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布局全球跨语言文化传播产业链 国内外大咖点赞第二届传神者大会
来源:互联网   发布日期:2019-12-16   浏览:483次  

导读:2019年12月11日, 2019第二届传神者大会 在中国光谷隆重召开,来自五大洲的500余名跨语言文化传播产业链各界翘楚齐聚江城。传神者大会率先汇聚 跨语言文化传播 全球范围产业链,全面探讨新技术、新融合下产业链上各环节的巨大机遇与挑战,共同探 ......

2019年12月11日, 2019第二届传神者大会 在中国光谷隆重召开,来自五大洲的500余名跨语言文化传播产业链各界翘楚齐聚江城。传神者大会率先汇聚 跨语言文化传播 全球范围产业链,全面探讨新技术、新融合下产业链上各环节的巨大机遇与挑战,共同探索产业发展新趋势。

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湖北省文化厅、省科技厅、省经信厅,武汉市文化局、市科技局、市经信局、武汉东湖新技术开发区管委会等多位政府领导,以及国内外的语言服务行业、文化产业,人工智能领域、区块链领域,高校学者、行业组织等大咖在本届大会畅谈交流。

传神者 千里相聚

为何如此多重量级嘉宾相聚于此?

因为一个共同身份 传神者 。跨语言文化传播贡献者从语言工作者扩展到:翻译工作者、技术开发者、产品设计者、媒体从业者、文化策划者、企业、高校及学者、政府机构甚至AI机器人等,他们都是 传神者 。

传神者 大会是国内少有的跨语言文化传播全产业链聚集的盛会。语言服务拥抱新技术。跨语言打通不同语种社区区块链,丰富语料为AI智能提供优质大数据;区块链为语言工作者提供数字信用资产确权,AI智能大幅度提升翻译速度及知识存储。

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本届传神者大会以 孪生觉醒 为主题, 孪生 意指人和AI, 觉醒 清晰的明确人和AI从来不是两个极端,尤其是在跨语言文化传播上,人和AI的融合共生才能真正推动各民族文化交流与传递。 孪生觉醒 旨在将两者融合之力形成 人机共译 模式,通过Twinslator(孪生译员)新方式赋能各领域带来无穷新变化。

大会前,举行了跨语言文化传播闭门会及 驱动与赋能 孪生智能 、 重构与变革 区块链 两场平行分论坛,犀利探讨产业新模式新方向。 2019第二届传神者大会 正式开幕。武汉东湖高新区管委会副主任唐超、湖北省科技厅高新技术处张远钦副处长致欢迎辞。

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武汉东湖高新区管委会副主任唐超

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湖北省科技厅高新技术处副处长张远钦

Transn传神创始人兼董事长何恩培作为承办代表发言,分享传神者大会的由来与意义,鼓励更多 传神者 们的加入,快速推动跨语言文化传播事业进程。他提出:跨语言文化传播产业链上各领域,只有敞开怀抱,拥抱彼此,才能获得新机会,达成共赢。各领域不是单一发展的,我们互为场景、共建生态。

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Transn传神创始人兼董事长何恩培

不光要注重新技术、提高机器翻译的质量,培养高端人才也是语言行业面临的巨大的挑战。原外交部翻译室主任、驻外大使、中国翻译协会常务副会长陈明明先生呼吁关注高端语言服务人才培养,高端翻译人才是文化传播和高质量机器翻译的基础。新加坡南洋理工大学中文系博导崔峰分析了目前翻译市场的无序竞争,市场对翻译人才的误读,真正的翻译人才无法获得价值体现等问题,介绍了新加坡南洋理工大学结合新技术,对教学平台的开放与语料库的建设等创新培养工作。

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原外交部翻译室主任、驻外大使、中国翻译协会常务副会长陈明明

新融合:语言行业碰撞区块链

本次大会上,《重启世界》创始人徐道彬、区块链投资专家陈菜根、新加坡区块链基金会发起人刘韧、中国政法大学研究室主任孙志勇等区块链领域大咖齐齐汇聚一堂。这并不是偶然。

语言服务行业极度分散,译员的信用传递困难,个人的知识资产难以得到保护和产生价值,甚至出现劣币驱逐良币现象。同时由于语言服务质量难以量化,传统模式难以产生大规模协作,区块链为解决行业中这些不可调和的难题提供了可能。

《重启世界》创始人徐道彬判断,以大数据和机器智能为基础的谷歌时代(信息互联网时代)即将终结, 密算体系 区块链及其衍生产品的新架构才是人类的未来之所在,区块链技术将改变语言行业生产关系。

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《重启世界》创始人徐道彬

这个行业已有先行者。传神语联网研究院执行院长何征宇向在场嘉宾们展示了人工智能与区块链技术落地语言服务行业的实际应用。他提到, 言值录 运用区块链的技术,通过全新的数字身份构建了译员的品牌价值, 孪生译员 模式构建译员知识价值。

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传神语联网研究院执行院长何征宇

不以任何一个中心化机构的信任来构建信任,而是结合大数据挖掘和社区协同来完成对译员的辨识,才是真正具有公信力的体系,而这急需行业的共建。随后,多位区块链专家、高校学者、企业机构正式发起语言信息区块链联盟,号召聚合语言服务业分散孤的资源,构建共赢业态。

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新产能:人机共译 事半功倍

机器翻译如何为人所用?Memsource总裁David从全球视野讲述了翻译管理系统的发展趋势。机器翻译的速度是人不可比拟的,但机器翻译受语料数据及文化理解的限制,需要人工翻译的校正及训练,要拥抱技术,汲取机器翻译最好的部分,发挥好人的主观能动性,提高翻译效率、提升 本地化 质量。

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