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都叫Monroe，為什麼翻成夢露和門羅？
英翻中再翻英，Maxie你哪位？
人名的翻譯多半採用「音譯」，再翻回原始語文的時候，一定要回復原文。再舉個例子，到郵局的網站使用「中文地址英譯」功能，查詢新北市淡水區的馬偕街，發現英文翻譯為「Maxie St.」，這條街應該是為了紀念馬偕博士(George Leslie Mackay)，不過卻沒有回復原文，外國人應該很難聯想到Maxie和Mackay的關係，幸好馬偕紀念醫院(Mackay Memorial Hospital)忠實地使用了原文。其他類似的例子還有臺北市的逸仙路(Yixian Rd. )以及國立中山大學(National Sun Yat-Sen University)。不過同樣是外國人名，羅斯福路就翻譯成「Roosevelt Rd.」，情況還是有差異。或許路名相對之下比較不重要，不過國立中正大學的英文是「National Chung Cheng University」，並不是「National Chiang Kai-Shek University」，和蔣介石的連結就少了許多。
翻譯有三種，要對症下藥
翻譯主要分成音譯、直譯和意譯三種。音譯顧名思義，就是不管意思，直接用拼音文字翻譯成目標語言。對於一些不用管意思的名詞雖然可以這樣用，但是該翻譯的時候還是不能偷懶。網路上有個笑話，來源已經不可考。據說某處工地的變電箱前面，貼了一張告示「YOU DIAN WEI XIAN」這樣的公告老外看得懂才怪。而思果先生在《翻譯研究》一書中提到：「翻譯就是翻譯。好的翻譯裡有直譯，有意譯；可直譯則直譯，當意譯則意譯」。所謂的直譯，就是直接翻譯成目標語言中對應的文字，比較不顧及隱含的意思，並且保留文章的結構。
例如「John went to school.」可以直接翻譯成「約翰去上學」。
含有隱喻的句子，一定要意譯
而意譯則傾向將原文中的文化意涵、隱含意義（例如俚語、諷刺或是幽默）標示出來，必要的時候得調整句子結構以符合語法。
例如：「John cherry-picks evidence in his favor with the aid of his lawyer.」
X「約翰櫻桃挑選的證據，有利於他與他的律師的幫助」
O「在他律師的幫助下，約翰專門挑對自己有利的證據」
這時候如果翻譯成「約翰櫻桃挑選的證據，有利於他與他的律師的幫助」（以上是Google翻譯），這樣的翻譯就很不適當。因為所謂的「cherry-pick」表示「to choose or select what to one’s advantage」，也就是「挑軟柿子」，而且為了符合中文習慣，句子的結構也得調整，所以要翻譯成「在他律師的幫助下，約翰專門挑對自己有利的證據」。
擺脫「蝌蝌啃蠟」，可口可樂一翻成經典
翻譯不僅是門學問，更是藝術。好的翻譯除了看起來賞心悅目，還有巨大的商業價值。許多人在國中歷史課本中，都有讀過《門羅宣言》。這是美國第五任總統詹姆斯·門羅(James Monroe, 1758-1831)於1823年發表的。而瑪麗蓮·夢露(Marilyn Monroe, 1926-1962)則是20世紀最著名的電影女演員之一，也是家喻戶曉的性感女星。兩個看起來毫無關係的人，其實他們的姓氏卻是相同的。但是透過巧妙的翻譯，一個穩重可靠、一個清麗脫俗，給人的感覺完全不同。另外，大家都知道Coca-Cola是可口可樂公司的註冊商標。不過這種飲料剛傳入中國的時候，被翻譯成「蝌蝌啃蠟」，意即「bite the wax tadpole」，會咬蠟的蝌蚪。想當然耳，這種不知所云又怪裡怪氣的飲料，自然銷售不佳。我們現在所熟知的「可口可樂」，則是蔣彝教授的妙譯，這也是最知名的翻譯行銷案例之一。
不懂上下文，機器翻譯起先碰了壁
最後我們來談一下機器翻譯。根據麥爾荀伯格和庫基耶的《大數據》一書，在1954年，IBM的研究人員，在一台電腦上儲存了250組英俄雙語詞彙配對，以及6條文法規則，成功地翻譯了60個俄文短句。雖然這是好的開始，但卻不是成功的一半。因為到了1966年，研究人員不得不承認失敗。原因是語言中的「例外」實在太多，而且很多詞彙必須依照上下文或情境來翻譯。例如說「function」這個字，可能翻譯成「功能」、「作用」或是「函數」。
80年代讓機器向人類學習，獲得進展
所幸到了1980年代末期，IBM研究人員又有了新想法。這一次他們放棄將字典或是文法輸入電腦，而是讓電腦利用統計和機器學習的方法，去計算來源語言的某個詞彙，最有可能對應到目標語言的哪一個詞彙。在1990年代，他們把加拿大國會十年間的英法雙語文件輸入電腦。這些文件大約包含300萬個詞彙配對，而且因為是官方文件，所以翻譯的品質十分良好。這樣的翻譯方式，成效很不錯，總算讓機器翻譯的品質有了巨大的進展。
Google用全球網頁做資料庫，翻得更精準
谷歌在2006年也跨進這個領域，他們採用了全球數十億的網頁當成資料庫。雖然這些網頁的品質高下不一，不過谷歌發現與其「質精量少」，不如「質差量多」，只要用「簡單的模型加上大量的資料，就可以打敗複雜但是資料較少的模型」。因此谷歌翻譯，對於較多人使用的語言，例如中文、英文、西班牙文……都已經有不錯的翻譯品質。一些較少人使用的語言，能收集到的網頁資料當然比較少，如果要直接對譯或許有困難，這時候就得仰賴中間語言，例如英文，來當成媒介。而在微軟的機器翻譯部門，甚是還流傳一個諷刺的老笑話：「每當有語言學家離開的時候，就表示翻譯的品質要提高了」。
或許機器翻譯已經有了長足的進步，但是寫文章的是人，看文章的也是人，很多感覺和美感是電腦翻譯不出來的。只是翻譯工作者也必須拿出專業，至少目前的機器翻譯已經不會把常見的中國人名誤譯了。
文/ 李政崇