夜雨聆风关于 AI 对翻译的冲击，很多同行都写过，基本上写的都是 AI 如何颠覆这个行业。我想换个方向：既然它这么强，作为译员，能不能反过来用它？
我的答案是肯定的。过去一年，我把 AI 从"竞争对手"调成了"陪练"，专门用来帮自己准备会议。最近这场蓝牙技术的会议（见录音），内容相当硬核，会前我对蓝牙技术了解很少，但临场翻得还是很顺利的——靠的就是这套反向操作。
先说清楚一个前提。目前 AI 确实应用于会议翻译上，可真正硬核的技术会议，或者重要程度高、不容出错的场合，目前还是得真人上。问题在于，真人一直以来的短板，恰恰就在对技术、术语、细节的理解上——无论深度还是广度，我们都远远比不过 AI。
同时现在很多译员用AI提词器在现场辅助，但是在技术会议中可能出现的问题包括有：某些陌生术语或者语音识别效果不好的术语可能卡住、出错，干扰译者，或者干脆遗漏，这个情况下一旦出现错误可能会被现场观众马上识别出来。
而我这里要介绍的反其道而行反向操作的妙处也正在这里：我不跟 AI 比"现场谁翻得准"，而是在会前借它的广度和深度，在短时间里把某个主题的必备知识学一整套，把自己临时"喂"成半个专家。这条路，我反复验证过，是走得通的。
但这里又有一个更重要的前提，得说在前头：这类会议，无论你准备得多充分，你首先得对它背后那个大的技术基本面有了解。最好是你之前对这个行业——或者更准确地说，对这块技术的基本面——本来就有一些积累。
拿蓝牙会议来说，它的基本面其实是通信技术。除非你有大量的时间，可以从头把通信技术的底子摸一摸——无线电、蓝牙、wifi、卫星通信等，它们的技术实现路径大致如何，略知一二，能理解就够了，不必死记硬背。
但现实是，每场会议留给你的准备时间都不多。所以，本来就对通信技术有些基本概念的译员，会占很大的便宜：有了这层底子，你才更容易在它之上，快速搭起对蓝牙这一块的具体了解。
有了这层底子，再往上走，就可以锚定这场会议本身了。其实这次会议讲者也给了一份 PPT，但上面的内容很少，真正能拿来当线索的不多。于是我把手头三样东西凑到一起：这次大会的主题（讲的是蓝牙的全新技术趋势）、讲者的生平背景、以及他这场演讲的名字。然后借助 AI 的学习模式，先圈定一个大致的学习范围，再一步一步地，在短时间里把对这个相当专门的技术领域的知识给搭起来。
我自己的体会是：假如你对通信技术的基本面完全没概念，却指望纯靠 AI 把这个话题给你喂明白，会非常非常吃力。这反过来也说明，"有经验"这件事，在 AI 时代非但没有贬值，反而更重要了。
这里要多说一句。现在像 ChatGPT 都带了专门的"学习模式"，但你其实不一定非得跟着某个大模型替你设计好的路径走。更关键的，是反过来——由你来引导模型，让它以你能接受的方式带着你完成学习的过程。
而每个人的学习习惯不一样。我自己是先形象思维再系统思维，第一步是将知识形象化。举一个心脑血管医学会议的例子，我慢慢引导 AI ，它喂给我的背景知识，基本都是我一看就能消化、能内化的那种。比如讲到主动脉夹层，它是这么说的：
> 把主动脉想成一根三层结构的橡胶管（内膜、中膜、外膜）。长期高血压，或者像马凡综合征这类先天结缔组织病，会让中膜变脆弱。某一天，内膜突然撕开一个小口，高压血流冲进中膜层，像水往墙缝里灌，把血管壁劈成两层：真腔（正常血流）和假腔（血肿）。假腔会一路往前延伸，撕到颈动脉、肾动脉、肠系膜动脉这些分支，引发脑梗死、肾梗死、肠坏死；要是撕破到最外层的外膜——血管爆裂，瞬间大出血。
你看，一段话、一个画面，复杂的病理就立住了。这种讲法，对我这种人就特别"对路"。要是你偏好系统化，那就换成让它帮你搭一张思维导图，顺着结构往下捋。模式因人而异，但核心还是那一句：问对问题。
(这里小小发散一下：人脑有860亿个神经元，100亿个突触，如果我们能用好AI这种仿生神经网络，让我们的原生神经网络在存储、提取信息的时候更高效，是不是真正实现了科技向善?)
回到本主题，现在用这套"人 + AI"的方式备会，再难的技术话题，都很快能啃下来，效果也比从前好得多。
要注意的是，术语是下一步的事。一定是先理解了话题，再回头把相应的术语标出来、专门去记。顺序很重要：经过了前面那一步，理解和记忆术语会变得轻松很多。
我的 AI 在我长期的"调教"之下，有时能结合技术背景，用相当聪明的方式帮我拆术语，让我很省力地记住一大批。举几个这次蓝牙会议里碰到的例子。
先看一组容易混的概念——Synchronous、Asynchronous、Isochronous。从词根入手就清楚了：chron 是"时间"，syn 是"一起"，所以 Synchronous 就是"时间一起走"，同步；a- 表示"不、非"，Asynchronous 就是"时间不一起走"，异步；iso 是"相等、均匀"，Isochronous 是"时间间隔完全相等"，等时，可以理解成"超级同步"。
光记词根还不够，再配个生活化的类比就钉死了：同步，像两个人约好九点一起行动；异步，像发微信留言，对方看到再回，不必立刻；等时，像乐队打鼓，每一拍都必须均匀、准时、稳定，不能断也不能慢。
最后一步，把它们放回蓝牙里，立刻就和具体的传输方式对上了号。关键是要把缩写还原成全称——这些缩写都是几个英文单词的首字母拼成的，而其中那个关键词，正是前面拆过的词根：
SCO/eSCO，全称 Synchronous Connection-Oriented，里头的 Synchronous 就是"同步"，所以它对应经典蓝牙语音，固定时隙、丢了也不重传（因为来不及等）；ACL，全称 Asynchronous Connectionless，里头的 Asynchronous 就是"异步"，所以它用来传数据、文件、音乐，丢了可以重传；BIS，全称 Broadcast Isochronous Stream，里头的 Isochronous 就是"等时"，所以它是 LE Audio、Auracast 那一套，一对多广播，多个设备的声音必须完全同步。
你看，从词根猜意思，到生活类比记概念，再把缩写还原成全称、对回蓝牙模式——一组术语，就这么从"词"一路走到了"技术"。实话说，当时我真的是眼前一亮。
再比如数据包那"三剑客"：Packet 是整个快递包裹，Payload 是包裹里真正要送的东西（有效载荷）——Pay 加 load，"要载运的负担"，记的就是有效数据；PDU（Protocol Data Unit，协议数据单元）则是这份"包裹内容"的正式叫法。
我截了一小段会议录音，粘贴在文章最末，因为不能涉及任何机构、商业机密和产品，所以我截得很短。实际工作里，更多是技术夹着产品规划、夹着市场营销，甚至是更灵活的组合话题——但用这种方式提前准备，应付起来省力多了。
说实话，我深度接触AI的技术基本面在2020年后，当时是AI技术爆发的前夜，虽然边境不通，但中外各个层面有很多技术交流，我也在翻译线上会议过程中学习了不少东西。当时我预料的是，翻译行业是可以允许人机共存，目前看来，适应者自然沉淀下来，但整个行业却被在扭曲下出现很多不合理的现象，长远对社会总体很难说是利大于弊。这方面的吐槽一下子无法讲清，下一篇再聊。
