指挥家余隆、上海交响乐团、纽约爱乐乐团合作了一部清唱剧《上海。

上海。

》（Émigré），讲述1930年代上海犹太难民的事，由于美国反移民和巴以冲突，此剧找对了风口，在西方产生了重大反响。
人工智能正在改变各行各业。
但未必是哪个领域声量最大，改变就最大。
人们惊呼Sora将改变视频甚至影视行业的时候，可能疏忽了改变最大的还是语言翻译。
人工智能对视频的冲击，暂时还没那么大，好莱坞和横店都还可以活一阵子。
但无论是ChatGPT、Gemini、CoPilot，还是“文心一言”，所有平台都始于“大语言模型”。
语言才是这些人工智能的主场和大本营。
人工智能对于翻译的改变，是立竿见影的。
它不仅冲击了过去一度庞大的翻译产业，也改变了高校的专业设置图景。
外语专业的衰败，早已开始，但可能还没有探底。
人工智能带来的恐慌，远未消停。
毋庸置疑，人工智能翻译的质量会越来越好。
神经机器翻译 (NMT) 系统，使用深度学习算法，分析和理解翻译的上下文，从而提高翻译的准确性和流畅性；自然语言处理 (NLP) 技术，可以帮助人工智能翻译工具理解语言的细微差别，这对提高翻译质量至关重要；机器学习算法，可以分析大量数据，找出可用于提高翻译准确性和流畅性的模式，提高翻译的质量；云端翻译的工作模式，会有助于搜索引擎的“爬虫”在无边无际的互联网翻山越岭，迅速查到资料，一解过去查资料的繁复辛劳。
所有这一切，都会让人工智能辅助之下的翻译，质量越来越好。
换言之，低端翻译会无悬念无后路地被替代。
这就别存什么侥幸了，早死心，早超生。
除了“谁”在翻译（是人工还是人工智能）这个问题之外，翻什么和不翻什么，也值得思索。
一些材料在世界各地“旅游”，过去是翻译“带队”。
假如这些材料走到哪里，哪里随时都有“地陪”，还需要一个人去全程陪同吗？有一些文献被正式翻译的可能性会下降。
倘若此类文献在网上即可以借助DeepL之类插件，随时可以点击进行“云翻译”，那么放在网上就可以，人们在需要的时候随时一点，出版者何必走翻译和质量控制的流程，而读者又何必等待他人翻译好了来投喂？云计算已经进入寻常百姓家，我们已经习惯了需要材料的时候即时上网搜索，而不是预先囤积起来占地方。
现在人们面对的问题，不是知识的匮乏，而是过剩。
有了云计算打底，这种随到随得、及时领取（just in time)的翻译模式，会取代专人对整个文本的翻译、编辑和出版。
这种及时领取，也是一种“刚刚好即可”（just enough）的知识消费心态。
这种消费心态是被读图和视频时代缩短的注意力培育出来的，让人有些无奈。
但话说回来：很多文本（如学术文献、技术文献、法律文件、医疗文献），阅读者只需要泛读和速读，理解八九成也就够了。
这种内容的消费，会和一个人现有的知识结构结合，产生化学反应。
有时候我们的内容消费，往往不是为了消费而消费，而是有其他目的，比如了解前沿新知，这需要大量浏览，量变到质变地产生见识或者方案，需要进一步了解的时候再去细看不迟。
学术文献分析，很多时候，顶尖学者也只是看看摘要，看有无有价值的观点、方法、结论，有需要的时候才去细看。
不过，涉及文学翻译，那10%的差距，或许正是文字的精华。
这也就是为什么常有人说诗歌不可译的一个原因：译作的受众或许得到了意思，失去了诗意。
从这方面看，最了解诗人的还是人，最好是诗人，而不是人工智能。
人工智能也给过去在翻译领域求生的人，创造了新的机会。
人工智能翻译工具将能够帮助人们检索不同语言的信息，打破语言壁垒，让每个人都能获得所需的信息。
换言之，翻译有可能会融入到写作过程当中。
这会带来一些伦理道德上的挑战，例如一些抄袭，会变得更难以觉察。
你只有自己用多了，才能火眼金睛，一眼看出ChatGPT的痕迹。
像李一舟这样，利用这种人工智能鸿沟造成的信息差，“倒卖”外部知识的内容掮客，可以趁机发家。
目前法律的完善，还跟不上人工智能的发展速度。
如果法律上没有做错，对这种人工智能时代“投机倒把”的精明人，他人也无权过度谴责。
人工智能也因此在语言的沟沟坎坎之间，滋生出大量的机会——这机会远远不限于翻译领域。
如果你不及时捕捉这种机遇，你会成为这种改变中的看客。
例如，它会做大蛋糕，使得翻译量产化。
人们往往把目光纠结在人工智能翻译的“质”上，亦即准确性和人工相比究竟怎样，这个译本好还是那个译本好？很多古代的传统经典，如四大名著和唐诗宋词，基本靠杨宪益、戴乃迭或是许渊冲这些大家，他们一辈子出产那么多，已经耗尽心血。
时下翻译中缺乏的是选材上的创造性思维。
同样作品（尤其是公版）被大量重译，一部好作品被翻译了热销，其他人就跟着去炒冷饭，同类译本多如牛毛，恶化了竞争。
为了让自己的译作出头，有的人不惜攻击他人，恶化了生态。
这完全是翻译界的内卷，造成的是严重的资源浪费，有点像经济领域的重复建设。
而大量优秀作品藏在深山，从来没有人翻译过。
出色的译者人数少，“生产周期”长，难以大批量翻译。
这些可以视作“长尾”的作品，现在能在人工智能的帮助下，更多更快地被译介为其他语言。
一些中国过去的作品翻译，也有助于改变世界和中国的关系。
很多故事未被讲述，道理未被理解，造成大家思维的差异被忽略。
一旦讲述，可能影响深远。
例如指挥家余隆、上海交响乐团、纽约爱乐乐团合作了一部清唱剧《上海。

上海。

》（Émigré），讲述1930年代上海犹太难民的事，由于美国反移民和巴以冲突，此剧找对了风口，在西方产生了重大反响。
而类似的文字作品，一旦翻译出来，也会有类似效果。
同样，外文作品中的优质作品，引进过来可能会改变一个人、一个行业、一个学科的命运。
这些作品汗牛充栋，是绝大部分没有被翻译成中文的。
人工智能可以革命性地提高翻译速度，提高人工效率。
不要说文学经典，就是一些宗教文献，被完整翻译的都还很少。
过去玄奘翻译佛经，由于人力不足，很多地方是囫囵吞枣的，所以才有“般若波罗蜜”之类在汉语环境下人们不知所云的音译做法。
而更多的衍生文件，包括注释、评论，则更是淹没在故纸堆中。
人工智能提供了一个新的契机，人类终于有能力大规模去发现、发掘新的重要典籍和文献了。
既然有待翻译的材料更多了，人工智能会成为改变翻译选择的触媒，翻译行业自身的机会在哪里？人们讨论得更多的是人工被替代的问题。
如上所说，低端翻译被替代是没有悬念的，但是需要更多精确性和美感的翻译仍不可少——他们是面临机会的一群人。
面对“人工”和“智能”的相互关系，“替代”是一种可能。
“打不过就加入”也滋生了诸多可能，包括“辅助”和协作。
从八分人工两分智能，到两分人工八分智能，还有其他比例的组合方式，都会出现。
翻译工种会出现内在的核变。
如英伟达的黄仁勋所言，未来会使用人工智能的会取代不会使用人工智能的，这或许是替代论最为到位的解释。
我从很早做翻译的时候，就开始使用机器辅助。
我有几本译作，整个翻译过程都是在Google Translate Toolkit上完成的。
那时候机器翻译的质量有限，我主要使用平台，一句句对应，更好地集中注意力，排除外在干扰，避免错漏，翻译工作自身被改善的倒是很少。
在计算机辅助翻译的时候，机器可以帮助术语的统一，提供查询的便利，而人工则是翻译的主体，这时机器和人工的投入可以说是二八开：机器提供20%的帮助，但是80%还是人在做。
一些难度大的作品，机器仅提供术语、查询等方面的辅助。
人工智能则颠覆了人工和智能的合作方式，智能和人工之间的分工，变成了五五开，甚至七三开、八二开了。
人工的主要作用变成了对人工智能翻译的编辑和修理。
人工的作用，还可体现在工作流程的变化上，比如先用人工智能粗扫一遍，然后人工加工，最后再让机器整理译作。
整个过程更具有循环往复、螺旋式改进的特征。
机器和人工不再是协助和被协助的关系，而是一种团队合作的关系。
善于开展这种合作的人，能生产出更有质量的译作。
这种协作，对人工的要求更高一些。
人工智能的翻译质量通常相当不错。
你若段位尚在其下，则无法识别问题，将其产出优化。
语言水平高、更有创意的人，可以向人工智能提供更好的“投喂”，生成更好的作品。
这种情形下，人工和智能会相得益彰，珠联璧合，是所谓的“better together” 。
我有时候甚至觉得，人工智能对于翻译的需求来说，步伐还是慢了一些，没有更为革命性地解放人工。
目前，能够贴近译者需要的人工智能化翻译平台，还是少了一些。
大语言模型集思广益，能够实现更为广义的学习，而对于翻译者的个体化需求，追踪得还不够快。
例如，你在翻译一本著作，引述过多，前后的引文统一起来，仍难如人意。
塔多斯之类平台，还有一点门槛和壁垒，并没有像谷歌翻译那样可以无所不在。
但愿未来人工智能翻译工具还可以学习并适应个别作者的写作风格，并有办法对已有翻译进行存储，智能地对同一个人未来的翻译进行协调整合。
目前，在具体词汇上可以做到这一点，但是在句子和段落上，还难以一以贯之地调整措辞和风格。
这种个性化翻译，也可以表现在作者风格的匹配上，比如在文学翻译上，难的是作者风格的整体对应。
如哈珀·李在《杀死一只知更鸟》中用的是阿拉巴马州的方言。
托尼·莫里森常用肯塔基的黑人方言。
马克·吐温和福克纳则多使用密西西比方言。
到目前为止，大部分译作在这种方言风格的整体转换上都是有欠缺的。
人工智能可以提供激动人心的可能性，比如译作可以在对人工智能的二次投喂中，产生出新的、统一的风格。
总而言之，在人工智能摧枯拉朽地改变下，翻译行业未来有多种可能。
笼统地说，一部分人会沦为看客，而另一部分人会成为知识的掮客。
一些人的饭碗被砸掉，一些新的饭碗会在意想不到的地方出现。
目前我对人工智能的潜力是叹服的，更多的时候，在人工智能面前，或许“打不过就加入”也是不错的选择。
当然，更好的办法是驾驭它。
技术从来就是好奴仆、坏主人。
南桥责编 刘小磊