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为什么学了翻译专业,还是做不好翻译?

日期:2020-04-08 | 来源:易联翻译 | 阅读:
2019 年中国翻译协会年会本地化服务委员会分论坛结束后,韩林涛老师很快写了一篇长文,探讨了语言技术、翻译教育技术、信息素养、编程学习、中国翻译教育等几个议题。
尤其是在论坛上,有几家企业的老总都表达了「高水平翻译人才缺乏」的问题,结合韩老师的文章和我的观察与体会,整理一下我的几点看法,和大家聊一聊「为什么学了翻译专业,还是做不好翻译」。
 


 
翻译供需双方数字对比
根据此次年会上最新发布的《中国语言服务行业发展报告2019》,「截至 2019 年 6 月份,全国开设外语类相关专业的高校已达 1040 所」,各语言类大学 2017-2019 年的招生规划显示,招生规模最大的四川外国语大学一共招了 6479 名外语专业学生,再加上往届毕业生以及从事翻译的非语言类专业学生,也就是说,有这么多人学了翻译、认为自己能做翻译,但还是做不好翻译、翻译结果得不到市场的认可。
 
 
 
我这儿也举一个一手数据:2017 年底,我为 Airbnb 招本地化译者的时候,收到过近 240 份翻译简历(都是通过「译匠」收集来的,应该都是从事翻译和口译工作的专业人员,而且不乏国内外外语院校高翻专业的硕士),发出了近 200 份试译,最终只招到了 4 位翻译质量合格的译者。
 
 
翻译能力提升的关键点在哪里
我和很多优秀的翻译/译审交流之后共同的感受:现在的年轻人受网络语言影响太大,再加上不太注意培养自己的阅读习惯,阅读的时候也没有有意识地体会中文的美感,所以造成了对自己母语的掌握程度就有所下降。所以这也是为什么我会写地道中文怎么写?地道的中文翻译要避免哪些坑?这篇文章,归纳了一下我总结出来的常见中文翻译腔。
我认为译者的能力提升分两个层面,一是怎么样提升翻译能力,二是怎么样提升翻译鉴赏能力。这两个层面其实都归结于两点:源语言理解能力的提升,和目标语言运用能力的提升。要实现这个目的,只有靠大量阅读和真正动手写作和修改。虽然有的人属于语言天赋比较好,但是对于大多数人来说,只有靠这个苦功夫才可以。

我之前写过一个知乎回答,说了我对如何做好翻译的理解:
做好翻译只有四点(英中笔译为主,排序分先后):
中文阅读量大,有语感,知道什么是好的中文,什么是不好的中文,知道什么类型的文章需要对应什么样的风格,写作有逻辑,用词丰富
英语好,有语感,能分清长句结构,拆分意群
乐于精进翻译,愿意下苦功,一个字一个字、一篇文章一篇文章翻,并反思做的好的地方和不好的地方
用好辞典,尤其是英英辞典
提升信息素养的必要性
信息素养(information literacy)是一个自 21 世纪开始兴起的新名词,是一种知识管理的策略。根据美国德萨斯大学图书馆的信息素养导修网页指出,信息素养是一种「使人能够更有效地选择、查找及评估传统或网上资源的技巧」。根据Wiki 页面上的介绍,它包括了以下四个部分:
确认所需信息
寻获信息
评估信息
应用信息
我觉得信息素养不只是学生要培养,老师更要培养,是每个人在信息社会生存发展都需要具备的素质,学校确实应该注重这方面的教育和引导。对于个人来说,最简单的一条就是「提问之前先搜索」(首选 Google,然后 Bing 国际版,千万不要用百度)。

之所以说信息素养的提升有助于翻译能力、或者说语言能力的提升,是因为信息素养涉及的几个方面都无一例外地与一个人的语言理解和运用能力有关,比如当你有一个疑问的时候,要用哪些关键词组合起来才能最有可能得到你想要的答案?现在的搜索引擎都支持自然语言搜索,你打一整个问句进去有可能也能得到想要的结果,但请相信我,使用关键字组合以及一些搜索引擎的技巧,会让你信息检索的效率有质的提升。
 
 
翻译从业人员和翻译技术/工具的关系
机器翻译技术本身是非常硬核的技术,翻译从业人员应该没有能力去做直接研发的工作,但也可能存在一种机会,就是让真正语言能力强的人去帮助机器翻译引擎更好地做好映射(不知道是不是可行)。
至于韩老师说的跳过机器翻译产品,直接用 API,这个 Michael Zhang(张翔张总)已经在金融翻译上运用了好多年了,但只适用于某一个特定领域的引擎训练,属于个人自我驱动的成功案例。
有朋友说,翻译就是翻译,编程就是编程,各学各的,各自做好各自的工作就可以了。但我认为,作为一个生活在信息时代的现代人,学会一些基本的、与自己工作相关的编程技术,可以有效提升效率、避免重复劳动,绝对是值得投资的事情,可以终生受益。(当然,正如韩老师在回复他文章下的评论时所说:要「理解好编程教学的内容,上编程课不是上一门计算机专业」。)
韩老师也说:「有人说下一代的计算机辅助翻译工具应该是嵌入了更多语言技术的工具,比如你做完翻译之后,机器能够自动告诉你你的翻译质量怎么样。」
但我觉得这样的工具只适合爱学习的初、中级水平译者,高水平的译者应该能够评判机器翻译的质量,而不是相反。现在的神经网络技术的机器翻译,语料质量决定了翻译引擎质量,所以永远是「求乎上取乎中,求乎中取乎下」的状态,想让它们超越语料质量超水平发挥,不大可能。
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