AI时代翻译研究的范式变革与未来展望

AI时代翻译研究的范式变革与未来展望

随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，翻译研究领域正在经历一场深刻的范式变革。AI技术的广泛使用不仅重塑了翻译活动的性质和过程，还推动了译后编辑的主流化，并打破文本及非文本等不同模态之间的界限。这一变革不仅影响了翻译实践和教学，还对当前的翻译研究提出了挑战。

AI技术的广泛应用正在推动翻译研究发生深刻变革。一方面，应用翻译研究正在兴起。随着机器翻译质量的不断提高，人类译者越来越多地扮演译后编辑的角色，这要求翻译研究更多关注翻译过程中的实际操作问题，如如何提高译后编辑效率、如何优化人机协作模式等。另一方面，描述性翻译研究正经历数字化转型。大数据和语料库技术使得研究者能够处理和分析海量的翻译数据，从而揭示翻译活动的规律和特征。此外，AI技术还引发了对传统翻译理论核心概念和框架的重构。例如，机器翻译的出现挑战了传统上对“译者”和“翻译过程”的定义，促使研究者重新思考翻译的本质。

以ChatGPT为代表的AI大模型为翻译研究带来了新的机遇和挑战。在交叉学科研究方面，AI技术使得翻译研究能够与计算机科学、认知科学等领域更好地融合，产生新的研究视角和方法。在质量评估方面，传统的基于规则的评估方法已经难以满足需求，研究者正在探索基于AI的动态评估方法。在教学研究方面，AI技术不仅改变了翻译教学的方式，还为研究者提供了新的工具和平台。此外，AI本身也可以作为实验工具，用于测试不同的翻译策略和方法。

自翻译的“文化转向”出现以来，翻译与社会文化就成为译学界研究的热门话题。本世纪初，翻译研究又出现了新的发展动向，即翻译研究的“社会学转向”。该理论是由米凯拉·沃尔夫(Michaela Wolf)在其与亚历山大拉·福卡瑞(Alexandra Fukari)合编的论文集《构建一门翻译社会学》(Constructing a Sociology of Translation)一书中提出。米凯拉·沃尔夫认为：“任何翻译，无论是翻译行为还是翻译产品，都必然镶嵌于社会语境。一方面，翻译行为的不同阶段毫无疑问都由属于特定社会系统的个体实现；另一方面，翻译现象也必然牵涉社会制度，在很大程度上操控翻译材料的选择、翻译及流传，进而操控了翻译本身所采用的策略”(Wolf & Fukari,Constructing a Sociology of Translation)。

以《乡土中国》的英译为例，该书由美国学者韩格理和中国学者王政合作翻译，于2012年经外语教学与研究出版社出版。《乡土中国》英译本出版以来，被广泛应用于学科教学实践中。然而，译学界对该书译本的翻译研究较为匮乏。目前，现有研究主要涉及对译本翻译理论及策略的研究以及译本的外宣研究。因此，从翻译与社会文化视角对《乡土中国》英译本进行研究能够进一步丰富该翻译理论的研究成果。

传统的翻译质量评估方法主要依赖于人工评审，存在主观性强、效率低等问题。随着AI技术的发展，研究者开始探索基于语义的量化评估方法。例如，曲阜师范大学秦洪武教授力图摆脱传统上过于依赖形式特征的翻译质量评估，转而借助大语言模型开发基于语义的量化评估。这种方法通过分析翻译文本的语义相似度、信息传递的完整性和准确性等指标，能够更客观、全面地评估翻译质量。此外，语料库翻译学、计量方法和AI技术的引入也为翻译质量评估带来了新的进展。这些方法不仅提高了评估的效率和准确性，还为翻译教学和研究提供了新的工具和平台。

面对AI时代的挑战和机遇，翻译研究需要不断创新和突破。首先，跨学科研究将成为未来的重要方向。翻译研究需要与计算机科学、认知科学、社会学等学科深度融合，形成新的研究范式和方法。其次，技术创新将继续推动翻译研究的发展。AI技术、大数据和语料库技术将为翻译研究提供更强大的工具和平台，使研究者能够处理更复杂的问题。最后，翻译研究需要更加关注实际应用和社会需求。随着全球化进程的加快，跨文化交流日益频繁，翻译研究需要更多关注如何提高翻译效率和质量，如何培养具备跨文化沟通能力的翻译人才等问题。

总之，AI时代的翻译研究正站在一个新的历史起点上。面对挑战，研究者需要保持开放和创新的态度，积极拥抱新技术，探索新的研究方向和方法。只有这样，翻译研究才能在新时代焕发出新的生机和活力，为推动人类跨文化交流作出更大的贡献。