法律文件英翻中的挑戰：精確性、誤區與生成式AI的輔助可能

本篇預計作為翻譯功能探索的最後一篇。
基於「英翻中」也是法務工作中非常需要接觸的一項任務，Lodi非常想將AI的輔助可能介紹完整。
Lodi作為法學英文的教學者，首先意識到法學英文跟一般商用英文有很多不同的結構跟句型，g甚至英文母語者，有時候也很難正確解讀合約或判決中的內容。而這類型的文件委託翻譯社翻譯的話，價格不但高昂，翻譯品質也參差不齊。
何況，若作為一個中小型企業或預算有限的法務部門，實在很難每一件都委外翻譯，但如果只是對於AI翻譯的內容照單全收，產生的品質也難以符合所需。因此，如何在善用AI翻譯的基礎上，結合專業知識進行精確的微調，不僅能有效節省時間與成本，更有可能成為未來法務工作的核心競爭力。

以下，Lodi將探討法律文件英翻中的難點，並比較與中翻英的異同，分享常見誤區及如何運用生成式AI工具提升翻譯精確性與效率。

英翻中的常見誤區

在英翻中的過程中，翻譯者容易面臨一些常見的誤區，這些誤區一旦出現，可能導致法律風險或影響文件的法律效力。以下是幾個常見問題：

1. 語境錯誤解讀
   英文中的某些法律術語或短語在中文裡可能沒有對應的精確翻譯。例如，英文中的 "consideration" 在合約法中指的是「對價」，而不僅僅是「考慮」的意思。如果翻譯者對術語的法律背景不熟悉，可能會產生錯誤翻譯，從而影響合約條款的效力。

2. 冗長句子結構難以處理
   英文法律文件往往使用複雜的長句結構，這些結構在翻譯成中文時，如果不進行適當分解或調整，可能會使譯文變得難以理解，甚至造成語義混淆。例如，使用大量「which」、「whereas」等詞組的句子在中文中很難找到直接對應的表達方式，容易導致譯文過於繁瑣或表意不清。

3. 雙重否定與多重條件句翻譯失誤
   英文中的雙重否定和多重條件句往往會增加理解難度，這些在中文中處理時，翻譯者需特別小心。例如，一個看似簡單的雙重否定句在翻譯過程中如果被簡單地去掉否定詞，可能會導致整個條款的法律意涵相反。

使用生成式AI提升英翻中品質

隨著生成式AI技術的發展，這類工具正逐步改變翻譯的作業方式，尤其在法律翻譯領域，AI可以提供具體的解決方案，提升翻譯的精確度與效率。

1. 語言模型協助翻譯校對
   生成式AI可以透過大規模的語言模型，對翻譯進行語義理解與校對，特別是在翻譯法律術語時，AI能夠快速檢查出潛在的錯誤，並給出建議，幫助翻譯者避免誤區。例如，AI從前後文綜合判讀，或是透過發問者的指令，幫助檢測到「consideration」應翻譯為「對價」而非「考慮」。

2. 自動化句子結構調整
   面對英翻中的長句挑戰，生成式AI能被訓練為根據上下文自動重組句子，將長句分解為短句，同時保持原始語義不變。這不僅有助於提升譯文的流暢度，也能確保法律條款的精確性。

3. 提供多版本翻譯參考
   AI工具可以生成多個版本的翻譯供翻譯者參考，幫助法律專業人士快速比較不同的表達方式，從而挑選最合適的譯文，避免單一翻譯模式帶來的潛在錯誤。這是Lodi覺得最實用的一點，有些版本並不能說翻錯，但就是有些不合適。這時可以將多版本的翻譯結合起來，撰擬出最合適的版本。

生成式AI與其他常用工具的英翻中實測

以一段英文合約中常見的內容為例：

“The party in breach shall indemnify and hold harmless the other party against all claims, damages, and liabilities.”

Google翻譯

Google:
「違約方應賠償另一方的所有索賠、損害和責任，並使另一方免受損害。」

這個翻譯雖然表面看起來通順，但實際上是不完全正確的，比如，「賠償」與「免受損害」的法律意涵不足。原文中的「indemnify」和「hold harmless」這兩個術語雖然都涉及保護，但在法律上有特定且不同的含義。

• Indemnify：是指賠償或補償因第三方索賠或損害而造成的損失。這不僅是針對已經發生的損害，還包括潛在的損失。
• Hold harmless：強調一方免於承擔任何法律責任，預防將來可能出現的損害和索賠

「賠償另一方的所有索賠、損害和責任」這部分只是對「indemnify」的簡單理解，並沒有全面傳達「indemnify」和「hold harmless」的雙重保護涵義。而「免受損害」過於模糊，無法涵蓋「hold harmless」在法律上免除一切責任的意圖。
此外，原文的法律語境未充分表達。翻譯中的「損害」一詞過於籠統，沒有準確表達「claims, damages, and liabilities」中的法律概念。

生成式AI所提供的翻譯

GPT 4o：
「違約方應賠償另一方，並使其免受一切索賠、損害及法律責任的追索。」

Copilot：
「違約方應賠償並使另一方免受所有索賠、損害和責任。」

Gemini：
「違約的一方應賠償另一方，並使另一方免受一切索賠、損害和責任。」

DeepL 翻譯

要注意的是，DeepL 使用的是神經機器翻譯技術來優化現有文本的翻譯，但它不屬於生成式AI。

DeepL：
「違約一方應賠償另一方的所有索賠、損害和責任，並使其免受損害。」

經實測，除了DeepL的翻譯跟Google翻譯的結果差不多，較不理想外。
GPT 4o、Copilot與Gemini這幾個AI生成的翻譯，更準確地體現了「indemnify」和「hold harmless」在法律語境中的雙重作用：既要賠償對方，還要預防對方因法律訴訟而承擔責任。

在此先不花篇幅就個別版本的優缺點做進一步比較，但感興趣的朋友，不妨在下次需要翻譯文件時，可以都嘗試看看！當然，也可以反覆指令同一個AI模型生成不同的版本進行比較。

最後，人工校正也很重要，比如再次比對合約的前後文，確保翻譯用字維持一致。對於專有的法律名詞則可比對法學英文字典(如:元照英美法字典)或專業法律書籍，提升用語的專業度。Lodi並不鼓勵將翻譯出來的內容不經消化，就直接運用。

結論

英翻中的法律文件翻譯有其獨特的挑戰，但也有應對的策略。透過深刻理解並留意常見的翻譯誤區，翻譯者能夠有效提升文件的法律效力與精確度。同時，運用生成式AI技術進行輔助，能進一步提高翻譯效率，降低出錯風險。在跨國業務持續增長的背景下，法律翻譯的精確性無疑是每位法律專業人士都需要關注的重要課題。
如果你還有其他關於翻譯好工具，也歡迎跟Lodi分享！