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- 檔名候選：
ai-translation-between-same-language-humans.md - 預計標題：明明都說日語，卻還是聽不懂：AI 成為「人與人之間的翻譯」的未來
- 副標題：即使用同一種語言，只要抽象層次、價值觀、語境、情緒不同，也需要翻譯
- 預計讀者：
- 明明都在說日語，卻總覺得對不上話的人
- 想把對方的發言整理成「他到底想表達什麼」的人
- 在工作或家庭裡，想讓 AI 介入對話的人
- 對科幻式輔助 AI、對話輔助 AI 感興趣的人
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- 元描述：
- 即使都在說日語，只要抽象層次、價值觀、情緒、語境不同，對話也可能對不上。未來的 AI 可能不只把英語翻成日語，還會把人與人之間的對話翻成「對方聽得懂的話」。
引言：即使都說日語，有時也需要翻譯
說到翻譯，很多人會先想到不同語言之間的轉換。
英語翻成日語。
日語翻成中文。
法語翻成英語。
可是，在真實溝通裡，即使都說日語，也可能彼此聽不懂。
我在談結構上的問題。
對方在談這一件事要怎麼處理。
我在談怎麼防止同樣的問題再次發生。
對方只看眼前這一件要怎麼改。
我在說真心話。
對方卻覺得我在責怪他。
我在談提高效率。
對方卻覺得我是在拒絕配合。
即使用的是同一種日語，只要抽象層次、價值觀、語境、情緒不同，實際上就像在說不同的語言。
AI 可以介入的空間就在這裡。
1. 為什麼同樣的日語也會聽不懂
即使用同樣的詞，對話還是可能對不上。原因有幾種。
抽象層次不同
一個人看的是具體問題。
把這次這個錯誤改掉。
另一個人看的是背後的結構。
這個錯誤背後的判斷標準，也會影響其他案件，所以把它整理成共通標準吧。
看起來在談同一件事，其實站的高度不同。
時間軸不同
一個人看的是現在。
今天之內改好。
另一個人看的是防止再次發生。
我想避免下次再出同樣的錯。
目的不同
一個人想把事情處理完。
另一個人想把做法本身改善。
對情緒的理解不同
一個人只是想確認。
另一個人卻覺得自己被責怪。
語境不同
一個人知道過去發生過什麼。
另一個人只看到這次的一小段。
這些差異疊在一起，同樣的日語也會變得難以互相理解。
2. AI 輔助介入後會發生什麼
假設對話旁邊有一個 AI，就像科幻作品裡的輔助 AI 一樣。
人類 A 說：
這個我之前也說過吧？照這個標準，其他事情也會出現同樣的問題。
人類 B 聽到的卻是：
他在責怪我。他把話題擴大了。現在又不是在談那個。
這時 AI 介入。
這個人不太像是在責怪你。他想表達的是，這次指出的問題也可能影響其他案件，所以希望把它留作防止再次發生的議題。可以先處理這次的修改，再把共通標準的問題放到另一個議題裡。
這就是同一種日語之間的翻譯。
反過來也一樣。
人類 B 說：
現在不是在談那個。先把目前的情況看清楚。
人類 A 聽到的卻是：
他又討厭標準化。他根本不想理解。
這時 AI 介入。
對方可能不是在否定你的邏輯，而是想在目前這個會議階段先集中確認現況。你可以先把防止再次發生的方案記到另一份筆記裡，等後續階段再提出，會比較容易被接受。
這也是翻譯。
3. AI 會翻譯「這個人到底在說什麼？」
未來的 AI 也許會在對話旁邊這樣提醒：
這個人可能不是生氣，而是不安。
這個人不是拒絕你，只是想確認範圍。
這個人不是在責怪你，而是在想怎麼避免再次發生。
這個人的「你自己想想」，未必是要你一路想到制度標準化，而可能只是要你在這次的範圍裡多留意一步。
這個人不是在跳話題，而是在看不同事件背後的共通結構。
這種說法在對方聽來會像責怪。
這種說法在對方聽來又太模糊。
這聽起來很有科幻感。
但也很貼近現實。
人與人對話時，真正需要的並不只是把英語翻成日語。
把憤怒翻成具體要求
把抽象討論翻成具體步驟
把單一事件翻成背後的共通結構
把真心話翻成對方接得住的說法
把不傷對方面子的說法整理出來
把委婉表達翻成實際要求
我們會需要這種翻譯。
4. 「直接問本人」不一定永遠最合適
常有人說：
那直接問本人不就好了。
當然，有些事情最後確實需要向本人確認。
可是，一開始就直接問本人，並不總是最合適。
因為「問本人」本身，也是在把資訊交出去。
我不知道什麼。
我卡在哪裡。
我沒有掌握哪個論點。
我想確認哪些資訊。
我的立場偏向哪一邊。
這些都會被對方看見。
如果關係健康，那通常沒問題。
但在權力關係明顯的場合、職場角力、上下關係或有人會利用資訊壓人的環境裡，這些資訊可能反過來讓自己吃虧。
所以，可以先問 AI。
我真正該確認的是什麼？
哪些事情應該先自己查？
怎麼問比較不容易吃虧？
哪些資訊一開始就交給對方，可能暴露太多？
先把這些整理清楚，再去問本人。
這不是繞遠路。
這是在降低確認成本與資訊博弈的成本。
5. 職場裡的 AI 翻譯例子
例1：接電話問題
原始想法：
業務推銷電話根本沒必要接。接電話會一直打斷工作。
AI 翻譯：
這個人並不是拒絕電話應對本身。他在意的是業務推銷電話和找不到負責人的轉接太多，會打斷原本的工作。他希望第一線窗口先確認公司名稱、來意、負責部門、是否需要回電，再把真正需要的資訊轉給相關人員。
例2：善意變成責任轉嫁
原始想法：
我支持你，但我不做。因為這是虧本的案子。
AI 翻譯：
這個人不是在否定對方的努力。他擔心的是，在一旦幫忙就會變成長期負責人、甚至被轉嫁責任的環境裡，實際投入勞動會帶來持續性的負擔。因此，他把情感上的支持和實際投入人力分開處理。
例3：抽象化跳躍
原始想法：
如果理由是這個，其他事情也會出現同樣的問題吧。
AI 翻譯：
這個人不是在否定這次的修改。他是在指出，如果把修改理由整理成共通標準，可能還會影響其他案件。可以把它和這次的處理分開，作為防止再次發生的議題來談。
6. 家庭和感情關係裡也能用 AI 翻譯
這種事不只發生在職場。
家庭和感情關係裡也很常見。
一方說：
我希望你多聯絡我。
另一方卻感覺：
我被監視了。
AI 介入後可以說：
這個人可能不是想控制你，而是想得到安心感。可以把問題改成一起討論彼此都能接受的聯絡頻率。
反過來，
我想要一點自己一個人的時間。
這句話也可以有另一種理解：
這可能不是因為不喜歡你了，而是他需要恢復精神與體力的時間。
即使都說同一種日語，只要情緒背景不同，也可能互相聽不懂。
AI 有可能在這裡提供輔助。
7. AI 翻譯的風險
不過，AI 翻譯也有需要注意的地方。
AI 並不總是正確。
AI 不能斷定對方真正的想法。
AI 也可能強化原本就錯誤的理解。
AI 可能把對方解釋得太符合自己的期待。
如果不向對方確認，只根據 AI 的解釋下結論，會有風險。
所以，AI 翻譯比較適合這樣使用。
這只是一種可能。
這不是對方內心的確定答案，而是另一種解釋。
最後仍要向本人確認。
但可以先用它整理自己的反應。
AI 是翻譯工具，不是神諭。
8. 一句話說中：即使都說日語，只要抽象層次不同，也需要翻譯
如果用一句話概括，就是這個。
即使都說日語，只要抽象層次不同，也需要翻譯。
再說一句就是：
未來的 AI 不只會把英語翻成日語，還會把人類心裡的「這個人到底在說什麼？」翻成「也就是說，他想表達的是這個」。
還有一點：
在問本人之前先問 AI，是為了降低確認成本與資訊博弈成本。
這一點很重要。
總結
即使說同一種語言，對話也可能無法互相理解。
抽象層次不同。
時間軸不同。
目的不同。
對情緒的理解不同。
語境不同。
資訊的多寡也可能影響彼此的有利與不利。
只靠人自己處理這些錯位，負擔會很重。
AI 可以介入這裡。
- 整理原始想法
- 調整成對方能理解的細緻程度
- 提出對方發言的另一種解釋
- 改成不容易被聽成責怪的說法
- 替抽象化跳躍補上中間步驟
- 在問本人之前先把前提對齊
- 把問題改成在職場權力關係裡比較不容易吃虧的問法
最後一句。
AI 不只會翻譯語言，也可能成為翻譯立場、抽象層次、情緒與權力關係的工具。
