無論在學界、產業界和財金界，目前最夯、最熱門的話題就是人工智慧，在 AI 算力飛速發展的這幾年，企業與組織紛紛將大量資源投注在 AI 相關的開發與導入，並期望藉此來提升效率、降低成本。想當然耳，「AI 搶飯碗」成了令人擔憂的現象。人工智慧的強大與迅速發展確實超乎我們想像，近期也確實在各方面都帶來不小的衝擊，但是在錯誤定位 AI 角色的情況下，恐怕會帶來得不償失的後果。
打從好幾年前，「機械翻譯取代譯者」的言論就在各大論壇吵得沸沸揚揚，當更加萬能的 AI 橫空出世後，文字工作者的飯碗又成了社群茶餘飯後的話題。確實，行銷、文案、翻譯、文編相關的工作者不斷傳出災情，最近 AI 的影響甚至蔓延到美術創作領域，就連影音行業似乎也成了新一波的受害者，而最大的影響仍然是從業者所能接到的案件量下降，更嚴重一點的甚至直接斷炊。
翻譯相關社群時不時就有譯者發文說自己現在接不到案子了，接著下方就會出現一大堆所謂「我早就說過了」的留言來逗陣喊燒，深怕全世界不知道自己是行業先知，早在幾年前就預見苦主今天的下場。但今天的重點並不是要反駁或同意這些先知的發言，讓我們把這個話題先放一邊（將東西擱置一旁的手勢）。今天我們不討論「AI 會不會取代譯者」，而是要談「為什麼不該以 AI 取代專業譯者」。請注意，這裡的重點是「專業」。至於要多專業才不會被取代，似乎也無法有個絕對的標準，只能說還是以終端客戶的要求為導向，方方面面的準則不一而足，在此先不多聊。
先來個題外話，前陣子在社群看過一句話，有網友在談到 AI 翻譯取代譯者的話題時表示：「市場對於劣譯的接受度變高了。」筆者認同這個觀點，因為確實有不少譯者感受到案件量減少了，原因當然不外乎是使用者認為「AI 翻譯就夠好了，不需要請專業譯者。」但專業譯者看得出來 AI 翻譯的問題真的很多，所以「市場對於劣譯的接受度變高了」也是個頗為合理的論點。
接下來，言歸正傳。
為什麼不該以 AI 取代專業譯者？
AI 技術進步的本質是以資料驅動、模式識別為基礎，可以快速處理大量資訊、協助分析、提供建議，甚至在某些特定任務中模擬出近似人類的表現，但這不代表 AI 可以完全取代人類的專業知識、經驗與判斷力。AI 所帶來真正的價值，並不在於機器能代替多少人，而是在於我們應該將 AI 定位成什麼樣的角色。
先講結論，筆者認為就目前為止、目前為止、目前為止（很重要所以要說三遍），直接拿 AI 翻譯來取代專業譯者無疑是自討沒趣。
要談專業技術的話，專利申請文件中的專利說明書就是極具代表性的例子。這類文件不僅涉及高度技術性的內容，更關乎法律、財產權與未來商業利益的保障。許多人或許認為，既然 AI 可以快速完成文句轉換，更別提開放式 AI 的技術日新月異，翻譯品質早就比傳統的機械翻譯好上太多，當然也可以直接取代人工翻譯，從而節省人力成本。但實際上這種想法過於樂觀，也潛藏極大的風險。
事實上，AI 確實能夠勝任一些初階翻譯任務，例如處理標準化資訊、單純提供數據或是重複性高的句型，也能夠提供基本的語意對應參考。但當涉及專利文件這類對用詞精確度、邏輯一致性與技術脈絡要求極高的文本時，AI 的表現便常常出現偏差，甚至出現重大錯誤。例如，有些關鍵詞在特定技術領域中具有特定含義。若 AI 未能準確辨識語境，很容易產生看似正確、實則錯誤的翻譯結果。
即便是外文能力優秀的專利工程師，也很難保證能鉅細靡遺地找出所有錯漏之處。所謂魔鬼藏在細節中，即便是最微小的錯誤，都可能對整件專利的申請、核准與否以及往後的授權適用範圍造成致命性的影響。例如不當的格式、錯用的專業術語，甚至語意曖昧的描述，都可能導致專利申請受到核駁、權利範圍被限縮，甚至為日後的專利訴訟埋下敗筆。若企業或專利事務所基於成本考量選擇完全依賴 AI 翻譯外文說明書，倘若未經同時具備翻譯能力與技術知識的專業譯者審校與修訂，由於專利系統的特性，最終可能導致難以估量的損失。
舉例說明
前陣子有件由台灣專利師撰寫中文稿後，使用 AI 翻譯來產出英文名稱並用以申請馬來西亞專利權的案件。筆者並不清楚該位專利師使用哪一套 AI 系統來翻譯，但在看見發明名稱的第一眼就發現了問題：「墊片」被寫成了「washer」。
沒錯，光看中文字面上的名稱，一般的「墊片」確實叫做「washer」，然而工程師卻沒有注意到本案的墊片其實是用於密封、防漏的襯墊，而英文的相關對應元件應該寫做「gasket」才是正確的元件名稱。
讓我們看看目前最紅的 Chat GPT 對於這個用法有什麼回應：
「如果你說的『墊片』是用在螺絲、螺帽下方的圓形薄片，其作用是分散壓力、防止螺帽鬆動或損壞接觸面、有時會有彈性（如彈簧墊圈），這種就是「機械墊片」，翻成英文正是 washer。如果『墊片』指的是用來密封、防漏、絕緣、隔熱等作用的部件，則應翻作 gasket。」
很顯然，AI 認為在預防鬆動與磨損用途下的「墊片」的確可以寫成「washer」，然而，這件案件的主體有其特殊功能性，並不適用於這樣的解釋，由此可知 AI 做出了錯誤的判斷，而使用者也沒有發現錯誤，就這麼核稿了。
再舉個 AI 錯譯的例子，當案件中出現「多軸式加工機」的時候，AI 往往會非常直覺地寫成「multi-axis machine tool」，乍看之下一點問題也沒有，但其實在中文相對籠統的名稱中，可能會蘊含著極大的差異，例如這裡的「多軸式加工機」可以解釋成「多 (控制) 軸式加工機」或是「多 (主) 軸式加工機」，分別對應到英文的「multi-axis machine」與「multi-spindle machine tool」。
同樣讓我們看看 Chat GPT 的解釋：
「Multi-axis machine tool 指控制軸數多於三軸的加工機，軸向包括 X、Y、Z 再加上旋轉軸，強調『多個運動控制軸』，不一定有多個主軸。」
「Multi-spindle machine tool 指擁有多個主軸，可以同時加工多個工件，軸數不一定多，但主軸數一定超過一個。」
同樣是「多軸式加工機」，寫成英文就有如此天差地遠的差異。
一個錯字的蝴蝶效應
「不過只是寫錯一個字，影響有這麼大嗎？」
「就算申請時寫錯了，審查階段也可以修正吧？」
的確，在專利審查過程中，審查委員會針對申請文件發出審查意見通知，列出專利申請案中所有形式與實體上的問題，申請人須要逐一答辯以說服審查官，才能夠獲准專利權，而這中間的往來過程時常動輒數年不等，所以申請專利往往需要極高的時間與金錢成本。也因此，申請人確實有機會修正最初申請時所寫錯的內容，但並非是完全無條件的修正，相關專業知識在此不多加贅述，讓我們把重點放在這個「錯字」上。
除了在審查過程中能否修正的問題以外，上述案例還碰到了一個相對罕見的狀況。由於馬來西亞的專利申請需要檢附正本簽名文件，為了證明此類跨國文件的效力，需要經過一項正式的法律程序，也就是必須經由公證人加以公證始得生效。沒錯，上述案例就是拿了「錯誤翻譯」的申請簽名文件完成了公證程序，而倘若要修正這一個出現在專利發明名稱中的錯字，勢必要重新提出公證申請，費用也必須重新繳交。
這麼一來，經手案件申請的專利事務所就會「露餡」，讓客戶發現自己所委任的專利事務所犯了錯誤，而且還必須重新繳交一筆費用，對於事務所的名聲著實是一大衝擊。
無獨有偶，在馬來西亞的專利申請相關規定中，發明名稱與請求項必須相互對應，這下問題更大了。由於專利權的請求項關乎專利權的實際效力，也就是在往後主張他人侵權的程序中，必須仔細比對係爭物品與專利權的請求項，才能確定係爭物品是否確實侵犯專利權並造成專利權人的損失。因此，光是一個錯字，就可能導致日後主張他人侵權的訴訟失敗。要是這樣的錯誤發生在科技業，那業者賠掉的金額可不是幾百萬、幾千萬美金就能了事的。
所以簡單來說，為了維護專利權的實際效力，發明名稱乃至於請求項中的這個錯字勢必要加以修正，但是卻又因為簽名文件已經完成公證程序，要重新公證的話又勢必會在客戶面前漏氣，案主因此陷入了兩難。
除此之外，專利申請時的發明名稱也會影響此專利申請案在各國專利家族與技術領域的類別屬性，進而影響審查過程中可能牽涉到的引證前案與答辯過程，可以說單單這麼個錯字就可能牽扯到後續大大小小的麻煩事，更別說專利權的爭議可能導致專利權人龐大的財務損失。
您說說，這麼嚴謹的文件，真的能放心交給 AI 來冒險嗎？
專業譯者的價值
專業譯者之所以珍貴，不僅在於譯者的外語能力，更在於自身經過多年的執業經驗後，對於各種行業脈絡、技術背景與法律環境的熟稔。就拿專利申請來說，專利文件蘊含大量技術細節與法律意涵，專業的專利譯者除了語言能力外，更需要具備技術工程與法律的雙重素養，才能在兩種語言間準確傳達原意。目前，AI 生成的結果儘管形式完整，又能確保語法幾乎沒有錯誤，但在語境理解的精準度與表達語意的準確性上，仍與人類專家有著明顯差距。
更進一步來說，專業工作的價值不僅在於執行任務，還包括對風險把關、細節敏銳度和整體架構的掌握。AI 確實可以模擬出看似完善的表面作業，但卻缺乏真正的責任意識與各種實務經驗所累積而來的策略判斷。例如在撰寫專利時，專業人士會根據產業趨勢和競爭現況調整敘述方式，精心設計權利要求的範圍和措辭，但 AI 目前難以具備這樣的策略性思考與以人為本的判斷力。
除了專利申請以外，其他各行各業的專業領域中肯定也有許多看似微不足道，但舉足輕重的細節必須加以掌握。也許未來的 AI 能夠更加完善，而以現階段的 AI 技術來說，筆者暫時看不到能夠用來取代譯者的價值。那為什麼在譯者社群還會時不時哀鴻遍野呢？嗯...這個問題有些尖銳，還是放到文末再聊。
AI 應該是譯者的工具，不是用來取代譯者的武器。
在此必須強調一個觀念：AI 的角色其實是輔助專業人士提升產能與品質，而非單純用來取代人力。我們可以把 AI 當成高效的助手，用來幫助專業人士節省工作時間、處理初步任務、快速產生草案、迅速蒐集資訊，甚至在資料分析上提出新的見解，但最終的審核、調整與決策仍應由專業人士負責。
在實務操作上，理想的 AI 應用模式應該是建立人機合作的流程，並且建構專業的資料庫。例如在專利說明書的翻譯作業中，AI 最大的功能是用來節省譯者查詢技術領域中相關專業知識或用語的時間，或是在術語不確定的領域中進行統括性的搜索，最後再由了解案件技術背景與相關脈絡的譯者來親自加以篩選，以確保用語在相關領域的精準性。
或者，可以透過 AI 在小範圍的段落中進行初步翻譯，之後再由譯者親自進行逐字審核與編修，而這項作業也只能由專業譯者親自操刀，不該假他人之手，畢竟就算是外文能力再怎麼優秀的工程師，也無法取代專業譯者對於雙語轉換中最微妙的語感掌握，而語感一錯，主體就會錯，接著就是一連串的錯誤。在 AI 與譯者專業能力的搭配下，才可以加快整體作業速度，也能讓譯者將精力集中在關鍵重點上，進而提升譯文的整體品質。
因此，AI 應該是譯者用來提升作業品質的工具，而不是雇主用來取代譯者的武器。
我們不該以「AI 能節省人力」作為取代專業人士的理由。然而若要實現這種合作模式，需要仰賴企業與組織對於 AI 應用的正確認知與政策安排。假如一開始就抱持「削減人力、節省開銷」的心態來導入 AI，便容易忽略 AI 在品質與風險控管上的缺失，不僅短視近利，還可能損害工作的品質與結果，甚至影響客戶信任與品牌聲譽，最後得不償失。唯有將 AI 與專業工作者的專業經驗相互結合，才能真正發揮 AI 科技的最大潛力，畢竟 AI 自己都說過：AI 的價值在於輔助人類，而非取代人類。
總結
AI 的發展速度令人驚嘆，但也恰好引人反思。我們應該記得，真正優秀的成果往往來自人類豐富的經驗與微妙的洞察力。我們可以將 AI 當作輔助推進器，讓我們飛得更高，但我們仍然需要將方向舵掌握在自己手中，才不至於迷失方向。AI 確實為我們帶來前所未有的便利與可能性，但若誤解了 AI 的角色定位，滿腦子只想用 AI 來「省錢」，最後很有可能會因此賠上更多。唯有建立正確的使用觀念，將 AI 視為與專業人士並肩合作的夥伴，才能真正發揮科技的價值。
而從產業界的角度出發，縱使是徵求專業譯者來從事 MTPE（機翻後編輯）的職位，也不該以「譯者不需要從頭翻譯，只需要對預翻譯文件進行審校工作」為理由來縮減專業譯者應有的待遇和薪酬，因為縱使只是校稿，也需要譯者的專業能力，更別說校稿往往比從頭開始翻譯還要累人。
很可惜，目前市場上的 MTPE 職位薪資似乎都比原先的翻譯職位還低，這其實是相當不合理的現象。然而在目前僧多粥少的情況下，許多譯者似乎也只能咬牙接下這種不合理的職缺，只能說這點還需仰賴業界對專業能力的重視，以及譯者們自立自強的決心了。
說好文末要聊的尖銳話題...
對於目前因為 AI 技術而案量減少甚至幾乎斷炊的譯者，也許可以試著思考一下，自己原先的工作領域是否對於專業度的要求並不太高。誠如本文所提到，AI 確實已經可以完成初階且幾乎不會有語法錯誤的翻譯工作，例如單純的書信溝通、資訊傳遞、數據報表、會議簡報等，所以在導入 AI 之後，這類的案件量會直線下滑也是可以預料的。
筆者的建議是，往更專業的領域前進吧，各位戰友！
另外筆者還想提供另一個思考方向，不過這次讓我們眼見為憑：
這是某個國際人力資源網站上的截圖，筆者只不過打開網頁滑了幾下，就有這麼多與譯者相關的職缺出現，其中不乏有語境和系統都極為相似的語言，只要把文本丟進機器裡頭，基本上都可以有不錯的翻譯成效。
那問題來了：如果 AI 翻譯真的這麼厲害，為什麼還有這麼多公司在徵求譯者呢？
這個問題，我想就留給各位了。
