术现在能够实现比纯文本输入文本输出自动化翻译更进一步的功能。它们通过语言人工智能功能将机器翻译提升到人工智能技术领域，这些功能提供了额外的信息背景和可操作的情报，如质量评估、更强的适应能力和内容洞察力。这些新的语言人工智能功能建立在解决当今内容挑战的整体方法的需求之上，帮助我们创造更大的价值。 技术和创新需要敏捷性，这些语言人工智能能力将使翻译和项目经理的技能要求发生转变，这些角色在未来几年将变得更加敏捷以及更加依赖数字驱动。

我们该如何做好准备，来迎接未来新的工作方式？

各译员之间，行业内的有效沟通至关重要，不再像早些年那样各有各的观点。机器翻译有助于打破语言障碍，促进更好、更容易的沟通。机器翻译已经走过了漫长的道路，甚至现在还在解决性别偏见和包容性语言的问题，这些问题构成了我们更广泛的社会讨论和挑战的一部分。如果说我们在过去经验中学到了什么，那就是人类是将万物凝聚在一起的粘合剂。本地化始于内容和语言，终于人和技术。

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