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技工臆測：「救回來」難譯，具體原因在於，籠統詞彙需要從context 推測如何翻譯。而此處的context 不只有前文後理，更有人體生理知識。這些文外知識恐怕尚未能映射到翻譯機的語言模型。

不妨大膽想像，將來翻譯員的工作不只有最後把關，還可以負責客製、調校和操作翻譯機。只要軟件工程師提供了操作介面，還有誰更有專業知識運用翻譯機？

2 年前回覆

在理解context這方面，AI目前的確還是略遜一籌XD

對啊~失業什麼的實在太悲觀了，只是可能需要升級／轉型而已

2 年前回覆

我是化學系,之前有教授在課堂上說我們不必擔心AI,因為目前的ai技術只能按照已經確定可以合成的安全藥品,要研製新藥還是得依靠人力才行.

2 年前回覆

👍各行業都對AI有規管很棒～

2 年前回覆

@弄墨,其他行業我不清楚，但至少化學目前沒有。

ps:聽說那位老師的一個選修課上，老師要學生寫課程心得，有人用ai寫。老師氣炸了但沒辦法給0分，只能給低分

2 年前回覆

@勝雲, 用AI寫WWWW也太大膽

2 年前回覆

我記得之前有一次趕英文作業的時候求助估狗大神翻譯
然後那次錯的比我自己寫的時候還多一點；）））

2 年前回覆

XDDD正常

2 年前回覆

@弄墨,好險沒差太多，但是某些地方錯的還是挺離譜（但我忘了是甚麼

2 年前回覆

哇,我是查單字然後搞錯意思

2 年前回覆

課堂的paper

2 年前回覆

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