過去半年，人工智能聊天機械人成為全球熱話，以生成式預訓練語言模型為基礎，根據用家指示完成大大小小的工作，從一般問答到撰寫草稿，從設計旅遊行程到解答人生疑惑，可謂包羅萬有，成為自然語言處理領域的一大亮點。

機械人功能如此強大，大家自然會想到可否用於翻譯。根據近月學者加上筆者的研究，聊天機械人在翻譯科技領域的確有不少潛力，然而若要成為正式的翻譯工具，仍有待改善。

智能聊天機械人與網上自動翻譯平台本屬同源。業內首先出現的是用於自動翻譯的人工神經網絡，後來發現這些網絡的用途不限於翻譯，透過增加訓練數據和參數量，還可用於其他工作，於是數年間逐步發展成聊天機械人。

舉例來說，筆者2019年和2022年開發的兩款用於專門領域的自動翻譯平台，便是用上跟智能機械人同一類型的神經網絡，不同之處在於網絡大小和訓練規模。

因此自動翻譯平台遇到的問題，也有可能出現在聊天機械人之中。專門領域的翻譯便是一例，要是機械人的訓練數據不適用於專門領域，譯文術語和風格或會出現偏差，情況與自動翻譯相似。

機械人訓練數據以英文為主

此外還有兩點宜多加留神：其一是對中文的支援。目前熱門的機械人，訓練數據以英文為主，雖然對於中文也有基本的認識，但不難發現其理解和寫作能力其實不如英文。舉個簡單的例子，「年初一」和「年廿八」大家都知道前者指正月初一，後者為臘月廿八日，機械人卻可能按字面解作一年裏的第一日和第二十八日。

其二是胡言亂語。機械人喜歡瞎編胡說大家都知道，行內稱之為「幻覺」（hallucination）。機械人翻譯時會否有幻覺呢？例如翻譯一段今年3月的政府新聞稿，內容關於特首和隨行官員訪京，機械人卻停留在兩年前的時空，特首是誰不清楚，更甚者虛構文中官員和部門名字，而非按照原文翻譯。譯後編輯的重要程度可想而知。

綜上所述，縱然聊天機械人在不同領域的表現令人眼前一亮，惟在翻譯上仍有進步空間，大家將之用作翻譯工具，必須小心謹慎。特別是缺乏雙語或翻譯訓練者，更應步步為營。就目前技術水平而言，將之作為跨語言溝通工具，私人交流無傷大雅，正式場合卻是相當危險的。尤其是與自動翻譯相比，機械人有着流利地說謊話的「本事」，用家比以往要有更深厚的語言功力和專業知識，方能判斷真偽，而不會反過來遭機械人玩弄於股掌之中卻全然不覺。

大家或許會問，倘若把聊天機械人作為「翻譯拍檔」，會不會有什麼重要的技巧呢？根據筆者多年來與神經網絡和語言模型打交道的經驗，答案當然是肯定的，不過此乃別話，有機會再談。

◆ 蕭世昌 香港恒生大學翻譯及外語學院副教授