法国人说 "Il pleut des cordes"（下雨像绳子一样）。直接翻译是 "It's raining ropes"。这是一种可能让人工智能翻译陷入困境的习语。法国国家科学研究中心的自动翻译研究主任弗朗索瓦·伊冯（François Yvon）说："你可以想象这给人工智能带来了怎样的困境。"他表示，一个训练良好的系统会知道绳子并不是从天而降的，而会使用英语短语 "it's raining cats and dogs"（下大雨）。"但在翻译成印尼语时，它能找到等效的表达吗？"伊冯问道。谈论天气是相对低风险的，但越来越多的翻译工作是由机器完成的，而且话题的风险远超天气。四月份，谷歌表示，人们现在每月使用谷歌翻译翻译一万亿个单词。这还不包括其他翻译工具：DeepL、微软、Claude、ChatCGT和Gemini，更不用说量身定制的企业翻译系统。根据估计，去年，机器翻译的直接销售（即，除去一般的人工智能订阅）价值约为14亿美元（10亿英镑）。"对于许多使用案例，原始人工智能翻译现在是合理的选择：如果你翻译内部文件或产品清单，花费100倍的成本去捕捉最后几个百分点的错误并不理智，"瑞士非营利组织开放知识协会（Open Knowledge Association，OKA）创始人约翰·齐默曼（John Zimmerman）表示，"对于百科全书则是另一回事。维基百科依赖信任。一个错误的事实可能会存在好几年，且被记者和人工智能系统引用，"他说。根据齐默曼的说法，OKA出版了超过10,000篇翻译作品，主要是西班牙语、葡萄牙语和英语，它是向这一合作在线百科全书贡献翻译文章的最大单一贡献者。这一切在没有人工智能的情况下是绝对不可能实现的。他解释说："以传统方式翻译10,000篇文章的成本将高达数百万。在我们的过程中，人工智能生成草稿，然后人类翻译员检查每一句话。"但需要人类的输入越来越少了。"机器的输出现在足够好，完全跳过人类的选项已成为行业的一个严重选择和真正的诱惑。两三年前，使用类似DeepL的工具时，我们的翻译员仍然会重写许多草稿。"今天，文本通常完全不需要修改。因此，问题不再是人工智能翻译是否好，显然是好的，而是是否足够好以去掉人类，"齐默曼说。翻译人员则表示还未达到这个水平。阿里埃拉·巴尔提（Ariella Baltié）是一位翻译和法律专家，专门翻译英文到法文的法院文件。她最近接到一位已经用人工智能翻译过文件的人的联系，请她检查这些文件。"一开始就有两个重大错误，"她说。人工智能把“Le demandeur”（原告）翻译成了“the requester”（请求者）。“对于法律文件来说，这非常尴尬，”巴尔提说道。当人工智能看到“Madame X, épouse Y”（X女士，Y的妻子）时，它翻译成了“Ms X marries Y”（X女士嫁给Y）。换句话说，它把名词误认为动词，完全失去了词组的意思。在法律领域，误译的后果可能是严重的。例如，在美国，机器翻译的庇护申请中的错误导致了羁押者释放的延误。医疗领域的准确性关乎生死。“剂量和血液检测的单位通常包括希腊字母，”医学翻译专家卡罗尔·贝鲁特（Carol Bereuter）说道。她曾碰到一个自动翻译的文本，把希腊字母μ翻译成了毫（千分之一），而不是微（百万分之一）。“这是一个严重错误。如果你给某人一毫克，而意味着是微克，那你就是给了他们一千倍的剂量，"贝鲁特指出。她还指出，随着人工智能翻译的进步，识别错误变得更困难。“过去，使用谷歌翻译之类的工具时，句子中的语法错误会很突出，或者听起来很别扭，但如今它听起来完全合法。听起来流畅。听起来自然。所以发现错误变得更难。”"如果这件事情需要你的签名，那么这对你的声誉是有风险的。如果基于翻译的内容涉及医疗程序、你可能签署的合同或你可能购买的重要事项，风险就更大，“弗朗索瓦·伊冯警告道。即使是对人类看来相当明确的句子，也可能使人工智能服务误判。"当你有多义词时，通常人类很清楚哪个适用，因为他们理解上下文，但当机器翻译遇到 "translate into Polish"（翻译成波兰语）这句话时，它很可能会认为这全部与鞋油有关，“伊冯说。上下文通常是关键。