话题主持：新民晚报记者郜阳

人工智能技术的飞速发展，正在深刻改变许多传统行业的生态，翻译领域也不例外。机器翻译的准确度和流畅度近年来显著提升，尤其是神经网络机器翻译（NMT）和大语言模型（LLM）翻译的出现，使得AI能够处理越来越复杂的语言任务。

从日常对话的实时翻译，到专业文献的初步处理，AI正在成为许多人跨语言沟通的首选工具。面对这样的趋势，一个现实的问题摆在我们面前：在AI时代，外语翻译人才该如何重新定位？又该如何实现职业上的“突围”？

一、AI翻译的现状与局限

首先，我们必须客观认识AI翻译的能力与不足。如今的机器翻译，已经在许多场景中表现出色，能够快速处理大量标准化文本，提供成本低、效率高的基础翻译服务。特别是在技术文档、商务信函等句式相对固定的领域，AI的表现甚至接近人类水平。

然而，AI翻译仍然存在明显的局限性。例如，在文学翻译、广告创意、文化咨询等需要深度理解文化背景、情感色彩和修辞技巧的领域，机器翻译往往显得生硬甚至错误百出。语言不仅是符号的转换，更承载着文化、历史、情感和审美。一句“春风又绿江南岸”，机器可以逐字翻译为“Springbreezegreensthesouthbankagain”，但其中“绿”字作为动词的诗意和历史典故，AI目前还难以真正领会和传达。

此外，机器翻译在处理模糊性、多义性和特定语境时也常常力不从心。比如，“Apple”一词在不同句子中可以指水果或科技公司，而“打”在中文里有数十种含义，需要根据上下文判断。尽管AI可以通过大数据学习部分规律，但在灵活性和创造性方面，人类译者仍然具有不可替代的优势。

二、翻译人才的独特价值

正因为AI存在这些局限，人类译者的价值不仅没有消失，反而在某些维度上更加凸显。具体来说，翻译人才在以下方面具有机器难以比拟的优势：

文化理解与适应性：人类译者能够理解源语言和目标语言背后的文化内涵，并根据读者群体的特点进行调整。

情感与审美的表达：文学、影视、广告等领域的翻译需要强烈的情感共鸣和审美判断，人类译者能够捕捉文字中的情感色彩，并通过再创作使其在目标语言中产生同样的感染力。

复杂语境与专业领域的处理：在法律、医学、金融等高度专业化的领域，翻译的准确性要求极高，稍有偏差就可能造成严重后果。

沟通与协调能力：翻译工作往往涉及与客户、专家、读者等多方沟通，人类译者可以更好地理解需求、提供咨询，甚至参与项目的整体设计，这是目前AI无法做到的。

三、转向“语言服务专家”

AI无法完全取代人类译者，翻译人才应该如何适应新时代的变化，实现职业上的“突围”？关键在于重新定位自己的角色——从单纯的“翻译者”转变为综合型的“语言服务专家”。具体来说，可以从以下几个方面努力：

深耕专业领域：AI擅长通用翻译，但在垂直领域，专业知识和术语仍然是机器学习的难点。译者可以选择一两个自己擅长的领域（如法律、医学、科技、影视等），深入学习相关专业知识，成为该领域的语言服务专家。

提升技术素养：AI不应被视为对手，而应该是助手。现代译者需要学会利用技术工具提高工作效率和质量，实现“人机共译”。

拓展服务范围：翻译人才可以跳出传统的文本翻译框架，提供更多元化的服务，例如跨文化咨询、本地化策略、国际化营销等。许多企业不仅需要语言转换，更需要有人帮助他们理解目标市场的文化习惯、法律环境和消费者心理，这些都是译者可以发挥价值的空间。

强化创造性能力：在机器能够完成基础翻译工作的时代，人类的创造性变得愈发重要。译者可以尝试向创意翻译、写作、编辑等方向拓展。

四、高质量创新培养模式

AI时代的翻译人才培养的转型和升级需要翻译教育高质量创新发展作为核心支撑。翻译专业研究生教育作为教育强国建设的一部分，我们亟须培养更多高水平、复合型、职业型翻译领军人才，以精准服务国家战略发展需求。

2024年，上外成为首批翻译博士专业学位（DTI）培养单位，在不断探索和完善学界业界深度合作新模式的进程中，开启了有组织的“高端译者”培养模式，并率先提出DTI人才培养“国际化、国别化、智能化和实践型”的育人理念。目前，首批4个方向15位翻译专业博士生（DTI）已经入学。

国际化：旨在突破传统翻译人才培养的地域与视野局限，通过引入国际优质师资、设置对接全球前沿的课程体系、聚焦全球治理与跨国传播议题，并积极拓展海外学术交流与实践渠道，使博士生具备参与国际话语建构与文明交流互鉴的战略能力。

国别化：进一步强调区域与对象国研究，要求DTI学生掌握话语建构技能，深入理解特定对象国家或区域的政治经济、历史文化与社会规范，从而实现从“泛泛翻译”到“精准传播”的转向。

智能化：体现了DTI人才培养模式对技术变革的前沿回应，着重培养学生运用辅助翻译、机器翻译译后编辑、语料库工具与本地化工程技术的能力，并鼓励其参与翻译技术和产品研发与评估，最终实现人机协同的高效语言处理、流程管理和科学研究。

实践型：作为专业学位研究生教育的根本属性，是整个培养过程的“出发点”和“落脚点”，集中体现为以“平台化”“项目制”为导向的育人模式，以与国际组织及行业企业单位共建实践基地的产教融合协同机制，以产出代表性翻译实践成果为核心的毕业考核要求，确保DTI人才培养紧密对接行业现实与国家战略需求，实现从学术型研究向实践性问题的有效转向。

五、未来的机遇与挑战

AI的进步虽然带来了竞争，但也创造了新的机遇。随着全球化深入和跨文化交流需求增加，市场对高质量语言服务的需求实际上在扩大。例如，短视频、游戏、跨境电商等新兴行业正在催生大量的本地化需求，而这些领域往往需要人类译者的深度参与。

同时，AI技术本身也在为译者赋能。例如，语音识别技术可以帮助口译员更快地生成转录，机器学习工具可以帮助笔译员进行术语管理和质量检查。善于利用这些工具的人，将在效率和质量上获得更大优势。

当然，挑战也是显而易见的。低端翻译市场的价格可能会进一步被压缩，单纯依靠简单文本翻译为生的译者将面临更大压力；但这也迫使行业重新思考价值的分布，推动翻译人才向更高层次的服务升级。

作者｜上海外国语大学高级翻译学院院长、教授张爱玲