苹果Siri把“华为牛B”“小米牛B”翻译成“bitch”，委屈吗？_风闻

事出有因。

昨日，细心网友发现 iPhone 在涉及「华为牛bi」、「小米牛bi」等关键词翻译至英文时，会出现侮辱性词汇「bitch」；但翻译「苹果牛bi」关键词句时却能显示正确英文结果。

在iPhone、iPad上使用Siri语音助手均会出现近似翻译结果，结果对比明显且复现率高，很快这个消息在社交媒体上炸开了锅。

截止发稿前，苹果Siri的翻译功能已经部分从服务器端取消涉及「牛bi」的词条。直接询问「……英文怎么说」将反馈「这已经超出我的能力范围」，但在调出翻译功能界面后，仍能进行相关翻译结果呈现。

不少网友和自媒体将其解读为「侮X」的意图，但从机器翻译和机器学习的技术角度来看，这个帽子扣得有点「委屈」。

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傻傻分不清楚

昨日网友的翻译测试结果

为了进一步验证Siri的翻译功能Bug，我们进行了多轮测试，参考今日早上9点到10点时间段的测试结果。

目前，苹果Siri已经停止部分翻译功能，直接询问Siri「……英文怎么说」时，系统将反馈「已经超出我的能力范围」，但在调出翻译功能后，仍能看到相关翻译结果呈现。

翻译结果1

翻译结果2

翻译结果3

翻译结果4

这里，小米直接翻译成「Mimi」，实在令人费解。

可以看到在多轮翻译测试中，Siri对于「牛bi」的理解和翻译结果很不稳定，有将「牛bi」翻译成了「bitch」、也有翻译成「so good」、「awesome」、「bullish」，显然后者翻译更为贴切中文中「牛X」的含义。

但是，以上翻译结果还不至于将Siri翻译结果套用「阴谋论」，说不通的地方在于——见过骂自己CEO的手机吗？

稍微改变中文语法，翻译结果又恢复了正常。

在中文，「牛bi」也被写作牛B，多指「厉害」、「强」的意思，有时会简称为「牛」。

在维基百科（英文版）中，「Bitch」作为名词共有11种意思，均涉及包含粗俗、冒犯、进攻性质的负面词汇含义，唯一第九种是中性含义，指代纸牌游戏中的黑桃皇后。

为什么Siri能翻译出「bitch」这种字眼？

很大程度在于，Siri在面对不能理解的句型语法时将采取直译方式。这个时候，中文语句中的「bi」就成了主系表句型中的表语。对此，我们同样进行了测试验证。

将翻译有问题的句子去掉中文中的「bi」，比如「华为真牛」，Siri通常会翻译成「XXX is a real cow」、「 is a real ox」。这也侧面论证了Siri翻译背后所采用的「看见不懂就直译」的路径存在。

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机器翻译背后的技术解密

2011年10月，Siri随着 iPhone 4S 的发布问世，成为iPhone设备的标配功能，如今AI语音助手也已经成为智能手机上的标配。

就目前技术发展阶段来看，手机语音助手交互原理在于，设备根据采集的关键词，来触发底层回答的指令。服务器端有编辑好的相应关键字和词条，当用户通过手机等设备发问时，算法搜索最为相关词条并呈现答案，可能为一个或多个。翻译问答的交互方式同理。

虽然在模型的训练阶段，已经出现神经机器翻译等更人工智能化的理解方式，但在推理阶段，AI语音助手尚不能达到完全理解人类「语言」的水平。

具体来看看机器翻译技术本身。

​机器翻译，又称自动翻译，简言之即是借机器之力自动地将一种自然语言文本（源语言）翻译成另一种自然语言文本（目标语言）。

采用机器做翻译的思想最早由 Warren Weaver 于 1949 年提出。大半个世纪以来，机器翻译技术先后了 基于规则的机器翻译（RBMT）、统计机器翻译（SMT）、神经机器翻译（NMT）三次重要的方法演化。

神经机器翻译，Neural Machine Translation, 简称 NMT, 于2014年开始兴起，逐渐应用卷积神经网络(CNN)，递归神经网络(RNN)，注意力机制等技术。

神经机器翻译的优势在于长句子、甚至段落的翻译能力，阅读起来上下文连贯程度接近人翻。目前，神经机器翻译已经成为机器学习技术领域的主流。

2016年开始，神经机器翻译已基本全面取代传统的统计机器翻译(SMT)，Google、微软、百度、搜狗等已相继上线神经机器翻译系统。

在英文中，单词在一个语境下通常只代表一个意思；而在中文里，一个字放在主、谓、定等不同的位置和语境中，代表的意思就有很多可能性，这也是中文博大精深之所在。

图片源于网络

在本文开头描述的情况中，Siri因为根本没有理解关键词的意思，所以采用了直译，即通过拆分成「单字」的模式寻找匹配词条，「牛」直接翻译成ox、cow（另一个词同理）。不得不说，已经八岁的Siri对于中文语法的理解仍然处于比较「低端」水平。

当然，在中英翻译上栽跟头的又何止Siri这种「外来客」。前段时间，微信自带的文字翻译功能也是十分任性。

以及再一次掀起清华北大之争的「神翻译」。

随后，微信团队便部分下线了翻译功能。腾讯微信团队微在微博上回应称，翻译引擎在翻译一些没有进行过训练的非正式英文词汇时出现误翻，导致部分语句翻译出现问题。

这也充分说明了基于人工智能的技术手段，在算法和模型足够领先之外，语料，尤其是平行语料的训练仍是高质量翻译的核心。

所谓，「平行语料「即指的是源语音与目标语言一一对应的关系，比如，「I love you」 = 我爱你」。而在微信的案例中，很有可能就是爬取并采用了网上已经存在的大量「caixukun=好」、 「caixukun=傻蛋」的语料。　　

对于Siri等「外来客」而言，中英互译效果不尽如意的很一大部分原因在于，我国用户对其调用率和使用率不高，本土化语料的训练量不够大，所以在面对一些本土化的东西，显得有些「智障」。这也就能解释前文提到的例子，由于对美国之外的品牌不够熟悉，Siri将「小米」 翻译成「Mimi」。

「主要是训练数据的覆盖，如果覆盖不好就要针对特定用语进行修正」，Facebook前机器翻译专家向机器之心表示，「Siri出现的这个情况应该不是有意的，很可能是他们现有的模型对于『牛bi』都翻译不好，但对于『苹果』和其有关的说法做了bad case修复」。

一般来说，训练语料主要来自三个方面，一是各种英汉辞典标准化语库来源；二是互联网上的爬虫抓取，从全网大量的数据里，抓取到所需要的高质量平行语料。

第三，则是各家公司能够「各取所需」的优势渠道，比如腾讯有大量基于微信平台有大量社交的语料，阿里巴巴有大量基于电商平台有大量交易的语料，或者其他公司通过付费购买特定场景语料。

那么新的问题来了，Siri 在中国市场的翻译功能，会是谁提供的语料和API呢？