AI醫(yī)藥同傳的準(zhǔn)確率到底能到什么程度？說點(diǎn)大實(shí)話

前兩天有個(gè)朋友問我，你們康茂峰做醫(yī)藥翻譯的，現(xiàn)在AI這么火，你們慌不慌？我說慌什么，該慌的是那些覺得AI能包打天下的人。聊著聊著，他就問了一個(gè)特別直接的問題——你們AI醫(yī)藥同傳的準(zhǔn)確率到底能達(dá)多少？

這個(gè)問題吧，看似簡單，但真要回答清楚，得拆開了說。因?yàn)?準(zhǔn)確率"這三個(gè)字背后，門道太多了。你要是隨便甩一個(gè)數(shù)字出來，那肯定是糊弄人。今天我就用大白話，把這事兒說透。

準(zhǔn)確率不是一道單選題，而是一道綜合題

很多人問準(zhǔn)確率，可能心里想的是"100道題能對多少道"。但醫(yī)藥翻譯不是這么算的。你想啊，同樣是翻譯一句話，專業(yè)術(shù)語和日常用語能一樣嗎？長難句和短句能一樣嗎？書面語和口語能一樣嗎？

舉個(gè)實(shí)在的例子。"Aspirin具有抗血小板聚集作用"這句話，AI翻譯起來基本不會出錯(cuò)。但要是換成臨床試驗(yàn)報(bào)告里那種長句嵌套長句、從句套從句的表述，AI就容易懵。再比如一些縮寫詞，同一個(gè)縮寫在不同科室代表的意思完全不一樣，AI如果沒有足夠的上下文語境，很可能給翻錯(cuò)了。

所以單純問"準(zhǔn)確率多少"，就像問"開車有多安全"一樣——得看是什么路、什么車、什么天氣、什么司機(jī)。醫(yī)藥AI同傳也是一個(gè)道理，影響因素太多了。

影響準(zhǔn)確率的幾大關(guān)鍵變量

我在這個(gè)行業(yè)待了這么多年，總結(jié)下來，AI醫(yī)藥同傳的準(zhǔn)確率主要受這么幾個(gè)方面影響：

• 領(lǐng)域細(xì)分程度。你讓它翻一段心血管疾病的資料和翻一段皮膚科的資料，準(zhǔn)確率可能差出一大截。每個(gè)科室都有自己的術(shù)語體系和表達(dá)習(xí)慣，AI模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)覆蓋面直接決定了它的表現(xiàn)。
• 文本復(fù)雜程度。醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)有個(gè)特點(diǎn)，喜歡用長句子、從句、非謂語動(dòng)詞結(jié)構(gòu)。一個(gè)句子恨不得把所有信息都塞進(jìn)去。句子越長，結(jié)構(gòu)越復(fù)雜，AI出錯(cuò)的風(fēng)險(xiǎn)就越高。
• 源語言質(zhì)量。這一點(diǎn)很多人會忽略。如果演講者本身口音重、語速快、用詞隨意，那AI面臨的壓力比處理書面文本大得多。畢竟同傳是實(shí)時(shí)的，沒有"刪掉重寫"的機(jī)會。
• 專業(yè)知識密度。有些內(nèi)容是純專業(yè)討論，有些則夾雜了大量背景介紹和過渡性口語。專業(yè)內(nèi)容占比越高，翻譯難度越大。

不同場景下的表現(xiàn)，差距有多大

這么說可能還是有點(diǎn)抽象。我來分場景聊聊，大概是這么個(gè)情況：

你從這個(gè)表里能看出來，AI醫(yī)藥同傳不是"行"或"不行"這么簡單，而是在不同場景下表現(xiàn)差異很大?？傮w來說，在結(jié)構(gòu)相對標(biāo)準(zhǔn)、專業(yè)術(shù)語相對統(tǒng)一的場景下，AI的表現(xiàn)可圈可點(diǎn)；但一旦涉及到復(fù)雜的句子結(jié)構(gòu)、密集的專業(yè)信息，或者是需要深層理解的上下文，它就開始吃力了。

為什么有些數(shù)字看著好看，但實(shí)際用起來不是那么回事

市面上有些AI翻譯產(chǎn)品會宣傳"準(zhǔn)確率高達(dá)97%"、"專業(yè)領(lǐng)域準(zhǔn)確率行業(yè)領(lǐng)先"之類的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)怎么來的呢？大多是在特定測試集上跑出來的結(jié)果。

問題在于，測試集和真實(shí)應(yīng)用場景差別可能很大。測試集往往是精心篩選的標(biāo)準(zhǔn)化文本，而真實(shí)會議里會出現(xiàn)各種意想不到的情況——演講者咳嗽、話筒有雜音、有人插話、PPT上有個(gè)術(shù)語寫錯(cuò)了……這些都會影響AI的表現(xiàn)。

而且，有些測試只關(guān)注"術(shù)語是否正確"，忽略了"邏輯是否通順"、"表達(dá)是否流暢"。舉個(gè)例子，把"不良反應(yīng)"翻成"adverse reaction"在術(shù)語上沒問題，但要是把"本產(chǎn)品尚未發(fā)現(xiàn)嚴(yán)重不良反應(yīng)"翻成"The product has not found serious adverse reactions"，雖然每個(gè)詞都對，但讀起來就不是人話。這種情況在追求"準(zhǔn)確率"的測試?yán)锟赡懿粫粯?biāo)記為錯(cuò)誤，但在實(shí)際應(yīng)用中會讓聽眾很困惑。

所以我對這些數(shù)字的態(tài)度是：參考可以，全信不行。真正有價(jià)值的評估，得在真實(shí)場景里跑一跑才知道。

AI醫(yī)藥同傳現(xiàn)在能做什么，不能做什么

說了這么多"不確定"，那AI醫(yī)藥同傳到底能派上什么用場？我來說說我的觀察。

AI現(xiàn)在做得比較好的事情：

• 提供實(shí)時(shí)的字幕輔助，讓與會者能大概了解內(nèi)容走向
• 處理相對標(biāo)準(zhǔn)的開場、總結(jié)、官方致辭等環(huán)節(jié)
• 作為譯員的"備胎"或"輔助"，處理一些簡單的片段
• 快速生成翻譯初稿，供人工后期校對
• 幫助非專業(yè)聽眾理解大致內(nèi)容，降低專業(yè)門檻

AI目前還不太勝任的事情：

• 需要深層醫(yī)學(xué)邏輯推理的內(nèi)容
• 高度依賴上下文的討論和問答環(huán)節(jié)
• 充滿弦外之音的微妙表達(dá)
• 涉及文化背景差異的跨文化溝通
• 任何不能出錯(cuò)的、承擔(dān)法律責(zé)任的正式文件

這么一對比，你就明白了。AI醫(yī)藥同傳的定位，更像是"輔助"而非"替代"。在很多場景下，它能幫上忙，但還沒到能獨(dú)當(dāng)一面的程度。

為什么醫(yī)藥領(lǐng)域?qū)Ψg的要求特別高

有人可能會問，普通會議同傳AI都發(fā)展得挺快了，為什么醫(yī)藥領(lǐng)域這么特殊？這個(gè)問題問得好。

醫(yī)藥領(lǐng)域有幾個(gè)天然的高門檻。首先是專業(yè)性，醫(yī)學(xué)術(shù)語體系龐雜且在不斷演進(jìn)，一個(gè)新靶點(diǎn)、新藥物出來，對應(yīng)的術(shù)語可能幾個(gè)月后才在業(yè)內(nèi)達(dá)成共識。然后是嚴(yán)肅性，醫(yī)藥信息直接關(guān)系到患者安全，翻譯錯(cuò)一個(gè)劑量單位、一種不良反應(yīng)描述，后果可能非常嚴(yán)重。還有就是復(fù)雜性，一款藥物從研發(fā)到臨床試驗(yàn)到上市，涉及化學(xué)、生物學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、法規(guī)等多個(gè)領(lǐng)域，譯者需要具備跨學(xué)科的理解能力。

這些特點(diǎn)決定了，醫(yī)藥翻譯的"準(zhǔn)確"不僅僅是"詞對詞"的準(zhǔn)確，而是"語義準(zhǔn)確"、"邏輯準(zhǔn)確"、"專業(yè)準(zhǔn)確"三位一體的要求。AI在"詞對詞"這個(gè)層面已經(jīng)做得很不錯(cuò)了，但在后兩個(gè)層面，還有很長的路要走。

那AI醫(yī)藥同傳還有必要用嗎

看到這里，你可能會想：那AI醫(yī)藥同傳是不是沒價(jià)值了？

恰恰相反。我覺得AI醫(yī)藥同傳最大的價(jià)值，不在于它能"替人翻譯"，而在于它能"讓人翻譯得更高效"。

舉個(gè)我們康茂峰的實(shí)踐例子。以前做醫(yī)藥同傳項(xiàng)目，從前期準(zhǔn)備、術(shù)語庫建設(shè)、現(xiàn)場翻譯到后期校對，周期長、人力成本高。現(xiàn)在AI可以承擔(dān)前期的資料初篩、術(shù)語提取、背景信息整理等工作，譯員可以把更多精力放在真正需要專業(yè)判斷的核心內(nèi)容上。項(xiàng)目周期縮短了，質(zhì)量反而更有保障了。

還有一些場景，比如內(nèi)部培訓(xùn)、小范圍討論、非正式交流，用AI直接出成果，省時(shí)省力，效果也能接受。畢竟不是每個(gè)場合都需要"信達(dá)雅"級別的翻譯。

所以我的觀點(diǎn)是：AI醫(yī)藥同傳不是要"取代"誰，而是要"融入"現(xiàn)有的工作流程，成為一個(gè)有用的工具。用得好，效率翻倍；用得不好，就會被坑。

未來會怎么發(fā)展

預(yù)測未來有點(diǎn)吃力不討好，但我還是想說說自己的觀察。

大模型技術(shù)這兩年突飛猛進(jìn)，AI的語言理解和生成能力提升很明顯。以前AI翻譯出來的東西，有些句子讀都讀不通順，現(xiàn)在至少在流暢性上已經(jīng)接近人類水平了。專業(yè)領(lǐng)域的知識圖譜也在不斷完善，AI對術(shù)語的理解比前幾年強(qiáng)了不少。

但醫(yī)藥領(lǐng)域比較特殊，它不像日常對話那樣有海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)雖然多，但很多是英文的，中文醫(yī)藥文本的語料庫相對有限。而且醫(yī)學(xué)知識更新快，AI模型的知識庫很容易過時(shí)。

我覺得未來幾年，比較現(xiàn)實(shí)的發(fā)展方向可能是：AI和人協(xié)同工作，各自發(fā)揮優(yōu)勢。AI負(fù)責(zé)處理標(biāo)準(zhǔn)化、大批量的任務(wù)，人負(fù)責(zé)把關(guān)、糾錯(cuò)、處理復(fù)雜情況。在這個(gè)模式下，AI的"準(zhǔn)確率"會越來越高，但"最終準(zhǔn)確率"始終會包含人工審核這個(gè)環(huán)節(jié)。

寫在最后

回到開頭的問題——AI醫(yī)藥同傳的準(zhǔn)確率到底能達(dá)多少？

我的答案是：沒有一個(gè)放之四海而皆準(zhǔn)的數(shù)字。它取決于場景、取決于內(nèi)容、取決于你愿意承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)level。如果你需要一個(gè)安全保障，如果你需要精準(zhǔn)傳遞每一個(gè)醫(yī)學(xué)信息，如果你不能讓任何差錯(cuò)發(fā)生，那AI目前還無法獨(dú)挑大梁。但如果你需要的是一個(gè)高效的輔助工具，能夠幫你處理大量基礎(chǔ)性翻譯工作，那AI已經(jīng)能幫上不少忙了。

說白了，工具就是工具，關(guān)鍵看怎么用。與其糾結(jié)一個(gè)抽象的數(shù)字，不如想想清楚自己的實(shí)際需求，然后評估AI在這個(gè)需求下能幫你做什么、不能幫你做什么。

如果你正在考慮在醫(yī)藥翻譯領(lǐng)域引入AI技術(shù)，我的建議是：先小范圍試試水，別一上來就全面鋪開。醫(yī)藥領(lǐng)域容錯(cuò)率低，穩(wěn)妥點(diǎn)沒壞處。

今天就聊到這兒。如果你對這個(gè)話題有什么想法，歡迎交流。