作为一项新兴科技，人工智能旨在以一种类人方式研发、应用智能机器，该领域的研究主要包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言理解与处理、专家系统等方面。中国翻译协会在《2019中国语言服务行业发展报告》中指出：语言服务是以语言能力为核心，以推动跨语言、跨文化交际为目标，向个人或组织提供语际信息转化服务和产品，以及其他相关研究咨询、技术开发、工具应用、资产管理、教育培训等专业化服务的现代化服务业。将人工智能技术与语言服务相结合，是时代发展的产物，也是当前语言需求环境的要求。

　　拓宽翻译领域

　　人工智能技术在语言服务应用上最为显著的体现是机器翻译。机器翻译作为一门交叉学科，建立在计算机语言学、人工智能和数理逻辑之上。根据Amnier《2018人工智能之机器翻译研究报告》及《2018自然语言处理研究报告》显示，按媒介划分，目前人工智能语言服务主要体现在文本翻译、语音翻译以及图像翻译等领域上。

　　1.文本翻译服务。在人工智能技术的加持下，机器翻译最初的应用便在于市场潜力巨大的文本翻译上，即机器通过对自然语言的理解与处理，将源语言文本转化成目标语文本。目前，市面上运用最广泛的机器文本翻译，大多由传统的统计机器翻译向神经网络翻译转变。比如，谷歌翻译自2007年10月上市以来一直沿用的都是专有统计翻译技术，但随着对翻译质量需求的提升以及人工智能技术的发展，从2016年9月开始，谷歌翻译研究团队开始研发神经机器翻译系统，并在同年11月正式投入市场使用。基于实例之上的神经网络机器文本翻译，通过对数百万个具体示例进行对比分析学习，能够实现更好、更自然的文本翻译。

　　2.语音翻译服务。全球化时代，无论是在政治上、经济上、文化上或生活上，国与国之间、人与人之间的交流都越来越频繁。因而，相较于传统的文本翻译，人工智能的机器语音翻译更具实用价值和创新意识，发展势头迅猛。人工智能语音翻译通过语音识别、算法计算、文本转化以及语音转换这四个翻译转化步骤，实现将源语言语音转换为目标语语音，相当于人工智能版“同声传译”。由于语言服务需求市场巨大，越来越多的语言服务企业开始加入到人工智能语音翻译的研究队伍当中来，并取得了傲人的成绩。比如，2013年Facebook便收购了Mobile Technologies（主要从事语音对语音翻译），并组建专门的语言技术组，致力于机器语音识别和会话翻译；我国人工智能语音与人工智能产业领导者科大讯飞，一举囊括2014年国际口语翻译大赛英汉互译双奖项；2017年，微软亚洲研究院新拓展了Microsoft Translator Live Feature，可以实现在会议或演讲情景下的即时语音翻译；同年，腾讯翻译君的“同声传译”功能正式上线，利用语音识别以及神经网络翻译技术，实现了“边说边翻”的翻译形式。

　　3.图像翻译服务。作为新兴翻译领域，人工智能图像翻译的发展前景也不容小觑。同语音翻译一样，图像翻译首先需要通过文字识别技术对图像文本进行转换识别，进而生成翻译文本，不同之处在于前者是对语音识别和语音输出，而后者是对图像识别与文本输出。各大翻译软件如百度翻译、搜狗翻译、有道翻译、金山翻译等，相继上线了拍照翻译的功能，极大丰富了翻译市场。如今，图像翻译的应用领域也是越来越广泛，与人民的生活息息相关。比如，当游客出国旅游时，可以借助图像翻译解决看不懂说明书、景点介绍等语言难题；除社交生活类应用外，图像翻译还可以应用到医疗、无人驾驶汽车改进等专业领域上，用于帮助医生解读X光片、核磁共振成像，协助科学家测试无人驾驶车原型等。随着人工智能技术的改进，图像翻译技术也越来越精进。

　　完善语言服务

　　虽然在人工智能技术的帮助下，机器翻译拓宽了翻译领域，但是与人工翻译相比，其翻译质量还有待提高，这也在一定程度上影响了语言服务质量。而且，据中国翻译协会《2019中国语言服务行业发展报告》显示，虽然75%的语言服务需求方受访企业都对人工智能翻译持积极态度，但96.7%的受访企业也表示只有在人工智能翻译能保障翻译效果的前提下，才愿意选择人工智能翻译来承担公司或单位的翻译任务，并且还只是部分翻译任务。就目前来看，人工智能机器翻译距离满足语言服务要求，尚有一段距离，人工智能技术下的语言服务业的发展前景仍十分严峻。因此，完善语言服务就变得十分必要，可以从以下几个方面着手。

　　1.拓宽服务内容。随着科学技术的不断发展与进步，人工智能技术在语言服务业的应用范围应该逐步拓宽，不单局限于机器翻译服务，还可以涉及技术研发、工具应用、研究咨询、资产管理、贸易营销、培训考试、投资并购等专业化内容。语言服务业应充分利用人工智能技术这一帮手，采集与挖掘语言大数据，把握用户需求，为顾客提供更加精准、便捷的语言服务及相关衍生服务产品。

　　2.革新服务模式。随着语言服务主体由个体逐渐转变为以翻译公司和本地化公司为主，语言服务模式也需要发生相应变化。以人力和成本为核心的外包业务模式已不再适合于人工智能时代下的语言服务业，更多应向产品导向及服务导向模式发展。语言服务业应以客户需求为核心，通过人工智能技术、云计算、移动互联网、物联网、大数据等新技术和新平台，向广大客户提供定制化服务。

　　3.创新服务技术。语言服务业应最大程度利用人工智能技术对大数据的推理运算，以及模拟人脑的思维模式，逐步研发语言服务项目管理工具和质量控制工具，以此提高语言服务的质量和效率。语言服务可以借助人工智能技术来提高机器翻译质量；利用语言大数据的重复性特征，提升翻译工作效率；通过云计算设计出更丰富、更有效的云翻译平台。专家希望未来的语言服务业能够将人工智能技术与机器翻译技术、术语管理技术、翻译记忆技术、语料库管理技术、人工翻译技术与客户需求紧密结合，从而实现更高程度的云端化、自动化、技术化、专业化、平台化。

　　4.培养语言人才。人工智能技术在语言服务上的应用也转变了语言服务人才的培养方案。目前，全国已有281所高校招收翻译硕士研究生，每年有一万余名新生。可以说，翻译人才培养规模还是较为庞大的。在人工智能技术大发展的行业背景下，高校课程设置也将计算机辅助翻译、本地化技术、项目管理培训班等课程纳入了人才培养体系中，让预备语言服务人才充分学习、理解人工智能技术支持下的新型翻译方式。

　　总的来说，人工智能时代，语言服务得到快速发展。“人工智能+语言”已成为势不可当的发展趋势，渗透到我们生活中的方方面面。在人工智能机器翻译成功应用于文本翻译、语音翻译、图像翻译等领域的基础上，未来，语言服务所要努力的方向在于更多的尝试。比如，利用人工智能技术，结合大数据、物联网、互联网、云计算等新技术、新平台，拓宽语言服务内容、革新服务模式、创新翻译技术及培养语言服务人才。

　　（本文系江苏省高校哲学社会科学研究思政专项“全媒体时代高校主流意识形态话语权提升研究”（2019SJB063）阶段性成果）

　　（作者单位：南京师范大学）