——“国信优易第二届中国语言服务业协同创新发展论坛”之“人工智能与语言服务业论坛”小记

　　人工智能(AI)技术进步迅速，在越来越深刻地影响各个行业。而语言服务业涉及的自然语言处理有“AI中的AI”之称，一直被认为人类最后一块智慧高地，AI王冠上的宝石。这块璀璨的宝石不但引来了众多高校与研究机构竞相研究，也引来了包括谷歌、阿里在内的企业巨头踊跃投入，更有一些创业企业将自己的发展方向直指这颗宝石，还有传统语言服务企业意欲向此转型，一时间可谓大咖云集，精彩纷呈，进展迅速。

　　当翻译遇上人工智能，是威胁还是机遇?语言服务业从开始坚定信仰人工翻译无法替代，到接受人机结合并纷纷试水拥抱变化，中间经历了抵触、恐慌、接纳的各种转变。那么迄今为止，语言服务企业应用AI技术的现状究竟如何?AI到底会给语言服务业带来哪些深刻影响呢? 2017年8月12日开幕的“国信优易·第二届中国语言服务业协同创新发展论坛”设立了“人工智能与语言服务业论坛”，就此类问题进行了深入探讨。

　　分论坛由语智云帆CTO魏勇鹏主持，新译科技副总宋蒙、小牛翻译北京公司总经理宁义明、译马网产品经理彭成超就AI在营销、客户、生产、管理、人力资源等场景的应用作了精采分享。阿里语言服务机器翻译主管李钢、科大讯飞机器翻译主管刘俊华、成都优易数据研究院总监傅玉生、爱特曼科技CTO刘炜、Tmxmall CTO陈件、苏州大学教授熊德意、东北大学教授肖桐等嘉宾与三位分享嘉宾一起，就语言服务企业应用AI技术的问题与对策进行深入探讨，并就相关问题给予解答。高屋建瓴，真知灼见，为与会嘉宾带来了一场思想的盛宴。

　　下面，请大家随着小编的流水帐，再次回顾那些精彩对话。

　　1. 各种AI系统都需要大量数据来训练，中小微企业很难达到所需的量，如何解决?

　　Tmxmall CTO陈件认为，中小微企业可以通过三方面来进行数据的积累：首先在日常业务中采用CAT技术，其次对现有双语文档使用对齐工具进行语料加工，第三是通过数据交换、购买等方式进行积累。苏州大学教授熊德意认为，目前基础数据问题成为了痛点，可以借鉴欧美的先进经验，以合理规范的方式形成数据共享的良好机制。而新译科技副总经理宋蒙则介绍了共享知识产权理念，破解数据共享难题。

　　2. AI为传统语言服务企业带来什么?有哪些成功案例?

　　阿里语言服务机器翻译主管李钢表示，企业应从工作流程的各个环节效率的提升来考虑AI的应用价值，降低成本。阿里看到众多中小微企业对语言服务的海量需求。比如淘宝卖家想要了解外国买家的留言时候，是有翻译需求的，但怯步于传统规范的翻译市场的价格，转向了目前质量不够高的机器翻译。翻译公司可以致力于人机结合，提供用得起的，像水电、网络一样便利的语言服务。

　　爱特曼科技CTO刘炜分享了全球医药研究企业的翻译案例，说明虽然客户内部的翻译团队有一定规模，有多年积累，在翻译的准确性、专业性、规范性上经验丰富。但这样强大的团队在面临大量文件的格式转换、译前分析、译后排版等众多环节，人工效率无法满足，而定制机器翻译模型后，收到了很好效果。

　　3. 机器翻译能完全取代人工翻译吗?最快几年?机器翻译取代了人工翻译后，从事机器翻译研究的人员是否也被替代了?

　　苏州大学熊德意教授认为，机器翻译效果仍需通过不断研究来去提高，未来机器翻译研究人员一定会找到新的课题。而做人工翻译的人也不用担心，但要掌控人机协同技术。机器翻译可以提升效率，做以前做不了的事情，会挖掘出更多的翻译需求。翻译公司可以拥抱机器翻译，尝试与AI技术企业去合作。

　　4. 企业缺少懂得AI的技术人才，对技术实施过程无法有效把控，怎么办?

　　成都优易数据研究院总监傅玉生表示，IT工程师团队投入大，人才难找、难管、难留，优秀人才会往专业的IT企业流动。因此，语言服务企业未必要自己投入去搞AI，最好是选择跟技术公司合作。傅总监幽默地预测：未来胜出的一是巨人企业，比如谷歌、阿里;二是站在巨人肩膀上的企业。

　　苏州大学熊德意教授认为，全国AI人才远远无法满足需求，既使搞技术的公司引进人才也不容易，如果想学这个技术，现在是好的时机。翻译公司还可跟高校合作，可以碰撞出火花，反馈到机器翻译的研究当中。

　　东北大学肖桐教授认为，现在AI是热点，人才匮乏，企业可以多参加AI的会议和活动，掌握更多的信息，理智判断是否在AI上投入。

　　5. 在谷歌、BAT等巨头已经重金砸入，又获得碾压式优势的情况下，小公司AI研发还有优势吗?

　　阿里语言服务机器翻译主管李钢认为重金是事实，但是并非碾压。AI的潜力是巨大的，任何巨头不太可能全部吞噬掉所有的机会。小型企业也有优势，战略定位清晰、落地的能力、执行力和效率足够高。AI的细分领域很多，在大企业的基础设施上，中小企业只要找准跑道，就可以跑得更快。

　　科大讯飞机器翻译主管刘俊华博士认为，讯飞就是“平台+赛道”的选择，找到自己的优势。赢来了春天很不容易。对AI技术而言，也不一定每个企业都要参与到研发，可以做其他部分，比如数据库的建设。

　　新译科技副总经理宋蒙认为，目前是AI入口降低了，更多的在于AI+应用场景。

　　译马网产品经理彭成超认为，这是个伪命题，巨头做的是打造底层，我们要做的是在底层的基础上做垂直应用。

　　6. 关于AI数据，是重视量还是重视质?

　　这是一个现场的开放问题，据此两位教授给出了如下答复。

　　苏州大学熊得意教授认为：在不同的阶段有不同的目标，在起步阶段，当然是必须追求量，当大量的数据对系统的训练达到了较好效果时，可以进一步追求数据的质量，来不断去优化效果。

　　东北大学肖桐教授认为：机器翻译系统有一定的容错能力，其最终的处理效果取决于正确数据的占比。因此，应当先保证量，再追求质。

　　以上，是小编写的流水帐。两个小时太短，相信大家都意犹未尽，相信大家都还有很多很多的问题，很多很多的想法。期待会有更多的机会，再次进行探讨。

　　当翻译遇上人工智能，是机遇、机遇、机遇。重要的事情说三遍，让我们行动起来，共同推动人工智能在语言服务业的应用与发展