XU HƯỚNG TỰ ĐỘNG HÓA CÔNG VIỆC VÀ DỊCH THUẬT

Ngày đăng 23.09.2021

Trong thời đại tăng trưởng kinh tế và phát triển máy móc, mối quan tâm lo ngại về sự gián đoạn công nghệ không phải là một hiện tượng mới lạ. Bất chấp những lo ngại này, công nghệ đang có xu hướng thay thế dần các ngành nghề, chính xác hơn là toàn bộ các ngành nghề. Điều này là do trong nhiều trường hợp, có những ngành nghề liên quan đến các hoạt động dựa trên kiến thức ngầm đã được nội bộ hóa mà chúng ta không thể dễ dàng xác định hoặc giải thích. Điều này thường được gọi là nghịch lý của Polanyi (Autor 2014). Nghịch lý này sẽ làm cho sự tự động hóa chất lượng cao chỉ có thể đạt được trong bối cảnh các tác vụ lặp đi lặp lại mà các thủ tục có thể được nêu rõ ràng và vì lý do này, có thể dễ dàng lập trình - ví dụ, thực hiện các phép tính lặp lại trên bảng tính.

Trong dịch thuật, các khía cạnh nhất định của việc làm việc với văn bản từ các lĩnh vực kỹ thuật hiện đã được tự động hóa bằng các công cụ dịch có sự hỗ trợ của máy tính (CAT), chẳng hạn như SDL Trados Studio hoặc memoQ. Các công cụ này tự động tìm kiếm nội dung đã dịch trước đó và cho phép người dịch tái bản các đoạn hoặc phân đoạn từ các bản dịch khác nhờ việc sử dụng một bộ nhớ dịch. Mặc dù các công cụ này cũng bao gồm đầu ra MT như một tính năng có thể được sử dụng trong quá trình dịch, nhưng, như tên gọi cho thấy, chúng mang tính hỗ trợ hơn là thay thế người dịch. Người dùng các công cụ này vẫn phải chịu trách nhiệm dịch từ đầu khi được yêu cầu cũng như chỉnh sửa và tương tác với các đề xuất từ hệ thống MT và / hoặc bộ nhớ dịch, trong số các tác vụ khác.

Thực tế là trong hầu hết các tình huống, chỉ một số khía cạnh nhất định của công việc của người dịch và chỉ các nhiệm vụ cụ thể trong một nghề nghiệp mới có thể được tự động hóa. Tuy nhiên, với sự ra đời của máy học – cùng với một phương pháp mà máy móc “học” từ các mẫu từ dữ liệu mới đáp ứng nhu cầu cung cấp cho máy tính các quy tắc rõ ràng. Điều này gần đây đã đặt nhiều nghi vấn về sức mạnh hạn chế của nghịch lý Polanyi. Máy học được người dịch quan tâm trực tiếp. Phương pháp này làm nền tảng cho hầu hết công nghệ MT ngày nay, trong đó các chương trình máy tính cố gắng mô phỏng các quyết định của người dịch bằng cách học các mẫu từ số lượng lớn văn bản song ngữ. Ngay cả một số công nghệ mới nhất trong số những công nghệ này cũng có những hạn chế. Tuy nhiên, báo chí đã nhanh chóng tuyên bố rằng “rào cản ngôn ngữ sẽ giảm” (Ross 2016). Các tuyên bố tương tự cũng đưa ra bởi các nhà phát triển MT. Ví dụ, gần đây người ta đã tuyên bố rằng “sự ngang bằng” giữa con người và hệ thống MT đã đạt được (Hassan và cộng sự 2018). Tuy nhiên, ngoài việc sử dụng thuật ngữ “song ngữ”, thông tin về chuyên môn ngôn ngữ của các nhân viên, những người thường được tuyển dụng để đánh giá bản dịch trong các cuộc đánh giá này hiếm khi được cung cấp. Ngoài ra, các bản dịch tham khảo của con người được sử dụng trong các so sánh này đôi khi bị sai sót, 2 và thông tin về trình độ chuyên môn của người dịch cũng thường bị hạn chế. Trong khi các bài thảo luận về sự ngang hàng của con người với máy móc và sự sụp đổ của các rào cản ngôn ngữ là lạc quan về sự đổi mới, thì những bài thuyết trình này cũng có nguy cơ thúc đẩy quan điểm cho rằng hệ thống MT và người dịch là loại trừ lẫn nhau, do đó có thể thúc đẩy sự hoang mang dư luận về tương lai của các dịch giả

Học tập qua máy móc, là công nghệ đằng sau những bài giảng này, được coi là một phần của làn sóng công nghệ mới thường được gọi là Thời đại thứ hai của máy móc (The Second Machine Age). Quan điểm về khả năng gián đoạn lao động của con người trong SMA rất khác nhau, nhiều người tin rằng nó mang lại cơ hội tích cực tương tác giữa con người và máy tính, số còn lại cho rằng cho rằng những dự đoán về tăng trưởng kinh tế và đổi mới liên quan đến SMA đã bị phóng đại ( ví dụ Gordon 2014). Bất chấp vị trí của một người trong SMA, các xu hướng nhất định trong việc làm và nền kinh tế được quan sát trong vài thập kỷ qua là khá nổi bật. Những xu hướng này bao gồm sự phân cực về việc làm và sự đảo ngược trong nhu cầu về lao động có nhận thức. Đáng ngạc nhiên là những hiện tượng này thường bị bỏ qua trong các cuộc tranh luận hiện nay về xu hướng dịch thuật chuyên nghiệp.

Hiện tượng phân cực công việc là một trong những sự bắt chước của nghịch lý Polanyi. Thực tế là khi các công việc lặp đi lặp lại dễ dàng tự động hóa hơn có nghĩa là các công việc có trình độ trung bình - ví dụ như công việc văn thư - trong những thập kỷ qua có nguy cơ tự động hóa cao hơn các công việc có trình độ học vấn thấp liên quan đến công việc thủ công, chẳng hạn như phục vụ đồ ăn hoặc dọn dẹp. Điều này là do các công việc có trình độ học vấn thấp thường yêu cầu mức độ cao về khả năng thích ứng và sự tương tác giữa con người với nhau, những công việc này khó có thể vận hành và tự động hóa. Tương tự, những công việc đòi hỏi trình độ học vấn cao cũng khó có thể tự động hóa, vì chúng thường đòi hỏi kiến thức ngầm và ra quyết định nhạy bén. Điều này có nghĩa là các công việc ở hai đầu đối diện của nền giáo dục, với khả năng chống lại tự động hóa cao hơn đã góp phần tạo ra sự phân cực hình chữ U trong việc tạo ra một yếu tố thiên về trình độ kỹ năng. Tự động hóa không phải là yếu tố duy nhất đằng sau sự phân cực này.

Dịch thuật sẽ được kỳ vọng là ở cấp độ cao của phổ kỹ năng và giáo dục. Thật vậy, như đã chỉ ra trước đây (xem Moorkens 2017; Rogers 2017), Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ (BLS) đã dự báo một triển vọng tích cực cho công việc biên-phiên dịch, trong đó khối lượng công việc dự kiến sẽ tăng 18% từ năm 2016 đến năm 2026. Dự báo này vượt trội cả một biên độ lớn so với tỷ lệ tăng trung bình dự kiến cho tất cả các ngành nghề của Hoa Kỳ, đây có thể nói là hiệu ứng của “toàn cầu hóa gia tăng” và “sự đa dạng dân số Hoa Kỳ” (BLS 2017b).

Mặc dù triển vọng tích cực này có vẻ trái ngược với cuộc tranh luận được đề cập trong phần giới thiệu xung quanh việc dịch thuật như một nghề đang bị đe dọa, nhưng điều đáng chú ý là không phải tất cả các nghề thành thạo đều có triển vọng tích cực, yêu cầu về các nhiệm vụ nhận thức nhiều hơn kéo theo đầu tư cao hơn vào công nghệ trước năm 2000 đã đến lúc chín muồi và dẫn đến tỷ lệ thất nghiệp cao hơn ở Mỹ sau năm 2000 ở những người lao động có kỹ năng cao. Dựa trên một mô hình dự đoán xem xét xu hướng việc làm trước và sau năm 2000, người ta lập luận rằng một số công nhân có kỹ năng cao đã bị phân bổ nhận các vị trí có kỹ năng thấp hơn do nhu cầu về kỹ năng nhận thức giảm sau năm 2000 (Beaudry, Xanh và Cát 2013). Mặc dù sự phân cực trong công việc và sự giảm nhu cầu về lao động có nhận thức có thể không ảnh hưởng trực tiếp đến các dịch giả, nhưng có vẻ hợp lý là tỷ lệ thất nghiệp cao hơn và điều kiện kém hơn ở các khu vực có kỹ năng khác sẽ khiến những người thường không theo đuổi nghề dịch sẽ cân nhắc khả năng này, do đó cạnh tranh ngày càng tăng và có khả năng ảnh hưởng đến điều kiện lao động.