AI翻譯那麼強,為什麼還需要譯者?
陳怡霓·2025/09/14
你可能也有這樣的感覺:現在的機器翻譯越來越準了吧? 不管是 Google 翻譯還是 Deepl、ChatGPT,只要貼上一段外文,點個按鈕就能得到通順的中文。那麼問題來了——出版社幹嘛還要花錢請譯者?為什麼文學書還不能直接交給 AI 來翻?這是一個很合理、卻也很值得深思的問題。 — ▌ 翻譯書在台灣出版市場中的地位 在回答「AI 翻譯可不可以取代人類」之前,我們得先理解:翻譯書到底有多重要?根據《112年臺灣國際標準書號申請分析報告》,112年標示為「翻譯書」的紙本書共有 9,655 種,佔整體年度出版書籍的 28.8%——也就是說,每三本新書,就有一本是翻譯書。這還只是申報 ISBN 的統計;如果你實際走進書店、打開網路書店的首頁,恐怕會覺得外文翻譯書的比例遠遠超過三成,特別是科普、社科、心理勵志、學術工具書等領域。對編輯來說,幾乎不可能一輩子沒做過翻譯書。也因此,「誰來翻譯?」就成為出版作業流程中最關鍵的一步。 — ▌ AI 翻譯的進化與限制:它翻得真準嗎? 我們必須承認一件事:AI 翻譯的確變強了。尤其是針對財經、科技、法律、醫療等標準化文本,目前的機器翻譯(Machine Translation)系統不僅快,甚至可以做到初步的領域專業詞彙匹配。在出版現場,也有出版社會將這些 AI 工具作為「翻譯助理」使用,例如初步翻譯後再由人類譯者潤飾與改稿。但一旦涉及「文學」——也就是創作、文筆、情感與語氣——問題就來了。研究指出,目前機器翻譯在文學作品中最常出現的六大錯誤包括: • 重大錯誤(Critical errors):譯錯語意,造成誤解 • 微小錯誤(Minor errors):用詞不準、語序怪異 • 翻譯一致性(Consistency):同一詞彙反覆出現時譯法不一 • 代名詞推論錯誤(Pronoun reference):搞不清楚「他」是誰 • 重複(Repetition):將語句不必要重述 • 語氣與語域(Tone & Register):口氣錯置,風格跑掉 你可能會想,這些錯人也會犯啊? 沒錯,但最大差別在於:AI 不理解上下文,無法「意譯」。 機器翻譯的本質,是將語言視為代碼——拆解、重組、映射字詞。它不會「理解」原文的語境,也無法分辨一句話的弦外之音,更無法察覺那些非語言的細膩情緒與語用目的。但人類譯者會。真正優秀的翻譯,往往不是逐字對應,而是跳脫語言表層,從原文中讀出「說話的人想要達成什麼效果」,再以中文寫法呈現這樣的「意圖」。這就是為什麼「翻譯」不只是語言技能,更是一種再創作能力。 — ▌ 翻譯出錯的風險 最近話題性極高的遊戲《空洞騎士:絲綢之歌(Hollow Knight: Silksong)》一上架就被大讚系統與內容進化幅度驚人,但中文玩家卻哀號連連:「這翻譯到底在寫什麼?」這次遊戲無官方繁體中文版本,由中國廠商主導簡體中文翻譯。結果被批評「咬文嚼字」、「硬湊成語」、「看不懂劇情提示」,有玩家甚至選擇直接切回英文遊玩。遊戲的沉浸體驗,因為翻譯的「不自然感」而全數崩解。這也讓人聯想到另一個爭議翻譯案例:《媽的多重宇宙》。當初引進台灣時,因為譯者的「超譯」手法,將某些文化與對白重新詮釋,結果引發正反兩方論戰——有人認為譯得極具創意與文化轉譯力,也有人覺得這樣的處理讓原意被扭曲。這兩個例子都指出一件事:翻譯不只是精確對應,更牽涉到「文體」與「接受脈絡」。就像寫作不是拼拼湊湊字句,翻譯也不是把英文字換成中文字而已。 — ▌ 那AI 翻譯還可以用嗎? 在編輯現場,我們會把 AI 翻譯當作一位「候選譯者」來評估。從三個面向來看:• 外語能力: AI 在句子結構與基本對應上表現良好• 中文文筆: 缺乏韻律與節奏,容易產生「翻譯腔」或讀來無感• 領域知識: 易混淆不同專業語境,缺乏邏輯統整性與事實判斷力 也就是說,你可以讓 AI 先run一次草稿,但不能當作交稿成品。AI 翻譯現階段最大的問題在於「風險」——它不會主動告訴你錯在哪裡、也不會自己檢查上下文一致性。它是個可用的工具,但絕非成熟的「專業角色」。 — 好的翻譯,不只是語言上的移植,更是情感、邏輯與文化的橋接。一位譯者就像是冒險團隊中的「解謎者」,不只負責解鎖外語密碼,更需要設法讓同伴(也就是讀者)在中文世界裡順利前進、不會跌個狗吃屎。AI 在某些地方是快速又好用的工具,但它還不是團隊裡可以放手讓他帶頭衝的「主力角色」。我們不否認:AI 的加入,確實會逐漸改變出版業的翻譯生態。但在這個改變發生之前,我們仍然需要靠真正能讀懂語言,也能「說好故事」的人,來完成一本本重要的譯書。 如果你問我,AI 翻譯會不會取代譯者?我想說的是: 會被取代的,從來都不是譯者,而是不會創作的「語言搬運工」。
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