1樓：
我理解的樓主的「人為操縱」可以從3個角度理解：
填坑：例如 @高勤 所說，機器翻譯系統需要人工適時的干預「政治不正確」的翻譯結果，因為資料及時經過再仔細的篩查（實際也做不到），也會存在瑕疵，這個瑕疵甚至不存在於乙個單獨的句對中，而是在整個訓練資料中出現一種「神奇」的對映，從而在使用者翻譯過程中可能會被「啟用」，這要是神經網路演算法目前不可控的乙個問題；
效率：即使在統計機器翻譯時代，翻譯記憶都是乙個成熟機器翻譯系統必不可少的乙個部分，有些翻譯內容被高頻請求，則無需再每次由機器翻譯一遍，從而減少伺服器壓力的同時可以快速反饋給使用者高質量的翻譯。
當然，作為機器翻譯研究者或者從業者，應該是非常不喜歡干預的，因為這破壞了我們對技術的一種完美希望，但是實踐當中，這種「操縱」也是難免的，最終目的還是希望給使用者提供令人滿意的翻譯結果。
2樓：雲時之間
題主這個問題個人覺得問法不合適.
就好比機器翻譯,影象識別.這些技術其實都是咱們人為進行模型訓練,然後喂了大量資料之後,才有了所謂的"自我學習能力".而這種能力可能並沒有咱們想的有這麼好的效果.
人類的語言千變萬化,各樣的規則層出不窮,如果我們不能加一些約束規則,翻譯很難識別出來.
3樓：語言橋人工線上翻譯
人工智力發展迅速，機器翻譯的語料都是依靠曾經的積累而來的，有了大資料才能保障機器翻譯的正常進行，語料的篩選，資料的整合都是需要「人為操縱」的，「人為操縱」是為了更規範，更精準
4樓：矽基生物
「人為操縱」的可能？難道機器不是和人學習翻譯嗎？又不是下圍棋，規則定了就能自學。。
樣本都是人性選的，權值（假設你家的AI翻譯有這個引數的話）也是人設定的。異常翻譯也要人調整。。。
你學英語的時候做錯的題也要老師糾正啊，你總不能怪老師操縱你吧。。。。
5樓：曲曉峰
純資料驅動，太容易出問題了。這是個病態問題。
最主要的，病態的原因，是人類社會、人類的語言本身不是完整、自洽、高尚的。不「人為操縱」加約束的機器翻譯產品，根本無法上線。
硬上線，就會面臨各種法律、政治、道德問題。
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