机器翻译和人工翻译有什么差异
人工智能的发展非常迅速，翻译的准确性越来越高，以至于有人担心译员是否会失业，甚至有的家长担心孩子学习外语专业，将来找不到工作。判断是：机器翻译可以极大方便人们获得国外的信息，提高专业译员的工作效率，但要想进行深度思想交流，还是必须依赖人工翻译，最好是直接学习外语。
机器翻译难以克服的问题
机器翻译尽管发展迅猛，但不同语言之间的翻译，准确性有很大不同。对于结构比较相似、单词意思可以完整对应的语言，或者有一定转换规律的语言，比如欧洲语言之间，机器翻译已经达到相当高的水平，专业译员进行少量编辑，就可以做正式翻译文本使用。但对于概念对应不整齐、结构差异较大的语言，比如汉语和英语，机器翻译需要改进的空间还很大。
举个简单例子。mission一词，基本意思是“交给一个人或一群人的一项重要任务，通常需要旅行到国外完成”(牛津英语词典)。在这个意思基础上，引申出“使命”“任务”“特派任务”“出差”“使团”“代表团”“特派团”“传教团”“访问团”等具体意思。如果把mission翻译为法语，译者(包括机器翻译)不需要任何思考，因为法语中也有这个词，拼写相同，只是读法不同，每个义项也相同。
也就是说，在具体语境下，mission表示什么意思，译者并不需要关心，让译文读者去判断即可。但如果要翻译为汉语，译者就必须根据上下文判断翻译为“使命”还是“使团”等。这个判断并非一目了然。如果交给机器翻译，机器通常会根据统计得出的概率，选择最常见的那个意思，而这往往会出错。
英语的句子结构可能十分复杂，从句套从句，一句话好几行。一些介绍机器翻译的文献中称，政府文件、法律文献等比较正规的语言，机器翻译相对准确性较高。这可能是针对欧洲语言来说的。因为欧洲语言之间的结构比较相似，翻译不需要太多结构调整。但汉语结构简单，缺乏类似英语的从句结构，把英语翻译为汉语，需要译者反复思考，化整为零，把复杂结构变为简单结构，才能有效传达原文的意思。机器缺乏逻辑分析能力，很难把复杂的结构，转化为有意义的简单结构。
比如，这是机器翻译出来的一句话，看大家能否读懂：“政府有六项强制性质疑，当被告被控犯有可判处一年以上监禁的罪行时，被告或被告共同提出10项强制性质疑。”这句话来自美国的《刑事诉讼规则》，讲的是如何挑选陪审团成员，准确的意思是：“当被告人被控犯有可判处一年以上监禁的罪行时，公诉人可以不说明理由排除六名(候选陪审员)，被告人(包括多名)总共可以不说明理由排除10名(候选陪审员)”。这还是英语中相对简单的复杂句。遇到真正的复杂句，机器更是弄不清各部分之间的关系。
顺便指出，机器翻译中的“被告或被告”，来自英文defendant or defendants。因为汉语无单复数之分，所以机器都翻译为“被告”。人工译员意识到此处的单复数有区别意思的作用，所以，变通处理为“被告人(包括多名)”。至于机器翻译用“被告”，人工翻译改为“被告人”，那是因为在中国的法律中，“被告人”用于刑事案件，相对于“公诉人”;“被告”用于民事案件，相对于“原告”。这些微小差别，更是不能指望机器分辨出来。
汉译英时，中文的句式虽然简单，但语言表达习惯独具特色，特别是政府文件，即使中文读者，也很难吃透文字之外的含义。比如：“学生的第一任务就是读书学习。高校必须围绕学生刻苦读书来办教育，要引导学生读“国情”书、“基层”书、“群众”书，读优秀传统文化经典、马列经典、中外传世经典和专业经典。”其中的“‘基层’”书、‘群众’书”，如果由人来翻译，会先调查一下两个说法背后的含义，然后换一种说法把意思表达出来。机器翻译则只会翻译文字，比如，某翻译软件就将“‘基层’”书、‘群众’书”翻译为“‘basic’books, ‘mass’books”，恐怕英文读者更难以看懂。
另外，人工翻译会注意到“读书学习”是一个概念，可以笼统翻译为study。但机器看到“读书”，就会翻译为study，看到“学习”，也会翻译为study。“读书学习”就会翻译为“study study”。在人看来，这是十分可笑的。
原文有瑕疵
译员每天翻译的文件，有很多是匆忙中炮制出来的，没有经过专门编辑，会出现不严谨的表达。人类译者遇到质量低劣的文件，会通过调查研究或询问作者，弄清原文的意思，然后在译文中予以改善。但机器翻译只会忠实地翻译。比如：“检察机关的监督只限于对劳动教养场所刮泥和教育改造工作的监督，而对至关重要的审查批准没有监督权。”其中的“刮泥”译者难以理解。劳动教养场所为什么要“刮泥”?哪里来的“泥”?有那么多泥可以刮吗?这样的工作不符合常识。
通过上网调查劳动教养场所的日常工作，确实没有“刮泥”这项任务。经过反复思考，突然醒悟：原来应该是“管理”。因为作者使用拼音输入法，guanli漏掉一个l，自然就成了“刮泥”。但机器翻译则会煞有介事地翻译为“mud-scraping”(“刮泥”)。
有的人喜欢用成语，但不一定恰当。译者要根据上下文，判断作者到底在说什么，不一定严格按照作者的说法来翻译。比如，前两年中国政府曾经出台一份文件，要求打掉大院的围墙，疏通毛细血管，改善城市交通。记者采访新加坡城市规划之父刘太格，提了这样的问题：“《意见》出台后，大家热议的焦点在是否该拆掉大院和封闭小区的院墙。而中国小区的发展史，也是从开放式小区，由基层组织如派出所引导建立封闭式小区，而现在又因为交通拥堵，希望开放小区释放道路的“毛细血管”，政策的“朝令夕改 ”，以及这条疏缓交通的新办法，你认为合理吗?”
其中的“朝令夕改”，是指政策变化很快。但从前面的铺垫来看，几十年间政策实际才变了一次，算不上“朝令夕改”。编辑恐怕也意识到了这一点，所以加了引号。如果要把“朝令夕改”翻译为英文，就不能按照成语的本义来翻译，而是变通地译为“变化”。如果是机器，恐怕就不会想这么多。实际上，本人试了一下某网络翻译引擎，它甚至不能理解这个成语，因为它把“朝令夕改”翻译为“changing the future”(改变未来)。
以上的例子说明，机器翻译还有很多盲点。这些盲点恐怕不是一时半会儿可以克服的。对于广大用户来说，如果要想利用机器翻译进行交流，必须使用结构最简单、语法最完整、用词最基础、对任何人都明白无误的语言。要想通过机器翻译，实现自然语言的处理，恐怕还有很长的路要走;也许永远没有实现的一天。
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