“Il pleut des cordes”（直译为“下绳子雨”）是法语中形容大雨滂沱的习语，这类表达常让人工智能翻译系统陷入困境。法国国家科学研究中心（CNRS）自动翻译研究主管弗朗索瓦·约万（François Yvon）指出，虽然训练有素的系统能将其转化为英语中的“It's raining cats and dogs”，但在翻译成印尼语等语言时，能否找到等效表达仍是难题。
尽管天气话题风险较低，但越来越多的敏感和重要翻译工作正由机器完成。今年四月，谷歌宣布其翻译平台每月处理词汇量已达一万亿字。若计入DeepL、微软、Claude、ChatGPT、Gemini及其他企业级定制系统，实际规模更为庞大。数据显示，去年机器翻译直接销售额（不含通用AI订阅部分）估计约为14亿美元。
效率与信任的博弈
瑞士非营利组织“开放知识协会”（OKA）创始人约翰·齐默尔曼（John Zimmerman）表示，对于内部文件或产品列表等用例，直接使用AI翻译是理性选择，因为为捕捉最后百分之几的错误而将成本增加百倍并不划算。但对于建立在信任之上的维基百科，一个错误事实可能停留数年并被广泛引用，因此标准截然不同。
目前，OKA已发布超过10,000篇主要涵盖西班牙语、葡萄牙语和英语的译文，成为向维基百科贡献译文的单一最大机构。齐默尔曼称，若无AI，传统方式翻译这些文章成本将达数百万美元。在其流程中，AI生成初稿，人工译者逐句检查。然而，随着机器输出质量提升，完全跳过人工环节已成为行业诱惑。“两三年前，译者仍需重写大量内容；如今，文本通常根本不需要修改。”齐默尔曼指出，问题已从“AI翻译是否良好”转变为“它是否好到足以取代人类”。
高危领域的致命错误
尽管效率显著提升，专业译者对AI仍持保留意见。英法法律文书翻译专家阿丽拉·巴尔蒂耶（Ariella Baltié）近期在校对一份AI翻译文件时发现两处重大错误：AI将“Le demandeur”（原告）误译为“the requester”（请求者），并将“Madame X, épouse Y”（X女士，Y之妻）误译为“Ms X marries Y”（X女士与Y结婚），完全扭曲了法律含义。在美国，此类机器翻译错误曾导致庇护申请者的被拘留时间延迟。
在医疗领域，准确性关乎生死。医学翻译专家卡罗尔·贝罗伊特（Carol Bereuter）曾遇到自动翻译将希腊字母μ（micro，百万分之一）误译为“milli”（千分之一）的案例。“如果本意是微克却给了毫克，患者将服用一千倍的剂量。”她强调，随着AI译文变得流畅自然，错误更难被发现，风险反而增加。
约万警告，若译文涉及签名、医疗程序、合同或大宗购买决策，风险极大。即使是人类看来清晰的句子，AI也可能因多义词或缺乏语境而出错，例如将足球术语“taking a corner”（角球）误译，或将“translate into Polish”（翻译成波兰语）误解为谈论鞋油。
可靠性瓶颈与未来突破
去年，OKA在维基媒体基金会资助下进行的一项研究显示，在分析的119篇文章、10种语言对及超过1,000小时的译者工作中，27%的AI生成文本在发表前被修正。其中四分之三的修正是纠正AI引入的错误，5%至6%的错误改变了原文含义。
约万认为，基于概率选择单词的机制使得当前系统难以达到100%可靠性，“可能正确”并不等同于“正确”。他预测，新一代技术将通过多模型协作（翻译、批评、生成新版本）实现自我纠正。但他强调，真正的突破时刻将是AI能够表现出“怀疑”——即不仅具备翻译能力，更能主动告知用户其不确定性的时候。