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人工智能将会取代传统转录服务吗?

 几乎你能想到的所有行业都在问自己一个问题 —— 当人工智能及其相关技术成熟时,未来会是什么样子。旨在更好地帮助译员处理翻译及其他复杂任务的转录服务就是一个典型的案例。

lightbulb340x200众所周知,即使是当今最前沿的技术也无法理解人类语言的奥秘,技术对语言的了解程度远不足以支撑它们在另一种语言中创作出相同意义的文段。

既然这样,人工智能与转录服务又有什么关联呢?其实,在转录服务中,机器需要做的只是辨认并重复人类的语言(在同一语言中),并不需要完全理解其中的意思。微软宣称,他所研发的转录服务技术已经优于人工 —— 那么问题来了,人工智能是否已经可以取代传统的转录行业了呢?

传统转录服务的末日是否已经到来?

去年年末,微软高调宣称旗下的人工智能转录服务的效果已经优于专业人工服务。不过,人们也对这样这种“雷声大雨点小”的新闻习以为常了 —— 微软及其竞争对手的承诺常常低于人们的预期。

以微软为例,它聘请第三方服务来录制一张音频。一段两人对话音频的正常错误率在5.9%到11.3%之间,而微软转录技术充其量也只能将错误率控制在5.9%和11.1%的范围内。

很明显,其人工智能技术仍有很大的进步空间。人们无法得知微软为这项测试雇佣的团队是否专业,或者其记录是否有效 —— 但根据结果显示,它的效果在特定情境下可以与专业人工相媲美。

转录服务技术面临的挑战

正如每一种的语言技术的发展都具有其特殊性,转录服务技术也面临特定的挑战。当人们因为噪音等原因中断讲话时,机器无法判断这是自然断句还是因意外导致 —— 这大概是这项技术的主要挑战了。

技术还没有学会克服的问题还包括以下几点(至少现在还没有):

  • 多人交谈
  • 辨认不同的发言者
  • 多人同时交谈的情况
  • 判断语境(例如挖苦与反讽等情况)
  • 辨认口音
  • 了解俚语、俗话与讲话风格
  • 区分非母语发言者与母语发言者
  • 准确翻译成其他语言
  • 谈话中的自然停顿与细微差别(例如 “恩” 等停顿习惯用语)

另外,在一个安静的环境中,对单人声音进行转录与记录激烈辩论中的不同国家的多人交谈有很大的区别。转录技术开始证明其价值所在,但它并没有和传统的转录服务产生直接的竞争。

这并非机器与人的竞争

大部分关于人工智能的讨论还是围绕科技与人文的概念展开。但转录服务的人工智能化并不是人们想象中的世界末日。基于人工智能与传统转录服务各异的优缺点,这项技术不会取代人类劳动。

即使当下转录服务技术仍面临着录音质量、复杂对话情境及人类自然交谈模式等带来的诸多难题,但人工智能技术一直在发展,并逐渐减少错误,有时甚至做的比繁忙的人工转录团队更出色。

即便转录人工智能只能达到50%的正确率(基于以上提到的任何原因),它仍可以帮助人类解决50%的难题。最佳的设想是,若它能达到人工转录的准确度,专业的转录人员就可以专注去解决剩下的少数错误,最终提高文件的整体质量。

这是所有人的胜利。

语言科学正在急速发展中,机器学习技术与人工智能的春天将要来临。当然语言服务行业很少有人能想象技术将取代人类在语言服务行业中的位置。但是,大家所期望的是,人工智能平台能够帮助语言工作者在不影响质量的情况下做更多,更快的工作。

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