ChatGPT會取代翻譯工作嗎？
自2022年11月ChatGPT問世，它已經被應用在蒐集資料、撰寫email或文章、摘錄文章重點、翻譯、撰寫程式和協助除錯(Debug)等多個領域工作，相比過去的AI模型只能執行單一性質的任務，ChatGPT基於「GPT-3」的自迴歸語言模型，經過大量的文意分析訓練後，能理解使用者輸入的內容，生成符合需求的資訊，快速地完成客製化的報告和寫作任務，掀起「內容創作」工作者擔心失業的風險和恐慌。究竟ChatGPT會不會取代翻譯的工作呢？如何在AI的發展熱潮下不被市場淘汰呢？
ChatGPT和機器翻譯的差異：
首先，了解目前多數翻譯人員廣泛使用的翻譯軟體如：Google Translation、DeepL、Microsoft Translator、Amazon Translate等都是應用神經機器翻譯NMT模型進行翻譯，神經機器翻譯(NMT, Neural Machine Translation)是一種機器翻譯方法，應用在大型人工神經網路來預測以整段句子形式出現的一系列單詞的可能性，與傳統占用大量記憶體空間的統計機器翻譯(SMT)不同，NMT使用bidirectional recurrent neural network編碼器將語句轉為向量(vector)，再輸入到recurrent neural network預測目標中的單詞，可以更有效率且精準的翻譯結果，以Google翻譯的GNMT為例，在將一段中文句子翻譯成英文時，GNMT會將中文句子轉成一組向量(每個向量代表單詞在句子中的意義)，再將此向量解碼翻譯逐步產出英文句子，由於通常只是基於匹配單詞和短語進行翻譯，容易出現翻譯錯誤或不通順的情況。
資料來源：deepai
ChatGPT和NMT之間的主要差異性：
| 項目 | ChatGPT | 市售機器翻譯 |
| 翻譯精確度 | ChatGPT更能理解句子和段落的內容，進行更加精準的翻譯，使翻譯結果自然流暢。 | NMT通常只是基於匹配單詞和短語進行翻譯，容易出現翻譯錯誤或不通順的情況。 |
| 支援的語言種類 | 至少知道95種自然語言。 | 以google翻譯＋為例，至少知道134種自然語言。 |
| 翻譯速度 | 都可以在短時間內完成翻譯工作，相較人工翻譯，已非常有效率。 | 都可以在短時間內完成翻譯工作，相較人工翻譯，已非常有效率。 |
資料來源：由本文整理
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譯者、翻譯工作會被AI取代嗎？
相信資深的譯者會說，AI目前並「不會」取代翻譯工作，反而是奠定了翻譯品質的最低標準。在翻譯精確度逐步提升下，AI可以在短短幾分鐘內有效率的進行一般的文檔翻譯，24小時不休息也不會影響翻譯的品質，譯者到底該怎麼做呢？
機器翻譯價格比較便宜，譯者怎麼比得過AI？
即便ChatGPT的翻譯品質優於NMT，也只是提高了機器翻譯工具的準確性，終究無法取代人類，AI在尚未充分學習的狀況下，是難以理解日常語言的語境、語調、文化背景等等的細微差異，就會導致翻譯的產出有誤或不盡人意，仍需要專業譯者進行編輯和審稿。
看到這裡，你可能會反問，機器後翻譯不就是用校稿的價格買一般翻譯的品質嗎？
其實不然，在機器翻譯廣泛應用前，相較簡單的譯文(如：說明書、郵件等)市場就已經因為譯者競爭導致價格漸趨廉價，反而機器翻譯只要經過良好的訓練，就能為譯者和翻譯社節省時間成本，投入更專業、更具創造性的領域。
然而，AI也並非萬能，在詩歌、散文這類具有反溝通、反表達的文學作品中，單憑字面意義去分析內容很容易誤解，無法如實還原作者想表達的內容，這時就是譯者展現專業的時候了，相較之下，譯者較能揣測作者心境並完整重現原作者的觀點和美學，此點是AI目前無法做到的。
簡單來說，如果譯者只想從事簡單、輕鬆的翻譯工作，被AI取代只是早晚的事情，且不限於翻譯產業，許多可被標準化的工作在未來都將被AI取代。
善用AI工具使翻譯工作效率加倍！
麥肯錫全球研究所的合夥人Anu Madgavkar表示：
“We have to think about these things as productivity enhancing tools, as opposed to complete replacements”
我們應該將AI視為提高生產力的工具，而不是可以完全取代人類的替代品。創造AI的目的就是為了能夠讓機器像人一樣處理簡易的工作，讓人力有更多的精力投身在複雜且專業的工作上，你的工作並不會被AI取代，而是被那些會使用AI工具的人取代。
