丹麥翻譯協(xié)會和丹麥作家協(xié)會于 2025 年 4 月發(fā)表的一份聲明(丹麥語)中提到:“有些人錯誤地從政府那里獲得了公共借閱圖書的資金,在這些圖書中,他們被列為譯者。然而,在這些案例中,他們并未真正進行翻譯工作,只是編輯了已由機器翻譯過的文本。”
據歐洲文學翻譯家協(xié)會理事會 (CEATL) 稱,這兩個協(xié)會與丹麥出版商協(xié)會已就譯者和人工智能翻譯后編輯的署名做法達成了全行業(yè)協(xié)議。
這些協(xié)會向丹麥政府尋求法律途徑,強調根據法律,對人工智能生成和翻譯的文本進行譯后編輯不符合公共借閱權 (PLR) 報酬的條件,且(譯后)編輯不受此法保護。
公共借閱權是多個歐洲國家支持的一項法律制度,而丹麥于 1946 年成為第一個建立該制度的國家。在該框架下,政府會就圖書館公開借閱其作品而對作者、譯者、插圖畫家和音樂作曲家進行補償。
與協(xié)會洽談后,丹麥文化和宮殿管理局更新了其網站,明確指出“不會為人工智能 (AI) 生成的翻譯文本的譯后編輯”支付公共借閱費,因為此類工作不符合《公共借閱權法》第 2 條的要求。
]]>然而,我們距離那個無法挽回的臨界點究竟還有多遠?
翻譯,簡而言之,即是“將文字轉換成另一種語言”。然而,任何有過多種語言經驗的人都會深知字面直譯的潛在陷阱。盡管像谷歌翻譯這樣的應用為我們提供了快速便捷的翻譯服務,但它們在語境理解、多義詞匯、成語表達、地域性用語、性別差異,以及實際技術障礙等方面仍顯得捉襟見肘。
我們多數人都曾聽聞過那些幽默或是嚴重的誤譯事例,這些誤譯往往暴露了對所謂“低價值”語言的不尊重。在我首次擔任威爾士語/英語雙語詩歌選集的合作編輯與翻譯時,便曾親歷這樣的窘境。非威爾士語使用者通過谷歌翻譯嘗試理解希安·諾西的詩作《Rhyw Bedair Awr》的主題,其正確含義應為“大約四個小時”,但“rhyw”一詞含義頗豐。結果,詩作的標題被譯作“四個小時的性愛”——這一誤譯雖然為活動增添了不少談資,卻也凸顯了翻譯應用在語境把握上的巨大難題。
土著活動家羅賓·沃爾·金默爾曾將語言比作觀察世界的棱鏡,這一比喻令我深感共鳴。它讓我意識到,我們所體驗的語言越多樣,我們所能見到的色彩光譜也就越豐富。在我與資深翻譯家希安·諾西共同致力于雙語詩歌選集的編輯與翻譯過程中,這一理念始終貫穿在我的思考之中。
]]>特朗普總統(tǒng)曾要求意大利總理焦爾吉婭·梅洛尼的翻譯人員翻譯梅洛尼對意大利記者提問的回答。| 布倫丹·斯米亞洛夫斯基/法新社通過蓋蒂圖片社
本周早些時候,在焦爾吉婭·梅洛尼與唐納德·特朗普的高風險會晤中,梅洛尼的翻譯人員在翻譯時猶豫不決,促使這位意大利1總理親自介入,翻譯了自己關于北約和國防開支的評論。該翻譯人員已為此道歉。
在周四的白宮會晤中提供翻譯服務時,被梅洛尼打斷的瓦倫蒂娜·邁奧利尼·羅斯巴赫在接受意大利報紙《晚郵報》采訪時表示,這一失誤是“可能發(fā)生在翻譯人員身上的最糟糕的事,一個可怕的挫折”。
會晤錄像顯示,特朗普總統(tǒng)要求邁奧利尼·羅斯巴赫翻譯梅洛尼對意大利記者關于其對烏克蘭問題和軍費開支的立場的提問的回答。邁奧利尼·羅斯巴赫在翻譯時似乎遇到了困難,她多次停頓并翻看筆記,隨后梅洛尼打斷了她,用英語對特朗普說。
]]>時間:2025年4月7,8,9三天,
地點浦東新國際。
費用1000元/天
]]>近日,蘋果公司與南加州大學(USC)合作發(fā)表了一篇文章,探討其采用的機器學習方法,旨在為iOS18操作系統(tǒng)用戶提供更多翻譯中的性別選項。
在iOS18中,用戶可以在原生翻譯應用中選擇翻譯詞匯的替代性別建議。這一功能解決了世界上229種已知語言中有84種使用基于性別的系統(tǒng)所帶來的挑戰(zhàn)。
令人驚訝的是,英語也屬于基于性別的類別,因為它分配了陽性或陰性的單數代詞。相比之下,所有羅曼語系語言(包括超過5億西班牙語使用者以及許多其他流行語言,如俄語)都需要性別一致,這要求翻譯系統(tǒng)解決語言中的性別分配問題。
新文章通過觀察將句子“秘書對老板很生氣”翻譯成西班牙語的所有可能情況來說明了這一點。簡單的翻譯對于較長的文本來說遠遠不夠,因為較長的文本可能從一開始就確定了性別(“他”、“她”等),并且不會再次提及。因此,翻譯必須記住文本中參與者的分配性別。
這對于處理離散片段翻譯的基于標記的方法來說可能具有挑戰(zhàn)性,因為它們可能會丟失性別上下文。此外,提供替代性別翻譯的系統(tǒng)不能隨意進行,而必須確保所有語言部分都與修改后的性別名詞保持一致。
蘋果和USC的方法有效地將單標記翻譯轉換為用戶控制的矩陣。這為在蘋果翻譯或提供翻譯服務的類似門戶中,將用戶選擇納入未來模型迭代提供了可能性。
蘋果和USC開發(fā)的模型在GATE和MT-GenEval測試集上進行了評估。GATE包含最多具有3個性別模糊實體的源句子,而MT-GenEval包含無法推斷性別的材料,有助于理解何時不提供替代性別選項。
為了訓練系統(tǒng),研究人員依靠了一種創(chuàng)新的自動數據增強算法,這與上述人工注釋的測試集不同。為蘋果策劃做出貢獻的數據集包括Europarl、WikiTitles和WikiMatrix。語料庫被分為Tag G(包含12,000個句子),涵蓋所有具有性別模糊注釋的實體的關鍵詞短語,以及G-Trans(包含50,000個句子),其中包含性別模糊實體和性別對齊。
作者利用了2019年以前的方法來為模型提供生成性別對齊的能力,使用交叉熵損失和額外的對齊損失進行訓練。對于數據增強程序,他們避免了傳統(tǒng)的基于規(guī)則的方法,而傾向于以數據為中心的方法,在G-Tag數據集上對預訓練的BERT語言模型進行微調。
在檢測到性別模糊實體的情況下,蘋果和USC探索了兩種方法:微調預訓練的語言模型和使用大型語言模型(LLM)。對于第一種方法,他們在從G-Trans數據集中提取的雙語文本上微調了一個預訓練的翻譯模型。對于LLM方法,他們設計了一種策略,該策略利用LLM作為編輯器,重寫提供的翻譯以提供性別分配。
將這兩種方法的結果連接起來后,該模型隨后被微調以將源標記分類為對齊或未對齊。該項目使用的實體模糊檢測器是通過微調Facebook的xlm-roberta-large模型開發(fā)的,使用了五種語言對的組合Tag G。
在上述兩種方法的第一種中,M2M 1.2B模型與來自G-Trans數據集的雙語文本一起在Fairseq上進行了訓練,并使用Wiktionary提供了性別變化。對于LLM方法,作者使用了GPT-3.5-turbo。對于性別結構對齊,他們再次使用了xlm-roberta-large,這次是從G-Trans中提取的性別對齊。
評估替代方案的指標包括結構(精確度和召回率)和對齊精確度。后者衡量輸出性別結構與已知正確源身份匹配的百分比,并使用MT-GenEval方法論的δ-BLEU方法。
文章總結了研究結果,強調雖然原始模型無法生成替代方案,并顯示出對陽性形式生成的顯著偏見,但這種偏見在監(jiān)督基線中大大減少。使用增強數據訓練的模型進一步減少了這種偏見,并在替代指標、對齊精確度和δ-BLEU方面取得了最佳性能。
作者總結指出,模型的成功應放在自然語言處理(NLP)在翻譯方法中合理化性別分配的更廣泛背景下考慮,并指出這仍然是一個未解決的問題。雖然研究人員承認所取得的結果并未完全實現(xiàn)實體級別和/或性別消歧的性別中立翻譯目標,但他們相信這項工作是未來探索機器翻譯最具挑戰(zhàn)性領域之一的“有力工具”。
]]>由澳大利亞人權委員會發(fā)布的這份報告深入探討了多個受疫情影響嚴重的高危群體,其中包括土著社區(qū)、家庭暴力受害者、租房者以及臨時工人。報告指出,這些群體在新冠疫情的應對措施中遭受了嚴重沖擊。
人權專員兼報告合著者洛林·芬利強調:“雖然大流行病的應對措施成功挽救了眾多生命,但也付出了沉重的代價。不少澳大利亞人感到,在國家抗擊新冠疫情的過程中,他們的需求和困境被忽視了。”
報告進一步指出,第一民族和移民社區(qū)所面臨的諸多問題并非僅限于此次大流行病,而是“有可能在未來的緊急狀況中再次凸顯”。
報告寫道:“因此,我們必須從這次大流行病中汲取教訓,以推動更具針對性的溝通策略,從而為未來有效的緊急應對措施帶來切實的益處?!?/p>
在北領地,服務提供商向委員會反映,偏遠地區(qū)的第一民族社區(qū)在獲取服務或基本信息時面臨顯著障礙,急需政府加強信息翻譯的覆蓋范圍。
報告還提到,在官方翻譯與當地語言存在鴻溝的地區(qū),人們只能依賴口耳相傳的方式獲取信息,這種方式“可能缺乏完整性或準確性”。
一位土著受訪者強調,確保有效應對措施的關鍵在于“深入理解并尊重第一民族社區(qū)的關系溝通和參與方式”。同時,報告中的利益相關者也表示,在與第一民族社區(qū)接觸時,必須確保采取創(chuàng)傷知情的反應方式,這主要是因為需要充分認識到歷史上的財產剝奪、殖民化以及代際創(chuàng)傷對他們所產生的影響。
]]>一、展會基本信息
二、展覽范圍
三、展會特色與亮點
四、展會同期活動
總的來說,CMES華機展|上海是一個集品牌展示、技術交流、商貿合作于一體的綜合性機床展會,為全球機床行業(yè)提供了一個高水準的交流與展示平臺。
迪朗翻譯提供CMES上海華機展翻譯口譯,語種涵蓋英語口譯、日語翻譯、法語翻譯、韓語翻譯、德語口譯、俄語翻譯及小語種口譯。
]]>這家瑞士AI服務提供商推出了一款全新的多功能翻譯平臺。即日起,用戶將能夠在supertext.com網站上使用AI免費翻譯文本,并可在必要時讓專家語言學家在幾分鐘內對其進行檢查,費用低至5.70瑞士法郎。在線翻譯器基于最新一代的大型語言模型(LLM),并在由專業(yè)翻譯人員進行的盲測中,在四種語言組合中的三種上超過了行業(yè)巨頭DeepL。
翻譯行業(yè)正處于不斷變化的狀態(tài)。DeepL、谷歌翻譯和ChatGPT等AI應用正在不斷完善,但它們無法可靠地保證必要的準確性,特別是在專業(yè)溝通方面。此外,根據提供商的不同,在線翻譯服務可能會使敏感數據面臨安全風險。
新方法結合速度與安全性
Supertext正在將這種折衷方案變成過去式。用戶可以根據具體情況,在免費的全自動化翻譯和由專業(yè)翻譯人員即時審核的附加服務之間做出選擇。例如,一篇保證無錯誤的法語LinkedIn帖子的平均長度,可以在8分鐘內以5.70瑞士法郎的價格獲得,而一頁A4紙的內容大約需要19瑞士法郎,15分鐘內交付。審核服務最初以六種語言組合提供,并且范圍正在不斷擴大。
Supertext首席執(zhí)行官Samuel L?ubli表示:“如今,獲得可靠的翻譯就像是在優(yōu)步出現(xiàn)之前叫出租車一樣:昂貴、緩慢且常常令人沮喪。通過代理機構翻譯一頁A4紙的費用約為90瑞士法郎,而且需要等待24小時。新的Supertext結束了這種狀況,將速度、成本效率和可靠性結合在一個平臺上?!?/p>
瑞士制造的AI – 安全且可定制
在線翻譯器基于Supertext團隊內部開發(fā)的最新一代大型語言模型(LLM),該團隊由大約100名機器學習、工程和語言學專家組成。目前,根據訂閱級別,可提供多達23種語言。企業(yè)還受益于可靠地采用其企業(yè)語言的可單獨訓練的語言模型。
與其他提供商不同,該平臺托管在瑞士服務器上,并符合最高的數據安全標準。在付費模式中,用戶還有保證,即他們的翻譯數據將僅用于持續(xù)改進其個人語言模型。
Supertext的AI性能明顯優(yōu)于競爭對手
由專業(yè)翻譯人員對新的AI模型進行的盲測表明,在與行業(yè)巨頭如DeepL的質量比較中,Supertext無所畏懼。對于較長的文本,在檢查的四種語言組合中,Supertext在三種中的表現(xiàn)明顯優(yōu)于DeepL,鑒于兩家公司各自的財力,這是一個顯著的成功。
比較DeepL和Supertext的AI翻譯
借助Supertext的企業(yè)解決方案,由于采用了專業(yè)的AI模型,公司可以獲得更好的結果,并且根據專業(yè)翻譯人員的研究,與大型科技公司的競爭相比,可打印的文本段落數量大約是前者的兩倍。
]]>翻譯通常被視為一種被動行為,僅僅是將意義從一種語言轉換為另一種語言。然而,在這看似平靜的表面之下,隱藏著權力、倫理和職業(yè)束縛的錯綜復雜,這些都圍繞著翻譯者的每一個決定。
傳統(tǒng)的倫理框架強調對客戶的忠誠和對原文的忠實,但當這些原則與翻譯者的智力和道德行為發(fā)生沖突時會發(fā)生什么?
在這場討論中,阿卜杜勒拉希姆·布哈法對傳統(tǒng)的翻譯倫理觀念提出了質疑,他主張采用一種自我護理的方法,使翻譯者能夠按照自己的條件在行業(yè)中馳騁。
在布哈法看來,翻譯不僅僅是將單詞從一種語言機械地轉換到另一種語言的行為。它是一項受權力配置、職業(yè)約束和翻譯者主觀能動作用影響的智力和倫理工作。
]]>