機器翻譯與重大錯誤

翻譯絕非枝微末節的小事。正確的翻譯能讓您打破語言限制，有效地觸及目標市場中的客群。今日的企業日漸仰賴機器翻譯 (MT)，運用這個技術將營運範疇拓展至新市場，並更快地為所有客群翻譯更多內容，但於此同時，不慎傳播重大翻譯錯誤的風險也隨之增加。

這些重大錯誤會嚴重危害您的業務，因此了解 MT 有哪些缺點，並避免這類錯誤出現在給客群的訊息中，就顯得十分重要。諸如 Lionbridge 等精明的 MT 供應商，可以在翻譯過程中執行自動品質檢查，一方面可偵測出重大錯誤，一方面也能保持 MT 作業速度並減少人工干預的需要。

機器翻譯可能產生的兩類主要錯誤

雖然 MT 能運用大量文本廣泛學習，加上實現神經機器翻譯 (NMT) 的神經網路出現，使得 MT 的可靠性與日俱增，但這類引擎仍舊很容易出錯。一般而言，機器翻譯主要可能產生兩種錯誤類型，而各個類型的嚴重程度也不盡相同。

一般錯誤：定義及重要性

一般 MT 錯誤是兩類錯誤中情節較輕的一種，是目標語言中跟內容語言特徵有關的錯誤。一般錯誤包括了文法、拼寫或標點符號錯誤。儘管母語人士通常會注意到這種錯誤的存在，但它們很少會為公司招致災難性的負面影響。

事實上，一個大規模的研究便發現，使用者對堪用品質的接受度其實頗高。

針對 29 個國家/地區共 8,709 名消費者所做的一項調查顯示：

• 65% 的購物者傾向購買以在地語言提供內容的產品，即使內容有些錯誤也沒關係
• 66% 的使用者會使用線上機器翻譯，協助他們評估以其他語言提供的產品
• 40% 的消費者不會購買以其他語言呈現的產品

(資料來源：「Can’t Read, Won’t Buy – B2C」(看不懂的人不會買單 – B2C)，CSA Research，2020 年 6 月)

其實，有時翻譯並不需要完美無瑕。在這些情況下，企業大可不必太過擔心偶爾出現的這類一般錯誤。

重大錯誤：定義及重要性

重大 MT 錯誤顧名思義，是指情節重大的錯誤。如果含有重大錯誤的翻譯內容不慎傳播出去，公司就可能面臨極其嚴重的後果。

這類錯誤往往比語言學上的錯誤來得嚴重，是指引擎的輸出內容沒有正確地傳達原文的意圖。這種偏離原文訊息意旨的錯誤，可能會散佈錯誤資訊、引起困擾與誤會，甚至可能導致衝突。

舉例來說，如果執法機關或衛生官員向大眾發佈的指令中含有 MT 造成的重大錯誤，這些錯誤可能會對公眾福祉造成負面影響，並使得機關單位失去公信力。而公司若不慎將含有重大錯誤的內容傳播出去，則可能會在聲譽、財務或法律上面臨極其嚴重的後果。

重大錯誤的發生原因

重大錯誤可以視為是 MT 引擎功能失常的結果，當引擎無法理解文本，例如一詞多義或是原文內有錯字時，就可能產生重大錯誤。如果沒有妥善訓練引擎，或是使用的詞彙表有問題，進而導致同樣的錯誤一再重複，也會產生重大錯誤。

機器翻譯的引擎儘管非常精密複雜，但並不完美，因此才可能會產生重大錯誤。畢竟機器無法像人類一樣依脈絡判斷。

重大錯誤最可能在什麼時候出現在您的內文中？

重大錯誤出現的脈絡情況不盡相同。在判斷什麼時候可能會出現重大錯誤時，必須特別留意三種主要類型：重要實體的誤譯、否定或相反的意思，以及機器翻譯幻覺。

重要實體的誤譯

重要實體的誤譯，是指專有名詞 (個人或組織)、重要數字或度量衡單位的翻譯錯誤。

在專有名詞的翻譯上，如果該名稱同時也是常用字詞，就很容易發生錯誤。某個西班牙政府機關網站上的專有名詞誤譯，就讓大眾見識到這樣的重大錯誤。在這個實際案例中，人們在部門官方網站上看到的不是主管的姓名 Dolores del Campo，而是這個名字的字面翻譯：「痛苦的原野」。

在機器翻譯時，引擎可能會翻譯了貨幣單位，比如說將日圓翻譯為美元，但在翻譯對應的數值時卻沒有將匯率納入考量，因此而造成的重大錯誤，可能會引發困惑並導致有害的經濟後果。

度量衡單位的翻譯也可能造成嚴重的問題。如果某個醫療文件中是以毫克說明劑量，但引擎錯誤地將劑量翻譯成公克，那麼閱讀翻譯文本的病患就可能使用錯誤的劑量，因而蒙受不良的醫療後果。而公司也可能必須為錯誤負責，並承受訴訟費用與相關損失。

否定和相反的意思

否定與相反意思的重大錯誤，是指目標語言中的錯誤會導致意思與原文的意圖相反。

舉例來說，假設某公司給股東的備忘錄從英文翻譯至西班牙文時，西班牙譯文中說股價下跌，但實際上股價卻是上漲的，這就是意思相反的重大錯誤。

機器翻譯幻覺

在很罕見的情況下，MT 可能會置入原文中根本不存在的內容，這就是所謂的機器翻譯幻覺 (hallucination)。發生這種類型的重大錯誤，代表 MT 引擎的軟體本身有問題。引擎可能會在特定情況下，生成冒犯、粗俗、挑釁或極為敏感的字詞。

自動化方法如何有助防範機器翻譯作業所產生的重大錯誤？

設法阻止重大錯誤危及您的內容十分重要，但這並不是個簡單的任務。隨著電腦科學家持續不斷改善現有 MT 技術來阻止這些錯誤的發生，公司受重大錯誤威脅的風險也會因此減少。但在此之前，我們可以在翻譯流程中運用自動化技術，辨別可能的問題、修正有問題的字句並增進正確度。

Lionbridge 可以透過 Smaⁱrt MT™ 服務搭配先進的 Smaⁱrt Content 語言人工智慧 (AI) 技術，對翻譯文本進行特定的自動品質檢查，一方面偵測可能的錯誤，一方面保持 MT 作業速度並將由翻譯人員進行譯後編修的需求降至最低。

這些自動化方法可以偵測以下事項：

• 辨識來源文字中的既是實體名稱也是常用字詞的實體，找出包括個人或組織名稱的專有名詞翻譯錯誤
• 運用監督式機器學習 (ML) 演算法搭配冒犯詞語列表，偵測冒犯、粗俗或極為敏感的字詞
• 辨識只出現於原文或譯文中而非兩者兼有的否定助詞 (亦即英文中「not」或其縮寫「n’t」或是中文中「非」、「沒有」等否定助詞的句子)，藉此偵測譯文與原文意思相反的情形
• 運用字典或冒犯字詞列表，找出譯文中會冒犯他人的機器翻譯幻覺 

自動品質檢查無法保證能完全清除重大錯誤。人們常常以為自動檢查後就沒有錯誤，但仍有一些錯誤可能會沒檢查到。儘管如此，這還是非常有效的作法，有助我們找出問題。採用這種方式，我們便能請專業譯者專注處理那些標記有問題的句子，避免重做整份文件。透過提醒專業譯者哪些地方最容易找到錯誤，我們也就能提高本地化流程的效率。

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