宝玉

转译：从谷歌翻译看懂「氛围编程（Vibecoding）」 作者：Ingrid 最近，网上关于「大语言模型（LLM）将终结程序员职业」的悲观预测（甚至是有意炒作）屡见不鲜。这些讨论往往缺乏深度分析，因此我想补充一些自己的看法。有一方的人说：“我用 大语言模型服务商 写了一个小工具，以后所有程序员都会在 随便一个时间点 失业”；另一方则完全否定这种工具的实用性。¹ 为了更好地理解这些说法，我们不妨借助另一个领域作为参考，这个领域在AI的影响下，明显走在程序开发的前面：翻译。 谷歌翻译已经存在多年，并经历了数次技术升级。我尤其关注的是2016年后谷歌采用神经网络机器翻译后的表现。这些年来，不少人声称“翻译和口译职业要完蛋了”。我怀疑，这些人可能从未真正与翻译或口译人员合作过。他们喜欢举的典型例子是：“我去日本旅游，到处用谷歌翻译，根本不用再请翻译或学日语了。”虽然这体现了机器翻译的实用性，但后半句需要仔细审视，尤其是“再也不用”这几个字。我敢说，即使没有谷歌翻译，这些人也不会请翻译或特意去学日语。他们可能干脆就不去日本旅游，或者去了之后仍然做一名一头雾水的外国游客。 事实上，如今翻译和口译的工作机会反而增加了。这并不意味着机器翻译不够好，相反，我认为它已经非常接近当前技术能达到的最佳效果。这也不意味着机器翻译没有改变翻译行业本身：正如美国翻译协会代表布里奇特·海拉克（Bridget Hylak）所说：“自2016年神经网络机器翻译（NMT）兴起以来，这种技术相比传统的机器翻译（如早期的谷歌翻译）明显提升，我们（翻译和口译从业者）也一直在将AI融入工作流程。” 要理解这一表面矛盾，我们必须先搞清楚翻译人员到底在做什么。与程序员类似，翻译人员经常被外行误解。很多人眼中，翻译人员就是一本活字典，随时能从一种语言切换到另一种语言。可现实中，翻译工作更多是关于理解上下文、处理歧义，以及敏感地对待文化差异——这些都是谷歌翻译目前还无法做到的。 举个简单的例子，挪威语与英语非常相似，按理说翻译应该轻而易举。两种语言有大量相似词汇、相近语法，甚至很多习语都能逐字翻译。但仍存在明显的文化差异，例如挪威人日常说话极少使用礼貌用语，比如“请”。尽管挪威语可以用「vær så snill」或「vennligst」表示“请”，但实际生活中他们更喜欢简单直白的表达方式。如果晚餐时挪威人想要土豆，可能直接会说：“Jeg vil ha potetene”（字面意思是“我要土豆”，英语中显得过于傲慢），但英国人可能会委婉地说：“Could I please have some potatoes?”（请问我能要些土豆吗？）好的口译员了解这些细微差别（或至少懂得及时询问澄清），而谷歌翻译只能给出简单的直译。如果是与国外亲戚的家庭晚餐，或许还能应付过去；但若是法庭审理现场，直接用谷歌翻译就非常不妥了。而挪威语已属“简单案例”，对于我们的游客而言，日语与英语差别巨大，例如经常省略显而易见的主语，但谷歌翻译却不得不凭空补上主语。你会放心地让电脑任意补充你没说出的内容吗？ 以上并非意味着谷歌翻译做得差。如果没有任何上下文或者澄清的机会，要求我翻译“Jeg vil ha potetene”，我也只能给出相同的答案。毕竟，这个人可能确实想表现得无礼，我怎么知道？作为双语人士，我经常使用谷歌翻译，但不是让它帮我把一整段文字翻译出来，而是更细致地融入日常表达的过程中。比如，“我知道想表达什么，也知道该如何表达和理解其中的文化细微差别，但我对自己的用词还不够满意，想看看别人最常见的表达方式是什么样的。”事实证明，这正是语言模型非常擅长的任务。我猜测，布里奇特所说的“融入AI的工作流程”可能也是这种意思（当然她的工作流程肯定比我的复杂得多）。² 程序员面对的问题类似，我们甚至可以把程序员看作是“翻译”，只是他们要将人类模糊、充满文化差异的语言转译成电脑能理解的精准语言。³ 当然，程序员还需要创造抽象的概念，这也解释了为什么机器翻译应用于程序语言的进展相对较慢。不过，如今“巨头公司™”已经把大量开源代码全扔进了数据“粉碎机”，机器翻译程序语言的能力已经突飞猛进了。 当然，我并不否认，未来的某种AI或许真的能像人类一样敏锐地捕捉上下文与歧义。但我认为，要实现那一天，我们至少还得经历一轮新的“AI寒冬”。毕竟目前掌控AI技术的大佬们，似乎缺乏必要的细致思考，他们更在乎产品外表的光滑流畅，而非真正负责任地提供可靠的输出。 --- 1. 当然，说这种工具的用途有限、负面影响大过其作用，也是合理的。↩︎ 2. 尽管我已经说出了这个使用场景，但近期内我并不打算真正这么做。因为我觉得效率提升并没有显著到让我忽略目前AI工具存在的伦理风险。↩︎ 3. 我遇到过很多程序员，似乎真的相信自己存在的唯一意义就是不断写代码，而且越多越好。我原本希望拥有一台“喷代码机器”能让他们意识到这种想法的错误，但遗憾的是，这些人很可能继续依靠公司组织中的混乱而存活下来。↩︎