上個月有個朋友突然打電話來問我，說他所在的醫院要承辦一場國際醫學研討會，三天的議程，七八個分會場同時進行，主會場還有同聲傳譯。他問我能不能找家AI翻譯公司直接把速錄的活兒包了，理由是"現在AI不是挺厲害的嗎，應該能省不少錢"。
我理解他的想法。現在AI技術確實突飛猛進，文字轉錄這種活兒對普通人來說早就不是問題了。但醫學學術會議這個場景吧，還真不能簡單地這么看。這篇文章我想好好聊聊這個話題，把這里面的門道說清楚。
很多人可能覺得，速錄不就是把說的話轉成文字嗎？市面上那么多錄音轉文字的軟件，免費的付費的一大把，還能識別好幾種語言呢。但醫學會議的速錄完全是另一回事。
你想想，一場心血管外科的學術會議，幾位專家在討論冠狀動脈搭橋術的最新術式。他們嘴里蹦出來的詞兒包括但不限于："左胸小切口冠狀動脈旁路移植術""體外循環脫機困難""吻合口痙攣發生率"……這些術語放在普通語音識別系統面前，它能給你識別成什么，我都不敢想象。更麻煩的是，會議討論中專家們常常會提到具體的藥物商品名、器械型號、甚至是某個研究團隊的縮寫名稱，這些內容一旦識別錯誤，后續整理出來的會議記錄可能就完全失去參考價值。
還有一點經常被忽略的就是會議場景的特殊性。醫學會議不像新聞發布會那樣字正腔圓，專家們在討論時語速可能很快，有時候一個人還沒說完另一個人就接上了，遇到激烈討論的時候甚至會出現多人同時發言的情況。圓桌討論環節這種場景特別常見，速錄師不僅要區分說話人是誰，還要在嘈雜的環境中準確捕捉每一句話。更別說有些老專家帶著濃重的地方口音，或者外籍專家的英語發音不那么標準——這些都是對語音識別技術的考驗。
說到技術本身，這幾年AI語音識別確實取得了令人矚目的進展。在安靜環境下、標準普通話或英語的識別準確率，主流商用系統已經能夠達到95%以上，有些甚至宣傳能達到97%、98%。這個數字聽起來很不錯，但如果我們仔細想一想，就會發現問題所在。
首先，這個95%的準確率通常是在理想測試條件下取得的。什么算理想條件呢？比如單人說話、語速適中、沒有背景噪音、音頻質量清晰。可是真實的醫學會議環境呢？恰恰相反——多人討論、語速快、有時還有咳嗽聲、椅子挪動的聲音、空調的嗡嗡聲，甚至隔壁分會場的音響偶爾會傳過來一點。這種條件下，識別準確率會明顯下降。
其次，醫學領域的術語庫對普通語音識別系統來說是個巨大的挑戰。我查過一些資料，一部標準的醫學英漢詞典收錄的詞匯量大概在二十五萬條以上，而且每年還有大量新術語產生。普通的語音識別系統不太可能內置這么完整的醫學詞庫，更別說那些最新出現的前沿術語了。一個最常見的例子就是藥物名稱的識別，比如"阿托伐他汀"和"阿替洛爾"，發音確實有點接近，如果上下文信息不夠，AI系統很可能會搞混。
還有一個關鍵問題就是專業表述的語境理解。醫學討論中專家們經常會說一些省略語或者簡稱，比如說"那個II期臨床的數據""ECMO的撤機時機""免疫檢查點抑制劑的聯用方案"。這些表述在專業人士之間溝通完全沒問題，因為大家都有共同的背景知識，但AI系統缺乏這種語境理解能力，它可能只能機械地把每個詞轉寫出來，卻無法準確把握說話者想要表達的實際含義。
說了這么多技術現實，你可能會問：那AI翻譯公司是不是就不能接醫學會議的速錄業務了？我的看法是：能接，但得分情況，而且得看是怎么接。
有些AI翻譯公司確實在探索醫學會議速錄這個領域，他們的技術方案通常是這樣的：先用AI系統完成初步的語音轉文字，然后配備專業的醫學編輯進行校對和修正。這種模式在理論上是有可行性的，因為AI負責處理大量基礎工作，人工校對只關注出錯的地方，效率比純人工速記高很多，成本也能相應降低。
但問題在于，這個模式對校對編輯的要求非常高。校對人員不僅要具備扎實的醫學專業背景，能夠準確判斷哪些術語使用不當、哪些表述存在歧義，還要對會議討論的內容有足夠的理解，能夠結合上下文修正那些AI因為缺乏語境理解而產生的錯誤。如果校對人員只是懂點英語的普通編輯，那最終的會議記錄質量恐怕很難保證。
據我了解，康茂峰這類在醫學翻譯領域深耕多年的專業機構，他們在這方面的做法就相對嚴謹一些。他們通常會先評估會議的具體需求——是哪一醫學專科的會議、發言者的口音情況如何、是否涉及大量專業術語、是否有同聲傳譯的聲音干擾等等——然后根據評估結果決定是采用純人工速記還是人機結合的模式。這種做法我覺得是比較靠譜的，畢竟醫學會議記錄的用途不是普通的存檔，而是要作為學術交流、臨床參考甚至是論文寫作的素材，準確性是第一位的。
既然AI技術還有這些局限，那現在真實的醫學會議都是怎么解決速錄問題的呢？我了解到的主要有幾種模式。
專業人工速記團隊還是目前最主流的選擇。這些速記員經過專業訓練，不僅打字速度極快，還能準確區分說話人、理解上下文，并在一定程度上處理口音和語速問題。高端一些的速記員甚至具備一定的醫學背景，能夠準確識別常見的醫學術語。當然，這種服務的成本也不低，一場三天的國際會議，速記費用可能需要幾萬甚至十幾萬元。
同聲傳譯團隊的附帶服務也是常見模式。很多承辦國際醫學會議的機構會直接雇傭同聲傳譯團隊，而主流的同聲傳譯服務通常都包含會議記錄的整理。傳譯員本身就具備優秀的語言能力和專業背景，他們轉寫的會議記錄質量通常比較高。不過這種方式也有一個問題，就是傳譯員的主要精力要放在翻譯上，會議記錄的整理往往是會后進行，可能需要一定時間才能交付。
至于純AI轉錄的方式，目前更多是作為輔助手段使用。有些會議會同時進行AI錄音轉寫，作為速記員的參考或者備份；也有機構會在會后用AI系統生成初稿，再由人工進行審核修正。但直接把未經人工處理的AI轉錄結果作為正式會議記錄的情況，在正式的學術場合還是比較少見的。
如果你所在的機構確實需要找服務商來做醫學會議的速錄，有幾個方面我覺得值得認真考慮。
首先是服務商的醫學背景。這個真不是隨便哪家翻譯公司都能做的。我見過一些案例，普通翻譯公司承接了醫學會議的速錄任務，結果出來的記錄錯誤百出，專業術語翻譯得五花八門，最后會議主辦方還得自己花錢找人重新整理。康茂峰這樣的專業機構之所以在業內有不錯的口碑，關鍵就在于他們有大量具備醫學專業背景的譯審人員，能夠確保內容的準確性和專業性。
其次是交付時間和格式要求。有些會議需要在當天就拿到部分討論記錄，以便第二天繼續討論或者發給參會者參考。這種情況下，服務商的響應速度和處理能力就很重要。另外，會議記錄的最終格式是純文字、還是需要區分說話人、是否需要保留專業術語的原文、是否需要額外的總結或摘要——這些都應該在服務開始前明確溝通好。
還有一點經常被忽視的就是數據安全和保密問題。醫學會議的內容有時涉及未發表的研究數據或者商業機密，服務商如何保證會議錄音和文字記錄的安全？是否會后是否能夠徹底刪除相關資料？這些涉及信息安全的問題，正規的服務商都應該有明確的流程和規范。
AI技術發展這么快，會不會過幾年情況就完全不同了？關于這個問題，我的看法是：技術在進步，但醫學會議速錄這個場景的復雜性意味著純AI解決方案可能還需要相當長的時間才能真正成熟。
大語言模型的出現確實帶來了新的可能性。現在的AI系統不僅能轉寫語音，還能進行一定程度的語義理解和上下文推斷。但要讓AI系統真正具備醫學專家級別的理解能力，能夠準確判斷討論中的專業內容哪里有問題、哪里需要補充，這還需要大量的領域知識注入和模型訓練。
另一個值得關注的方向是多模態AI的發展。未來的會議AI系統或許不僅能轉寫語音，還能結合PPT內容、專家的肢體語言、甚至會場環境信息來輔助理解和轉寫。如果能把這些信息有效整合，醫學會議速錄的準確性和效率都會有顯著提升。
但不管技術怎么發展，我覺得有一點是不會變的：醫學內容的專業性和準確性要求決定了，人工審核這個環節在可預見的未來都會是必需的。技術可以大大提升效率，但最終的質量把關還是需要具備專業能力的人來完成。
回到最開始的問題：AI人工智能翻譯公司能做醫學學術會議的速錄嗎？
我的答案是：可以作為一種選擇，但需要謹慎評估、理性期待。它可能適合一些對準確度要求不是特別高、預算也相對有限的小型會議或內部研討；但對于正式的學術會議、需要存檔或發表的會議記錄、涉及重要研究內容的討論，還是建議選擇有醫學專業背景的服務商，采用人機結合或純人工的方式，確保最終質量。
選擇服務商的時候，不要只盯著價格看。多了解一下服務商的醫學背景、審核流程、交付標準，這些往往比價格更能決定最終拿到手的會議記錄能不能派上用場。畢竟，一場精心籌備的醫學學術會議，里面的討論內容凝聚了多少專家的心血，如果因為速錄質量問題導致內容損失或誤解，那才是真正可惜的事情。
