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智能相對論行業分析師顏璇曾經在《AI在閱讀理解領域開始“跑分”，這個“人類好幫手”還能去哪炫技》一文中總結了AI閱讀理解的技術層面，我們或許可以從中得到閱讀理解技術反哺AI同傳的方法。

AI閱讀理解技術的流程如下，em bedding la yer（相當于是人的詞匯級的閱讀知識）→Encoding la yer（相當于人通覽全文）→Matching la yer（相當于帶著問題讀段落）→Self－Matching la yer（相當于人再讀一遍進行驗證）→AnswerPointerla yer（相當于人綜合線索定位答題）。

綜合來看，閱讀更偏向的是Multi－turn，即做完一次輸入輸出后，要把結果作為下輪輸入的一部分繼續輸出，系統在運作時需要考慮上下文。而翻譯，則是Single－turn，一句話進一句話出。

合理利用后，機器翻譯即使現在是Single－turn，將來也有可能是Multi－turn；AI同傳現在沒用到上下文背景，將來也有可能結合上下文做到翻譯質量更佳。

如今，創作還是人工智能正在摸索的領域，而一旦這個領域有了突破，將一些技術應用到AI同傳里，我們或許可以達到翻譯的最高境界——”信、達、雅”。

在未來，AI不會擠占人類同聲傳譯員的空間

AI同傳會取代人類翻譯嗎？當然不會。先不說語言本身的復雜，我們可以來看看同傳的實際應用場景。

在實際工作中，不論是口譯還是直接對話都需要同傳來完成，不會有被服務方只聘用其中的一個職能。也就是說，AI同傳不僅要學會翻譯，還要學會聊天。而在這一塊兒，機器還有很大的進步空間。那么，AI同傳的用處在哪里呢？

AI共享同傳，僅針對普通人的市場

人們出國旅游，常常會遇到語言溝通問題，然而，并不是每個人都配得起一個專業的口語翻譯。這時候，如果一個可穿戴設備亦或者一部手機就能為你同聲傳譯，想必會減少很多人的出國成本。隨身攜帶一位專屬的同聲傳譯，是不是覺得很酷呢？

智能硬件一直是AI的狂熱地帶。就在去年，微軟和華為合作，在Mate10手機中嵌入了微軟的神經網絡機器翻譯，可以算得上是在終端運行神經網絡機器翻譯的第一例。

如果AI同傳的硬件設備出世，更可能的商業模式是出租或者共享。即按需求進行租用，有一個專門的技術公司負責租賃，正如共享單車一樣，我們的使用費會降到極低。而這類AI的應用場景并不在復雜的會議現場，而是日常生活，出外旅游等，語料庫的建設也會更加簡單。

如此，AI同傳只是更加惠民而已，卻不會取代在某個特殊場景比如金融會議、醫療會議等更加專業的人類同傳。

將AI同傳與硬件設備相結合，創造切實可用的語音接口，還可以在很大程度上提高用戶在移動終端、可穿戴、智能家居、智能汽車等智能設備的體驗，真正在交互層面實現智能時代的人機結合。

AI同傳成為同聲翻譯的考官

同聲傳譯需求量成倍增加，但是合格的同聲傳譯的數量卻增長非常緩慢，據了解，現實市場上能夠十句話翻譯出十句的同傳譯員寥寥無幾。同時，擁有高級口譯資格證書的人并不一定能勝任同聲翻譯，同聲翻譯還需要進行專業的技能訓練，而有些合格的同聲翻譯人員也并不一定有口譯證書。

目前，我國還沒有一個固定的機構來負責同聲翻譯的相關事宜，也沒有一套統一的標準對同聲翻譯的工作進行考評。

面對這樣的困境，我們或許可以在AI同傳上開個腦洞。

人們可以利用AI數字化、標準化等特點，以數據庫為依托，將AI訓練成單一功能性的考核機器，針對不同的應用場景，對同聲傳譯員進行考核和評級，從而規范人才市場。

這里或許可以參考駕駛培訓機器人。駕培機器人包含了高精度GPS導航技術、慣性技術和虛擬傳感技術、視頻檢測、數據處理、無線傳輸、指紋身份識別等高新技術，能夠精確記錄、判斷駕駛人操縱駕駛機動車的真實能力。

同理，AI同傳也可以在各種場景里，去觀察、判斷考生的翻譯能力，以及考生對翻譯規則的熟悉、理解程度。這個系統可以減少考試員的勞動強度和人為因素，確保考試公平、公正，考核方法科學準確。

簡單來講，我們的目標是通過智能機器，使考核自動化，選撥或者是訓練真正的人才，而并非取代人類的翻譯能力。更有意思的是，在考核過程中，AI又能不斷吸收新養分，增加口語類文本語料庫，何樂而不為呢？