第四代AI翻译是倒退吗？

如果将 Google Translate（NMT）视为第三代，那么以大规模语言模型（LLM）为基础的 AI 翻译可以称为第四代。

第四代的特点是，相较于第三代，可以更容易地学习“术语”和“短语”翻译方式的（某种）规则。

在这方面，第四代机器翻译与第一代（基于规则）的机器翻译非常相似。

第三代也有术语表等功能，比如 Google Translate 支持 AutoML 等迁移学习方法，可以根据企业需求进行个性化调整，但这些方法的副作用往往太强，常常导致翻译质量下降。术语表功能只能用于名词，迁移学习（AutoML）的方法也太复杂了。而且，很难说它有明显效果。

在第四代中，只需将术语和短语的翻译规则录入系统。由于基于大型语言模型，规则可以像对人类下指令一样进行设定。

例如，希望将“产品”翻译为“product”。我们会把这个词条添加到词典中，但在第三代系统中，翻译词“product”只是作为字符串固定下来，既不会变成复数形式，也不会在作为标题时自动大写为“Product”。在第四代中，系统会自动处理所需的词形变化。

第四代技术使译者能够在个人层面训练和提升AI翻译。在第一代基于规则的机器翻译中，个人翻译者需要购买机器翻译软件，自己一点点地添加词典条目，慢慢改进机器翻译的结果（但这是一项费力却收获甚少的无用功）。第四代同样可以做到。

在第四代中，您可以添加术语表，也可以导入以往的翻译记忆库（TM）。还可以登记短语级别的翻译方法。而且，基础翻译质量本身非常好。能够无副作用地提升机器翻译的水平。

机器翻译和人工智能翻译的更新换代大约每十年发生一次。十年后，或许会迎来第五代技术，但我们完全无法想象它会是什么样子。

然而，未来十年无疑将以第四代人工智能翻译为核心。