楼上说的有些不太准确。本人是机器翻译行业从业者,首先机器翻译不是简单的数据库比对,反而跟数据库没有任何关系。目前的机器翻译系统是靠深度学习训练而成的,简单而言是采用一种类似统计学的方法让机器去学习千万级甚至亿级的翻译句对,从中找出规律,最终机器可以自主输出翻译结果。其次,目前机器翻译系统仅仅是听从人类的指令去做事,并且加上点人工干预的规则,还远远达不到机器理解句子意思并生成准确恰当的翻译这个阶段。回到这个问题,机器翻译和人工翻译的差异主要在于以下几点:从翻译准确程度来看。人工翻译准确率可趋近于100%,但也取决于译者水平、原文表达水平、行业领域、交稿时间等因素;而机器翻译的准确率取决于语种、行业领域、原文质量、训练语料、训练模型等因素。举个例子,对于句长在20个字或词以内的中-英日常用语的准确率,百度翻译、谷歌翻译几乎可以达到100%,而同样句长的机械制造领域的句子可能甚至达不到50%。从翻译的流畅度来看。人工翻译讲究“信达雅”,但在实际商业翻译中不会完全体现。准确性和时效性以及价格是客户考虑的重点;机器翻译近年来都采用了神经网络算法,相比之前的统计型机器翻译,在流畅度上有了质的提升,即便某些词翻译不准,但语法结构往往很清晰。从翻译的效率来看。纯人工翻译的效率是很低的,按照语种、语言方向、行业领域的不同,人工翻译8小时的效率一般不会超过5000-8000字;而机器翻译可以达到毫秒级的翻译时间。所以,翻译界目前普遍推崇“MT+PE”的模式,即“机器翻译+译后编辑”,这种“人机结合”的模式会是将来的大趋势。