Meta的翻譯技術進步
「Meta在支持各種不同功能方面做得非常好，例如文字轉語音、語音轉文字，甚至自動語音識別，」昆尼皮亞克大學 (Quinnipiac University) 的計算機科學教授切坦·賈斯瓦爾 (Chetan Jaiswal) 說，他並未參與這項研究。「他們支持的語言數量真是個驚人的成就。」
人類翻譯的重要性
研究人員在論文中提到，人類翻譯者仍然是翻譯過程中不可或缺的一部分，因為他們能夠理解不同的文化背景，確保從一種語言轉換到另一種語言時，能夠傳達相同的意思。魁北克拉瓦爾大學 (Université Laval) 的翻譯、技術與社會研究主席林恩·博克 (Lynne Bowker) 說：「這一步驟非常重要。語言反映了文化，而文化有自己的認知方式。」
機器翻譯的風險
她表示，當涉及醫療或法律等應用時，機器翻譯需要經過人類的仔細檢查。如果不這樣做，可能會造成誤解。例如，在2021年1月，維吉尼亞州公共衛生部使用Google翻譯翻譯有關COVID-19疫苗的公共衛生信息時，將英文的「not mandatory」翻譯成西班牙文的「not necessary」，這改變了整個信息的意思。
AI模型的訓練
某些語言的AI模型有更多的例子可以訓練，這意味著目前的語音轉語音模型可能能夠將希臘語翻譯成英語，因為有很多例子，但卻無法將斯瓦希里語翻譯成希臘語。Seamless團隊旨在通過在不同語言的數百萬小時的語音音頻上進行預訓練來解決這個問題。這種預訓練使其能夠識別語言中的一般模式，從而更容易處理不太常用的語言，因為它已經對口語語言的聲音有了一些基準。
開源系統的潛力
該系統是開源的，研究人員希望這能鼓勵其他人基於其當前的能力進行開發。但也有人對其相較於現有替代方案的實用性表示懷疑。賈斯瓦爾說：「Google的翻譯模型不像Seamless那樣開源，但它反應更快，速度更快，對學術界來說是免費的。」
未來的即時翻譯
Meta系統最令人興奮的地方在於，它指向未來可能實現即時翻譯的可能性，就像道格拉斯·亞當斯 (Douglas Adams) 的經典小說《銀河便車指南》中的巴別魚一樣。SeamlessM4T比現有模型更快，但仍然不是即時的。不過，Meta聲稱有一個更新版本的Seamless，速度與人類翻譯者相當。
即時翻譯的需求
德克薩斯州阿靈頓大學 (University of Texas at Arlington) 的計算語言學實驗室主任肯尼·朱 (Kenny Zhu) 說：「雖然這種延遲翻譯是可以接受且有用的，但我認為即時翻譯會更有用。」他並未參與這項新研究。
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