最後接下這個任務的，是曾任我國元首口譯的葉妍伶。她在高鐵上看到貼文，直接截了自己的履歷留言：「如果你願意，就交給我吧。」
這件事讓我想了很久。AI 翻譯最大的問題，不是語言能力，是文化理解。
AI 翻譯的三大盲區
葉妍伶舉了幾個例子，每個都很精準。
第一，AI 分不清同音字。當田秋堇委員提到「林奐均」，AI 可能把字辨識成「病」或「軍」。這種錯誤，只有對歷史背景極其熟悉的人才抓得出來。
第二，AI 帶有簡體中文的語境痕跡。醫學期刊 The Lancet，台灣叫「刺胳針」，AI 翻成「柳葉刀」。古柯鹼翻成可卡因。這不只是用詞問題，是立場問題。
第三，也是最難的：AI 無法處理文化意象的轉換。受訪者說內心自責的聲音「像唐僧」，AI 直譯成 "Like Tang Monk"。但專業譯者會立刻想到唐僧唸緊箍咒，然後轉化成英文讀者能感受到的「不斷碎念、令人緊繃」的情緒。
翻譯地名的學問
影片提到田秋堇從景美坐車到公館、再換車到信義路。對外國觀眾來說，這些拼音毫無意義。葉妍伶把景美翻成「台北郊區」，公館翻成「進入市區」，信義路翻成 downtown。
她不是在翻譯地名，她是在翻譯 1980 年代那種交通不便、路途漫長的心理感受。
處理「江南案」也一樣。直譯 "Jiang Nan Case" 外國人根本不知道。她翻成「1984 年台灣作家 Henry Liu 在加州被暗殺的案件」。給兩個不懂中文的母語人士看，對方的反應是："Are you fucking kidding me?" 震撼感，傳達到了。
翻譯即政治，誰掌握翻譯就掌握話語權
韓國流行音樂之所以席捲全球，其中一個原因是它「易於翻譯」。歌詞簡單、情感直接。反觀中醫，有幾千年歷史，但因為藥材和理論缺乏標準化英譯，在國際學術界傳播一直困難。
AI 會取代翻譯嗎？葉妍伶的答案很務實：一般大眾會逐漸適應 AI 產出的「堪用」內容，專業譯者會像「宮廷樂師」一樣，縮小到極其專業的領域。
像台積電那種牆壁厚如金庫、設有干擾器、不允許連網的機密會議室。在那種「物理斷網」的場合，譯者展現的純粹腦力和長期累積的客戶信任，是 AI 絕對進不去的最後堡壘。
企業 AI 導入的啟示
我帶過超過 400 家企業做 AI 培訓，最常聽到的問題就是：「AI 產出品質不穩定怎麼辦？」答案永遠一樣：AI 是工具，不是替代品。
葉妍伶處理翻譯的方式，其實就是最好的示範。她不是排斥 AI，AI 已經是她工作中不可或缺的協作夥伴。不同領域的知識門檻不同，AI 可以快速生成專業對照表、處理重複性工作。但最終的判斷、文化的理解、情感的轉譯，還是需要人。
「你是機長，AI 是機組人員。但有些航線，只有老機長飛得穩。」
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