GPT-4與傳統翻譯之比較：人工智慧(AI) 即將取而代之？
機器翻譯 (MT)利用電腦軟體將文字從一種語言翻譯成另一種語言， 徹底改變了我們進行多語言溝通的方式。隨著資料驅動的方法日益受歡迎，MT在分析不同的資料集以及促進跨文化溝通上為不可或缺。經營全球市場的組織都仰賴這些系統進行內部和外部溝通，以確保不會因語言障礙而影響重要的流程。
在眾多可選用的 MT 系統中，GPT-4為大型語言模型 (LLM) 且具備進階語言處理能力，脫穎而出。本部落格將探討 GPT-4 如何改進翻譯工作流程，並促進現代組織內進行多語言溝通。我們將比較 GPT-4 與傳統翻譯方法，並探討其在翻譯品質評比方面的作用。
比較傳統翻譯與機器翻譯系統
- 對上下文的瞭解
想像在翻譯一份法律文件，每個詞彙的精準含義都至關重要。人類譯者最擅長於是考量上下文、語調和細微之處，這對保持原始語言的完整性極為重要。雖然 GPT-4 在這方面持續改進，但仍舊面臨挑戰，尤其是像日語這類的高語境語言，文化上的細微差異對其語義極為重要。 - 人類的專業知識對比自動化效率
在跨國企業中，快速翻譯大量技術手冊的需求至關重要。以傳統翻譯方式進行需要一組專家花上幾週甚至幾個月的時間。GPT-4 在速度與處理大量文字資料上進行優化，可以在短時間內提供基本的意義，但可能仍需後續編輯以確保技術上的精確性。 - 一致性與標準化
對於全球電子商務平台來說，以多國語言翻譯產品描述時保持一致性，對於維持品牌調性非常重要。GPT-4 的優勢在於對所有語言提供標準輸出，並將個別譯者之間的風格差異降至最低。最近一項針對跨語言、領域和專業層級的翻譯品質評估所進行的研究顯示，人類翻譯，與 GPT-4 所產出的翻譯結果相比，所呈現的變異性更高，所以後者較適用於上述情境。然而，值得注意的是，GPT-4 在進行創意內容相關的任務時可能會遭遇困難，而因此降低文字的獨特性和吸引力。
GPT-4 和翻譯品質評分
GPT-4 這類大型語言模型對翻譯品質進行評估提供了新的選則。GPT-4 利用進階的語言理解能力，依據各項標準產出品質評分，針對衡量機器產出的翻譯與預期結果的一致性，提供量化標準。這些評分有助於找出翻譯可能不夠精確之處，為持續改進提供寶貴的回饋。
根據 Slator 的報告，一組研究團隊結合 DeepL 與 GPT-4 自動翻譯研究問卷，目的在達到可媲美傳統翻譯方法的品質。研究發現，這種結合方法所產出的翻譯結果與專業譯者的翻譯結果大致相同，證明利用 GPT-4 可將大部分的翻譯流程自動化。
用GPT-4 對翻譯進行評分的優點與限制
優點：
- 綜合性評估： GPT-4 同時根據多項標準，包括準確性、流暢性和上下文的恰當性，評估翻譯。
- 量化回饋： 所提供的數值評分，可隨時間進行追蹤和比較，以協助組織監控翻譯品質。
- 效率：可大量評估譯文，且速度比人工審稿員更快，這對於期限緊迫的專案來說非常重要。
- 一致性： 以機器為基準的評估可對多項翻譯提供更一致的評分，將人工評估員的主觀差異降至最低。
- 持續改進： GPT-4 品質評分的回饋可以用來調整MT 系統，進而持續改進翻譯品質。
限制：
- 缺乏文化細膩之處： GPT-4 可能會遺漏人類譯者能掌握到的細微的文化指涉 (cultural references) 或成語，而造成誤解。翻譯公司的功能極為重要，尤其是需要深入文化理解和細微詮釋的上下文。
- 可能產生偏見： GPT-4與所有 AI 模型一樣，可能會因為訓練資料而產生固有偏差，而影響對特定內容類型所進行的評估。
- 對上下文的理解有限： GPT-4對廣義的上下文或較廣泛預期受眾可能無法完全掌握，這對評估翻譯品質至關重要。
使用 GPT-4 進行機器翻譯能否達到傳統翻譯的品質？
最近研究顯示，GPT-4 可能有助於改進機器翻譯品質，讓機器翻譯在多項標準上更接近人工等級的精確度。如同研究人員結合 GPT-4 與 DeepL 所進行的研究顯示，所產出的結果與專業譯者的作品大致相同，尤其是針對研究問卷這類結構化的內容。
未來展望
- 更精密的語言模型： 未來的AI 模型可能會更深入了解語言的上下文和調性，以更精準地掌握複雜的語言結構和文化指涉。
- 強化AI 與人類的合作： 我們可能會看到更多AI 功能與人類專業知識的無縫整合，其中AI能提供即時建議，而人類譯者則對細微內容做出最後決定。從負面的角度來看，有些人認為 AI 翻譯在未來對專家翻譯可能構成威脅。
- 即時多語言溝通： 科技發展讓我們更有機會進行無縫、即時的多語言溝通。精密的語音轉換系統可即時精確地翻譯對話，並保留語調和重點。