AI / SI 會唔會取代學外語？
Painless AI Lab | 無痛AI實驗 | 一個香港人用 AI 搵食嘅真實紀錄（第三十九集）
之前去外地出差，我特登試用一部專用嘅硬件 AI/SI 翻譯機。剛開始嗰陣，感覺真係好似過緊未來生活咁，手握住一部小巧嘅 Gadget，以為只要禁個掣，語言障礙就會神奇地消失晒。
點知好快就被現實打醒。
實測落嚟，用呢部機過程是失望。每次要開機、等 Connect，輸入語音, 或打文字，兩個人之間隔住個 Screen，傻傻地不停等，成個過程既笨拙、亦唔自然。有時看對方表情，Dead Air， 便知翻譯出了問題，最後我索性擺埋一邊唔用。
最近吹緊一股好強嘅風，話我哋以後再無必要學外語。好多人指住大語言模型（LLM）話：「AI/SI 已經做到即時翻譯，仲可以自由調校 Speaking Tone、精準控制字數，仲洗咩辛苦去學第二語言？」
講真，佢哋嘅睇法又唔算講錯。如果淨係計文字翻譯，LLM 嘅準確度輕易做到 80% 至 90%。我平時叫 AI/SI 將一份 English Draft 翻譯做廣東話，速度快到驚人，而且讀落去順口得嚟好有本地feel。雖然我依然會花幾分鐘 Review 同微調一下，但以書面 Text 嚟講，佢絕對係 Game-changer。
不過，如果換做語音 Real-life 對話，完全係兩回事。
語言從來都唔係單純將 Column A 嘅 Vocabulary 換做 Column B 嘅工具。佢係一種大腦嘅認知架構、人際社交嘅橋樑，仲有一套文化視角。AI/SI 工具最擅長將語言當成 Data 嚟 Process，但人類用語言，係體驗緊生活。
以下係點解演算法永遠都取代唔到人類要親身學語言嘅原因：
- 學語言會實實在在改變你嘅大腦結構: 當你學一門新語言，你唔單止係背緊字詞，而係物理上鍛鍊緊大腦嘅靈活性。比起依賴翻譯 Gadget 嘅人，懂得多國語言嘅大腦喺 Pattern 識別同理解能力上都強好多。有啲概念喺某啲語言存在，但在英文或中文入面完全冇對應（例如德文嘅 Schadenfreude，或者日文嘅金繼 Kintsugi）。直接講嗰種語言，你可以喺腦海即時理解嗰種意境，而唔洗等一部機器比個沒有精髓嘅答案。
- 隔住部 Device 會摧毀人與人之間嘅信任: 喺商業交流甚至平時傾偈，如果你拎住部手機甚至用耳機對住人，只會傳遞一個訊號：「我正透過一部機器嚟過濾你講嘅嘢。」真正嘅 Human to Human connection，建立喺眼神接觸、一齊笑、甚至係用好爛的語言溝通。即使你發音好爛，只要你願意努力講對方嘅語言，就展現咗你嘅謙遜同尊重。自動翻譯展現出嚟嘅，係零個人付出。適度展現軟肋先可以建立關係，而 Apps只係純粹傳輸 Data。
- 察言觀色（Read the Room） 語言背後承載住歷史同社交階級。好似日本或者韓國，敬語會隨住年紀、身份同情境而隨時轉換。AI/SI 或者翻譯到字面意思，但有些地方如幽默、反諷、暗語等，一經過翻譯模型就往往大打折扣、完全變味。
咁係咪代表 AI/SI 喺學語言方面一無是處？絕對唔係。
我哋唔應該將 AI/SI 當成逃避學習語言嘅籍口，反而應該將佢當成終極、零壓力嘅練習 Partner。你可以用 LLM 問到佢盡，問幾多文法問題都唔怕；仲可以模擬真實情境，例如喺街市殺價或者同業主傾租約。AI/SI 幫我哋省卻咗查字典呢啲枯燥工作，令我哋可以直接跳去主動口語練習同埋融入文化。
AI/SI 處理到 Data，但要建立真正嘅 Connection，依然要靠人類自己。
大家出外旅遊或 Business Trip 嗰陣，有冇試過用 AI/SI 翻譯機？
歡迎喺 Comment 區留言話我知！
發佈留言