人工智能时代翻译技术转向研究

摘要：人工智能时代技术的迅速发展，加速了语言服务行业全球化的步伐。翻译技术发展势头迅猛，翻译研究和翻译实践经历着巨大变革，翻译的“技术转向”愈加显著。本文回顾翻译学科的主要转向，阐释翻译技术转向的基本内涵，总结当前翻译技术转向的表现形式，分析翻译技术转向带来的人机关系问题，梳理国内外翻译技术的研究趋势，力图全面呈现翻译技术转向的新图景。

关键词：翻译技术；翻译技术转向；人工智能；人机关系

人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)时代，人类社会生活经历深刻改变，呈现出跨界交融、人机协同、群智开放、万物互联等新特征，推动着经济社会各领域走向智能化。得益于算力、算据和算法上的突破，AI 技术势如破竹，引发全球各行各业颠覆性的变革。与此同时，现代语言服务市场不断壮大，翻译技术发展方兴未艾，成为翻译研究的重要组成部分和翻译教学的新范式(Chan 2015)。翻译技术转向的出现，如同语言学转向、文化转向等，引发了一系列的翻译变革和群体性的理论焦虑，同时也为学界带来了全新的研究课题。在技术大发展时代，理清翻译技术转向的基本概念内涵，洞察翻译技术转向的表现形式，分析翻译技术转向带来的机遇和挑战，有助于翻译研究走出技术焦虑的困境，为新时代的翻译研究开辟新的疆土。

2. 翻译技术转向的基本内涵

翻译学曾经历语言学转向 (以Roman Jakobson、EugeneA. Nida、Peter Newmark等语言学派为代表)、文化转向(Bassnett & Lefevere 1990)、社会学转向(Pym2001)、生态转向(胡庚申 2008；2011)等不同转向。翻译学中的“技术转向”(technological turn)一词可追溯到Snell-Hornby所撰写的“The turns of the 1990s”一节，她认为同声传译在20世纪上半叶就已经出现了“技术转向”(Snell-Hornby 2006:116)。Cronin (2010:1)认为翻译学出现技术转向是当代翻译方式重大转变(shift)的结果，需要人们重新系统地审视翻译研究。O’Hagan (2013:503-518)指出翻译学已出现技术转向，翻译技术对翻译理论的发展具有潜在价值。张霄军、贺莺(2014:74-77)通过回顾第20届世界翻译大会的主题和参会论文，指出翻译学出现了技术转向。张旭东、张伟(2016)基于翻译实践角度讨论了翻译行业、教学和研究中出现的技术转向。张成智、王华树(2016:106)对此概念进一步界定，认为“翻译学的技术转向是指随着信息技术、计算语言学、术语学等学科发展，翻译实践发生了从纯人工翻译到人工翻译与信息技术相结合的变化，从而引发翻译理论研究的变革”。基于上述研究，本文的翻译技术转向是指在特定时期由综合性的技术驱动引发的翻译研究和翻译实践的整体性变革，既涵盖翻译研究的对象、问题、方法、趋势等方面，又涵盖翻译实践的对象、主体、模式、环境等方面整体性的技术化变革。下文将探讨其主要表现及其带来的人机关系问题，并分析国内外翻译技术的研究概况及研究趋势。

3. 翻译技术转向的主要表现

AI时代翻译技术的广泛应用不仅变革了传统翻译实践模式，满足了语言服务市场需求，更影响了翻译研究和翻译理论的发展(Munday2016:275)。在技术的驱动下，传统翻译学逐渐打开新的研究视野，翻译的对象、主体、模式、环境和教育等发生了显著的技术化转变。

3.1 翻译对象的转变

信息化时代技术发展迅猛，翻译对象的范围发生了巨大转变，主要体现在文本形式和专业领域两个方面：1) 文本形式。超文本、融媒体技术的快速发展，推动翻译中的主要交流工具和储存载体发生变化，纯文本之外的数字化文件形式开始增多，如图片、音视频、网页(动静态)、游戏等，翻译对象呈现出非线性、多模态、动态化等特点，不同储存形式的数字文本需要借助不同的软件或平台进行处理；2) 专业领域。从单一领域转向多元化的实用领域，如医学、科技、商务、法律等。其中也不乏多学科交融的领域，本地化翻译就是很好的例证，其涵盖多媒体本地化、网站本地化、游戏本地化、软件本地化等诸多类型，覆盖不同学科领域，需要借助大量的技术工具来完成。本地化翻译整体呈现多语言、多变量、标记化、短句化、去语境化等特点。随着融媒体的爆发式增长，翻译对象也将更加多元化。

3.2 翻译主体的转变

AI高度智能化发展时代，翻译主体呈现动态的变化趋势，形成了人和机器共存的主体模式，翻译的概念和内涵随之发生变化，引起研究对象、内容发生整体性变化，需要学界根据AI时代的特点重新定义翻译。当前智能机器翻译在网络文学出海、跨境电商、专利翻译等领域中通常扮演主要的翻译主体角色，协助完成海量翻译的需求。以网络文学出海为例，因其市场需求量大，时效性强，翻译主体通常不再是人工译员，机器翻译成为助力中国网络文学进行海外传播的主体力量。此外，根据市场的需求和读者的偏好，翻译主体可能转变为“读者+机器”。例如，有专门提供机器翻译的中国网络文学小说(也称轻小说机器翻译，LNMTL)的网站，常年依靠读者更新的词汇表不断完善机器译文，每当读者贡献的词汇达到一定程度时，网站运营者便会借助机器翻译进行重译(阮诗芸 2019:14)。在这一过程中，读者和机器成为了翻译主体的一部分，充分彰显了AI驱动下即时翻译的交互性。这也要求我们应该重视作者、译者、读者与机器等主体之间的间性对话，重新审视翻译主体性和主体间性的研究。

3.3 翻译模式的转变

翻译技术转向引发翻译模式朝着协作化、众包化、平台化、集成化的方向变革，基于翻译技术的翻译服务逐渐成为当前语言服务行业中的新型服务模式，口笔译翻译模式随之发生转变。1) 笔译方面。互联网的兴起，推动了众包翻译的发展(Anastasiou ＆Gupta 2011；陆艳 2012)，该模式以“低成本解决海量翻译需求”的特点被语言服务行业广泛采纳。AI时代基于人机交互理念的“CAT+MTPE”成为主流翻译模式(王华树、王鑫 2021:10；肖志清、魏光凤 2021:69)，译者在这一集成化的流程中可实现项目执行、管理及交付等一站式操作，达到省人力、高效率、高质量、去格式、后编辑的目标；2) 口译方面。传统现场口译呈现出技术多样化、服务模式多元化的转变(王华树等 2018:71)，从传统的单一人工口译模式走向人机耦合、人机互译模式(王华树、杨承淑 2019:73)，形成人机交互口译的新模式。例如，口译员可通过电话口译(TI)、远程视频口译(VRI)、远程同声传译(RSI)等远程口译技术形式为客户提供及时服务。此外，作为强化或支持译员的AI口译辅助技术也已在国内外会议上初露锋芒。

3.4 翻译环境的转变

翻译环境涉及范围较广，有学者将其分为与翻译活动相关的外部环境及完成翻译工作的内部环境(孔令然、崔启亮 2018:52)，本文重点关注翻译技术转向下译者完成翻译工作的硬件环境、软件环境和综合环境转变：1) 硬件环境方面。译者的电脑配置得到升级，键盘、鼠标、语音系统得到大幅改进，同时也有一些辅助产品的支持，如护眼屏幕、智慧屏、降噪耳机等；2) 软件环境方面。机器翻译系统/ 插件与计算机辅助翻译(CAT)工具、办公软件、浏览器、操作系统的兼容性融合，提升了译者的工作效率，一定程度上减轻了译者的工作负荷；3) 综合环境方面。计算机辅助翻译软件正从单机版走向网络协作和云端(Memsource、MateCat和YiCAT)，从单一的PC平台走向云端化的智能终端平台(王华树、李智 2020:93)，典型CAT工具代表 TradosStudio 2021 所发布的 SDL Trados Live 便是一个很好的例证，可以将云翻译和项目管理功能独特而巧妙地结合起来，助力用户随时随地办公。AI、大数据、物联网、区块链等技术不断渗入，人与物、物与物之间突破物理的边界，实现了深度交互和智能控制。因此，未来译员均要适应数字化的生存环境。

3.5 翻译教育的转变

翻译教育的技术化特征日益加强，对教学内容、教学队伍、教学环境等方面产生了明显的影响：1) 教学内容方面。教育部2020年颁布的《普通高等学校本科翻译专业教学指南》将“翻译技术”列为翻译专业的核心课程，北京大学在MTI专业中开设了“语言服务管理”方向，北京语言大学、广东外语外贸大学、西安外国语大学等三所高校在MTI专业中开设“本地化”方向。其中，广东外语外贸大学已于2021年将“本地化”方向更改为“翻译与智能化”方向。2) 教学队伍方面。中国翻译协会、世界翻译教育联盟翻译技术教育研究会(WITTATTES)每年组织的翻译技术师资培训，培育了大批翻译技术种子教师，助力《新文科建设宣言》指导思想下翻译教育的长足发展和转变；3) 教学环境方面。根据崔启亮2016年“全国翻译硕士教育与就业调查”的结果，参与调查的195所开设MTI专业的高校中，84%的高校已经建立专门的口笔译实验室(崔启亮 2017:30)；王华树、李德凤和李丽青(2018)通过问卷和访谈的方式对全国249所MTI院校的翻译技术教学现状进行了调研，发现已经建立口笔译实验室的高校比例达到49.55%。此外，口译教学环境出现了云端化的新趋势，逐渐形成一体化的云端虚拟口译教学平台，如多语种远程同传平台cymo. io，可满足多语种口译教学的需求；欧盟IVY项目营造的线上虚拟多元立体口译实践场景，可供学生在虚拟环境中体验口译实战模拟练习(Braun＆Slater 2014)。

21世纪的AI技术飞跃发展，技术在翻译活动中大显身手，渗透作用越来越强，为用户提供了诸多便利，但同时也带来了一定的人机关系问题，主要包括译者身份弱化问题、译者能力问题、译者心理生理问题、译者伦理问题等方面。

4.1 译者身份问题

译者在翻译技术转向时代面临诸多身份丧失的风险。首先，现代语言服务业中，译者在集成化的翻译模式下，被要求在规定时间内快速产出。在这一过程中，译者可能面临着被“机器化”的风险，慢慢沦为语言流水线上的工人，缺乏自我身份认同感，远离个人职业选择的初衷，自尊感、自豪感和仪式感慢慢消失。此外，“网络化和云端化的翻译模式将更凸显翻译的集体协作，加剧译者的隐身现象。高度智能的翻译一体化技术以及便捷的机器翻译译后编辑模式使得更多个体译者的工作被机器取代”(王华树、王鑫 2021:13)。其次，根据美国著名语言行业调查机构卡门森斯顾问 Common Sense Advisory(CSA) 发布的全球语言服务市场报告(2016-2019)，机器学习为语言服务提供商打开了业务新视野，神经机器翻译(NMT)成为最新选择。然而，机器翻译的过度使用可能会产生主体的客观化和客体的主观化趋势，导致译者的价值被低估，译者角色进一步隐身(任文 2019:49-50)。再者，如果机器翻译泛滥，充斥着各种翻译场景，出现一味迁就机器意愿的现象，人类的自然语言将会不断被机器侵蚀，最终导致译者群体性身份弱化、群体性隐身甚至消亡。这一点值得警惕。

4.2 译者能力问题

翻译技术的融入使得译者能力面临挑战，可从内部和外部两个视角分析译者能力所面临的问题。1) 从内部看，译者对翻译技术越发熟悉，对其产生的依赖感也就越强，“专业译者的身体技能优势被不断减弱”(蓝红军 2019:10)，翻译能力下降，译者主体性、创造性不断被削弱。例如，笔译方面，在“CAT+MTPE”的模式下工作时，翻译系统自动提示术语和匹配句段，一定程度上保证了翻译效率和术语一致性。长此以往，则导致译者自身的批判性思维长期处于被动接受状态，双语能力和译后编辑识别能力也可能相应降低；口译方面，传统现场口译“从听译为主逐渐走向听译与视译的结合”(任文 2019:48)，虽然口译员的认知负荷有所降低，但无形中也削弱了其记忆力和反应能力优势。2) 从外部看，机器获得的训练数据与日俱增，在产出效率上明显优于人工译员，在产出质量上也会不断接近人工译员的水平，但译者能力却在被社会性弱化。

4.3 译者心理生理问题

翻译技术的智能化发展为译者带来诸多便利，同样影响着译者在认知、创造性方面的能力，甚至是译者的精神要素(蓝红军 2019:10)。在西班牙翻译能力小组PACTE Group (2017:39-40)提出翻译能力修正模型中，有一项子能力为心理生理要素(psycho-physiological components)，涵盖译者的认知、态度及心理活动机制三个方面。当翻译技术以“入侵者”的面貌出现在译者的生活时，译者由于缺乏对翻译技术的工具理性和价值理性的理解和融合，容易产生翻译技术认知焦虑，进而出现技术压抑、技术焦虑情绪，最终导致技术性损伤。具体而言，在数字化生存的状态下，译者可能由于对技术过分依赖，产生非理性的翻译技术情绪，如技术上瘾或技术狂热，在心理上表现为焦虑、孤独、抑郁、易怒。在生理上则主要体现在手、眼睛和腰椎等身体上的变化。在标准化翻译项目管理的限制下，译者可能变成译文的”修剪工人”，长时间从事着流程化、模式化的机器语言修正工作，对于翻译的认知机制、态度及心理活动机制也会出现一定程度上的变化，例如创新能力低下、记忆力下降、批判思维能力匮乏等问题。

4.4 译者伦理问题

译者职业伦理在翻译技术转向过程中遭受挑战。基于Chesterman (2001)的五种翻译伦理模式以及全球不同国家和地区的翻译工作者协会推出的本土化行业规范，结合AI时代的职业翻译特点，重新定义译者职业伦理的范畴，重点关注服务伦理、责任伦理、忠实伦理等方面。翻译技术转向带来的主要职业伦理问题如下：1) 翻译云端化的趋势，使得众包生产、多人协作翻译、机助人译成为可能，实现了记忆库、术语库的共享，也提升了生产效率，“但是不同译者产生的译文可能带有拼接、断裂的痕迹”(冯曼 2020:157)，有违译者的服务伦理。此外，云端化协作也可能会面临客户个人隐私泄露的风险，违背译者的责任伦理；2) 因翻译对象具有非线性、多模态等特点，需要按照项目流程经过多重技术环节的处理，在流转过程中有可能出现翻译项目源信息不完整的情况，导致译者无法遵循忠实原则，违背忠实伦理。翻译技术持续发展，将来可能会引发更多的伦理问题。

在翻译技术转向背景之下，翻译研究表现出明显的跨学科甚至超学科特点，传统翻译学的研究视野和研究对象都得到了进一步的拓展(韩子满 2018:76)。密切关注技术驱动下学科研究的概览和发展趋势，有助于为传统翻译学研究寻找突破口，走出理论研究焦虑。本文选择中国知网 (CNKI) 和 Web of Science (WoS) 作为数据库，关注知网收录的CSSCI来源期刊的中文文献及WoS收录的SSCI、A&HCI来源期刊中的英文文献(检索日期截止至2021年6月8日)，借助信息视图化软件 CiteSpace 5.7. R5 进行视图化处理。同时参考近五年(2016—2020)国内外语言服务行业发展报告(以中国翻译协会发布的《中国语言服务行业发展报告》和CSA发布的全球语言服务市场报告 The Language Services Market 为基础)，尝试理清国内外翻译技术的研究概况和研究趋势。

5.1 国内翻译技术研究的关键词聚类分析

在118篇符合要求的文献中，《中国翻译》(33篇)、《上海翻译》(26篇)、《外语电化教学》(21篇)和《外语界》(9篇)是最重要的载文期刊。国家社会科学基金支持项目占27项，教育部人文社会科学基金支持项目占6项。经 CiteSpace 5.7. R5 视图化处理后，得到了26个关键词共现网络的聚类 (keyword-occurrencecluster)，图谱中呈现出7个显著聚类名称，各关键词聚类信息如表1所示。

通过分析关键词共现聚类和梳理节点文献，可以将现阶段国内翻译技术的研究内容大致归结为以下三个方面：1) 翻译技术教学研究，共现标识词为：课程设置、译者信息素养、翻译技术师资建设、翻译职业化、网络教室的翻译工作坊。翻译技术的快速发展，推动着翻译职业化深入发展，对译者翻译能力的要求也产生了相应变化，因此相关技术课程的设计、译者信息素养的培养、翻译技术教学环境和方式的优化成为学界亟待深入思考的话题；2) 语言服务行业研究，共现标识词为:语言服务行业、全球化、本地化、众包翻译、知识产权保护。本地化是信息技术时代下的典型代表，有着明显的技术特征，处理的对象包括电子游戏、网站和企业技术手册等多模态数字化文本，需要使用多种技术工具来处理。同时，本地化需求的激增推动着现代语言服务行业形成众包翻译这一新型翻译模式。然而，因众包翻译涉及人群广泛，容易产生多方主体间知识产权的争议，有着丰富的伦理内涵；3) 翻译技术应用研究，共现标识词为：翻译协作、机器翻译、译后编辑、人机互动、翻译项目管理。翻译技术和工具在翻译实践中的应用催生了协作翻译模式，翻译项目趋于流程化管理，逐渐融入管理学方面的知识，形成了系统化的翻译项目管理研究。机器翻译的多场景应用，推动翻译模式发生转变，机器翻译与译后编辑模式逐渐被流程化的翻译项目所采用，人机交互翻译模式的优化成为研究的焦点。

5.2 国际翻译技术研究的关键词聚类分析

在166篇符合要求的文献中，Interpreter and Translator Trainer (31篇)、Perspectives (27篇)、Journalof Specialised Translation (26篇) 和 Meta (13篇)是最重要的载文期刊。发文量排名前三(并列按同一排名计算)的国家分别是西班牙(46篇)、中国(20篇)、英国(20篇)、美国(15篇)。经CiteSpace 5.7.R5视图化处理后，得到31个关键词共现网络的聚类，图谱中呈现出7个显著聚类名称，各关键词聚类信息如表2所示。

通过分析关键词共现聚类和梳理节点文献，现阶段国际翻译技术的研究对译者职业能力、本地化方面的关注热度基本与国内一致，但在其他方面的关注有所不同，大致归结为以下两个方面：1) 应用翻译研究，共现标识词为：平行语料库、应用翻译学研究、翻译教学、机器翻译、计算机辅助翻译工具。在Quah (2006)提出的应用翻译研究图谱中，翻译辅助被替换成了翻译技术，具体包括自动翻译工具(机器翻译)和计算机辅助翻译工具，她认为这样划分可以反映翻译行业的研究趋势。随着平行语料库的建设，智能化机器翻译系统逐渐发展起来，机器质量得到了有效提升，逐渐成为应用翻译学研究领域的重要研究主题；另一方面平行语料库被引入到课堂教学中，以提高学生的翻译能力和翻译教学的质量，进而推动翻译教学模式发生变革；2) 译后编辑研究，共现标识词为：机器翻译、译后编辑、眼动实验、认知努力、人机交互。机器翻译在语言服务行业的多场景应用，推动着机器翻译译后编辑 (MTPE)的研究取得丰硕成果，MTPE有望取代翻译记忆技术成为语言服务行业新的生产模式。因此，译后编辑的效率问题(Sousa et al. 2011；García2011)成为国外学者关心的话题。译后编辑眼动实验研究广泛展开，译者在译后编辑过程中所付出的认知努力开始得到科学测量，揭示出译后编辑与人工翻译的认知努力差异(Lourençoda Silva et al. 2015)及影响认知努力的因素(Balling & Carl 2014)，推动了翻译认知过程研究的发展。在译后编辑过程中，系统会在与用户交互时学习用户的修改反馈，并提供实时的翻译辅助信息。因此，未来如何妥当地利用用户的翻译行为数据进行人机交互的深度融合以及如何培养译后编辑人才将成为学界研究的重点。

研究趋势明显，专业性学科交叉融合。例如，对机器翻译和译后编辑的研究，研究方法更加多样化。如实验心理方法(如有声思维法 TAP、内省法等)、键盘日志(Elminget al. 2014)、眼动追踪、屏幕录制(Angelone 2013)等计算机辅助技术方法以及神经科学方法(如功能性磁共振成像、事件相关电位等)，增强了翻译技术研究的客观性和科学性。同时，研究更加重视综合利用多元化辅助性研究工具进行研究，如信息可视化工具(如CiteSpace、VOSviewer)、数据分析软件(如SPSS、Origin、RStudio)、语料库编码软件(如UAMCorpusTool)、语料库检索工具(如WordSmith Tools、AntConc)、大数据分析工具(如八爪鱼、Import. io)等应用越来越广泛。

作者简介：