下载掌阅APP，畅读海量书库
立即打开
【摘要】21世纪以来，中国日益走向世界舞台的中心，中外交流日益频繁，语言服务行业也越来越繁荣。尽管近二十年来业界和学界一直致力于公共领域译写规范化，产生了各省市地方标准，再到国家标准以及一些数据库平台，但现实中语言景观的外译问题层出不穷，且需要新的解决办法。本研究将多模态语言景观置于AI时代和当下语言服务实践的真实情景下，基于ChatGPT驱动的翻译过程，提出新一代人工智能下翻译编辑PAIP模式，并以语言景观的英译为例，进行全过程阐释性例证说明。实例分析研究也发现了语言景观的一些外译方法，如AI直译、译后编辑、创译等。此外，文章还将AI背景下的翻译学和编辑（学）相融合，提出“译编”“译前编辑”等概念，在原有的“机器翻译”（MT）和“译后编辑”（PE）基础上，对AI时代翻译过程进行拓展性建模。翻译编辑PAIP模式还有待于运用于其他语言服务文类实践及实证检验。
【关键词】ChatGPT；语言服务；多模态语言景观；译前编辑；译后编辑；翻译编辑PAIP模式
进入21世纪后，中国日益走向世界舞台的中心，中外交流日益频繁，语言服务行业也越来越繁荣。随着中国于2001年加入世界贸易组织、2008年举办北京奥运会、2010年举办广州亚运会与上海世博会、2022年举办冬奥会与2023年举办杭州亚运会，国家与城市形象建设成为中国加入国际组织与举办国际赛事的重要组成部分，各大城市和旅游景点加大公示用语建设，语言景观外宣成为构建城市、国家国际形象的重要途径。针对现实中语言景观外译的种种问题，国家、各省、自治区、直辖市和科研机构纷纷制定了一系列语言服务行业标准及条例，如《汉语拼音正词法基本规则》（1996）、《北京市地方标准 公共场所双语标识英文译法通则》（2006）、《中华人民共和国国家标准——地名标志》（2008）、《上海公共场所英文译写规范》（2009）、《公共服务领域英文译写规范》（2013）等；学界团体和个人也出版了《汉英公示语词典》（2004/2015）、《汉英深圳公示语辞典》《北京市国际交往语言环境建设条例》（2022）；创建了一些在线公示语双语翻译库，如“全国公示语翻译语料库”“公示语网”“公示语研究在线”“公示语译研群”“公示语中英译写查询系统（深圳）”等，初步形成了“组建专家团队、动态督查纠错、编制译写指南、语言建设条例”的公示语译写路径。这也标志着语言景观译写和传播研究不断地深入化、规范化及法制化。但语言景观外宣研究及实践成绩与问题并存：过度依赖机译而忽略了译后编辑、过于强调规范性而忽略了多样性、偏重于语言单一模态而轻视多模态译写、单向关注国内公示语的译写标准而未延展至目标受众的接受心理等。故公示语外译研究将是一个长期且亟需新视角的课题。本文从新一代人工智能驱动语言服务视域出发，重点讨论机器直接翻译而未进行译后编辑的公示语问题，并针对语言服务中这类现实问题提出译后编辑原则方法论，以期为“国际语言服务”学科建设和语言服务实践提供新思路（崔启亮，张小奇，2023）。
不同于其他类型的应用翻译，语言景观翻译从一开始就是以“问题”或“不规范”而成为中国业界和学界研究的焦点。“语言景观”英文表述较早见于“Linguistic landscape and ethnolinguistic vitality: An empirical study”（Landry & Bourhis, 1997）一文，2006年Backhaus出版了以之为题的第一本专著
Linguistic Landscape
。而国内多使用“公示语”这一概念。我们分别以“公示语”和“语言景观”为篇名检索词在中国知网检索，可录得相关学术论文分别为3205篇和798篇（2008—2023，见图1所示）
。从现有文献看，关于公示语翻译研究的学术论文层出不穷，研究视角多是语言学及其二级学科理论概念，包括功能对等理论、目的论视角、功能翻译理论、交际翻译、关联理论、跨文化视角、生态翻译学等。从研究领域所占比例可知，开发性业务研究占71.7%，应用研究占23.58%，学科教育教学仅占0.94%，可见应用和业务研究占绝大多数，公示语外译属于应用研究。相较而言，语言景观亦属于应用研究（98.75%），但研究视域更为宽广，涉及场所符号学、语言政策、公共空间、语言服务、地理符号学、城市形象、社会权势等更为宏观的维度。
图1 中国语言景观研究高频关键词（2008—2023）
王晓军和朱豫（2022）基于Web of Science核心数据库对国际语言景观研究进行可视化分析时，发现1997年至2009年间国际上以英文发表的语言景观文献共计359篇，年发文量呈逐步增长态势，研究热点话题有多语现象、语言政策、英语、空间、身份、双语现象等，且“其跨学科特征逐渐增强，研究的范围逐渐扩大”。国内关于语言景观的研究具有相似的特征，但仅有1.38%的文章（11篇/798篇）以语言服务为主题，其他多是对城市、景点、社区、商城、道路、牌匾等公共空间语言进行个案或调研分析。此外，以公示语英译为主题的研究，多关注现实中公示语的翻译问题，尤其是旅游景区公示语，故引发了学界众多关于公示语的翻译策略、错误分析、问题与对策、翻译问题和失误分析的讨论。然而，这些研究对公示语英译的探讨仅限于词汇、语法表层结构的实例分析和纠偏，而未作深层分析，也极少从理论和实践相结合的层面进行深入探讨；有些文章虽然提出了外译原则，但缺乏理据性或者可操作性细则，如李雪雁（2009）对外语类刊物中关于公示语英译的这些论文进行随机抽样，发现绝大多数研究并无理论依据，也未提出外译实践可操作性原则或策略。
语言景观外译问题源源不断地涌现，学界和业界针对语言景观翻译不规范的问题，一直在寻求步入法律规章上规范化的道路。法律规章上的规范化是指语言、文字、符号、术语、简称、语体、体例等要规范统一，符合相关的国家标准或国际标准。黄友义曾建议在《中华人民共和国国家通用语言文字法》第十三条中加上“规范的外文”，即公共服务需要的招牌、告示、标志牌等需要使用中外双语文字的，不仅要求汉字使用规范，而且外文或翻译文字也应当使用规范。随着这一呼声，公示语翻译规范从地方标准到国家标准逐步进入实质性研制阶段，《公共服务领域英文译写规范》（Guidelines for the Use of English in Public Service Areas）国家标准应运而生。从2011年5月启动至2015年4月15日《公共服务领域英文译写规范（第2—10部分）》“报批稿”的形成，公示语国家标准的制定、修订与报批历经了四年之久，形成了《第1部分：通则》《第2部分：交通》《第3部分：旅游》《第4部分：文化娱乐》《第5部分：体育》《第6部分：教育》《第7部分：医疗卫生》《第8部分：邮政电信》《第9部分：餐饮住宿》《第10部分：商业金融》等13个公共服务领域的国家标准。然而，“国标虽然是一个标准，但其所提供的译文大多也不是唯一的、标准化的（译法），而只是建议性的（译文）”（王银泉，张日培，2016:66）。显然，语言景观译写和外宣实践中的问题不可能轻而易举地解决，必须从当前语言服务实践的现实出发，针对外译全过程中的难点和重点提出语言景观外宣翻译与对外传播策略和方法。
作为新兴领域，语言服务业横跨第一、二、三产业并形成环环相扣的网状链条，纵跨翻译学、信息技术学、语料库语言学、大数据科学、人工智能、服务管理学等众多交叉学科，在中国对外传播和国际话语权建设中发挥着重要作用。从广义上而言，语言服务业是“所有以语言作为工具或项目内容而开展的服务”（屈哨兵，2012:46），涵盖“教育强国”“制造强国”“贸易强国”“航天强国”“网络强国”“文化强国”等国家战略和民生领域（屈哨兵，2020:11-20），辐射语言产业、语言行业、语言事业三大业态（国家语言文字工作委员会，2020；王立非，崔启亮，蒙永业，2016；贺宏志，2012:47），囊括语言知识服务、语言技术服务、语言工具服务、语言使用服务、语言康复服务和语言教育服务六种类型（司显柱，徐珺，2021）。由此可见，语言服务无处不在，关涉国家、企业、事业、行业的方方面面。作为语言服务业的核心内容，语言翻译产业伴随着中国翻译史上第四次高潮而呈现出井喷式增长。截至2021年年底，中国语言翻译服务企业高达40多万家，语言服务全年总产值达554.48亿元，中国翻译及语言服务产业“规模不断扩大，AI技术应用更为广泛，翻译教育发展迅猛，行业标准化稳步推进”（中国翻译协会，2022）。
进入21世纪以来，中国的语言翻译实践呈现出新特征，即实现了以对外传播中国文化为归旨的“中译外”转向（黄友义，2017:5）。这场正在进行的外向型翻译实践无论在信息数量、题材种类、科学技术、从业人员还是经济效益上，都是史无前例的，使得中国的翻译从“入超”转为“出超”。其中，科学技术是语言翻译服务发展的引擎，它的飞速发展不仅将人类带入“大数据和人工智能时代”（李翔，2021），而且不断地颠覆着语言翻译服务的工具和模式：从最初基于规则的机辅翻译到基于统计的机器翻译，再到神经网络机器翻译（NMT）和最新的生成式人工智能翻译（GAIMT）和译后编辑，科学技术已广泛应用于语言服务行业。新时代中国语言服务研究需要新方法，同时新时代语言服务出现的新问题亦需要放在新的时代背景和具体的语言服务实践中考查。
作为语言服务产业的内容之一，语言景观是指用于公共空间的“路牌、广告牌、街名、地名、商铺招牌以及政府楼宇的公共标牌之上的语言共同构成某个属地、地区或城市群的语言景观”（Landry & Bourhis, 1997:25）。Backhaus（2007:ix）在《语言景观》一书开篇中指出，“语言景观”一词使用得有些不恰当，因为学界研究的是“都市公示语”（urban public signs）。除此之外，我们认为语言景观中的“语言”使用得也不恰当，因为在现实（都市）公共空间里，尤其是在当今融媒体时代里，“语言景观”不仅有语言单一模态和多模态之分，而且有静态信息和动态信息之别。这也是“语言景观”在国际学界一直遭受诟病的根因。2010年Jaworski和Thurlow合编出版了一本以“符号景观”为主标题的书，即《符号学景观：语言、意象、空间》（ Semiotic Landscapes:Language, Image, Space ）。为了顺承国内外学术史概念的使用，本文亦使用的是“语言景观”而非“符号景观”或“多模态公示语”。就符号功能而言，语言景观具有强制性功能、指示性功能、限制性功能、提示性功能，其译写和对外传播具有不同的突显功能，对内而言其社会功用在于提供信息、引起兴趣、服务社会、营造环境等；而其对外社会功能主要在于促进理解、建设形象等。需要指出的是，语言景观外译实践中有不少案例属于排版打印、粘贴牌制造或安装过程中的错误（如图2所示），这类语言景观翻译问题我们将其称为“非翻译性语言景观问题”，包括图2中男女卫生间的英文错置、英文漏掉字母、“Wrong Direction”方向倒置等。这类错误不属于翻译学讨论的范畴。下面我们对日常所收集的翻译类错误语言景观翻译进行定性概括与分析。
图2 非翻译性语言景观问题
从图3可知，语言景观英译不仅漏洞百出，而且是“高级”或雷人错误。之所以说是“高级”错误或所谓的“神翻译”，是因为语言景观外译是机器的直译。相较于人的直译，机译会含有毫无关系的高级词汇，且一般会导致译文无法理解。可将这些案例归纳并概括为以下几类：
（1）提取概念误译
“未开口的花甲请勿食”→ 花甲 →The Opening of 60 Do Not Eat;
“请勿高空抛物”→ 高空 /抛物→Do Not High-altitude Parabolic ;
“德国咸猪手”→ 咸猪手 →Germany sexual harassment ;
“看好儿童”→ 看好 → Optimistic about children;
“丁丁炒面”→丁丁→Fried noodles with penis ;
（2）字对句误译
“会长室”→ 会/长 /室→ It will grow room;
“中药房”→ 中 /药房→ Be hit by drugstore;
（3）字对字误译
“桥下休闲广场”→桥下/休闲/广场→Bridge under / the leisure /square;
“文明养狗”→文明/养/狗→Civilization / Raises / The Dog;
“防止跌倒”→防止/跌倒→Prevent / Falls;
“弹性窗口”→弹性/窗口→Elastic / Window;
（4）字对意直译
“无障碍厕所”→ 残疾人设备 →Handicapped toilet;
“感应出水”→ 感应水龙头 →Automatic sensor faucet;
“文明如厕”→ 如厕注意文明 →Pay attention to sanitation;
“非旅游区 请勿入内”→Please do not enter the non-tourist area;
“细微之处见公德 举手之间显文明”→Virtues appear during your behaviours! Cleaness between your hands!
图3 语言景观英文“高级”错误
图3 语言景观英文“高级”错误（续）
提取概念误译、字对句误译、字对字误译和字对意直译在误译严重程度上依次递减；其中，前三类是直接机译的结果，最后一类是人译（+机译）的产物。这类直译看似没有问题，其实其翻译忽视了受众的认知能力、接受心理以及语言景观的情景语境。这四类语言景观的翻译性问题说明机辅翻译已被广泛地应用到语言服务外译领域，但是语言（翻译）服务实践若是从机器辅助人工翻译直接跨入AI翻译，而不是经过人工辅助人工智能翻译，是非常冒险的做法。以上案例就说明了这点。尽管生成式人工智能翻译比神经网络机器翻译具有“了解语境”“遵守规则”“理解示例”“准确回应”等强大的学习和生成功能，语言翻译服务行业依旧离不开人的思维、创意、经验和专业知识，更离不开人工审校人员或译后编辑。
新一代人工智能聊天机器人ChatGPT，已然成为语言服务业最为热门的新风口。ChatGPT是由美国人工智能实验室OpenAI研发的一款智能聊天机器人程序（AI Chatbot），于2022年11月上线。该人工智能程序是基于GPT-3.5架构的大型语言模型（Large Language Model, LLM），通过不断地监督学习和增强学习训练而成。ChatGPT具备强大的语言生成能力、上下文学习能力和世界知识能力，因而成为语言服务业界的新宠。相对而言，翻译学界对ChatGPT的研究较为滞后，国内仅有几篇相关研究（Wang,2023；郑永和 等，2023；耿芳，胡健，2023；叶子南，2023；王子云，毛毳，2023；杨锋昌，2023），聚焦于基于ChatGPT的翻译实例分析。Wang（2023）通过对比评估广交会文本的译者翻译和AI翻译，针对ChatGPT翻译提出三点改进建议：一是译前编辑（pre-editing），即针对篇幅较短的原文，在人工智能翻译之前对其中的中式表达——名词罗列、单字表意不清、流水句及重复表达进行处理；二是译后编辑（post-editing），尤其是篇幅较长的文本，无法一一译前处理，反而译后编辑更能提高质量和效率，可针对AI译文中的主要问题进行编辑校对；三是集中提升文化负载词的翻译，重在对中国文化元素和思想的对外传播效度。叶子南（2023）以谷歌翻译、必应、百度等机译了《纽约时报》上的一篇专栏文章，提出了“硬文本”和“软文本”这对概念，两类文本的区别性特征标准在于词义边缘清晰度、词语语境空间、文本个性、译者介入度、句法逻辑性以及本土文化度等。这些使用的翻译文本为商务类（语言服务）、专栏散文类、陶瓷类文本和法律文本，尚未见ChatGPT用于语言景观的机器翻译、译后编辑、译文质量评估、译员反思或数据平台建设的研究。
据霍姆斯的译学构架图（Holmes, 1972/1988），翻译过程研究是纯理论翻译学的重要组成部分，也是中外学界久久讨论的话题。传统翻译语言学派（Nida, 1982）将翻译过程分为分析（analysis）、转换（transfer）、重构（restructuring）三个阶段；阐释学派（如Steiner,1975/1998）将翻译过程分为信赖（trust）、入侵（aggression）、吸收（incorporation）和补偿（restitution）四个步骤，或极简化为更常见的理解（comprehension）和表达（production）两段论；认知翻译学将其划分为理解、表达、修订三个关联阶段（王俊超，曾利沙，2015），等等。随着翻译技术和机器翻译的不断发展，改变了学界和业界对翻译过程的看法，突出诸如译前准备、译中检索、译后编辑等翻译技术的使用环节。例如翻译项目实践中常常将整个翻译过程分为三步走：第一步是译前准备，即文本数字转化、平行文本语料库、术语库准别、翻译方案的制定等工作；第二步是翻译过程，涉及语言转换、翻译问题、解决问题等；第三步是译后校对，即由专门的翻译校对人员进行译文校对与润色等。再如认知翻译学者Lauffer（2002）认为，翻译过程由理解推理（understanding and reasoning）、检索（searching）和修订（revising）三个阶段组成。在AI盛行的时代，语言服务业界出现了机器翻译译后编辑（machine translation post-editing, MTPE）这一模式，即翻译全程包括译前准备、机器翻译、译后编辑三个环节。本文在前期AI翻译研究的基础上，提出新一代人工智能时代里的翻译编辑PAIP模式：译前编辑（pre-editing）、人工智能翻译（AI translation）、人工提示AI（man-prompt AI）、译后编辑（post-editing）四个子过程。
（1）译前编辑阶段：译前编辑和译后编辑可称为人工智能翻译的“PE”双胞胎。译前编辑旨在提高机译或AI翻译的质量，侧重于在翻译之前对源文本进行整理、编辑、加工，尤其是源文本较短、可操作性强的硬文本（叶子南，2023; Wang,2023）；具体步骤包括文本内和文本外的操作：前者包括同义词替换、代词替换、调整语序、拆分长句、增删句子成分、消除歧义等（王睿希 等，2022）；后者借助术语库、语料库等大数据技术将源文本中的专业术语、用典、专名、诗词等进行目标语替换。
（2）AI翻译阶段：将源文本直接复制到ChatGPT中进行AI翻译，再将AI译文复制到Word文本中；此外，ChatGPT有强大的绘图功能，可对AI机器人进行图片描述，生成图片。
（3）人工提示AI：在ChatGPT中输入人工提示语或基于人工提示AI生成的提示语，可针对性地改变译文。作为ChatGPT的基本功，提示语（ChatGPT prompts，简称Cp）是指输入一个短语、问题或一段话，作为生成模型输入的起点，其功能是“让ChatGPT进入某种对话模式”（徐宿，2023）。在语言服务实践中，若委托方为目标文本有特殊的期待或要求，人工提示AI也可以放在AI翻译之前/中进行。
（4）译后编辑阶段：同译前编辑，译后编辑是在提高机器翻译质量时，侧重提高AI翻译后目的语文本的准确性和译文质量。关于译后编辑和译文质量的关系有个概念，即译编率（Translation Edit Rate, or TER）。该概念由Snover等人于2006年提出，用于计量机器翻译后词汇和语法编辑的次数。机译或AI译文所需译后编辑次数越多，译文质量就越低；反之，译文质量则越高（乔博文，李军辉，2020）。此外，除了语符编辑校对外，译后编辑还包括译者基于自身翻译经验和专业知识之上的润色与提升性定稿。
虽然ChatGPT译文不像现实语言景观外译有那么严重的错误（见图2和表1所示中的AI翻译），但AI机器人的翻译仍旧是直译且有误译。根据上文中提出的翻译编辑PAIP模式，我们逐步阐释说明PAIP模式下语言景观AI翻译的全过程（见表1所示）。
表1 PAIP模式下语言景观的AI翻译全过程
续表
续表
在译前处理阶段，我们需要根据公共服务信息译写国家标准，它将公共服务信息（文本）可划分为功能设施信息、指示指令信息、说明提示信息、限令禁止信息、警示警告信息等类型，即不同类型的语言景观有着不同的国标。如警示警告信息用于提醒公众对潜在危险的注意，起到警示性或警告性作用，具有一般警示、重要警示、严重警告等程度区别；这类语言景观在英语世界里有一定的约定俗成性，即一定的措辞和句法构式，按照程度依次表达为“Mind”“Watch”“Beware of”“Caution”“Warning”“Danger”等。再如限令禁止信息用于劝阻或禁止某些行为，起到限制或禁止的功用；同理，对应的英文表达构式是“Thank you for not doing”“Keep ...”“Do not do ...”“... Not Allowed”“No doing”“... Forbidden/Prohibited”等。
在人工提示AI翻译阶段，我们可以将对原语言景观的文本、语义和语用的理解加入翻译指令中，也可将译文术语、固定表达和句法构式等加入提示语中，生成基于人工理解的人工智能译文。这个层面需要译者具有双语能力、翻译技术和工具能力、语篇-认知能力、跨文化心理能力以及创造性思维力等。
最后，在译后编辑阶段，译编率的大小取决于译者的类型。在语言翻译实践中，有两类译者：任务导向型和目标导向型。任务导向型译者仅以完成翻译任务为目标，而目标导向型译者具有更为宏大的聚焦和更为宽广的视野，在翻译过程中不断地创新、不断地发现问题并解决问题，其目的是实现（翻译）沟通的效果（Ferguson, 2022; Wang, 2023:11）。作为目标导向兼研究者型译者，我们充分发挥译者的主观能动性（及各项翻译能力），对需要译后编辑的AI译文进行润色、改译甚至是创译。以“未开口的花甲请勿食”为例。这是餐馆或酒店对花甲食用的温馨提示。据生活经验可知，做好的花甲若没有开口，多是在未烹饪前就死掉的花甲或是满满的淤泥；若顾客不小心吃了，会引起恶心不适或不满等情绪。但若直接采用AI翻译“Please do not eat unopened shellfish”或“Mind: Don't consume unopened mantis shrimp（注：这里误译为螳螂虾）”，则会产生预设义，即本店的花甲不新鲜！故我们将译为一句较为幽默的提示性图文景观，如图4所示。
图4 ChatGPT生成图片“开口花甲”
语言景观多语种资源库建设不仅需要大量的多语数据的标准划一和规范化，更需要对丰富的语言景观进行多元外译，包括人机翻译基础上的创译和借用国外相应表达的仿译。正如刘丽芬和焦敏（2023）所提倡的，“让城市符号景观充溢生命气息”。
新时代，伴随着中国国际赛事的承办和国家形象的建构，语言景观或公共领域多模态公示语成为语言翻译服务实践的重要部分。尽管近二十年来业界和学界一直致力于公共领域译写规范化，产生了各省、自治区、直辖市地方标准再到国家标准以及一些数据库平台，但现实中语言景观的外译问题层出不穷，且不是“规划化”策略能一刀切解决的。本研究将多模态语言景观置于AI时代和当下语言服务实践的真实情景下，基于ChatGPT驱动的翻译过程提出新一代人工智能下翻译编辑PAIP模式，并以语言景观的英译为例，进行全过程阐释性例证说明。在实例分析中，研究也发现了语言景观的一些翻译方法，如AI翻译、套译、创译等。此外，全文还将AI背景下的翻译学和编辑（学）相融通，提出“译编”“译前编辑”等概念，在原有的“机器翻译译后编辑（MTPE）”和“译后编辑”基础上，对AI时代翻译过程进行拓展性概括。翻译编辑PAIP模式也有待于运用到其他语言服务文类实践及实证检验。
崔启亮，张小奇，2023.国际语言服务学科的理论基础研究[M]//司显柱，徐珺.语言服务研究.北京：中译出版社：21-33.
耿芳，胡健，2023.人工智能辅助译后编辑新方向——基于ChatGPT的翻译实例研究[J].中国外语，20（3）:41-47.
国家语言文字工作委员会，2020.中国语言生活状况报告2018[C].北京：商务印书馆.
国家质检总局和国家标准委.公共服务领域英文译写规范：第一部分通则[S].GB/T30240.1—2013.
贺宏志，2012.语言产业导论[M].北京：首都师范大学出版社.
黄友义，2017.翻译硕士专业学位教育：划时代的改革，前程似锦的未来[J].中国翻译（3）:5-6.
李翔，2021.基于产教融合的地方应用型大学“翻译+信息技术”语言服务人才培养研究[J].校园英语（32）:23-24.
李雪雁，2009.国内公示语英译研究综述[J].吉林广播电视大学学报（1）:105-108.
刘丽芬，焦敏.让城市符号景观充溢生命气息[N].中国社会科学报，2023-01-03.
乔博文，李军辉，2020.融合语义角色的神经机器翻译[J].计算机科学，47（2）:163-168.
屈哨兵，2012.语言服务的概念系统[J].语言文字应用（1）:44-50.
屈哨兵，2020.《中国语言服务发展报告（2020）》的原则和目标[C]//广州大学粤港澳大湾区语言服务与文化传承研究中心.语言生活皮书（2020）, 10-17.
司显柱，徐珺，2021.前言：守正创新，砥砺前行[M]//司显柱，徐珺.语言服务研究.北京：中译出版社.
王俊超，曾利沙，2015.西方翻译过程研究五十年述评——一项基于核心文献的多维剖析[J].广东外语外贸大学学报（6）,69-74.
王立非，崔启亮，蒙永业，2016.中国企业“走出去”语言服务蓝皮书（2016）[C].北京：对外经济贸易大学出版社.
王睿希，李嘉鋆，赵琳娜，等.译前编辑——是“鸡肋”还是“福报”?[EB/OL].2022-11-30[2023-09-10].https://zhuanlan.zhihu.com/p/588151956.
王晓军，朱豫，2021.旅游景区的语言景观与语言服务研究——以天津五大道景区为例[J].语言服务研究（1）:127-206.
王银泉，张日培，2016.从地方标准到国家标准：公示语翻译研究的新里程[J].中国翻译，37（3）:64-70.
王子云，毛毳.ChatGPT译文质量的评估与提升——以陶瓷类文本汉英翻译为例[J].山东陶瓷，2023（4）:20-27.
徐宿.ChatGPT的基本功：13种Prompt用法[OL].（2023-03-02）[2023-09-11].https://sspai.com/post/78593.
杨锋昌，2023.ChatGPT对译员的思考与启示——以越南语法律翻译为例[J].中国科技翻译（3）:27-30+4.
叶子南，2023.在ChatGPT时代，人译独领风骚[J].中国翻译（3）:173-178.
郑永和，丁雨楠，郑一，等，2023.ChatGPT类人工智能催生的多领域变革与挑战（笔谈）[J].天津师范大学学报（社会科学版）（3）:49-63.
中国翻译协会，2022.2022中国翻译及语言服务行业发展报告[R].北京：中国翻译协会.
Backhaus, P. 1971. Linguistic Landscape: A Comparative Study of Urban Multilingualism in Tokyo [M].Clevedon:Multilingual Matters.
Ferguson, D. I see the reason why China's system is confident [EB/OL]. 2022-09-27. http://china.qianlong.com/2022/0927/7662684.shtml.
Holmes, J. S. 1988. The name and nature of translation studies [C] // Translated! Papers on Literary Translation and Translation Studies .Amsterdam:Rodopi :66-80.
Jaworski,A., & Thurlow, C. 2010. Semiotic Landscapes: Language, Image, Space [M].London and New York:Continuum International Publishing Group.
Landry, R., & Bourhis, R. Y. 1997. Linguistic landscape and ethnolinguistic vitality:An empirical study[J]. Journal of Language and Social Psychology, 25.
Lauffer, S. 2002. The translation process: An analysis of observational methodology. Cadernos de Tradução ,2（10）:59-74.
Nida, E. A. 1982. Translating Meaning. San Dimas: English Language Institute.
Snover R. M., Dorr B., Schwartz R., Micciulla L. 2006. A study of translation edit rate with targeted human annotation[C].// Proceedings of the 7th Conference of the Association for Machine Translation in the Americas .Cambridge:223-231.
Steiner, G. 1998. After Babel: Aspects of Language and Translation [M]. Shanghai: Foreign Language Education Press.
Wang, J. 2023. A ChatGPT-driven study of translating and post-editing Chinese enterprise publicity materials [J]. Modern Languages, Literatures, and Linguistics, 2:1-17.
Wang Junchao（Guangdong University of Foreign Studies, Guangzhou 510420）
Abstract: Since the 21st century, China has increasingly become a central player on the world stage, leading to more frequent exchanges between Chinese and foreign languages and a flourishing language services industry. Despite efforts by industry and academia to standardize translation and writing in the public spaces over the past two decades, various challenges in translating Chinese language landscape persist, necessitating new solutions. This study situates the multimodal language landscape within the context of the AI era and language service practices. By utilizing the ChatGPT-driven translation process, we propose a PAIP Model for transediting Chinese language landscapes. The analysis also identifies several translation methods for language landscapes, such as literal translation, post-editing, and creative translation. Furthermore, this article integrates translation studies and editing theory in the context, introducing concepts such as“transediting”and“pre-translation editing”to expand upon the existing“machine translation”（MT）and“post-editing”（PE）frameworks, thus providing a more comprehensive modeling of the translation process in the new era. The application and empirical validation of the new transediting mode in other language service genres remain to be explored.
Key Words: ChatGPT, Language Services, Multimodal Language Landscapes, Pre-translation Editing, Post-editing, Transediting Mode（PAIP）
作者简介： 王俊超，外国文学文化研究院广东外语外贸大学学报副编审，国际商务英语学院硕士生导师、高级翻译学院MTI导师，研究方向：应用翻译学和出版编译。
基金项目： 教育部人文社会科学研究规划基金青年项目“基于国际涉华企业报道大数据的中国企业形象他塑与重构研究”阶段性研究成果。