网易有道：神经网络翻译技术变革的意义与挑战

十年前，网易有道翻译产品推出，接替了传统电子翻译机“文曲星”的地位。 是中国最早涉足翻译领域的互联网公司。 在接下来的几年里，类似的翻译产品贯穿了很多学习英语的中国人的记忆。

但由于整个句子的翻译常常很尴尬，没有人指望机器翻译能够大规模取代严格的人工翻译。 出于正式目的，人们仍然愿意花高价聘请专门从事英语的学生，甚至聘请专业的同声传译员以确保准确性。

长期以来，翻译一直是很多外语学生赚取外快甚至谋生的渠道。 业务虽小，但需求稳定。 网易有道CEO周峰预计，人工翻译市场规模约为400亿元。 目前，有道纯人工翻译业务年收入已达数千万元。 2011年，推出五年来订单总数超过100万份。

但去年情况发生了变化。 原因是谷歌于2016年9月27日宣布推出谷歌神经网络机器翻译系统。根据《麻省理工科技评论》的评估，利用神经网络技术进行翻译的准确性几乎与人类相同。

神经网络翻译之所以具有很高的准确率，是因为它“说的是人类的话”。 它在翻译逻辑上模仿了人脑的表达方式。 通俗地说，它可以整合一个句子中所有单词的语义，进行分析和理解。 然而，统计翻译是对单词进行一一识别和理解，但很难理解不同单词融合后的含义。 我经常直截了当地跳过关键词，串起来不知道该说什么。

这一技术变革对翻译行业有何意义？ 周峰评价说，从传统机器翻译到神经网络机器翻译的转变，可以比喻为从“手工针线”到“缝纫机”的转变。 和。

网易有道从2014年开始关注神经网络翻译技术，此举源于行业的一个节点事件——在国际赛事ACL WMT 2014中，神经网络翻译技术的准确率首次超越传统统计机器翻译技术，这意味着神经网络翻译初步具有商业化的可能性。

对于生产翻译产品的公司来说，这一突破来得正是时候。 “2014年，统计机器翻译技术的商业化已经发展了近十年，我们发现投入人力资本寻求技术改进时回报率很低。而NMT这种基于深度学习的技术，具有每月翻译质量的进步是惊人的。” 周峰说道。

此后两年，神经网络翻译的研发大战拉开了序幕。 据新知源统计，知识库中涉及NMT（神经网络翻译）的论文数量从2014年的7篇增长到2015年的11篇，再到2016年的67篇。

大规模的产品化发生在谷歌发布翻译产品后的六个月内。 谷歌、百度、科大讯飞、搜狗、微软、有道等均推出或更新翻译产品。

你可能会奇怪，为什么大型科技公司都扎堆做翻译？ 事实上，无论上述哪家公司，翻译都不是一个具有巨大商业空间的业务。 但在机器取代人类劳动力的征程中，这是第一个感受到影响的前哨站。 因为在现有的人工智能技术中，机器翻译是一个相对成熟的领域。 即使是为了表演，翻译也是必须的。

当然，对于企业来说，只有能够转化为金钱并衍生出商业模式的技术才有价值。

有道翻译拥有3000人的众包翻译团队。 此前它分为两类：人工翻译和机器翻译。 前者每千字150-300元，后者免费。 神经网络翻译提高了机器翻译的准确性后，人机融合的商业模式变得可行。 即机器先进行翻译，人工翻译进行后续的审校和润色。 结果，人类劳动所需的时间和精力减少了50%。 相应地，人机翻译的价格设定在70-150元/千字。 针对企业级客户，有道还推出了有道智云，通过提供API接口和嵌入SDK进行销售。

技术进步带来的成本降低往往是拉开商业化差距的机会。 周峰觉得，人机结合降低了用户的使用成本，会激发一些之前被压抑的翻译需求。 “以前，人工翻译一篇1万字的文章，成本在2000元左右。很多人认为价格昂贵，翻译需求就会受到抑制。现在人机翻译结合，成本可以降低一半。” ，被压抑的需求将会得到释放。翻译：市场的市场容量可能会因为技术创新而变得更大。

另一方面，由于移动翻译准确率的提升和用户习惯的扩大，翻译需求也随之释放。 网易有道官方数据显示，去年有道翻译机的使用量增长了两倍。 目前，神经网络翻译技术应用于有道词典、有道翻译机、有道智云、有道WEB端翻译、有道人机翻译产品。

据周峰估计，排除具有艺术属性的文学领域和对准确性要求非常高的商业合同领域，三年左右的时间，机器翻译将取代90%的人工翻译，包括日常通讯、新闻、技术文档、学术文献、等等翻译场景。

但机器翻译仍然是一个赢家通吃的小市场。 近两年，以语音科技公司起家的科大讯飞也开辟了翻译业务。 集中化产品化还不到一年，已经是红海局面。 同声传译后，人类的下一个高地将占领哪里？