机器翻译面临的最大困难是无法破解黑箱问题。

机器翻译出生到现在，也有几十年的历史了，家族中先后有几个兄弟，比如词典机器、实例机器、规则机器、统计机器等，几个兄弟奋斗几十年，学习成绩也就混个不入流。

忽然几年前，神经机器横空出世，一下子把机器翻译质量拉升了不止一个档子，似乎就要问鼎班级学霸了，速度快的不要不要的。

神经机器的神通从哪里来，靠的是神经机器网络算法，也就是NMT。其实神经机器网络算法早就有了，只是以前算力太小，算局太少，所以NMT发挥不出实力。近年来，算力大增，双语语料大增，NMT就到翻译界试验一把，结果效果出奇得好，一下子将机器翻译带进了新时代。

但是神经机器翻译闪亮之后，却发现很难再有什么进步，为何？因为神经网络算法，是机器在黑箱里进行语言运算，人不能观察和干预。也就是说，它算对了，不知道为何对了，自然无法总结经验；它算错了，不知道为何错了，自然无法改进。

因此，不论你是多高级的专家，你都无法进一步提升神经机器的翻译性能，除非真的找到了突破黑箱的办法。计算算法都一样，语料也大差不差，那么各个机器厂商的机器翻译能力实际都差不多，人是很难判断出差距的。

虽然各个机器都没什么差距，但是各个厂商为了营销，都在不断说自己超越了谷歌；但可笑的是，谷歌机器被N多个机器号称超越了，但是知道现在各个机器还都在跟谷歌机器比，为何不去跟更厉害的机器比呢？

在法律翻译领域，能不能出来一个神勇的机器呢？黑箱不突破，没有真正的法律机器翻译；有人说他们用法律专业语料做个增强训练，提高法律机器翻译性能。理论上可以，但是就把地球上的所有的中英法律翻译语料积累到一起，也不够机器吃的，何况根本就收集不了多少。所以，就法律机器翻译引擎本身，很难提升什么，但是作为法律翻译服务者，却可以发展周边技术和周边服务去更好的服务客户和用户。