一、变与不变

现如今，科学技术日新月异，人工智能（AI）突飞猛进。与此同时，计算机辅助翻译（Computer-Aided Translation，简称 CAT）以及机器翻译（Machine Translation，简称 MT）的效果持续提升，例如谷歌、百度、科大讯飞等企业相继推出了高效的机器笔译与口译平台。特别是 OpenAI 旗下的大语言模型（Large Language Model，简称 LLM）ChatGPT 横空出世，以及之后谷歌、百度、深度求索（DeepSeek）等 AI 模型推陈出新，更是让人们深感震撼，也令很多人感叹翻译行业将被人工智能所替代。当然很多专家学者不以为然，认为机器翻译仍无法充分理解原文内容，更不能表达复杂的内涵或文雅的情怀，并深信人类翻译的独特价值不可取代。

有观点认为语言本身的复杂性与文化情感的差异性，使得不同语言之间往往难以实现完全对等的意义传达或思想表达，所以翻译是一门遗憾的艺术，甚至有人提出“Translation is the art of failure” （Ciardi, 1961）。然而，如果没有翻译这座桥梁，人类将无法突破语言藩篱，实现跨国界、跨文化的交流，那才是更大的憾事。实际上，在语言文化交融的过程中，翻译不仅能够较为准确地传递源语的思维逻辑与内涵精髓，还能通过专业的梳理和调整，将晦涩模糊的表述转化为符合目标语习惯的清晰话语。这种转化不仅让受众更容易理解字面含义，还能深入把握原文的深层寓意，丰富我们对于世界的认知。从这个角度而言，翻译并非充满了缺憾，而是跨文化沟通的重要推进器，填补了不同语言之间的认知空白，消弭了文化差异带来的理解隔阂。更令人欣喜的是，随着机器学习、大语言模型等人工智能科技的飞速发展，翻译工作获得了强大的技术支持，其效率和精确度都得到显著提升。这使得翻译在促进全球交流、推动文明对话方面发挥了越来越重要的作用。

在翻译实战中，随着机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、大语言模型（LLM）等颠覆性技术不断突破，AI 已经在翻译项目中发挥了越来越重要的角色，尤其在提高生产力和效率，确保译文质量一致性，以及校对润色方面。诚然，AI翻译并不能完全取代人类译员，但是翻译职业如果只能依靠情怀来维系，那就离没落也不远了。翻译从业者仅凭借对翻译工作的情感依恋而不拥抱技术的助力，最终将被激烈的市场竞争所淘汰。当今的译员必须尽快了解与应用AI工具，利用技术力量来拓展与丰富自己的翻译实践，才能更好地适应社会迭代与进步。

尽管人类翻译的关键作用不会改变，但是科技赋能翻译已是必然趋势，特别是在笔译项目管理方面。

（1） AI 翻译工具能够快速转换和处理各种文本格式，例如 PDF，特别在译前编辑、文字提取与简单文本处理方面，而且 AI 大数据更新迅速，机器学习与训练的方法与效果也在持续改进。翻译的自动化流程与技术日渐成熟，大幅加快了项目进度，同时确保了相对较高的输出质量。

（2） AI 翻译平台能够显著提升翻译的速度、效率与一致性。尤其在语料库匹配较高的情况下，AI 工具能够在短时间内处理海量文字，节省大量时间。例如，在 Tmxmall 平台（tmxmall.com）提供的 YiCAT 工具中，可以：

（a）首先，利用翻译记忆库与术语库，实现高质量匹配，确保译文在项目中前后一致。当然，前提是需要积累或购买垂直领域的高质量记忆库与术语库。

（b）其次，选择译员偏好的机器翻译，例如：DeepSeek、ChatGPT、谷歌翻译、DeepL、百度翻译、有道翻译、讯飞翻译、同花顺金融翻译、小牛翻译、腾讯翻译君、阿里电商翻译、微软翻译、火山翻译等。部分机翻引擎可以整合现有的记忆库与术语库，进一步提高翻译效果。对于多数简单文本，或者存在重复或类似内容的文本，或者在客户对译文质量要求不高或预算有限时，上述翻译记忆辅助工具与机器翻译工具就能满足基本需求。很多时候，这类机翻的效果已经优于初级译员或翻译小白的水平。在字数较多的情况下，机翻的优势更是显而易见。

（c）之后由人工翻译介入，进行机器翻译后编辑（简称“译后编辑”，即 machine translation & post-editing，缩写为 MTPE）。这一阶段的人机结合是保障翻译质量的重点，也是体现人类翻译关键价值的核心所在。对于需要处理复杂内容的文件、具有文学色彩的文本，或者文笔要求较高的文稿（如宣传资料、文案编辑、专业文件、重要文档等），目前AI翻译仍无法完全取代人类翻译。此时，译员的专业技能、逻辑思维和创意能力则更为重要。

（d）如有可能，还可以再通过 ChatGPT、Claude、深度求索（DeepSeek）等大语言模型或者专业的校对润色工具，例如改写匠（rewriter.cn）、Grammarly（www.grammarly.com），对译文进行最终的人机协作审校，确保语法准确、文字流畅。目前还有学者（刘世界、张滟，2025）建议整合上述流程，并借助自动化流程，迈向更高级的协同模式，即人智协同翻译（Human-AI Collaborative Translation，简称“HACT”）。

（3）在视频字幕翻译等专业场景中，AI 翻译技术展现出显著优势。语音识别以及即时文本翻译功能可以迅速生成准确的时间轴及对应的字幕文字。然而，当面对口音较重或表述逻辑混乱的音频材料时，语音识别的准确度大幅下降，译员仍需投入大量时间和精力来完成转录工作。此外，在理想的会议环境下，AI 能自动生成速记文本，或者总结归纳会议要点，提高会议记录的工作效率。

上述翻译流程无疑需要时间、资源、财力、人力的长期积累。因此，今后翻译服务供应商之间的博弈很大程度上取决于 AI 技术的投入（例如科技应用成本）、翻译前后的资源梳理（例如构建和维护语料库与术语库），以及专业译员的培养与组织管理（例如协调全职与兼职翻译团队的工作）。数字鸿沟（digital divide）的问题也可能愈演愈烈。翻译从业人员必须全面提升专业知识、语言技能、文化理解、技术应用等综合素质，才能在市场上有立足之地，否则将难以在激烈的市场竞争与先进的科技发展中保持竞争力。

这里需要强调的是，尽管 AI 翻译技术在笔译项目中日益普及，然而人类翻译的作用仍至关重要。确实，在某些场景下，AI 技术可以独立完成翻译任务，无需人工参加，或者能够极大地辅助人工翻译，但总体而言，AI 翻译仍然不能完全取代人类译员，主要原因在于：

（1） AI 技术通常缺乏对于具体语境、复杂语义和文化背景的深刻理解，而人类译员能够根据上下文、不同场景、文化习俗以及非语言信息进行准确翻译。语言本身可能存在模糊性，其多义性、情感色彩和隐含寓意需要精细剖析，尤其是文学作品中的言语，而 AI 往往难以捕捉和表达其中的要义。

（2）人类的语言始终在不断演变。新的术语、热门词汇、潮流的表达方式持续涌现。随着时代变迁，不少词汇的定义与含义也在更新变化。AI 技术虽然能够汇聚过往的数据资料，但其数据模型在学习和适应最新内容时存在滞后，从而可能导致翻译表现不佳。

（3）现有的翻译标准仍无法实现客观量化衡量，导致技术规范也尚未统一。虽然国家推荐标准 GB/T19682-2005《翻译服务译文质量要求》第 7.4 条译文质量要求规定：“根据翻译服务的特点，译文综合差错率一般不超过1.5‰”，但是即使差错率低于该推荐标准，译文仍可能会引发歧义。尽管有些机器翻译技术声称达到 90%以上的准确率，或大学六级甚至专业八级水平，然而在翻译实践中，关键词的翻译质量权重更具有决定性的作用。曾经有一家国内翻译公司将一份矿产开发报告中的 Ag（银）误译为 Au（金），导致客户前往海外考察准备投资，但最后在实地发现并非金矿，而是银矿，令客户遭受了损失。从数字上来看，这篇四万字的翻译件中只有几十个字的错误，译文准确性高达 99%以上，但是产生的后果却是极为严重的。在国外，也遇到过由于译员将患者家庭住址的门牌号翻译错误，导致救护车无法及时提供救援，患者不幸去世的医疗事故案件。在千字或万字的文章中，有时候一字之差，可能是致命的。AI 翻译的错译概率更高，甚至可能出现一些重大错误以及 AI 幻觉（hallucination），因此需要人工介入进行校对确认。例如在 2018 年韩国平昌冬奥会期间，挪威队的厨师向韩国本地杂货铺订购 1500 个鸡蛋，但是谷歌翻译却错译为 15000 个鸡蛋，闹出了一个国际大笑话。笔者在通过 AI 工具整理资料时，也经常遇到 AI 提供的文本质量参差不齐。例如某 AI 平台能够将“ad valorem duty”准确地译为“从价税”，但是却将“specific duty”错译为“特定税”，而正确的译法应当是“从量税”。因此，人工译审的工作仍必不可缺，纠正 AI 幻觉不时产生的张冠李戴问题，以及提升整体语言质量和逻辑脉络。

（4）虽然情怀不足以作为翻译职业存续发展的唯一支撑点，但是情怀依然是翻译过程中不可或缺的要素，承载着丰富的文化与社会价值，例如诗歌等文学翻译。这是人际沟通、情感交流以及激发热情与创造力的重要驱动力，亦是科技无法完全取代的人类特质。

上述对比分析主要基于笔译，而对于口译领域，AI 技术更是相差甚远，主要存在以下局限性：

（1）当前语音识别技术虽有长足进步，但在处理真实场景中的人类交际时仍面临诸多挑战。演讲者的表达并非总是清晰完整的——语病、重复、模糊表达等情况屡见不鲜。而 AI 在处理这些不规范表述时往往力不从心，更遑论准确理解各种地域口音和方言特色。更为关键的是，人类交际远非简单的语言符号传递。在面对面的沟通中，说话人的语气起伏、声调变化、面部表情、手势动作等非语言要素往往承载着丰富的信息，有时甚至比文字本身更能传达真实意图。这些微妙的非语言线索（non-verbal cues）构成了交际的重要维度，而当前的 AI 系统在捕捉和解读这些信息时存在较大的局限性。正因为人类口译员具备解读这些复杂交际场景的独特优势，他们在高端会议和重要场合中的地位始终不可替代。从联合国大会到国际峰会，从商务谈判到学术研讨，专业口译员凭借其敏锐的观察力和丰富的跨文化理解能力，能够准确把握发言者的真实意图，输出准确而富有感染力的译文。这一点从目前各类重要会议仍然坚持使用人工速记员和专业口译员就可见一斑。在可预见的未来，人类口译员在处理复杂、精密、高难度的口译场景时，仍将保持其不可替代的核心地位。

（2）语音识别不足，再加上之前所述的机翻不足，使 AI 口译的输出进一步大打折扣。人们在阅读书面文字时还能容忍，或忽视一些错误，或在大脑内自动纠错，例如：“研表究明，序顺并不定一影响读阅！事证实明了当你看这完句话之后才发字现都乱是的”。这句话的顺序是颠倒的，但是多数读者仍然能够理解，甚至在快速阅读时，并未发现这个问题。然而如果 AI 将译文以语音形式输出，那么观众听到后，会更容易发现错误，令人忍俊不禁。虽然文本转语音（TTS，Text-to-Speech）的技术早已成熟，但是机器同传系统只会在屏幕上投射同传翻译字幕文本，而不是传输语音翻译，其原因之一就是听众能够更明显地感知到语音输出的错误；另外，此类同传字幕在屏幕上的显示文字也需要多次动态纠正，不能一次性准确显示，严重影响观众的观感与理解。更有所谓的人机耦合系统并非将演讲者原语进行语音识别后加以翻译并投屏，而是将同传译员的人工翻译声音直接进行语音识别后投屏（系统本身并没有翻译），降低技术难度，混淆视听，让听众误以为是 AI 引擎将演讲者原声进行了翻译。在重大国际会议上，笔者本人也曾为此类头部机器翻译企业的高管做过同传，毕竟在重要场合，人类口译员的准确度与实时性是 AI 科技无法逾越的。

在实际工作中，不少口译员因为不当使用 AI 字幕翻译而遭遇客户投诉，甚至被终止合作或列入黑名单。因此，AI 字幕功能虽有其优势，但也存在巨大的潜在风险。口译员应当根据具体场景需求及个人专业水平，审慎决定是否采用这一技术辅助工具。

（3）人际互动有助于促进跨文化交流，而机器无法复制人的这一角色。人类口译员的现场预见与灵活应对能力，尤其是处理复杂、专业或含蓄表达的能力更是独一无二。此外，在涉及敏感与机密信息的口译任务中，例如一些公司的内部技术交流或商务谈判、上市公司公告前的内部讨论、重要的政府官方会议，特别是外事活动等，AI 还可能会引发隐私与数据安全的担忧，甚至原则性的错误。

当然，AI 技术在特定场景下能够为口译员提供不少支持，例如：

（1） AI 技术能够辅助口译员在会前熟悉资料，譬如查询相关背景材料，提炼术语库，对资料进行初步翻译，从而提高准备工作的效率。

（2）很多软件提供了语音识别与同传字幕的功能（通常该功能需要付费），例如 Zoom、腾讯会议、微软 Teams、Cisco Webex 等。如果原声清晰、发音标准、内容规整，那么上述部分软件或者第三方软件（例如 iTourTranslator、讯飞听见、Felo Translator 等）的字幕功能就能够提供较好的转录文本，一定程度上减轻译员的听力负担，但是前提是语言识别的准确率要高，否则译员既要听原文，又要辨别字幕正确与否。如果字幕错误较多或比较严重，那么字幕的功能将事与愿违，反而会加重口译员的处理压力，影响口译输出质量。除非提前收到演讲稿，且发言嘉宾基本照稿宣读，或者演讲者吐字清晰、逻辑完整、句型准确，否则将对口译员的并行处理与识别纠错能力提出更高的要求。

（3） AI 技术也能够协助口译员复盘会议，以及提供额外服务，例如整理会议纪要等，为口译员提供创收机会。

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任何事物都存在利与弊，但是科技向前发展的大趋势不可逆转。无论在哪个行业，或是从事任何职业，唯有持续学习和拥抱技术，才能实现自我发展。综上所述，笔译员必须掌握必要的翻译应用技术，而口译员也应当学好相关线上与线下的会议设备技术，以便在翻译过程中，提供更优质的附加服务。与此同时，应当牢记：打铁还需自身硬，只有自身翻译能力过硬，或者从更全面的视角来看，只有具备卓越的语言、跨文化及专业知识能力，才能胜任翻译工作，促进跨文化交流。尽管这种“既要又要”的要求愈加苛刻，但是不进则退，只有内外兼修，即同时提升个人内在素质和外在技术能力，才能成为优秀的翻译或语言人才，承担起架设有效沟通桥梁的重任。