「這就是好工具的作用」

本文先由DeepL翻譯初稿,再經人手修訂而成。AI翻譯得準確嗎?歡迎與我們分享你的想法:info@wycliffe.net

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左至右:XRI Global的威爾遜(Daniel Wilson)、SIL Global的布洛克(Jacob Bullock)和SIL Global的達斯皮特(Damian Daspit)。

人工智能(AI)正在大大加快聖經翻譯前期工作的進度 —— 尤其是那些在尚未有書面聖經的語言中。

在2025年使命人工智能高峰會(2025 Missional Ai Summit)上,有一場討論會,聚焦於SIL GlobalXRI Global之間日益緊密的合作關係。XRI Global是一家位於達拉斯的公司,專門為未得到足夠服務的語言群體開發AI語言技術。該項合作由「每一族群每一國家」(Every Tribe Every Nation)贊助。

討論會讓人窺探AI不再只是未來概念,而是已經賦權予翻譯的實用工具。去年,SIL在坦桑尼亞與翻譯團隊進行工作坊時得到的回應,令他們感到意外。

SIL自然語言處理(Natural Language Processing)開發員布洛克(Jacob Bullock)表示:「我們最初並不確定人們對AI技術的了解程度,以及他們對AI的看法。普世教會對在事工和聖經翻譯使用AI的想法,尚未完全接受。

「這些團隊非常興奮,因為我們歡迎他們參與研究。我們從第一天就強調:你們是我們的研究合作伙伴。你們的觀察將指導其他語言未來採用這項技術。」

「啟動肥料」

在剩餘尚未或幾乎沒有聖經譯本的語言中,許多幾乎沒有任何書面資源,而拼寫或方言規範也不一致。AI依賴大量數據庫來學習如何準確產生文字,因此缺乏可靠數據,是AI面對      的重大挑戰。

XRI Global 創始人兼執行長威爾遜(Daniel Wilson)表示:「大多數AI模型在英語和其他幾種主要語言上表現出色,但一旦超出前三十種語言,可用的線上數據量就急劇下降。 」

為了解決這個問題,XRI 正與SIL合作,收集這些資源匱乏語言中最高品質的數據。

威爾遜說:「我們迅速收集到專門針對聖經的理想數據庫,我們將這些數據傳遞給SIL、Biblica以及其他許多機構,開始訓練並產生草稿供社區審核。」

開始時,這個過程要求當地語言使用者使用一個特殊應用程式,翻譯八千句精心挑選的句子。 XRI隨後對這些答案進行「清理」和驗證,形成一種用於AI訓練的「啟動肥料」。這個精心整理的資料庫專門針對聖經主題,並按照每種語言的獨特語境量身訂造。

然後,憑藉這些高質的數據,SIL的AI團隊使用他們開發的名為Slingshot的系統,可以在短短兩小時內為特定語言訓練翻譯模型。許多時候,他們會先完成一種語言的新約翻譯,然後再用它來起草舊約。

SIL 全球高級軟體開發員兼運算語言學家達斯皮特(Damian Daspit)表示:「這工具自 2024 年初推出以來,已應用於四百多個聖經翻譯項目。許多團隊之前認為,舊約是一座難以攀登的高山,但當我們向他們展示由機器生成的創世記初稿時,他們的眼睛登時明亮起來。他們說:『我們做得到。』」

起草,非最終定稿

AI產生的文字並非最終翻譯。它只是第一稿 —— 人類翻譯員參考的素材。這一區別至關重要。

布洛克表示:「聖經翻譯的核心仍是人類,人是計畫的核心。AI的作用是輔助,而非替代。」

AI產生的草稿甚至可以加強翻譯團隊內的合作。在傳統工作流程中,初稿文字由一人草擬,然後由其他人提出修改意見 —— 這種動態在某些文化中可能顯得尷尬甚至緊張;但如果初稿來自電腦,批評就變得容易了,因為沒有人會因此而感到自尊心受挫。

這個過程並非一成不變的。有些團隊喜歡編輯未經編輯的草稿;另一些團隊則希望將多份AI生成的草稿與原文和註釋進行比較。使用案例的多樣性,反映了布洛克所說的「雪花因素」:沒有兩個翻譯項目是相同的。

沒有互聯網的 AI

在許多聖經翻譯的處境中,挑戰之一是缺乏穩定的互聯網,或使用雲端AI工具可能引起當局的不必要關注。為了解決這個問題,XRI 開發了一種名為Truffle的設備:一種可離線運行強大翻譯模型的便攜式超級電腦。

威爾遜從椅子底下拿出這件設備給觀眾看。這個小巧的白色盒子可以容納一套完整的AI工具包,包括七百億個參數,或設定,幫助它理解並產生類似人類的文字。Truffle 可與手機、電腦和顯示器配對,而無須連接網路。

威爾遜(Daniel Wilson)展示Truffle,一種可離線運行強大翻譯模型的便攜式超級電腦。

優質數據的力量

AI的效能很大程度上取決於訓練數據的質量,而不僅僅是數量。SIL團隊發現,有少量優質數據(如經過徹底核對的新約聖經),可以為其他聖經部分產生極其有用的草稿。

然而,獲得足夠的優質數據來餵養AI模型,仍是一項持續努力,且處於實驗階段 —— 尤其是當這些數據不是書面形式時。

布洛克說:「我們真的很想探索如何將這些語言的口語數據轉化為可輸入模型的形式,我們在這一領域正取得一些進展。其他事工資料如《耶穌傳》電影劇本。我們有機會看看這些材料如何融入訓練數據。」

當拼字不一致或方言差異影響模型效能時,團隊便要創建新的基準,以求更好地反映現實語言的使用。達斯皮特說:「我們不僅僅是在建立模型,更是在建立反映人的模型。」

聖靈引導,以人為本

對於那些可能質疑AI是否適合用來翻譯聖經的人,小組成員明確表示:這不是屬靈的捷徑,而是實用的工具。從觀眾席提出的一個問題,引起了小組成員的注意:AI能否受聖靈引導?

達斯皮特說:「我認為,最終是神的聖靈透過教會、透過人來翻譯聖經。我們試圖透過這些模型建立一個翻譯團隊的模型。這是人的模型。這是決策和風格的模型,是團隊翻譯聖經的方式。⋯⋯它是協助翻譯團隊,但翻譯過程和草稿的核心是團隊,團隊中的人,技術只是扶助性質的。」

布洛克同意這一觀點,並補充說,AI不是要取代一個受聖靈引導的團隊,而是可以「滋養」這些努力。他說: 「這與協助翻譯團隊的文字處理軟件出現時的情況非常相似,就像一些高度專業化的釋經資源協助團隊那樣。」

見的

威爾遜說,AI可能快得驚人,但它的工作原理與早期工具大致相同。

他說:「翻譯過程中有些部分絕對是苦差事,由AI創造的大部分價值在於減輕苦差事,減少獲得洞見的時間。這就是好工具的作用。」

他將其比喻為使用註釋來理解一段經文。擁有這本書比邀請一位神學家飛過來更快。

「現在有了AI,你實際上可以更快地獲得洞見,直接提出問題,或者看到三四種用你自己的語言表達、關於如何翻譯的觀點。這就是AI擅長的,減少獲得洞見的時間。⋯⋯這些工具漸漸變得愈來愈好,愈來愈適合處理我們想要完成的任務。」

撰文:Jim Killam,威克理夫國際聯會

影片:觀看完整演講(只有英語版)

使命人工智能高峰會其他影片(只有英語版):

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