唐祉祎 李成靜

一、引言

人工智能(artificial intelligence)是用于模擬和延伸人的智能的一種集理論、技術(shù)和方法為一體的交叉學(xué)科。人工智能時(shí)代下，人工智能技術(shù)與各領(lǐng)域的緊密結(jié)合，語言服務(wù)需求劇增，“懂語言＋懂技術(shù)”的復(fù)合型語言服務(wù)人才成為新的人才資源。在人工智能時(shí)代的引領(lǐng)之下，以市場需求為導(dǎo)向，培養(yǎng)應(yīng)用型和復(fù)合型翻譯人才，已成為很多高校關(guān)注的重點(diǎn)。為培養(yǎng)人工智能時(shí)代下的翻譯技術(shù)人才，高校紛紛開設(shè)了與翻譯技術(shù)相關(guān)課程，包括術(shù)語管理技術(shù)、計(jì)算機(jī)輔助翻譯技術(shù)、語料庫處理技術(shù)、影視譯制技術(shù)等內(nèi)容。因此，文章以影視譯制技術(shù)為例，立足于人工智能下影視翻譯發(fā)展現(xiàn)狀，以及高校MTI培養(yǎng)實(shí)際情況，探討高校應(yīng)如何創(chuàng)新中國影視翻譯人才培養(yǎng)，以便更好地適應(yīng)人工智能時(shí)代下影視文化傳播與交流的需求。

二、影視翻譯現(xiàn)狀

早期的翻譯界沒有專門的影視翻譯劃分，當(dāng)時(shí)學(xué)界普遍將視聽翻譯作為主要的分類。影視翻譯注重跨語種內(nèi)涵領(lǐng)域，主要針對影視劇進(jìn)行字幕和配音翻譯。與傳統(tǒng)文字翻譯不同，影視翻譯更加注重不同語言和文化背景之間的聯(lián)系，音視頻內(nèi)容承載的信息容量遠(yuǎn)大于純文字載體，因此字幕翻譯質(zhì)量會(huì)影響整個(gè)影片的表達(dá)效果。

由于國外影視作品發(fā)展較早，因此國外對于影視翻譯人才的培養(yǎng)十分重視，歐洲甚至成立了專門的影視翻譯協(xié)會(huì)(ESIT)，部分的歐洲學(xué)者意識(shí)到通過出口本國影視產(chǎn)品內(nèi)容可以有效宣傳本國政治和人文理念，也可以通過進(jìn)口其他國家的影視產(chǎn)品了解不同國家間的意識(shí)形態(tài)差別，形成文化的溝通與交流，甚至于實(shí)現(xiàn)文化輸出的功能。加之歐洲各國語言差異性大，彼此對翻譯影視作品的需求和條件相較于我國有更大的優(yōu)勢，從單純的影視節(jié)目字幕制作，到影視節(jié)目二次配音，再到為視力、聽力殘障人士制作單獨(dú)的影視作品，歐洲已經(jīng)走在了世界的前列。

國內(nèi)影視翻譯則選擇了完全不同的路徑。我國影視發(fā)展較為緩慢，早期通過引進(jìn)國外視頻來彌補(bǔ)影視作品的空缺，對于影視作品的翻譯通過增加中文字幕并進(jìn)行二次的方式。后期隨著我國影視行業(yè)的逐步開放和人民群眾日益提高的觀影水平，中文配音的國外電影逐漸消失，大部分翻譯內(nèi)容停留在了字幕翻譯和文化轉(zhuǎn)換上。

隨著中國綜合國力的增強(qiáng)，“文化走出去”成了新時(shí)代影視翻譯的口號(hào)，通過將中文影片譯制為英文字幕，中國也實(shí)現(xiàn)了影視出口的目標(biāo)。以東南亞國家為例，我國出口電視劇數(shù)量占其國家影視作品進(jìn)口量的70%，泰國2019 年播放中國產(chǎn)電視劇100 余部，將中文翻譯為對應(yīng)國家語言未來將成為影視翻譯領(lǐng)域不可忽視的組成部分之一。

三、人工智能影視翻譯現(xiàn)狀

影視翻譯的發(fā)展不僅僅局限于人工翻譯，隨著計(jì)算機(jī)水平的提高，機(jī)器翻譯也加入了影視翻譯的戰(zhàn)線。影視翻譯逐漸由純?nèi)斯まD(zhuǎn)向“人工＋人工智能”的模式，目前以人工翻譯為主，通過人工智能幫助譯者完成大量煩瑣的前期準(zhǔn)備工作。

以電影翻譯為例，在早期的工作中，需要人工根據(jù)影片內(nèi)容進(jìn)行聽寫，將原電影中的字幕進(jìn)行補(bǔ)全，并完成時(shí)間軸的校對工作，隨后再根據(jù)字幕內(nèi)容和影片背景進(jìn)行翻譯。這一過程占用了大量的人力時(shí)間，對于敘事性強(qiáng)的影片，臺(tái)詞中往往會(huì)埋藏伏筆，加重了聽譯人員的壓力，對譯者聽力水平和理解能力是嚴(yán)峻的考驗(yàn)。

面對這一情況，不少科技公司試圖利用計(jì)算機(jī)技術(shù)簡化影視翻譯的工作流程，其中以谷歌公司尤甚。2001 年，谷歌公司推出神經(jīng)語言模型，用于實(shí)現(xiàn)自然語言模型的建模。2008 年推出多任務(wù)學(xué)習(xí)鼓勵(lì)模型，可以將一個(gè)學(xué)習(xí)模型成果運(yùn)用于不同的學(xué)習(xí)任務(wù)中。2013 年開始采用向量模型表示文本，通過預(yù)測關(guān)鍵詞的方式實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵單詞的提取，去除修飾詞等影響翻譯的單詞。該算法還可以實(shí)現(xiàn)不同單詞間的特定關(guān)系捕捉，這彌補(bǔ)了以往算法對于生造詞無法識(shí)別的缺陷，提高識(shí)別率。2014 年NLP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始大量出現(xiàn)在人工智能翻譯的工作中，借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，機(jī)器翻譯對于上下文的理解和特殊字詞的翻譯有了明顯的進(jìn)步。

目前采用人工智能翻譯較為成熟的應(yīng)用領(lǐng)域主要有谷歌為YouTube 設(shè)計(jì)的自動(dòng)字幕功能，該功能最早于2008 年開始在YouTube 上進(jìn)行使用。目前YouTube網(wǎng)站已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了通過人工智能自動(dòng)識(shí)別影視作品當(dāng)中的音頻，自動(dòng)根據(jù)時(shí)間軸生成字幕，并進(jìn)行簡單翻譯，其準(zhǔn)確度接近人工翻譯水平，顯示速度明顯高于人工。后續(xù)的人工翻譯可以根據(jù)人工智能翻譯的結(jié)果進(jìn)行參考，繼續(xù)對影視內(nèi)容進(jìn)行翻譯，能夠有效減輕翻譯人員的工作時(shí)間，將更多的精力集中在對電影內(nèi)容解讀和臺(tái)詞本地化的內(nèi)容上。

除了神經(jīng)模型翻譯外，谷歌也設(shè)計(jì)類似眾包的翻譯方式用于訓(xùn)練人工智能模型。通過對文字進(jìn)行識(shí)別，將識(shí)別的結(jié)果作為驗(yàn)證碼，網(wǎng)民對識(shí)別驗(yàn)證碼的結(jié)果進(jìn)行判斷并回饋至谷歌，實(shí)現(xiàn)對模型的大數(shù)據(jù)訓(xùn)練。該模式下，通過用戶在使用驗(yàn)證碼的過程中對識(shí)別結(jié)果進(jìn)行判斷，將錯(cuò)誤的結(jié)果從訓(xùn)練模型當(dāng)中剔除，實(shí)現(xiàn)低成本的模型訓(xùn)練方式。這一方法也被谷歌借鑒至影視作品自動(dòng)字幕的工作中，通過自動(dòng)對音視頻進(jìn)行識(shí)別，推出了CC 字幕。用戶可以自行上傳字幕，或是對字幕不正確的地方進(jìn)行錯(cuò)誤提交，實(shí)現(xiàn)了大量的視頻自動(dòng)識(shí)別－用戶檢測的循環(huán)模式，利用大量的人力對模型進(jìn)行訓(xùn)練。

在影視翻譯領(lǐng)域也可以參考這一模式，通過人工智能進(jìn)行自動(dòng)翻譯，由人工選出最貼切的譯文作為結(jié)果回饋至人工智能。人工智能將此作為正確翻譯內(nèi)容，并對人工翻譯的內(nèi)容進(jìn)行反向檢查，可以有效提高人工智能的識(shí)別正確率，也可以利用人工智能對新進(jìn)入影視翻譯的譯者進(jìn)行簡單的輔助和檢查。

四、高校翻譯人才培養(yǎng)現(xiàn)狀與不足

受限于技術(shù)水平，影視翻譯不能完全由人工智能取代，且隨著人工智能的加入，影視翻譯的水平更多地取決于人工翻譯的高度，提高譯者的水平才是提高影視翻譯質(zhì)量的不二法門。自2007 年國家批準(zhǔn)設(shè)立翻譯碩士專業(yè)學(xué)位以來，全國已有250 余所高校開展翻譯碩士培養(yǎng)，MTI 教育發(fā)展迅速。但由于MTI 辦學(xué)時(shí)間不長，人才培養(yǎng)體系尚不健全，在培養(yǎng)過程中出現(xiàn)了培養(yǎng)目標(biāo)、培養(yǎng)模式、教學(xué)理念、師資隊(duì)伍建設(shè)等方面的問題。

(一)人才培養(yǎng)目標(biāo)寬泛，課程體系不完整

高校對MTI 人才培養(yǎng)目標(biāo)界定太過寬泛，未能針對性較強(qiáng)地制訂適應(yīng)社會(huì)發(fā)展以及適應(yīng)人工智能發(fā)展趨勢的培養(yǎng)目標(biāo)，學(xué)生在翻譯學(xué)習(xí)過程中目標(biāo)不很明確，導(dǎo)致學(xué)生畢業(yè)后從事翻譯行業(yè)比例低。翻譯專業(yè)課程同質(zhì)化現(xiàn)象嚴(yán)重，缺乏學(xué)科和地方特色，缺乏對關(guān)聯(lián)學(xué)科和交叉學(xué)科知識(shí)應(yīng)有的關(guān)注，且少有高校設(shè)置應(yīng)用型專業(yè)課程，教學(xué)仍然以理論為主，雖有設(shè)置實(shí)務(wù)課程但實(shí)操力度還有所欠缺，不利于應(yīng)用型和復(fù)合型人才的培養(yǎng)。

(二)教學(xué)理念滯后，教學(xué)手段有待創(chuàng)新

人工智能時(shí)代下，翻譯行業(yè)也進(jìn)入了數(shù)字信息化的運(yùn)行模式，教學(xué)理念也應(yīng)與時(shí)俱進(jìn)，應(yīng)有相應(yīng)的人才培養(yǎng)模式。但多數(shù)高校的培養(yǎng)并沒有結(jié)合時(shí)代背景，呈現(xiàn)出缺乏科技轉(zhuǎn)型意識(shí)的問題。主要表現(xiàn)為:課程內(nèi)容前沿性和應(yīng)用性薄弱、教學(xué)實(shí)踐與市場需求脫節(jié)、教學(xué)手段未能結(jié)合時(shí)代發(fā)展進(jìn)行更新等。

(三)教師指導(dǎo)領(lǐng)域較為單一，師資隊(duì)伍建設(shè)尚需加強(qiáng)

高水平翻譯人才的培養(yǎng)離不開優(yōu)秀的師資團(tuán)隊(duì)。我國高校MTI 教師團(tuán)隊(duì)雖精通翻譯教學(xué)，但是其自身知識(shí)儲(chǔ)備多以理論為主，教學(xué)方法傾向理論而非實(shí)踐，使得部分教師的指導(dǎo)停留在課堂與教材上，并不能從職場的角度為學(xué)生提供專業(yè)指導(dǎo)。時(shí)代的發(fā)展要求教師能夠更新教學(xué)理念并掌握一定的前沿技術(shù)，并將之教授給學(xué)生。因此，高校尚需加強(qiáng)師資隊(duì)伍建設(shè)，為學(xué)生提供全方位的指導(dǎo)。

五、人工智能時(shí)代的影視人才培養(yǎng)策略

高校對于影視翻譯人才的培養(yǎng)還存在大量亟須改進(jìn)的地方，隨著人工智能翻譯的準(zhǔn)確度在逐漸上升，借助人工智能實(shí)現(xiàn)對人工進(jìn)行輔助翻譯，提高譯者文化背景的敏感度、翻譯水平和技術(shù)水平，在人工智能的輔助下實(shí)現(xiàn)更快更好的翻譯效果才是影視人才培養(yǎng)的方向。故而在此提出一些建議，希望能對影視翻譯人才培養(yǎng)做出貢獻(xiàn)。

(一)改進(jìn)現(xiàn)有教學(xué)理念，注重與影視相關(guān)課程的設(shè)置

在課程設(shè)計(jì)中不僅僅重視翻譯準(zhǔn)確度，也應(yīng)鼓勵(lì)學(xué)生在翻譯中增加自己的理解，盡量使用本地化的表達(dá)方式，參考答案應(yīng)用于準(zhǔn)確度的對比，而不是判斷正誤的標(biāo)準(zhǔn)，防止學(xué)生出現(xiàn)翻譯的同質(zhì)化和固定化。課堂還可以加入技術(shù)實(shí)操環(huán)節(jié)，提高學(xué)生對Premiere Pro CC、ArcTimePro、iMovie 等視頻譯制軟件的熟練度，培養(yǎng)學(xué)生的技術(shù)實(shí)操能力。

(二)加大師資培養(yǎng)力度

提高教師的教學(xué)水平與專業(yè)素養(yǎng)是提高影視翻譯行業(yè)天花板高度的重要影響因素。校方應(yīng)制定青年教師培養(yǎng)計(jì)劃及培養(yǎng)目標(biāo)，如組織青年教師參加技術(shù)培訓(xùn)等。對于有條件的院校，可組織教師出國培訓(xùn)，盡可能地參加學(xué)術(shù)研討會(huì)，拓展知識(shí)面，促進(jìn)青年教師業(yè)務(wù)水平不斷提高。

(三)鼓勵(lì)學(xué)生接觸實(shí)際生活中的翻譯素材

英語充滿了大量的俚語和口語，這些用法在目前流行的影視劇中普遍存在，然而受限于學(xué)校教材，學(xué)生往往無法及時(shí)地接觸這些內(nèi)容，導(dǎo)致走上工作崗位后，面對大量時(shí)效性強(qiáng)的文化新詞無法理解。以B 站為例，大量的視頻投稿者通過搬運(yùn)國外的視頻自行翻譯，大量的粉絲可以通過彈幕和評(píng)論對投稿者的翻譯內(nèi)容進(jìn)行評(píng)價(jià)和建議，某種程度上實(shí)現(xiàn)了譯者與受眾的直觀聯(lián)系，通過評(píng)論的交互和彈幕對于影片背景故事的補(bǔ)足能夠更快地提升譯者的知識(shí)儲(chǔ)備和翻譯能力。

(四)加強(qiáng)對于小國文化的培養(yǎng)，加強(qiáng)校企合作

我國影視翻譯作品過多地將視野放在美國、英國、德國等大國作品上，但實(shí)際上世界上有許多地域依然有著廣大的人口和獨(dú)具特色的文化，如非洲、印度等。培養(yǎng)影視翻譯人才，應(yīng)該鼓勵(lì)學(xué)生去學(xué)習(xí)和理解文化的多樣性和特色性。我國目前有大量的對外出口影視公司，該類公司缺乏專業(yè)的影視翻譯人才，制作出的成品質(zhì)量參差不齊。通過校企合作的方式，既能幫助企業(yè)保證翻譯質(zhì)量，也能幫助學(xué)生提前接觸生活中的真實(shí)材料，提高自己的翻譯水平。

六、結(jié)語

研究者根據(jù)查閱到的大量相關(guān)的文獻(xiàn)資料，對影視翻譯領(lǐng)域的發(fā)展情況進(jìn)行了簡要概述，并以此為基礎(chǔ)對人工智能的發(fā)展和演變進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)隨著人工智能技術(shù)的成熟，借助人工智能輔助進(jìn)行影視翻譯必然會(huì)成為未來的主流。結(jié)合這一方向，對現(xiàn)行的翻譯技術(shù)人才培養(yǎng)方式進(jìn)行了研究，就其中存在的一些不足提出了有益的建議，希望對于現(xiàn)代翻譯技術(shù)人才的培養(yǎng)能貢獻(xiàn)綿薄之力。