“你打籃球像蔡徐坤”：微信翻譯這個bug是怎麼回事？_風聞

來源：微信公號“ 硅星人” 

關於神經機器翻譯，來一次科普教育。

為了微信的一個 bug，蔡徐坤的粉絲們差點跟騰訊勢不兩立。

上週末，一組微信“神翻譯”的截圖，在微博、知乎、豆瓣和虎撲等社交網絡上傳開。有人輸入諸如 “you play basketball like caixukun” 等句子，**用微信自帶的翻譯功能，**得到的卻是含義完全錯誤的譯文：

其他遭殃被一起拿來調戲微信翻譯的男星，還有吳亦凡、謝廣坤等。

蔡徐坤是目前中國娛樂界流量第一的明星，其粉絲肯定不好惹。

微信團隊目前已經部分下線了翻譯功能。根據硅星人實測，類似"you are so" 的句式，以及涉及"caixukun"等詞的語句，現在已經無法翻譯到中文了。

與此同時，官方賬號@騰訊微信團隊也在微博上宣佈，翻譯功能目前正在緊急修復中。截至發稿，相關語句仍然無法被微信正常翻譯。

注意，微信官方提供了一小段解釋：

翻譯引擎在翻譯一些沒有進行過訓練的非正式英文詞彙時出現誤翻**，導致部分語句翻譯出現問題。**

在"caixukun"後，又有網友發現了更多會觸發 bug 的詞。比如，微信翻譯似乎在大學英文簡稱上表現比較差勁。輸入"your school is WHU"，翻不出武漢大學，卻給出了“你的學校很爛”的結果。

沒過多久，學校的句式也翻不出來了。

硅星人認為，微信應該進一步、更加詳細地告知我們：這個 bug 為什麼會出現，由哪些因素所導致。

一方面，微信翻譯背後的技術確實比較複雜。解釋它，有助於用户去理解它的工作原理，明白這個翻譯結果的背後，可能有着十分複雜的技術原因。

另一方面，你關掉了"you are so"句式，還會出現學校簡稱；關了學校簡稱，還會有更多會觸發 bug 的詞被發現。發現一次關一次？這樣傷害的是正常使用翻譯功能用户的體驗，長此以往總不是辦法。

遺憾的是，微信方面表示，以上面微博為準，不再更多置評（或許是因為不想繼續惹惱蔡徐坤的粉絲吧。）同時，中文互聯網上完全找不到針對此事靠譜的技術解答，即便在知乎上，相關主題下面也都是用户在分享自己發現的 bug 截圖，沒有人解釋原因。

既然這樣，不妨讓硅星人來試試？

我們採訪了多位機器學習專家，並在接下來的篇幅裏 1）解釋微信翻譯用的到底是什麼技術；2）再嘗試回答"you play basketball like caixukun" 這句話，為什麼在微信翻譯裏被翻錯了。

微信翻譯用的是什麼技術？

硅星人經過多方面瞭解，確信微信英漢互譯系統採用的是目前機器學習領域比較火的**“神經機器翻譯”**(Neural Machine Translation, 簡稱 NMT) 技術，由微信 AI 團隊自研。

從外行人的角度來看，NMT 在翻譯一句話時，做了這些事情：

Step 1: 在一定程度上模仿人腦的思維方式，NMT 根據一個單詞在整個句子（可以是長句）當中的語境，為這個單詞建立一個神經網絡的模型，形成一個語義表示。

比如單詞是英語的 dog，可以理解為 NMT 在它的“大腦”裏形成了一條狗的印象。

Step 2: 按照在句子甚至段落中的語境，將模型重新轉化成另一種語言。

比如 dog 翻譯成法語就是 “le chien”；但如果語境是“一條狗生下了小狗”，那麼 dog 就會被翻譯成陰性的"la chienne"。

（NMT 不是真的在大腦中形成狗的視覺印象，事實上整個過程跟圖像完全沒有任何關係。這個所謂的“印象”，通過一連串向量 (vector) 表示。狗的例子來自於 Microsoft Translator [1]）

NMT 的主要優勢是對長句子（甚至段落）有着不俗的翻譯能力，閲讀起來上下文連貫程度接近人翻。問世之後，NMT 也逐漸被微軟、Google、百度、騰訊等大公司的翻譯產品所採用。

“機翻技術一直在不斷迭代更新，以前基於規則，過去十年主要基於統計，現在我們開始用神經網絡。神經機器翻譯是目前機器翻譯上比較火的一項技術。我們絕大多數的大語種翻譯已經基於這個技術了，“在美國一家頂級科技公司的研究分支擔任資深研究員的王夏*告訴硅星人。

”在機翻技術發展的每個階段，科研人員都會遇到一些問題。NMT 也存在一些問題，比如整個過程的可解釋性是非常低的，”他説。

硅星人翻譯一下這句話的意思：在具體案例的層面上，一個 NMT 的系統為什麼會把一句話 ABCDE 翻譯成 abcde，研究者目前是很難將翻譯過程解釋清楚的。

這句話為什麼被翻錯了？

當 NMT 翻錯了的時候，可能發生了哪些情況？

其實錯沒錯、錯誤嚴重不嚴重，都是人來決定的。在機器眼裏沒有對錯，選定的答案就是機器認為概率最高或最有可能的那個答案，因為一切都按照模型、算法運轉着。

接受這一點，你才能理解這句話為什麼翻錯。

接下來進入正題😎

可能原因 1：訓練集噪音

在接受硅星人採訪的多位機器學習專家當中，大部分人都給這條原因投了票。

形象一點比喻，噪音 (noise) 就是訓練翻譯系統的數據集裏出現的”不正確“的，“髒”的數據。

訓練一個優秀的 NMT 系統，需要大量高質量的平行語料數據——”高質量“指的是準確的翻譯，”平行語料“指的是一句英文一句中文的，”I love you = 我愛你“，等等。

這些數據要去哪裏找？英漢辭典是一個來源。除此之外，最流行的做法是去互聯網上抓取，從全網大量的數據裏，抓取到所需要的高質量平行語料。

“you play basketball like caixukun” 被翻譯成了”你的籃球打得真好“，噪音是哪來的？硅星人發現有兩種可能性：

**比如，網上已經存在了大量”caixukun=好“的語料。**這些語料在爬取中被微信翻譯當成了平行語料並採用了。但是實際上，這屬於”噪音“，因為在翻譯的語境下建立不了相關性，沒辦法確保是準確的。微信 AI 可能在以後加強類似領域的去噪音。

創辦了一家機器學習公司的韓辰*指出：在訓練中，微信翻譯團隊人員可能使用生成對抗攻擊 (generative adversarial attack) 的方式，做了類似手動加入噪音，在訓練過程中主動對類似的翻譯結果進行糾錯的操作，最終干擾了翻譯結果——這是一種可能發生的情況，我們並不揣測動機。

用噪音干擾計算機視覺圖像識別的示例：人類無法辨認的圖片，被深度神經網絡識別為不同的物體。示例與本文主題無關，僅作參考。

在有噪音等異常情況存在的前提下，系統仍然能夠正常訓練、工作，給出高質量翻譯結果——這樣的能力在計算機科學裏叫做“魯棒性”(robustness)。

王夏指出，魯棒性是 NMT 以及今後的機器翻譯技術都需要改進和注意的。

可能原因 2：集外詞

一種可能出現的情況是，在微信翻譯訓練用的數據集中，壓根就沒有出現過"caixukun"這個詞。

當 NMT 遇到集外詞時，可能會進行拆解找到集內詞。這個拆解的過程也是隨機的，比方説它可能拆成了 caix ukun，得到的仍然是集外詞。

集外詞翻譯不好是很正常。如果沒見過，那就不會翻，出現偏差也是情理之中的。

可能原因 3：領域不匹配

”另一種可能出現的情況是領域不匹配 (domains do not match)，“王夏表示，並指出這並不一定是具體案例的情況。

在這個具體案例中，句子裏出現了 basketball（籃球），而**微信翻譯的訓練數據集可能沒有籃球領域的，或者跟籃球有關的非常少。**一個不匹配的領域，再加上句子裏還有一個集外詞，共同作用使得翻譯結果很難正確。

這個解釋行得通。比方説商貿往來是大部分微信用户使用翻譯的原因，那麼微信在訓練 NMT 時可能用了貿易領域的數據集；籃球不是微信翻譯用户的主要場景，那麼在訓練時也許就沒有用籃球的數據集。

如果因為集外詞和領域不匹配而出了錯，你也不能怪它。沒學過的東西，它又怎麼可能會呢？

微信 AI 的官方網站

可能原因 4：奇怪單詞+無法引入常識

這個原因也是由 NMT 的工作原理導致的。

NMT 對於長句子、段落，甚至一整篇文章的翻譯效果很不錯。這得益於它的機制，在翻譯某個詞時能夠貼合上下文的語境。

但是在短句上，它就不一定靈了——特別是當這個句子完全不通順的時候。

可能因為在"you play basketball like caixukun"這句話中，caixukun 是一個非常奇怪的單詞。它既沒有出現在任何一本英語辭典當中，看上去跟句子的上下文也沒什麼關係。

微信翻譯的訓練，可能發生在蔡徐坤成為 NBA 中國新春賀歲大使之前

人類在翻譯的時候，能夠參考已有的常識、知識，翻不出來也可以去查資料。NMT 卻做不到這一點，當它在工作的時候，它並不具備一個常識庫可以去參考。

而且，這一點並不是微信做不好——現在去用同樣的句子考考 Google Translate，得到的結果也不令人完全滿意。

“這個（無法引入常識的）問題不僅體現在翻譯任務上，還包括閲讀理解、問答等任務。如何在這一點上做改進，是個很有趣的方向，大家也都還在探索，”王夏表示。

所以，微信做錯了嗎？

上述情況如若出現，必然會導致翻譯錯誤，因為 NMT 就是這樣工作的。就算不發生在微信上，也會發生在 Google Translate，或者任何其他一個基於 NMT 的翻譯產品上。這樣來看，微信產品本身沒有任何過錯。

但微信團隊並非完全無辜的。因為除了技術上，bug 出現也有可能是流程管控上出了問題。

在一個9億用户量級的全民級 app 裏，開發任何功能都應該經過仔細的論證，上線前也應該有嚴格的測試，儘量確保萬無一失。然而，微信的前工程師曾透露，至少在微信翻譯上線時候並非如此。

當時，工程師在知乎上是這樣回答的：

説來騰訊/微信也不是第一次出這種問題了。

去年騰訊 AI 負責博鰲亞洲論壇的同聲傳譯，直接把一個基於 seq2seq 的機翻系統帶過去了，先是把“一帶一路”翻譯成了“一條公路和一條腰帶”和“道路和傳送帶”，接着又幹脆抽風罷工。

“數據量大，活糙敢幹。”

這是韓辰對這次微信翻譯 bug 的評價。

接受硅星人採訪時，一位不願意透露姓名的蔡徐坤粉絲説，不希望看到有個別人通過技術的手段，去縱容針對藝人的網絡暴力。

“藝人是無辜的，這樣的翻譯本身會給藝人帶來負面影響。而網友的羣嘲，可能對藝人帶來心理上的二次傷害，“她表示，”這次微信官方的反應比較快，很贊。我希望微信是沒有惡意的，也希望所有全民級 app 和社交媒體都有基本的道德底線。“

那麼，