翻譯系俾AI收皮，大家估下大學幾時會滅系？

同電腦出現果時一樣
收皮既永遠只係唔識用工具既人

之前有篇英文入面條友叫李藻麟，有段就噉得個姓Li，個AI譯出嚟變咗做李鴻章

根本發展方向錯晒
應該ai做下欄嘢
人類做舒服嘢
宜家係掉撚轉

水喉佬

有咩AI工具介紹可以即時錄音翻譯?

做唔到野就去下城做窮人 做到野就入上城幫有錢人做野

就嚟我都俾AI收皮

其實好多

https://unwire.hk/2025/02/25/ai-translation-in-maid-cafe/ai/

openAI是旦一個都得啦
搵啲多人download嘅app try下

呢樣仲有個原因係咖哩佬真係好平

點心紙, 黨八股先最容易搞, 洗撚真人咩

試過AI 分析藝術電影 (deep thinking) 畀到啲料大概都已經係大學under grad級數, 我再彈啲料畀佢已經出到篇論文

Cut人啫，又未去到全滅嘅，始終都要人proofread

冇計，一堆人對行業唔理解嘛
有如software engineering，係有一堆野要顧，最基本都要點做test，點砌CICD做code intrgration，點砌infra，optimization，scalability同security
以上每個位都隨時成條team去做(如果要support大app既話)

但對一般人嚟講，佢地只會睇到個outcome - 隻app
甚至連隻app可能只係隻static app，只要layout靚少少，就覺得好勁
所以只要AI寫到一兩隻template玩具app，咪覺得AI已做到佢"需要"既野
當然，都唔只IT，好多時d人睇會計佬，都只係睇到audit/玩spreadsheet
亦都好多人睇lawyer，都只係睇到要睇一堆案例
甚至有一堆人睇翻譯，都只睇到一個文字轉另一個文字(其實仲有樣野，叫意譯，對culture理解要好重)
但IT呢個field，明明以前係loser行業，但今日突然搵多左咁多，咪心理唔平衡，日日都想呢個industry快d死
(其實同買唔到樓既人，希望樓價會趺既心理狀態一樣)

btw，得罪講句，呢種擔心其實係當年只有copilot個陣，好多IT人都諗過。
但依加一般人要咁耐先多人識講，都代表一般人adopte新野既速度，係好難追上IT人。(實際上，係layman大規模玩呢隻玩具之前，好多IT人已經玩緊初代既copilot/chatgpt去寫script，甚至解決自己既生活疑難)

所以如果AI真係變得更好，最尾分分鍾係IT人更快掌握呢種技術，然後取代其他位置

總統隔離個翻譯應該重有得做

嚴格嚟講，係做simulation
你可以理解為，一部multi-thread超強，一次過可以扔好多粒dices既電腦。所以要做任何需要計randomness/brute force既野(RSA，nature simulation)，佢都會快好多，但永遠都會有多於一個既結果，然後我地就可以拎呢堆結果再分析邊隻最make sense。

有個好出名既memes，係你用傳統電腦計1+1,會出2
但用量子電腦，會出2,5,100,10000...呢d結果(然後話70%係2)
所以要確定性既野，量子電腦冇可能取代到電子電腦
但非確定/極多數考量既野(例如天氣)，量子電腦則有奇效

至於點解話佢可以屌打RSA，就係因為依加最強既factorization method，就係用numerical methods去鳩估有邊個條件match，只係電子電腦行呢個algorithm會廢(你當係要行recursion行到好痴線啦)。但用量子電腦，基本上就可以一次過推一堆possible factorization values出嚟，再慢慢選擇

btw，近期既量子突破，只係單純microsoft一直鑽研而大家又唔睇好既方法(topological)成功左。但真係要拎得出嚟玩，應該仲要d時間
畢竟以往大家都覺得Ion trap最簡單，而且最易整出嚟，反而microsoft呢個topological係消錢消左十年有多

同樣情況
翻譯有大陸同台灣
香港人又睇得明，特登譯做廣東話口語/書面語市場好細
香港大學仲需要翻譯系？

漢籍有晒二十四史
不過話唔埋之後有新嘅出土文獻
考古/歷史系嘅人仲有存在價值吧

戰爭同突然情況更加重要

AI取代人類只限和平同文明無倒退嘅時代

戰爭同突然情況更加重要

AI取代人類只限和平同文明無倒退嘅時代

翻譯用嚟負責任 翻錯有人孭鑊
Ai翻錯基本上你追究唔到間公司

應用層面上香港未必有大市場
但學術層面上，研究點都會run落去

個個都話歷史系畢業揸兜，又唔見會滅系？
你當咗大學係職訓場所
大學學系存在同社會市場需求係兩回事嚟