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理解自动化如何改变工作 —— 逐个任务地看,证据摆出来,不确定的地方承认不确定。

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本页常规文本的初稿翻译机器输出的译后编辑错了代价很高的翻译决定该改什么,而不只是怎么说在现场做口译
职业›翻译 / 口译›任务逐条

翻译 / 口译 · 任务逐条

分析单位是任务,不是职位名称。下面每一条都带着它的方向、这条判断是有证据还是平台推断、判断的理由,以及它没有确立什么。

任务
5
有证据
3/5
评估于
2026-09-09
正在自动化×1正在被增强×2仍由人主导×1新出现的任务×1

这一页上的每一项任务#

常规文本的初稿翻译

正在自动化✓ 有证据支撑

手册、产品文案、往来函件、内部文档。

AI / 软件
为什么

在高资源语言对上,机器翻译质量已经越过了「改初稿比自己写更快」的临界点。仅这一个事实,就重构了整个行业的定价。

这还不能说明什么

不同语言对与不同领域之间,质量极不均衡。低资源语言对和专业术语的实际水平,远低于外界的笼统印象。

机器输出的译后编辑

新出现的任务✓ 有证据支撑

修正机器译错的地方 —— 关键是知道该去哪里找错。

AI / 软件
为什么

这已经是商业翻译里最主要的付费工作。它和「翻译」是真正不同的技能:难点在于识别那些读起来很流畅、却自信地错了的句子。

这还不能说明什么

这是真实的工作,但通常按字数计价,只有翻译费率的一个零头。占了行业更多工时,却占更少收入。

错了代价很高的翻译

正在被增强✓ 有证据支撑

合同、监管申报、临床材料、安全文档。

AI / 软件
为什么

机器起草,但要由具名的人来认证。和会计签字一样,真正的约束是「谁担责」而不是「谁能做」。

这还不能说明什么

具名认证护住的是那个签字,不是签字背后的工作量。合理预期是:同样的文件仍需要具名认证者,但工时只剩一个零头 —— 这更像计价结构的改变,而不是岗位数量的改变。

决定该改什么,而不只是怎么说

仍由人主导≈ 平台推断

创译、市场本地化,以及告诉客户「你这套说法在这个市场行不通」。

AI / 软件
为什么

需要把目标受众当成活生生的存在去理解,并且有底气对客户的 brief 说不。产出的是关于市场的判断,不是对原文的转写。

这还不能说明什么

创译是这个市场里很小的高端切片,而市场的主体是走量翻译。在这个切片里安全,完全不说明它容得下从其余部分被挤出来的译者。

在现场做口译

正在被增强≈ 平台推断

实时进行 —— 在谈判或诊疗现场,你还要读出没有被说出口的部分。

AI / 软件
为什么

实时语音翻译能用而且在变好,但口译员同时还在管理话轮、语域、以及双方之间的信任。在高风险的房间里,参与者仍然希望有一个人为「翻得对不对」负责。

这还不能说明什么

对「有人负责」的偏好,恰恰在最罕见的场合最强 —— 法庭、诊室、谈判。而占大部分工时的日常口译,没有那么多人替它说话。

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