與任何新技術(shù)一樣，人工智能將在不久的將來(lái)導(dǎo)致職位變動(dòng)。根據(jù)YouGov的一項(xiàng)調(diào)查，48%的美國(guó)在職人員認(rèn)為，人工智能將減少他們所在行業(yè)的就業(yè)機(jī)會(huì)，這一數(shù)字從2023年3月的29%上升到如今的比例。然而，這項(xiàng)技術(shù)不太可能取代勞動(dòng)力中的所有人類(lèi)。人工智能對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的長(zhǎng)期主要影響可能體現(xiàn)在職位變更和創(chuàng)造上，而非消除。

在最近的一篇研究論文《人工智能對(duì)美國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響》中，來(lái)自?shī)W斯汀皮伊州立大學(xué)的人工智能研究人員和計(jì)算機(jī)科學(xué)家呼應(yīng)了這一預(yù)測(cè)。他們寫(xiě)道：“我們的研究結(jié)果表明，勞動(dòng)力市場(chǎng)的前景更為樂(lè)觀，人工智能技術(shù)有可能增強(qiáng)工人的能力并創(chuàng)造新的機(jī)會(huì)，而不是取代工作和工人?！?/p>

換句話說(shuō)，工人將使用人工智能作為一種工具來(lái)自動(dòng)化繁忙的工作，這樣他們就可以花費(fèi)更多時(shí)間在需要領(lǐng)導(dǎo)力、同理心、直覺(jué)和關(guān)系建立等以人類(lèi)為中心的品質(zhì)的復(fù)雜任務(wù)和活動(dòng)上。人工智能將增強(qiáng)人類(lèi)的能力，而不是取代他們。

人工智能也可能為人類(lèi)創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會(huì)

許多專(zhuān)家認(rèn)為，人工智能將創(chuàng)造的就業(yè)機(jī)會(huì)比它淘汰的要多。根據(jù)世界經(jīng)濟(jì)論壇的《未來(lái)就業(yè)報(bào)告》，雇主們“預(yù)計(jì)在未來(lái)五年內(nèi)，勞動(dòng)力市場(chǎng)將發(fā)生23%的結(jié)構(gòu)性變動(dòng)”，44%的工人技能將受到影響。然而，總體而言，勞動(dòng)力市場(chǎng)的預(yù)測(cè)是樂(lè)觀的，預(yù)計(jì)未來(lái)五年內(nèi)大多數(shù)技術(shù)對(duì)就業(yè)的影響將是凈正面的。

人工智能導(dǎo)致的職位變動(dòng)將因角色和地區(qū)而異

有些工作比其他工作更容易受到人工智能的影響。主要由常規(guī)任務(wù)組成的工作更有可能被完全淘汰，而數(shù)據(jù)分析、客戶服務(wù)、營(yíng)銷(xiāo)和編程等白領(lǐng)工作已經(jīng)將人工智能整合到他們的工作流程中。需要復(fù)雜身體動(dòng)作和人類(lèi)判斷的工作可能會(huì)繼續(xù)進(jìn)行，而不會(huì)受到太多人工智能的干擾，至少目前是這樣。

像教學(xué)和社會(huì)工作這樣的工作依賴于情商和社交技能，這是人工智能無(wú)法復(fù)制的。這些工作可能永遠(yuǎn)不會(huì)被人工智能取代。與忽視人工智能的藍(lán)領(lǐng)和白領(lǐng)工人相比，那些利用人工智能并學(xué)會(huì)與之合作的人要安全得多。

與職位類(lèi)別一樣，不同國(guó)家受人工智能影響的程度也不同。根據(jù)國(guó)際貨幣基金組織的數(shù)據(jù)，與全球40%的比例相比，發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體中約有60%的工作崗位受到人工智能的影響。這些經(jīng)濟(jì)體的公司更有可能整合人工智能，而且至少在理論上，他們有財(cái)力支持、受過(guò)教育的勞動(dòng)力、精細(xì)的流程、前瞻性的態(tài)度以及先進(jìn)的技術(shù)來(lái)以成本效益高的方式利用人工智能。

人工智能和職位變動(dòng)的現(xiàn)狀

盡管生成式人工智能已經(jīng)對(duì)營(yíng)銷(xiāo)和數(shù)據(jù)分析工作產(chǎn)生了影響，但它并沒(méi)有導(dǎo)致大量裁員——工人們正在使用這些工具，而不是與它們競(jìng)爭(zhēng)。到目前為止，人工智能的采用在科技驅(qū)動(dòng)的行業(yè)（如信息技術(shù)、金融和教育）中最為普遍。

人工智能對(duì)各行業(yè)和角色的影響

盡管人工智能在新聞中的曝光率很高，但其采用率卻很低。根據(jù)北卡羅來(lái)納州商務(wù)部的分析，目前只有5%的美國(guó)企業(yè)正在使用它。不同行業(yè)的采用率各不相同，其中信息技術(shù)、科學(xué)、專(zhuān)業(yè)、技術(shù)和教育服務(wù)走在前列，而農(nóng)業(yè)、公用事業(yè)、建筑和運(yùn)輸/倉(cāng)儲(chǔ)則排在后面。

就具體職位而言，在過(guò)去的一年里，生成式人工智能對(duì)營(yíng)銷(xiāo)和數(shù)據(jù)分析的影響最大，使這些技能要求的工作崗位面臨最大的風(fēng)險(xiǎn)。然而，我們還沒(méi)有看到大規(guī)模的裁員。根據(jù)同一份YouGov報(bào)告，美國(guó)就業(yè)人員中使用人工智能工具的比例有所增加，從2023年7月的20%增加到現(xiàn)在的27%。看來(lái)，在人工智能應(yīng)用領(lǐng)先的行業(yè)中，營(yíng)銷(xiāo)人員、分析師、內(nèi)容創(chuàng)作者和其他專(zhuān)業(yè)人員正在將人工智能整合到他們的工作流程中，而不是像許多人擔(dān)心的那樣，在ChatGPT發(fā)布時(shí)失去生計(jì)。

自O(shè)penAI的ChatGPT于2022年11月橫空出世以來(lái)，企業(yè)高層要求在業(yè)務(wù)流程中采用人工智能的壓力已經(jīng)變得眾所周知，且越來(lái)越普遍。

近兩年后，很明顯，語(yǔ)言翻譯行業(yè)也注意到了來(lái)自高端客戶的好奇。

根據(jù)Slator發(fā)布的2024年語(yǔ)言公司協(xié)會(huì)(ALC)行業(yè)調(diào)查報(bào)告，2024年1月至7月，76%的語(yǔ)言服務(wù)提供商(LSPs)收到了客戶關(guān)于人工智能翻譯或口譯的主動(dòng)咨詢。

當(dāng)然，對(duì)人工智能的興趣并不局限于語(yǔ)言服務(wù)客戶；許多語(yǔ)言服務(wù)提供商長(zhǎng)期以來(lái)一直在探索是否以及如何將人工智能集成到他們的工作流程中。

這反映在受訪者將“人工智能和大數(shù)據(jù)”選為未來(lái)三年他們希望員工具備的第一技能。

126名受訪者從行業(yè)中員工現(xiàn)在需要的頂級(jí)技能中選擇了一到三項(xiàng)?！叭斯ぶ悄芎痛髷?shù)據(jù)”被40%的受訪者提及，是被引用最多的答案，從2023年的第二位上升。

2024年，“創(chuàng)造性思維”這一榮譽(yù)由28%的公司認(rèn)定為必備技能?！胺?wù)導(dǎo)向和客戶服務(wù)”緊隨其后；在2023年高居榜首之后，2024年有26%的受訪者列出了這一點(diǎn)。

語(yǔ)言商店（The Language Shop）的董事薩姆·林加德（Sam Lingard）和總經(jīng)理賈敏·帕特爾（Jaimin Patel）為英國(guó)法庭口譯服務(wù)質(zhì)量評(píng)估中缺乏人工智能（AI）的應(yīng)用進(jìn)行辯護(hù)，這是目前針對(duì)法庭口譯和翻譯服務(wù)管理及供應(yīng)情況公開(kāi)調(diào)查的一部分。

語(yǔ)言商店目前是為thebigword完成的法庭口譯任務(wù)提供質(zhì)量保證的供應(yīng)商。這家語(yǔ)言服務(wù)提供商（LSP）對(duì)英國(guó)所有法庭口譯預(yù)訂的1%進(jìn)行“神秘顧客調(diào)查”，每年大約對(duì)2000次電話口譯和面對(duì)面口譯任務(wù)進(jìn)行評(píng)估。

林加德告訴公眾，翻譯公司“目前沒(méi)有計(jì)劃使用人工智能”來(lái)“立即”提供質(zhì)量保證。

納爾斯伯勒的威利斯勛爵回應(yīng)道：“說(shuō)實(shí)話，我覺(jué)得這很令人失望，因?yàn)槲覀冿@然處于這樣一種情況，人工智能和其他技術(shù)——不僅僅是人工智能——將在保持優(yōu)質(zhì)服務(wù)方面發(fā)揮越來(lái)越重要的作用?！?/p>

他補(bǔ)充道：“如果你們目前沒(méi)有做任何事情來(lái)引入這些技術(shù)，無(wú)論是通過(guò)培訓(xùn)人員還是在運(yùn)營(yíng)中引入，那么我們應(yīng)該向政府提出這個(gè)重大問(wèn)題?！?/p>

“這只是一種語(yǔ)言而已。其后果并不像在衛(wèi)生服務(wù)中那樣可怕，”斯伯丁的波特勛爵說(shuō)道。

斯伯丁的波特勛爵對(duì)此表示贊同：“似乎有一種猶豫，要不要接近這個(gè)目標(biāo)，因?yàn)檫@項(xiàng)特殊服務(wù)非常重要。但衛(wèi)生服務(wù)已經(jīng)開(kāi)始使用它，從用戶的角度來(lái)看，沒(méi)有比衛(wèi)生服務(wù)更重要的服務(wù)了。”

一項(xiàng)研究合作推出了一種開(kāi)創(chuàng)性的人工智能（AI）模型，能夠翻譯構(gòu)成植物遺傳“語(yǔ)言”的序列和結(jié)構(gòu)模式。

據(jù)信為同類(lèi)中首個(gè)人工智能模型的Plant RNA-FM，由約翰·英納斯中心的植物研究人員與?？巳卮髮W(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)家合作開(kāi)發(fā)。

該模型的開(kāi)發(fā)者表示，這是一項(xiàng)智能技術(shù)突破，可以推動(dòng)植物科學(xué)的發(fā)現(xiàn)與創(chuàng)新，并可能推動(dòng)對(duì)無(wú)脊椎動(dòng)物和細(xì)菌的研究。

與眾所周知的化學(xué)物質(zhì)DNA相似，RNA也是一種對(duì)所有生物體都重要的分子，負(fù)責(zé)在其序列和結(jié)構(gòu)中攜帶遺傳信息。在基因組中，RNA結(jié)構(gòu)由被稱為核苷酸的構(gòu)件組合而成，這些構(gòu)件以與字母組合成單詞和短語(yǔ)相同的方式排列成特定模式。

約翰·英納斯中心的丁一良教授團(tuán)隊(duì)研究RNA結(jié)構(gòu)，這是RNA分子中的一種關(guān)鍵語(yǔ)言，RNA可以折疊成復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，調(diào)節(jié)復(fù)雜的生物學(xué)功能，如植物生長(zhǎng)和應(yīng)激反應(yīng)。

為了更好地理解RNA在其功能中發(fā)揮的復(fù)雜作用，丁教授團(tuán)隊(duì)與?？巳卮髮W(xué)的李科博士團(tuán)隊(duì)合作。

譯員們對(duì)西蒙與舒斯特（Simon & Schuster）旗下的維恩·博世與科寧（Veen Bosch & Keuning，簡(jiǎn)稱VBK）出版社“災(zāi)難性的決定”表示擔(dān)憂，該出版社決定使用人工智能（AI）將一些書(shū)籍翻譯成英文。

《書(shū)商》雜志上周透露，這家總部位于烏特勒支的出版社正在“與一些荷蘭作家合作，進(jìn)行一項(xiàng)有限實(shí)驗(yàn)，利用人工智能將他們的書(shū)籍翻譯成英文”。后來(lái)《衛(wèi)報(bào)》報(bào)道稱，“該項(xiàng)目包含不到 10 本書(shū)——全部是商業(yè)小說(shuō)”，并不包括任何文學(xué)書(shū)籍或在任何時(shí)候可能出售英文版權(quán)的書(shū)籍。英國(guó)廣播公司廣播4頻道的“今日”節(jié)目也對(duì)該事件進(jìn)行了后續(xù)跟蹤報(bào)道。

這家出版社今年早些時(shí)候被西蒙與舒斯特收購(gòu)，該出版社解釋說(shuō)，這將包括“一個(gè)編輯階段，作者們已獲準(zhǔn)進(jìn)行此項(xiàng)工作”。

盡管這家荷蘭出版社歸西蒙與舒斯特所有，但據(jù)《書(shū)商》了解，這兩家出版社的編輯決策仍然是分開(kāi)的。

業(yè)內(nèi)人士對(duì)此舉可能造成的“聲譽(yù)損害”以及人工智能引入翻譯流程的低效率表示擔(dān)憂。

路易絲·羅杰斯·拉拉里已經(jīng)翻譯了15本法文小說(shuō)，并且是《馬蒂斯的書(shū)籍》（泰晤士與哈德遜出版社/芝加哥大學(xué)出版社）的作者，她解釋說(shuō)，由于耗時(shí)的“后編輯”過(guò)程，人工智能生成的翻譯“最終結(jié)果”可能“比第一次良好的人工翻譯花費(fèi)更多”。

最早使用人工智能進(jìn)行語(yǔ)言翻譯的實(shí)例是在1954年Georgetown-IBM實(shí)驗(yàn)使用IBM 701將羅馬化俄語(yǔ)中的句子成功翻譯成英語(yǔ)。從那時(shí)起，通過(guò)使用情感分析和自然語(yǔ)言處理，人工智能翻譯變得更加復(fù)雜。例如，當(dāng)Google將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整合到其翻譯工具中時(shí)，他們通過(guò)人工智能翻譯系統(tǒng)在翻譯服務(wù)方面取得了巨大的進(jìn)步，這些系統(tǒng)不僅提供文本翻譯，還提供語(yǔ)音翻譯。

人工智能在翻譯中的作用日益增強(qiáng)，使其成為語(yǔ)言專(zhuān)家參加人工智能課程的理想選擇。以下是人工智能如何影響基于語(yǔ)言翻譯的職業(yè)：
通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一種人工智能，現(xiàn)在被用來(lái)執(zhí)行更準(zhǔn)確的翻譯。他們不是翻譯段落的碎片，而是一次翻譯一堆句子。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)稱為編碼的過(guò)程開(kāi)始翻譯，該過(guò)程將數(shù)字代碼分配給句子中的單個(gè)單詞。然后用正在翻譯成的語(yǔ)言中具有相同含義的相應(yīng)單詞來(lái)證實(shí)這些數(shù)字。因此，通過(guò)使用基于歷史語(yǔ)言數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供準(zhǔn)確的翻譯。

通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行語(yǔ)言翻譯還為開(kāi)發(fā)人員提供了優(yōu)勢(shì)，即他們不需要像其他替代系統(tǒng)那樣創(chuàng)建廣泛的算法和規(guī)則。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)研究基于不同類(lèi)型翻譯的幾個(gè)例子來(lái)自學(xué)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展是，不是從各種模型中學(xué)習(xí)，而是將網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)鏈接到整個(gè)語(yǔ)言數(shù)據(jù)庫(kù)，從而使AI自己得出結(jié)論。這些系統(tǒng)為那些掌握人工智能并對(duì)語(yǔ)言學(xué)工作方式有獨(dú)特興趣的人提供了完美的職業(yè)選擇。

AI為人類(lèi)翻譯協(xié)助：

人工智能也被用作協(xié)助人工翻譯的工具。這些系統(tǒng)利用增強(qiáng)智能向人工翻譯人員提供適當(dāng)?shù)拿~和單詞替代方案的建議，并幫助他們編輯翻譯的內(nèi)容。這種基于AI的技術(shù)適用于識(shí)別系統(tǒng)，該系統(tǒng)分析正在翻譯的標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)言單詞，然后檢查它們的準(zhǔn)確性，流暢性和語(yǔ)法。這些檢查是針對(duì)目標(biāo)語(yǔ)言中的本機(jī)文本進(jìn)行的，然后針對(duì)在翻譯內(nèi)容中檢測(cè)到的差異實(shí)例形成建議。因此，對(duì)于語(yǔ)言翻譯人員來(lái)說(shuō)，了解這些翻譯系統(tǒng)的工作原理可以幫助他們?cè)诟痰臅r(shí)間內(nèi)提供翻譯得更好的內(nèi)容。
統(tǒng)計(jì)翻譯方法：

AI也經(jīng)常通過(guò)統(tǒng)計(jì)模型來(lái)執(zhí)行翻譯。這些數(shù)學(xué)模型比較雙語(yǔ)系統(tǒng)以比較具有相似含義的相應(yīng)元素的文本。這些模型最適合用于翻譯使用標(biāo)準(zhǔn)化語(yǔ)言的正式文檔，這種語(yǔ)言與日常語(yǔ)音沒(méi)有多少共同之處。

對(duì)于在非正式文本上使用翻譯，人工智能被用于從社交媒體帖子和其他非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容等口語(yǔ)語(yǔ)言中挖掘信息，以準(zhǔn)確地傳達(dá)更復(fù)雜的元素，如慣用語(yǔ)，詞匯和非正式寫(xiě)作中使用的其他特征。理解這種翻譯的邏輯過(guò)程將使翻譯人員在翻譯中具有優(yōu)勢(shì)，翻譯的含義盡可能接近原始內(nèi)容的意圖。
翻譯雙語(yǔ)詞典：

人工智能使語(yǔ)言翻譯人員可以更輕松地在旅途中執(zhí)行復(fù)雜的翻譯。通過(guò)使用雙語(yǔ)詞典，基于AI的模型在具有相似含義的單詞之間建立了詞源聯(lián)系。這允許AI通過(guò)一種語(yǔ)言建立連接和集群，以了解其他語(yǔ)言的運(yùn)作方式。