別拿谷歌翻譯藥品英文說明書了。面對藥品說明書裡的專業英文術語，恐怕絕大多數人都會想到用機器翻譯工具，比如穀歌翻譯。不過，下次這樣做的時候，可要提高警惕了。“您可以根據疼痛程度使用盡可能多的反坦克導彈。”

這就是谷歌翻譯對一份英文的患者指導進行翻譯後的結果，著實讓人摸不著頭腦。

最近，有人發布了谷歌翻譯在急診指導中應用效果的評估報告。

結果顯示，對於不同語言，谷歌翻譯的準確率存在差距，最高可以達到94%，而最低只有55%，並且還存在一些潛在的風險。

研究背景和方法

由於很多患者看不懂英文的指導說明，而許多醫院無法提供口譯或筆譯服務，醫護人員通常會使用機器翻譯為患者進行翻譯。

然而，在醫療服務中，不准確的翻譯可能會造成嚴重後果。

因此，來自UCLA Health（加州大學洛杉磯分校醫學中心）的研究人員，對谷歌翻譯的書面翻譯效果進行了評估。

報告中評估了400份由谷歌翻譯譯成七種不同語言的急診科出院須知。包括：西班牙語、中文、越南語、他加祿語、韓語、亞美尼亞語和波斯語。

選擇非語言專家、非醫療工作者，並且能夠流利閱讀母語和英語的志願者，閱讀譯文並評估其準確性。

中文翻譯準確率81.7%

總體來說，翻譯的準確率超過80％，與2014年60%的準確率相比，有所提高。

具體而言，不同語言的翻譯準確率有所不同：

中文翻譯的準確率為81.7%；西班牙語的準確率最高，達到94%；而亞美尼亞語僅僅只有55%的準確率。

在文章一開始提到的示例中，使用谷歌翻譯將“You can take over the counter ibuprofen as needed for pain”（您可以根據疼痛程度服用處方藥布洛芬）譯為亞美尼亞語。

結果語義變得風馬牛不相及：

“您可以根據疼痛程度使用盡可能多的反坦克導彈。”

就連準確率較高的西班牙語和中文，也可能出現錯誤。比如，對服用降血脂香豆素的患者的指導說明：

“Your Coumadin level was too high today. Do not take any more Coumadin until your doctor reviews the results.”（您今天的香豆素水平太高了。在醫生查看結果之前，不要再服用香豆素。）

在谷歌翻譯把它譯成中文之後，變成了：

“您今天的大豆水平太高了。在醫生查看結果之前，不要再攝取大豆。”（PS香豆素和大豆並沒有什麼直接聯繫）

研究人員表示，機器翻譯的主要問題之一是不能考慮上下文。例如，可能無法識別藥物的名稱。因此也就“失去了你想表達的意思”。

此外，報告中還指出了谷歌翻譯使用中存在的其他問題：

對於從右往左書寫和閱讀的波斯語， 谷歌翻譯從左向右進行翻譯，以至於難以辨認。

而在傳統和現代的中文書寫系統，以及波斯語與其分支的阿富汗語、塔吉克語中的應用，也存在著潛在的問題。

逐漸完善的谷歌翻譯

經過嘗試後，我們發現報告中那句“大豆”中文翻譯，在谷歌上已經得到了修正：

2006年，谷歌推出基於短語的機器翻譯。

之後，谷歌開始使用遞歸神經網絡（RNN）直接學習兩種語言的句子之間的映射。基於短語的機器翻譯（PBMT）將輸入句子分解為單詞和短語，可以在很大程度上獨立進行翻譯。

2016年，谷歌啟用了Google神經機器翻譯系統（GNMT），採用最新的訓練技術改進翻譯質量。

通過將人工神經網絡（模擬神經元在大腦中連接的方式的計算單元層）與龐大的數據集相結合，提高了準確率。

NMT將整個輸入句子視為翻譯單元，首次發佈時，NMT在中等規模的公共基準數據集上顯示出與現有系統相同的準確性。

不過，谷歌也表示，GNMT仍然無法與人工翻譯相比，例如：丟棄單詞、誤譯專有名稱或稀有術語，以及孤立地翻譯句子、無法考慮上下文的情況。

研究報告指出，醫護工作者出於善意而使用機器翻譯，卻沒有意識到這些潛在問題可能造成危害。

儘管準確性在不斷提高，但是在應用於醫療環境時，機器翻譯並不可靠，仍然無法代替口譯和筆譯。