随着深度学习算法的日趋优化以及可学习文本的增加，在可预计的将来，机器翻译的质量会进一步提升，直至接近正常人工翻译的水准。但机器翻译对于不同类型的翻译工作，影响却不尽相同。
目前对于一些正式文本的翻译（比如财务报表、商业合同和学术论文等），机器翻译的准确度已经有了很大提升（部分翻译的准确度甚至能达到90%以上）。随着技术的进一步发展，机器对于正式文本的翻译准确度会越来越高。这会对很多低端笔译岗位带来冲击。
同时，由于语音识别以及语音合成技术的成熟，低端口译工作同样会受到影响。对于旅游、日常会话等简单的英语翻译需求，目前已经有手机应用能提供同声传译功能（尽管翻译准确性仍然不够好）。在可以预见的未来，很多简单的口译工作也将会逐渐被机器所取代。
但对于技术含量较高的一些笔译和口译工作，机器翻译带来的影响仍然有限。
机器通过庞大的语料库可以较好地完成简单的词对词甚至句对句的语际转换（比如专有名词以及各类常见文本的翻译），但它无法取代语言的交流功能。在交流过程中，语言仅仅是信息的载体，机器虽然能够完成语言的转换，但它没有办法明白语言背后的含义，即，说话者的意图。
机器通过庞大的语料库可以较好地完成简单的词对词甚至句对句的语际转换（比如专有名词以及各类常见文本的翻译），但它无法取代语言的交流功能。在交流过程中，语言仅仅是信息的载体，机器虽然能够完成语言的转换，但它没有办法明白语言背后的含义，即，说话者的意图。
语言中存在歧义、模糊性和言外之意，有时候同一句话在不同的人眼里会有完全不同的解读。对语言的理解与谈话双方的文化背景、知识储备，甚至是谈话时的心理状态都有关系。举个例子，英国人谈话讲究含蓄，当一名英国人说 "Very interesting"，你可能会理解为“这很有意思”，但他实际上想表达的可能是“这很扯淡”。机器并没有办法分辨出这两者的区别。同时，语言中还存在着双关、比喻、夸张等现象，这对于机器翻译来说几乎难以完成的任务。
此外，好的翻译作品还讲究“信达雅”。“信”是指译文要准确，不歪曲，不遗漏，也不要随意增减意思；“达”是指不拘泥于原文形式，译文通顺明白；“雅”则指译文时选用的词语要得体，追求文章本身的简明优雅。由于机器翻译本身的技术特点，能达到“信”这一层面已经很不容易，要更进一步做到“达”和“雅”则更加困难重重。退一万步讲，假如机器真的能够理解什么样的译文才更加通顺优雅，那到时候需要担心饭碗的就不仅仅是职业翻译了。达到这种智能程度的机器将会让很多岗位消失，彻底颠覆我们的生活。
实际上，机器翻译的快速发展对于翻译行业来说并不是坏事。就像工业机器人将人类从枯燥的流水线作业中解放出来一样，机器翻译的出现也让译者能够从机械单调的翻译任务中脱身，将时间精力投入到更具有创造性的工作中。可以预见的一点是，未来基础翻译岗位将会大量消失，而高端翻译工作仍然会有很大需求。这对译者本身的能力也提出了更高的需求。
未来的翻译可能会呈现出这样的特点：由机器完成初级的翻译任务，译者在此基础上进行修改、调整、润色。这样能够兼顾机器的效率与人工的严谨，让翻译更加高效准确。
