AI為何翻不好「林宅血案」?元首級口譯揭3大誤區:一個好的翻譯,可以叫醒「外面那個拳頭大的」!
AI為何翻不好「林宅血案」?元首級口譯揭3大誤區:一個好的翻譯,可以叫醒「外面那個拳頭大的」!

2025 年初,一部關於「林宅血案」的影視作品引發社會高度關注,也讓華視緊急製播了由陳信聰主持、監察委員田秋堇現身說法的深度訪談。然而,這段極具歷史價值的影像在推向國際時卻遭遇瓶頸——AI 翻譯的中文初稿被陳信聰評為「慘不忍睹」。

曾任我國元首口譯、擁有超過二十年專業經驗的會議口譯員葉妍伶(Renee),在看到陳信聰的臉書求助後,決定義務接下這份重任。這不僅是一次專業技術的展現,更是一場關於台灣主體性的轉譯實踐。

葉妍伶 (Renee Yeh)小檔案
學歷:
- 國立台灣大學:大學部畢業
- 英國愛丁堡大學:翻譯研究所
- 國立台灣師範大學:翻譯研究所口譯組碩士

口譯經歷:
1.曾為現任與歷任中華民國、新加坡、帛琉、史瓦濟蘭等國元首,以及財星 500 大企業總裁提供口譯服務。
2. iPhone 發表會:官方直播同步口譯員。
3. 唐鳳演講:於 AIT 專題演講進行口譯。

以下 Q 為《數位時代》創新長黃亮崢(James)提問,A 為專業會議口譯員葉妍伶(Renee)的回答。兩位將深入探討,在 AI 模型日益強大的今天,為什麼地名、人名乃至於歷史創傷的轉譯,依然需要人類譯者的政治判斷與情感共鳴。

Q1:當初陳信聰在臉書上為「林宅血案」訪談影片徵求義務翻譯時,你是基於什麼樣的契機決定跳出來接手?

A:那是在過年期間,我正帶著母親與兒子搭乘高鐵前往臺南。當時因為票位分散,我獨自坐在第十車廂的自由座,正準備起身走往第一車廂與家人會合。就在穿越擁擠車廂、手裡抓滿行李的狼狽時刻,手機跳出了一則完全陌生的訊息通知。

我的第一反應直覺是詐騙,原想隨手刪除,卻因手忙腳亂誤點進了連結,這才讀到陳信聰提到翻譯大難題的求助貼文。其實在那之前,我就曾看過這部訪談影片的前幾分鐘,但因為內容情感極其沈重且激動(emotional),對我來說並非能一次看完的影片。然而,陳信聰在貼文中直言任務艱巨,反而激起了我身為專業譯者的好勝心——只要聽到有人說翻譯很難,我就會想挑戰看看。

我決定攬下這個案子有幾層深思熟慮的考量。首先是為了效率與專業主導權,在體制內,有償案件往往伴隨著繁瑣的比價、發包與驗收,甚至得面對非專業人士對譯稿的過度干涉;我寧可選擇無償,以換取絕對的專業授權與信任,避免非專業者對譯稿的干涉。其次,我的專業正職收入已足以支持生活,且當時適逢過年,有親戚朋友能分擔照顧小孩的壓力,讓我有餘裕完成這項工作。因此,當我還在高鐵車廂內移動時,便截圖自己的履歷封面並在其貼文底下留言:「如果你願意,就交給我吧。」為了確保這位資深媒體人能信任我這個陌生人,我甚至動員了許多合作客戶在貼文下留言背書,證明我的專業足以勝任這項重任。

Q2:陳信聰曾提到 AI 翻譯的結果慘不忍睹,你實際觀察目前 AI 工具在處理這類具深度文化底蘊的內容時,有哪些難以跨越的門檻?

A:AI 的問題首先出在中文語音辨識(STT)的先天限制。中文有大量的同音字,當田秋堇委員提到「林奐均」時,AI 可能會將字辨識成「病」或「軍」。這類細微的聽寫錯誤,需要對背景知識極其熟悉的譯者才能糾正。

而在英譯部分,AI 往往帶有強烈的簡體中文語境痕跡。例如醫學期刊《The Lancet》,台灣慣譯為「刺胳針」,AI 卻可能翻成「柳葉刀」;又或者將「古柯鹼」翻成「可卡因」。除了用詞,句構也是辨識 AI 的關鍵。AI 傾向於直譯英文的代名詞,例如將 "It is the best way..." 翻成「它是你致富最好的方法」,但台灣人的口語習慣中鮮少使用「它」或「其」作為主詞。

此外,AI 難以處理「文化意象」的轉換。我曾翻譯過一場心理輔導會議,受訪者形容自己內心自責的聲音「像唐僧」。如果 AI 直譯為 "Like Tang Monk",外國觀眾只會一頭霧水。作為專業譯者,我的習慣是將這些生硬的結構「揉」進流暢的中文邏輯裡。因此,我立刻聯想到《西遊記》中唐僧唸緊箍咒的意象,在幾秒鐘內向讀者解釋這是一個關於「不斷碎念、責備、令人緊繃」的聲音來源。這種將文化符號轉化為情感共鳴的能力,是目前 AI 仍無法跨越的鴻溝。

Q3:如何處理地名及歷史事件的轉譯?例如影片中出現的「景美」,或台灣曾發生的重大歷史事件。

A:我信奉的原則是「功能流派」的翻譯哲學,即中文對中文觀眾產生什麼效果,英文就要對英文觀眾達成同樣的效果。以地名翻譯為例,田秋堇委員描述當年從景美坐車到公館、再換車到信義路的過程,這對不熟台灣地理的外國人來說,單純的拼音毫無意義,且字幕一閃即過,埋入過多陌生名詞只會造成閱讀障礙。

因此,我選擇將當時尚屬「蛋白區」的景美轉譯為台北郊區(使用 suburban 及 outskirt),將公館轉譯為進入市區(into the city),並在信義路的翻譯上猶豫許久後選用 downtown,以讓讀者能直觀聯想到住商混合的繁華意象。這些都是為了讓英文讀者在不到一秒的閱讀時間內,接收到 1980 年代那種交通不便、路途漫長的心理負荷,而非地理座標。

處理 1984 年發生的「江南案」時亦然,如果只翻成 "Jiang Nan Case",外國觀眾根本無法理解其嚴重性。我將其翻成「1984 年台灣作家 Henry Liu 在加州被暗殺的案件」,其中「在加州」和「暗殺」的寫法能瞬間讓英語讀者產生「秘密警察殺到我們國土上」的衝擊感。我曾將譯稿交給兩個完全不懂中文的母語人士試讀,對方驚呼道:「Are you fucking kidding me?」時,我知道我成功將那份歷史的震撼力傳達出去了。

Q4:在這部影片中,你如何統整人名的命名規則,甚至考量到後續的搜尋體驗?

A:人名翻譯本質上就是一種尊重與定位。過往在協助政府或學術界的翻譯工作中,我多半採取完全尊重當事人的「個別化原則」——也就是名片上怎麼印、論文或期刊上如何署名,我就完全照辦。即便這可能導致同一篇文章中,有人姓在前、有人名在前,但在專業領域,這代表對個人身份與既有國際學術地位的最高尊重。

然而,在處理這部影片時,考量到受眾是對台灣歷史相對陌生的外國觀眾,若拼音格式反覆跳動會大幅增加認知負擔,因此我統一採取「姓前名後」的邏輯。例如 Fang Su-min(方素敏)。但在處理「史明」時,我遇到了挑戰。如果按照一般的羅馬拼音,史明(Shih Ming)與施明德(Shih Ming-teh)的前兩個字完全相同,這會導致外國觀眾在搜尋時資訊重疊。最後我選擇參考史明文物館的用法,採用台語拼音 "Su Beng"。這不僅符合史明一生的本土化立場,也讓搜尋結果更精準。

Q5:你曾提到「翻譯即政治」,這種權力關係如何影響文化價值的輸出?

A:誰掌握了翻譯的力量,誰就掌握了輸出的話語權。以 K-pop 為例,它的成功部分歸功於其「易於翻譯」的設計,讓全球青少年都能朗朗上口。反觀中醫,即便有豐富的歷史與實踐,但因為藥材與理論缺乏標準化的英譯系統,導致其在國際科學界的散播困難重重。

翻譯本質上是價值的散播與資訊的槓桿。在外交與政治場合,翻譯能決定一個國家的形象與立場。

Q6:妳期待在這部影片上線後,能帶來什麼樣的影響?

A:我一直覺得翻譯是一種外援管道。過去在 2014 年發生太陽花運動時,我也曾自發進行英語直播,因為當時國外媒體資訊不對稱,我必須讓世界知道台灣發生了什麼。這次翻譯田秋堇委員的訪談也是一樣的道理。

台灣的民主進程非常和平且優秀,但這也導致許多機密檔案至今未能完全公開。我希望透過精準的翻譯,讓世界看見台灣曾經歷過的苦難與挑戰。翻譯在這個語境下,就像是「把外面那個拳頭大的給叫醒」。當有人欺負台灣時,我們用語言建立起連結,讓更多國際力量能理解並支持台灣。這是我身為譯者能為這片土地貢獻的微薄力量。

Q7:在 AI 進步神速的 2026 年,AI 如何與譯者協作?譯者可能被 AI 取代嗎?

A:目前的消費級 AI 產品(如翻譯耳機)處理簡單對話已經很成熟,但在高強度的即時場景中仍有明顯瓶頸。我實測發現,AI 在聽取長篇 Podcast 約十幾句後,算力就會產生延遲,且無法處理多人同時交談(cross-talking),或具強烈地方口音,如台灣國語交雜的語境。

儘管如此,AI 已成為我工作中不可或缺的協作夥伴。不同領域的知識門檻迥異,像是科技、半導體或醫學領域,詞彙相對有「一說一」。回想二十年前,口譯員要靠著厚重的紙本手冊、提早數天查閱資料來克服資訊焦慮症。現在在 AI 的協助下,只要餵給 AI 會議議程、講者立場,它就能快速生成一份專業對照表。

我對 AI 發展樂觀,但對真人譯者的職涯相對悲觀。未來,一般大眾會逐漸降低對文字品質的要求,改而適應 AI 產出的「堪用」內容。專業譯者將會像「宮廷樂師」或「宮廷畫師」一樣,雖然依然存在,但會縮小至極其專業、高階、且需要「物理斷網」的閉門機密會議。像是台積電或某些設有干擾器、牆壁厚如金庫的機密場合,由於安全考量不允許連網或攜帶任何 3C 產品,這時譯者展現的「純粹腦力」與長期累積的客戶信任感,就是 AI 絕對無法進入的最後堡壘。

收聽完整 Podcast|數位關鍵字EP229.把臺灣的故事說給世界聽!元首口譯葉妍伶揭密 AI 翻不出來的那些事

(本文初稿為 AI 編撰)

關鍵字: #AI
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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