有些中文請ChatGPT直接翻成英文會有問題喔! 需要跳脫字面翻譯去思考真正想表達的意思是甚麼

2023/08/30閱讀時間約 6 分鐘

之前有學生要寫信給廠商,想要用英文表達:
👉 這個問題已經在媒體和使用者手上開始 "發酵" 和 "渲染"

我一開始有想到可以用 "spread (擴散)" 這個單字表達 "發酵" 和 "渲染" 的語境:

👉 The issue has started to spread.
這個問題已經開始擴散

但我還是想說問問看ChatGPT怎麼翻譯

結果ChatGPT 給的翻譯是:

🎈 "This issue has started to "ferment and amplify" in the media and among users."
這個問題已經在媒體跟使用者間 "發酵跟放大"

他用 "ferment" 來翻譯 "發酵" 這個概念

但我覺得有點奇怪
想說 "ferment (發酵)" 不是用來描述發酵食物的過程嗎?

所以我就問ChatGPT:

用 "ferment" 這個字是不是有點奇怪?

ChatGPT回我說:

你是對的,
使用 "ferment" 在這個具體的語境中可能有點奇怪,
因為這個詞通常用於描述發酵食品或液體的過程,
而不是用來形容問題在媒體和使用者手中的變化。

讓我們重新考慮翻譯:

🎈 "This issue has started to "escalate and gain traction" in the media and among users.

這次ChatGPT換成 "escalate" 跟 "gain traction" 這兩個字

"escalate" 用來表達 "問題變嚴重激烈的意思"

"gain traction" 指的是 "某件事開始得到更多關注"

但以學生的狀況而言,
我覺得這兩個單字並不太適合

因為學生只是想單純描述
"這個問題在擴散,越來越多人看到了這個問題"

如果用 "escalate" 會隱含 "這個問題有變得越來越嚴重"、"越演越烈" 的感覺

而且 "escalate" 比較常用在涉及人際關係或紛爭的情況,

比方說:

👉 The dispute between the two parties is escalating.
兩方之間的紛爭越演越烈

而 "gain traction" 較常用在講某個現象或議題在社會上獲得重視的情況,比方說:

👉 "The new social media platform, Threads, is gaining traction among users, with millions of downloads in just a few days."

最近Thread這個新的社群媒體正在使用者之間引起很多關注, 幾天內就就有幾百萬的下載量

所以我最後就問ChatGPT:

那如果我用 "The issue has started to spread" 怎麼樣呢?

結果ChatGPT回我說:

您是對的
作為語言模型,我建議使用 "started to spread" 來翻譯 "發酵" 和 "渲染",因為這樣的表達更直接且清晰地呈現了問題在媒體和使用者中擴散和傳播的情況,避免了使用不常見詞彙的風險,也更容易讓讀者理解。

(我有用netspeak 這個語料庫確認,
確實 "the issue spread" 是一個有被使用的語言組合)

但我覺得只有用
The issue has started to spread. (這個問題已經開始擴散)
其實還是沒有把問題狀況描述得夠清楚

我來提供描述這個狀況更好的英文表達架構

其實學生如果想表達這個問題的迫切性,
可以用三個步驟把問題描述清楚

1️⃣ 概略描述問題狀況

🔑 The issue has started to spread.
這個問題已經開始擴散

2️⃣ 接著點明越來越多人注意到這個問題

🔑 More consumers and the media are becoming aware of the problem with the product.
越來越多消費者跟媒體正在注意到這個關於產品的問題

3️⃣ 描述清楚客戶這陣子遇到的問題細節

比方說我可以用這個句型:
Customers are reporting that... (顧客這陣子在回報...怎樣的狀況)

🔑 Customers are reporting that they can't find the purchase button on the checkout page.
顧客最近在回報他們在結帳頁找不到結帳紐

🔑 Customers are reporting that the data is inconsistent.
顧客最近在回報說看到的資料結果不一致


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