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本文目录

1. 翻译行业前景怎么样，会被人工智能取代吗？
2. 学习人工智能需要掌握到什么程度才能找工作呢？
3. 人工智能对编辑的影响
4. 随着人工智能的发展，编辑这个行业会不会最终被人工智能取代？

翻译行业前景怎么样，会被人工智能取代吗？

产值稳步增长

根据中国翻译协会的统计，2021年中国以语言服务为主营业务的企业数量达到9656家，与2019年相比增加了806家，企业总产值也实现稳步增长，达到554亿元，与2019年相比上升了25.6%。

从企业规模来看，截至2021年底，中国语言服务企业中注册资本在100万元以上的企业数量仅占总数量的17.86%，而注册资本在0-10万元的企业数量占到了总数量的42.69%;整体来看，中国语言服务行业企业规模普遍较小。

从产值分布来看，注册资本在100-500万元的1265家企业创造了177.1亿元的产值，占行业总产值的31.94%，是行业的中坚力量。

“一带一路”沿线国家翻译业务显著增长

随着我国“一带一路”计划的不断推进，国内企业与“一带一路”沿线国家的贸易往来与文化交流日益频繁，相关翻译业务量也显著增长。2021年，阿拉伯语、俄语、德语、英语和白俄罗斯语为语言服务市场最急需的五个语种。

机器翻译与人工智能业务集中在广东地区

2021年，具有机器翻译与人工智能业务的企业达252家;从地域分布来看，具有机器翻译与人工智能业务的企业在广东分布最多，占到了总数的27.4%。从企业性质来看，具有机器翻译与人工智能业务的企业以民营企业为主，占比为92.3%，外资企业与合资企业占比均为3.7%，而国营企业占比仅为0.3%。

翻译与语言服务行业向多元化发展

2015年以来，中国语言服务企业翻译业务涉及的主要领域由化工、机械等制造型产业逐渐过渡到科技和教育类产业。2015年排名前三的翻译领域为法律合同(80.6%)、化工能源(77.8%)和机械制造(75.9%)，而2021年排名前三的翻译领域为教育培训(41.1%)、信息技术(40.8%)和知识产权(38.8%)。翻译覆盖领域更加分散、多元，反映了我国语言服务行业的快速发展。

——以上数据参考前瞻产业研究院《中国语言服务行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》

学习人工智能需要掌握到什么程度才能找工作呢？

对于这个疑问，我带你先看看某公司人工智能开发的应聘要求：

个人负责公司的算法开发一年有余，从同事和项目经验要求来说，不是想象中那么严格。

1.掌握基本的高等数学、线性代数（矩阵运算）、求导运算等大学期间的基础数学知识（也是大学必修课）；

2.对机器学习、深度学习有基本的了解，比如激活函数、神经网络、算法等；

3.深入了解和熟悉10个左右算法，比如卷积、softmax、relu等；

4.对深度学习网络有基本的了解，比如分类网络（resnet）；

5.熟悉开源深度学习平台，比如tf，caffe，caffe2等，有实战经验更好；

6.语言方面，主要是python，c/c++，matlab；

1.深入探索和熟悉1-2个开源推理平台，推荐tf和caffe，对其源代码、框架熟悉，能够进行代码修改和二次开发（算法开发技能方面）；

2.有丰富的网络调试和实战经验，有3-4年的人工智能开发经验，对视频&图像推理网络功能、性能等方面有提升、增强经验，并具备充分的专业知识和业界认知（算法开发经验方面）；

3.博士或博士后，曾在xx期刊发表过人工智能相关文章或有潜高专利，国外xx大学（人工智能领域发现突出）研究所或博士（学术界方面）；

以上两个方面决定你今后是做算法专家还是算法架构专家等方向。

基本如此，人工智能入门没想象中那么难，只要度过并照着书操作过1-2个网络，读读caffe的源码就差不多。但是深入会非常难，尤其受限于学历，因为人工智能的创新，还是重点在学术界的创新，所以就需要更多的专业领域知识和科学研究经验（这对于工作的工程师来说很难提升，没有导师带，跟踪和参与人工智能算法、框架的开源社区是一条道路）。总体来说，入门简单，往高处走很难。

纯手打，累~

人工智能对编辑的影响

人工智能使编辑更方便，更快捷，质量更高。特别是实现了语音与文字交互，可同步同声编辑。大大提高了编辑的效率。

随着人工智能的发展，编辑这个行业会不会最终被人工智能取代？

先说结论：不太可能。重复性的工作会被机器取代，创造性的工作谁也取代不了。

对于重复性的工作，越是有规律的工作，依赖于大数据的人工智能算法，可以达到很高的准确率，超越普通的人是可以做到的。如果有足够多的领域数据，达到该领域专家水平也是有可能的。

而对与需要创造性的工作，机器永远取代不了。人工智能算法本身是从数据中挖掘出规律来，按照规律预测。而创造性、创新性，交给人工智能不可能实现。

编辑通常与文字打交道，对应的是人工智能领域的NLP（自然语言处理）领域。以机器写稿为例，目前的算法，对于短文本的生成相对容易，比如一些诗歌等。但和真正的人比起来，你会发现生成的这些唐诗，会相对生硬。即使不生硬，也基本上是陈词滥调。对于新闻领域，机器写稿更多的是抽取式生成，算法的优势是时效性强。对于一般长文本的生成，对算法要求更高。目前的学术领域：从之前的LSTM，到Attention(注意力机制),再到Transformer，BERT等，即使加上强化学习，基本上生成不了可读性非常高的长文，更别说写一本书。很多生成的长文，猛看一眼，感觉一本正经；再细看，发现时胡说八道。对于长文生成，可读性、逻辑性上机器都很难达到，即使将来达到，从新颖性角度而言，也比不过作家。不过这些技术，可以用来辅助人工写稿，这些胡说八道，可能会给我们带来一定灵感。

总之：人工智能的兴起，对人的要求相对提高：如果只是搬砖等重复性工作，有被替代的风险；但对于创新、创造性的编辑工作，机器绝对取代不了。

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