一些与语言、翻译和人工智能技术相关的随想

一、语言是一种障碍，翻译的价值在于破除障碍，而翻译不一定是人类翻译

语言本身是一种障碍，翻译的价值在于可以破除障碍。

作为一位人类翻译，如果我每天是靠提供翻译服务赚的钱来生存的，那么我必然希望自己能够赚到足够多的钱。赚到足够多的钱有很多种方式，我可以每天每一分钟每一秒都用于翻译工作，用时间来换取报酬；我也可以凸显我的服务的价值，提升单位时间的回报。

但我能通过做翻译来赚到钱是有个前提的：客户愿意为我的翻译服务支付足够多的费用。

而这个前提还包括几个小点：

1）客户依然愿意为我的翻译服务付钱，否则我的翻译服务就没有了买家；

2）客户依然愿意持续为我的翻译服务付钱，如果我要到“趴活”的地步，那饿一顿饱一顿的日子是不可持续的；

3）客户依然愿意持续为我的翻译服务付高价钱，否则我的生活就只能维持在温饱阶段；

4）客户有钱，否则即便你情我愿，也无法形成交易。

再简洁一点：

1）客户愿意付钱

2）客户持续付钱

3）客户愿意付高价

4）客户有经济能力支付

那么，如果客户手里有钱，客户为什么愿意花钱购买我的翻译服务？

主要原因是：语言是一种障碍。

这里面就冒出一个有趣的悖论：翻译的价值在于消除语言障碍，但翻译工作者的生计却依赖于这种障碍的存在。如果没有语言障碍，翻译的服务就失去了价值。

然而，机器翻译的出现却使得这个悖论出现了一丝变化：

翻译的价值在于消除语言障碍，人类翻译工作者和机器翻译研发者都致力于消除语言障碍，二者的生计都依赖于这种障碍的存在。但因为不同国家的人类都始终在操不同的语言，使得这种障碍根本没有消失，即便有了机器翻译，这种障碍也没有消失，而是和机器翻译融为了一体，反而凸显了机器翻译的价值，弱化了人类翻译的价值。

在希腊神话中，西西弗斯被罚将一块巨石推上山顶。然而，每次他接近山顶时，巨石都会滚回山脚，迫使他重新开始。

这里的巨石就是语言障碍，因为人类始终讲不同的语言，所以这个障碍始终存在。

人类就是西西弗斯，不断努力消除障碍，但障碍依然存在。

而机器翻译就是由人来打造的西西弗斯机器人，巨石依然在滑下，但不是人类用自己的肉身在抵挡。

我想用上面三幅图来反映机器翻译发展过程中“语言”、“机器”和“人”的关系。

语言障碍本身是人制造的问题。为了消除语言障碍，人工翻译职业产生。机器翻译的发展使得语言障碍逐渐通过人类研发的机器翻译来消除。而机器翻译本身又需要人类来持续维护和升级。

人类从最初造成问题的源头，变成了试图解决问题的参与者，再到现在成为维护解决方案的管理者。

既然语言依然是客户的障碍，如果客户手里有钱，客户愿意花多少钱来购买我的翻译服务？

我们继续回答之前的讨论：

1）客户愿意付钱雇佣西西弗斯来推石头还是雇佣机器人西西弗斯来推石头？

2）客户持续付钱雇佣西西弗斯来推石头还是雇佣机器人西西弗斯来推石头？

3）客户愿意付高价雇佣西西弗斯来推石头还是雇佣机器人西西弗斯来推石头？

4）客户有经济能力支付西西弗斯还是机器人西西弗斯？

二、消除语言障碍的过程是一个满足客户需求的过程

下面，我们再来看“客户”是谁？

经济学里有一个概念叫“购买力”（Buying power），指的是人们支付货币购买商品、劳务的能力。我们也许可以将具有语言服务购买力的客户分成不同的层次：

1）高端客户

国家级政府机构、大型跨国公司、大型国有企业、顶级金融机构

2）中高端客户

省级政府机构、中型跨国公司、快速成长的科技公司、知名学术机构

3）中端客户

地方政府机构、中小型企业、新兴出海公司、中等规模教育机构

4）中底端客户

小型企业、初创公司、非营利组织、个体经营者

5）底端客户

微型企业、个人用户、学生

这个分类不一定完全正确，但我觉得也能够基本符合人们的共识，比如如果毕业生毕业之后去了国家部委、大型跨国公司、大型国有企业、顶级金融机构，往往就会被视为是“高端人才”。所以长久以来我们把翻译专业毕业生的预期就业单位也基本上定位在高端客户中，视能去这些客户工作的毕业生为“高端翻译人才”。这些高端客户要么能够提供名，要么能提供利，都是毕业生向往的金字塔顶端。

从购买力的角度而言，随着中国经济的持续发展，以上各个层级都在扩大，而且中高端和中端的客户群体都在不断增长，越来越多的客户相信在语言服务上的投入可以带来更多回报。而且即便是处在中底端和底端的客户，在进行重要的跨语言交易时，可能也会表现出高端客户的购买力。

以上具有购买力的客户遇到语言障碍，语言服务供应商助其消除语言障碍，传统的语言服务供应商的核心是提供高质量的翻译服务，所以传统语言服务供应商往往是人力资源密集型企业。

但目前主流的语言服务供应商并非如此，基于《翻译公司的基本原理》一书，语言服务供应商的核心功能不是翻译，而是供应商管理、项目管理和销售，也就是说目前主流的语言服务供应商可以看作是知识密集型企业。

如果我们把能够提供口译、笔译服务的人视为水分子，语言服务供应商并不是水池，而是能够从一片土地中抽取并过滤水分的设备。这个设备不一定有多么尖端的科技含量，但一定要能敏锐捕捉到有购买力的客户的消除语言障碍的需求，并努力满足客户的需求。至于满足需求的过程是通过人还是机器，并不重要。

根据前文第一部分的论述结论，人工智能技术的发展并没有消除客户遇到的语言障碍，客户在消除语言障碍的过程中并没有将人工智能技术排除在外，反而乐见其成，因为客户也希望以更低的成本来消除语言障碍。

既然如此，那语言服务供应商是否会被人工智能技术替代呢？

根据“供应商管理、项目管理和销售”这三个核心功能的定位，语言服务供应商也是人工智能技术的受益者，因为只要语言服务供应商能够满足客户的需求，帮助用户消除语言障碍，那么语言服务供应商依然有利可图。

于是越来越多的语言服务供应商正在转向在所有业务流程中都整合人工智能技术的新型企业，从人力资源密集型企业、知识密集型企业转变为技术密集型企业。

但显然这个转变是痛苦的，因为少有语言服务供应商会在人工智能技术上有超前布局，即便在大语言模型出现后，也少有企业将资本和人力投入在大语言模型的研发和应用上，大多还处于观望。

而我们一直以来的翻译技术研究也主要停留在技术产品的应用上，而非技术产品的研发上。

90年代国外信息技术公司在中国开展业务的同时引入了“本地化”概念，伴随本地化概念推广的计算机辅助翻译技术产品也多以国外公司的产品为主，适应中国客户的计算机辅助翻译技术产品始终无法高品质的生存。

好在，中国的机器翻译研究和机器翻译技术产品研发始终在不断发展，助力一部分语言服务供应商转型，甚至有些也成为了语言服务供应商，毕竟无论是黑猫还是白猫，能抓住老鼠就是好猫，无论是机器翻译还是人工翻译，能满足客户消除语言障碍需求的就是好翻译。

各种类型的语言服务供应商都在根据不同层级客户的购买力以及消除语言障碍的实际需求来制定差异化的服务策略，在这个过程中人工翻译依然很重要，尤其是当客户希望完全消除语言障碍的时候；但人工翻译也没有那么重要，因为有相当多的客户没有完全消除语言障碍的需求，也没有完全消除语言障碍的购买力。

三、人工翻译的核心竞争力依然是语言能力，但客户愿意购买的不一定是人工翻译的语言能力

今天的翻译专业本科、翻译专业硕士和翻译专业博士已经在名字上陷于自设的结界，所以始终将语言能力作为安身立命之本。

我很喜欢蒙特雷的Adam Wooten画的这张图，鼓励学生跳出这个结界：

语言服务供应商需要的不仅仅是语言能力强的翻译人才，客户的购买力也并非仅针对这一类通过翻译来取酬的翻译人才，这个赛道很重要，但在今天的中国过于拥挤，而且这个赛道的成功经验仅限于部分头部学校，不是普适性的。

我曾经画过一张我给本科生开始的翻译技术类课程的元知识地图，这个地图是开放的，是跨学科的，我通过这些元知识更好的认识了人工智能技术：

我觉得蒙特雷的人才培养模式和理念之所以和我们国内绝大多数高校的翻译人才培养模式存在很大的不同，并不是因为意识形态的问题，而单纯是因为蒙特雷是个企业，所以它在为市场培养人才，它的课程内容受到客户购买力的导向，客户需要什么人，他们就培养什么人，他们的老师就往哪个方向努力。

而我们的翻译人才培养模式，（请问这是可以说的吗），似乎是教指委和核心期刊导向的。虽然教指委和核心期刊好像也是市场化运行的，但和前面第二部分所展示的多级客户对应的市场似乎不是一个市场。但无论是我们的国家，还是我们的企业，其实都有真实的购买力，都有着消除语言障碍的真实诉求。

小结

人工智能技术的发展正在对客户、语言服务供应商、语言服务人才培养模式产生着深远的影响，客户需要更好的更经济的解决方案来消除语言障碍，语言服务供应商需要更好的更经济更智能的解决方案来帮助客户消除语言障碍，语言服务人才也不应将语言作为唯一的傍身技能来培养。

我认为一个合理的方向是：从译者走向语言技术和服务架构师，我们的学校应该推动外语专业借助大模型转型升级，使用大语言模型来提高学生学习语言的效率，我们的政府和企业应该积极推动大语言模型技术在语言服务实践中的应用。