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有鑊氣的翻譯

又到了改碩士班入學考卷的時節。十年前要花個三天才改得完,現在半天就閱畢。

Damien Chiaming Fan · 2026-02-03 06:02 · 11 claps · 2.7 min read
#translation #interpreting #ai #llm #higher-education
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Wiki topics: LLM · Large Language Models AI · AI · General LNG · Linguistics & Language EDU · Education & Learning

有鑊氣的翻譯

又到了改碩士班入學考卷的時節。十年前要花個三天才改得完,現在半天就閱畢。

近三年來,翻譯研究所的報考人數暴跌,這當然跟大型語言模型當道有關。不僅一般人聽信各種領域的 KOL 說「以後不用學外語了,用 AI 翻譯即可」,連部分外文系教授都如此認為,那學生覺得學翻譯無用自然就不奇怪了。我是不知道那些人有沒有翻譯經驗或鑑賞能力,或者他們對「語文表達」的要求有多高,但我認為如果你是一個語文能力很強的高中生或大學生,請不要聽信那些人自以為是的見解,以至於辜負自己的潛力和造詣。

其實這些 AI 工具反而更凸顯頂尖的人類譯者(或所謂的 language specialist,「語言專家」)是多麼稀缺。什麼人類譯者才有「文化敏銳度」、「溫度」、「倫理道德判斷能力」、「法律義務」⋯⋯種種陳腔濫調我就不贅述了。我要強調的是人類文明幾乎都要靠「語文和翻譯」才能記錄、傳播、延續(我永遠記得李奭學老師說「中國文學史就是一部翻譯史」),也要靠語文才能迸發新的創意火花。而那撮火花只能靠人類才「擦」得出來,因為 LLM 的機制使其無法產生任何摩擦(friction),畢竟通用 AI 工具的存在就是為了「服膺」使用者的個別需求;即使你要求他「挑戰」你的觀點,它也只會從大雜燴裡撈出其他人提供的語料(有時候甚至是它自己的回鍋肉),稍加排列組合之後呈現給你。

人類做的不只是表面上的排列組合而已;語文造詣頂尖的人能夠在抽象層次上運作,在「語意向量(semantic vector)」非常遙遠的詞彙之間找到一絲關係,進而串成讓人會心一笑的句子和段落,創造出語文上的梅納反應,炒出電爐無法製造的鑊氣。這些句子不見得花俏華麗,但讀起來、聽起來就是新鮮又有節奏,就是那種你會不得不動用工作記憶去暫存以便重播、再讀一遍的文字或話語。

Photo by Jack Wu on Unsplash

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我最喜歡拿食物和料理舉例了。就語文翻譯這件事來說,LLM 頂多只能做到鼎泰豐的炒飯,好吃、不雷、但沒有鑊氣。要做到水源市場的龍記炒燴或臺北東區的隨意小吃那樣的鑊氣,你需要大火帶來的風險,但願意冒這個險的,只有人類譯者,因為他們心中有一個目標、一種理想,他們會為了達到那樣的境地而冒險。冒險勢必有許多大膽假設、嘗試錯誤、嚴謹分析、校正檢討,而譯者每一次做這些事情,都會產生摩擦與火花。

AI 產出的文字太過「滑順」(statistically probable),所以它沒有記憶點。 人類大腦需要一點「意外」(surprise; entropy),需要那個「語意向量」跳躍時產生的驚喜感,才會在大腦皮層留下刻痕。這就是為什麼人類譯者的文字能「感人」,而 AI 只能「達意」。

我真的勸那些語文造詣很好的學生,趁現在競爭對手都在盲目跟風、誤信謠言而紛紛退場之際,趕快把握進場的最佳時機。因為稀缺,所以更值錢。你們既不會失業,更不會浪費自己的才華。


메타데이터
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2026-07-14 01:35:40