人工智能对翻译教学与译者培养的影响：现实与挑战

研究方式:

    本研究采用文献分析法和案例研究法相结合的方式。通过分析当前人工智能技术在翻译领域的应用现状，探讨其在翻译教学和译者培养中的实际影响。同时，结合具体的教学案例与翻译实践，分析人工智能工具与传统翻译方法的融合情况，并通过对比分析，评估人工智能在提高翻译效率和质量方面的优势与局限。

一、文献综述：

1.1人工智能的定义

    人工智能（Artificial Intelligence, AI）是计算机科学的一个分支，旨在创建能够模拟或超越人类智能的机器和软件系统。人工智能的目标是让计算机能够完成通常需要人类智能的任务，如理解自然语言、视觉感知、决策制定和解决问题。以下是关于人工智能的详细介绍，包括其定义、组成部分、应用领域和未来发展方向。

人工智能是指通过开发算法和计算模型，使计算机能够执行类似于人类智能的任务。这些任务包括学习、推理、计划、理解自然语言、感知和行动。人工智能可以分为两大类：

1.狭义人工智能（ANI）：

• 定义：专门设计用于执行特定任务的系统，如语音识别、图像识别或机器翻译。
• 实例：苹果的Siri、谷歌翻译、亚马逊的Alexa。

2.通用人工智能（AGI）：

• 定义：具有全面认知能力，能够理解、学习和应用知识，处理广泛的任务，类似于人类的智能。
• 挑战：通用人工智能尚未完全实现，仍然是人工智能研究的一个重要目标。

世界知识产权组织（WIPO）对人工智能的定义是：以机器学习与深度学习为主要研究对象，开发具有人类智慧的机器或系统，认为人工智能是“深度监督机器学习”的代名词，而阿西莫格鲁和雷斯特雷波（Acemoglu and Restrepo, 2020）认为，人工智能的核心在于机器学习和深度学习技术的应用。[1]《人工智能发展白皮书—产业应用篇（2018）》指出，人工智能是指通过机器对人类的思考进行持续的感知和模拟，从而达到与人类 智慧相当的程度，并可将其分为硬件支持层、产品层和应用层三个层次[2]，而钟义信（2017）则将人工智能定义为一种解决问题的能力，主要涉及数据分析、信息提取等技术。[3]朱巍等（2016）认为，人工智能是指可以模仿人类思维活动的智能机器或系统，其涵盖的研究领域包括深度学习、图像识别等多个方面。[4]此外DomingosP（2015）指出，机器学习是人工智能的关键组成部分，通过特定算法建立模型并对新数据进行判断。

1.1.2人工智能翻译：

           郭明阳等人（2021）在《人工智能在机器翻译中的应用研究》中提到，人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

       人工智能翻译（AI翻译）是指利用人工智能技术，特别是自然语言处理和机器学习，来实现不同语言之间的自动转换。这项技术通过模拟人类的语言理解和生成能力，自动将源语言文本翻译成目标语言文本。

1.2机器翻译

"     机器翻译是自然语言处理技术的一个分支,注重利用计算机技术实现一种人类语言(源语言)到另外一种人类语言(目标语言)的自动翻译或转换"。_[5]

      机器翻译主要是指由计算机进行的翻译,而计算机 辅助翻译则强调人类在计算机的辅助下进行的翻译。 但是迄今为止,还没有一个非常完善的机器翻译 系统能够完美替代人工翻译工作。_[6]

      机器翻译指计算机程序将一种书写形式或声音形式的自然语言翻译成另一种书写形式或声音形式的自然语言。[7]

       当前人工智能发展中显现出互为镜像、互为嵌入和互为信息的人机关系趋势。 [8]因此,目前机器翻译会和人工译员一起协同工作。 但是,在这种协作翻译的关系中,以前简单的“机器辅助翻译” 模式已经越来越多地被人工智能交互翻译( artificial intelligence interactive translation, AIIT) 所取代,这是翻译技术能力的进步。[9]

1.3人工翻译

     传统意义上，人工翻译的过程是人工译者集理解、分析、选择及再创造为一体的综合过程，是大脑思维活动的过程。[10]

    简单可以说人工翻译（Human Translation）是指由人类译者利用自身的语言能力、文化背景知识和翻译技巧，将一种语言的文本转换为另一种语言的过程。这一过程强调对原文的深刻理解和对目标语言的准确表达，以确保译文的准确性、流畅性和文化适应性。

    在翻译过程中，人工译者需要根据现有的原文，结合译者自身掌握的源语和目标语文化背景知识，在理解原文的语言意义的基础上，对原文进行加工创造。这个过程中，译者用到的主要是传统的纸质双语词典、相关书籍等翻译工具。人工翻译的过程完全依靠译者，是一种人为控制翻译质量的方式。因此，译文质量也与译者自身的翻译水平息息相关。[11]

根据《现代语言学》期刊中的一篇文章，人工翻译是通过人工方式将原文转换为译文的过程。 [12]

    人工翻译的优势在于译者能够理解复杂的语境、文化差异和隐含意义，从而提供高质量的译文。然而，与机器翻译相比，人工翻译可能在速度和成本方面存在劣势。因此，在实际应用中，常常将人工翻译与机器翻译相结合，以发挥各自的优势。

二、AI时代翻译人才培养和翻译教材相关的问题

    随着人工智能时代的到来，翻译行业迎来了前所未有的发展机遇，但同时也面临新的挑战。机器翻译技术的普及显著提升了翻译工作的效率，但这也对译员的技能提出了更高的要求。在这种背景下，加强高校翻译人才的培养变得尤为重要和紧迫。高校作为翻译人才培养的主要阵地，肩负着为社会输送高素质翻译专业人才的重任。

    值得一提是现有的翻译人才培养模式已无法跟上时代的步伐，主要原因是：（1）技术变革加速：随着人工智能、机器翻译和大数据等新兴技术的快速发展，传统的翻译教学模式未能及时更新，学生缺乏应对这些新工具的技能。（2）跨学科能力的缺乏：当前的培养模式主要专注于语言和翻译技巧，而忽视了对跨学科知识的培养，尤其是在技术、文化和社会等领域的理解。（3）全球化与本地化的冲突：全球化加剧了跨文化交流的需求，翻译人才不仅需要具备语言能力，还需要具备跨文化交际的能力，而现有的培养模式对这一方面的重视不够，因此急需进行改革和创新，提升翻译人才的培养质量，不仅可以大幅度提高他们的综合素质和专业技能，还能更好地迎接人工智能时代的挑战。

现在翻译人才面临的问题是：

• 传统教学模式：课堂讲解和书面练习虽然在语言学习和翻译基础学中发挥了作用，但在提升学生实际翻译能力方面存在一定的局限性，所以当前的翻译人才缺乏一些重要的技能。
• 机器翻译技术：虽然机器翻译技术在精准度和效率上取得了显著进步，并且对人工翻译的地位造成了冲击，但它在理解和翻译语言中的文化、情境和情感方面仍不如人工翻译，下列？会提供说明这个问题的应用例子。

尽管机器翻译技术在许多方面取得了显著进展，但仍存在一些局限性。例如，在面对复杂语境、语义深奥或专业领域文本时，翻译效果常常不尽如人意，特别在阿汉文学和诗歌的翻译。

本人提一个例子说明这个一段，例如：

من روائع المتنبي

 أبلغ عزيزا فى ثنايا القلب منزله

 أني وإن كنت لا ألقاه ألقاه

وإن طرفي موصول برؤيته

وإن تباعد عن سكناي سكناه

 يا ليته يعلم أني لست أذكره

وكيف أذكره إذ لست أنساهُ

يا من توهم أني لست أذكره

والله يعلم أني لست أنساه

إن غاب عني فالروح مسكنه

من يسكن الروح كيف القلب ينساه؟[13]

用机器翻译翻译成汉语时翻译结果就这样：

       选择这些程序和应用程序（如Microsoft Translator、Google Translate、DeepL、Yandex和Baidu）进行翻译比较的原因有几个，涉及到它们的普及性、广泛使用以及所采用的不同技术：

1. 普及性和广泛使用
   Google Translate和Microsoft Translator是全球最著名的翻译工具之一，支持多种语言，并且在全球范围内使用广泛。每天都有数百万人在不同领域使用它们。
   Baidu Translate和Yandex分别在中国和俄罗斯更为知名，因此比较这些系统的翻译结果是非常重要的。
2. 翻译技术的差异
   Google Translate和Microsoft Translator采用神经机器翻译（NMT）技术，依赖深度神经网络更好地理解上下文并提高翻译的准确性。
   DeepL被认为在翻译质量方面取得了显著进展，特别是在欧洲语言之间，采用先进的人工智能技术。
   Baidu Translate和Yandex的翻译风格可能略有不同，因为它们专注于各自地区的语言（俄语和汉语），这为其翻译系统带来了不同的文化和技术维度，区别于西方系统。

不同翻译工具对句子的翻译有不同，主要体现在用词和表达的差别上。

以下是对比几种机器翻译的结果以及人工翻译的分析

• 对 Google Translate 和人工翻译的分析：

（أبلغ عزيزا فى ثنايا القلب منزله）Google Translate: “告诉内心深处亲爱的人他的家”
Google Translate: 直译了“告诉内心深处亲爱的人他的家”，但未能准确传达原文的情感和意图。原文的含义是告知心中亲近的人，即使看不见他，也能感受到他的存在。

        人工翻译: 更准确地传达了原意，“告知致亲，我的心他永远的家”表达了深情和心灵的联系。（أني وإن كنت لا ألقاه ألقاه）Google Translate: “即使我不能见到他，我也会见到他” Google Translate: 直译了原文的意思，但表达上较为生硬，未能完全体现原文的意图。人工翻译: 通过“感应到他”更好地传达了原文的深层情感，显示了心灵上的联系。（وإن طرفي موصول برؤيته）Google Translate: “我的四肢与他的视野相连”， Google Translate: 直接翻译“我的四肢与他的视野相连”显得不自然且误解了原意。四肢不应与视野相连，人工翻译: “我的视线与他永远相连”更贴近原文的情感，表达了目光上的联系。（وإن تباعد عن سكناي سكناه）Google Translate: “即使他离我的住处很远，他仍然有人居住” Google Translate: 直译了原文，但未能传达诗意和情感上的联系，导致表达不自然， 人工翻译: 通过“我们的灵魂相互依偎”更准确地传达了即使身处不同地方仍保持心灵上的接触的含义。（يا ليته يعلم أني لست أذكره）Google Translate: “我希望他知道我不记得他” Google Translate: 直译了原文，但这与原意不符，原文实际上是在说愿他明白，我不会忘记他。（وكيف أذكره إذ لست أنساهُ）Google Translate: “如果我不忘记他，我怎么能记住他呢？” Google Translate: 直译了原文，表达不够流畅且与上下文不符，原文实际上是在说他不会成为我的回忆，因为我没有忘记他。（يا من توهم أني لست أذكره）Google Translate: “噢，你以为我不记得他了” 这句翻译相对准确，但上下文不够完整。（والله يعلم أني لست أنساه）Google Translate: “天知道我不会忘记他” 直译了原文，基本准确。（إن غاب عني فالروح مسكنه）Google Translate: “如果他不在我身边，灵魂就是他的居所” 直译了原文，基本准确。（من يسكن الروح كيف القلب ينساه؟）Google Translate: “谁住在灵魂里，心怎么会忘记他？” 直译了原文，基本准确。

Google Translate: 翻译准确性不足，常因直译和上下文理解不足导致表达不自然，未能完全传达原文的情感和诗意。

人工翻译: 更好地理解和传达了原文的情感和上下文，通过自然流畅的语言表达了深层次的含义。

对比和分析

1. 准确性：

Google Translate：有些翻译偏离了原意，例如 “我的四肢与他的视野相连” 与原意不符。整体翻译有些不自然，并且与上下文不符。

人工翻译：准确地传达了原文的情感和意图，例如“我的视线与他永远相连”符合原意。

1. 上下文理解：

Google Translate：在上下文理解方面有所欠缺，导致一些翻译无法有效传达原文的情感。例如， “即使他离我的住处很远，他仍然有人居住” 与原文的意图不符。

人工翻译：对上下文的理解较好，能够准确传达情感，例如“尽管我们身处不同之地，但我们的灵魂相互依偎”。

1. 语言流畅性：

Google Translate：翻译有时显得生硬，不够流畅。例如， “我希望他知道我不记得他” 显得与上下文不一致。

人工翻译：翻译更加流畅自然，准确表达了原文的意图和情感：“愿他明白，我不会忘记他”。

Google Translate 出现问题的原因

1. 直译和字面翻译： Google Translate 常常倾向于逐字翻译，这可能导致不自然的表达和误解原意。
2. 上下文理解不足： 机器翻译系统在处理复杂的文学句子时，可能无法全面理解上下文，从而导致翻译的准确性下降。
3. 文化和情感的处理： 机器翻译可能无法有效捕捉和传达文化背景和情感细节，影响了翻译的自然性和准确性。

综上所述，虽然人工翻译更能理解和传达语言的细微差别和文化背景，却机器翻译在这些方面常常存在不足。

• 对 ChatGPT和人工翻译的分析：

（أبلغ عزيزا فى ثنايا القلب منزله）ChatGPT: “亲爱的，在我心中的挚爱”

ChatGPT: 这里翻译的是第三人称，未能准确传达原文的情感和意图。原文的含义是告知心中亲近的人，即使看不见他，也能感受到他的存在。

人工翻译: 更准确地传达了原意，“告知致亲，我的心他永远的家”表达了深情和心灵的联系。（أني وإن كنت لا ألقاه ألقاه）ChatGPT: “尽管我未曾与你相见，我依然感觉与你相遇” ChatGPT: 直译了原文的意思，但表达上较为生硬，未能完全体现原文的意图。人工翻译: 通过 “感应到他” 更好地传达了原文的深层情感，显示了心灵上的联系。（وإن طرفي موصول برؤيته）ChatGPT: “我的眼眸总是能见到你的身影” ，翻译显得不自然且误解了原意。人工翻译: “我的视线与他永远相连” 更贴近原文的情感，表达了目光上的联系。（وإن تباعد عن سكناي سكناه）ChatGPT: “即使你远离我的住所，你依然住在我心间” ChatGPT: 直译了原文，但未能传达诗意和情感上的联系，导致表达不自然， 人工翻译: 通过 “我们的灵魂相互依偎” 更准确地传达了即使身处不同地方仍保持心灵上的接触的含义。（يا ليته يعلم أني لست أذكره）ChatGPT: “但愿他明白，我从未忘记他” ChatGPT: 这次翻译很好，表达原文的意思。（وكيف أذكره إذ لست أنساهُ）ChatGPT: “如何能忘记他，我从未停止思念他。” ChatGPT: 这次翻译也很好，表达原文的意思。（يا من توهم أني لست أذكره）ChatGPT: “你以为我不再想起他，” 这句翻译不太准确，而且上下文不够完整。（والله يعلم أني لست أنساه）ChatGPT: “可上天知道，我从未忘记他。” 直译了原文，基本准确。（إن غاب عني فالروح مسكنه）ChatGPT: “即使他不在我的身边，他却居住在我的灵魂里” 直译了原文，基本准确。（من يسكن الروح كيف القلب ينساه؟）ChatGPT: “住在灵魂中的人，我的心怎么会忘记他呢？” 直译了原文，基本准确。

结果：ChatGPT翻译比谷歌翻译好，但不如人工翻译, 在上下文理解方面有所欠缺，导致一些翻译无法有效传达原文的情感。

ChatGPT翻译不准确的原因可能有以下几种：

1. 语境理解不足：翻译系统有时可能无法完全理解源文本的深层含义或隐含的情感，尤其是在涉及文化背景或诗意表达的情况下，如：（أبلغ عزيزا فى ثنايا القلب منزله）ChatGPT: “亲爱的，在我心中的挚爱”。
2. 语言结构差异：阿拉伯语和汉语在句子结构、语法和表达方式上有很大的差异。直接翻译可能会导致一些意义或语气的丧失，如：（أني وإن كنت لا ألقاه ألقاه）ChatGPT: “尽管我未曾与你相见，我依然感觉与你相遇”。
3. 多义词和表达：某些词语在不同语境下可能有不同的意思，如果没有上下文或其他线索，翻译系统可能无法正确选择最合适的译词，如：（وإن طرفي موصول برؤيته）ChatGPT: “我的眼眸总是能见到你的身影”。
4. 文化差异：阿拉伯语诗歌中常常有许多文化和宗教背景，而这些可能在中文中没有直接的对应，导致翻译时无法完全保留原有的韵味和情感，如：（والله يعلم أني لست أنساه）ChatGPT: “可上天知道，我从未忘记他。”，（الله）翻译成“天”。
5. 情感表达：诗歌等文学作品往往包含深厚的情感，而这些情感在不同语言中的表达方式可能不同，直接翻译有时难以传达原文的情感深度，例如：（إن غاب عني فالروح مسكنه）ChatGPT: “即使他不在我的身边，他却居住在我的灵魂里”。

在进行翻译时，特别是文学类的内容，常常需要结合上下文和文化背景进行创造性的翻译，而不仅仅是逐字翻译。

• Microsoft Translator 的翻译存在严重错误，尤其是第一句 “她在家中心脏病发作” ，完全与原文不符，导致整体意思不清。
• Baidu 翻译也有很多错误，尤其是 “如果我不把它扔下来” ，完全偏离了原文的意思。
• Reverso 的翻译也有明显的错误，比如 “在他家的心脏的褶皱中” ，这种表达完全没有原诗的韵味和情感。
• Yandex 的翻译比其他机器翻译稍微好一点，但仍然有很多字面翻译和不准确的地方，比如 “在他家的心脏的褶皱” 。
• DeepL 的翻译相对较好，较为贴近原文，但仍有一些地方略显生硬，比如 “我的四肢与他的视线相连” 。
• 人工翻译显然是最贴近原诗的情感和意境的，准确表达了原文中的复杂情感和深厚的思念之情。

     机器翻译在处理诗歌这种需要高度语言感知和情感表达的文本时，往往表现欠佳。人工翻译则更能够准确捕捉原文的情感和美感，是更为理想的选择。

 总之结果是，对于富有创造力和情感的文本，如诗歌、歌词、口语和幽默，机器翻译通常难以准确把握其深层含义和情感色彩。因此，尽管人工智能在机器翻译领域发挥了重要作用，但专业翻译人员的参与仍然至关重要，特别是在需要深入理解和传达文本深层含义的场景中。如何在人工智能背景下培养适应这些挑战的翻译人才，是当前亟需解决的关键问题。

因此，必须将机器翻译与人工翻译相结合，以跟上当今时代的步伐，并满足高质量的翻译需求在速度和数量上的要求，同时继续通过改进教学大纲来提升翻译人员的质量。

翻译员在这个领域可能会面临新的挑战，例如需要掌握处理人工智能系统的新技能，并了解如何改进自动翻译文本，使其适合和准确。因此，翻译员必须通过不断学习和发展其技术和编辑技能来应对这些变化。

在这种情况需要高校在教学资源、教学方法和评价体系等方面进行全面的改革，另外应增加对先进翻译工具的投资，以确保这些工具始终保持更新。同时，必须探索更有效的方式来指导学生如何正确使用这些工具。此外，还应建立新的评价体系，以全面和准确地评估学生的翻译能力和跨文化交际能力。

总之，必须优化教学内容，以实现宽基础与精专业的结合，应基于时代发展需求，紧跟行业前沿，持续更新和完善教学体系。在夯实学生语言基础的同时，还应加强对跨文化交际能力和人文素养的培养。通过拓展国际视野，提升学生的文化和科技应用适应力和包容力，以实现综合素质的全面提升。

下面我提出一些建议，以改进翻译专业教材，从而提高当代译者的能力和技能：

（1）把人工智能翻译与人工翻译的融合

        翻译教学与人工智能技术的融合可以使翻译教学更加地贴近实际工作需求，提高教学的效率和质量，因为这需要将语言学和计算机科学等领域的知识和技能相结合，从而为学生所学的科学知识增添价值。可以通过正确利用人工智能技术将科技与翻译教学相结合：[15]

• 语音识别和语音合成技术与翻译教学的融合

语音识别和语音合成技术是两种密切相关但各自不同的人工智能技术。语音识别技术能够将人类的语音信号转换为文本形式，比如将录音转化为文字；而语音合成技术则能够将文本转化为语音信号，即将文字朗读出来。这两种技术的结合可以实现更智能和高效的语音交互。在语音翻译领域，通过将语音识别和语音合成技术整合，能够提供快速且准确的语音翻译服务。

• 利用语音识别技术，提供翻译培训的方法包括以下几个方面：

1. 实时转录和反馈

实时字幕：使用语音识别技术，将口译过程中说出的内容实时转录为文字，显示在学生面前，帮助他们更好地跟踪和理解所听到的信息。

即时反馈：通过对比学生的口译内容与系统转录的文本，提供实时反馈，帮助学生识别和纠正错误。.

2. 自我评估与练习

• 录音与分析：学生可以使用语音识别软件录制自己的口译练习，系统可以分析其发音、语速和流利度，并给出建议和改进方向。
• 对比练习：让学生将自己的口译与专业口译员的录音进行对比，识别差异并学习改进方法。

3. 提升口语表达能力

• 发音练习：利用语音识别技术，学生可以练习发音，系统会即时反馈发音的准确性，帮助学生提高语音质量。
• 模拟口译：创建虚拟口译环境，学生通过语音识别系统进行模拟口译，系统可以记录他们的表现并提供反馈。

1. 分析和统计

数据分析：通过记录学生的口译练习数据，分析常见错误、发音问题及改进趋势，以便教师制定个性化的教学方案。

• 绩效评估：系统可以对学生的学习进度进行评估，帮助教师了解学生的成长和学习需求。

5. 集成到教学平台，在线学习平台：将语音识别技术集成到在线学习平台中，提供丰富的练习和评估功能，方便学生随时随地进行学习。
6. 情境模拟模拟真实场景：创建与实际工作环境相似的模拟情境，帮助学生在压力下练习口译，提高其应变能力。

这些程序包括：Google Cloud Speech-to-Text、Microsoft Azure Speech Services、Dragon NaturallySpeaking 和 IBM Watson Speech to Text，可以单独使用，也可以与翻译学习平台结合使用，通过人工智能技术提升培训质量和翻译教学。

第二、语音合成技术，生成标准的语音，帮助学生了解和熟悉正确的发音，并进行模仿和训练。学生根据合成语音进行口型练习、发音练习和语调练习，提高口语表达的准确性和流利度。确实，语音合成技术在透视翻译翻译（将书面文字翻译成口语）中扮演着重要角色，具体表现在以下几个方面：

1. 实时反馈：在将书面文字翻译成口语中，语音合成技术能够实时生成翻译文本的语音版本，帮助翻译人员即时了解他们的翻译效果。这种即时反馈能够快速提升翻译的准确性和流畅性。
2. 提高效率：通过将文本转化为语音，翻译人员可以专注于翻译的内容而不是发音。这种方式有助于提升整体翻译的效率，尤其是在需要快速反应的场合。
3. 口语训练和练习：翻译学习者可以使用语音合成技术进行口语练习，模仿标准的发音和语调。这有助于他们在视听翻译时准确传达原文的语气和情感。

综上所述，语音合成技术在视听翻译中的应用，不仅提高了翻译的效率和质量，也为翻译人员的专业发展提供了新的工具和资源。语音合成技术为学生提供了一个有效的学习工具，帮助他们提高口语表达能力，掌握语言的发音规范和语调，从而在实际交流中更具自信。

第三、在笔译方面,机器翻译和人工翻译相结合的教学方法是一种以技术为支撑、以实践为主导的翻译教育方式，能够将机器翻译和人工翻译的优势相结合，为学生提供更为灵活和个性化的翻译实践环境，以提高学生的翻译能力和翻译实践水平。

在翻译教学中，将机器翻译与人工翻译相结合，可以有效提升学生的翻译能力和质量。以下是几种实现这一目标的方法：

1. 对比分析法：将机器翻译结果与人工翻译结果进行对比分析，帮助学生理解两者的差异与优缺点。通过对比分析，学生可以更清楚地认识到语言和文化背景对翻译的影响，从而提升翻译质量。
2. 实践教学法：让学生亲身体验机器翻译和人工翻译的过程。例如，学生可以先使用机器翻译进行初步翻译，然后利用人工翻译进行修正和润色，以获得更佳的翻译效果。
3. 课堂演练法：在课堂上组织小组活动，让学生进行机器翻译和人工翻译的练习。学生可以根据所学知识选择合适的方法进行翻译，并在小组内讨论和分享经验。

通过这些结合机器翻译与人工翻译的教学方法，学生可以掌握各种翻译技巧，包括词汇翻译、语法翻译和语言风格翻译。同时，这种方法有助于学生理解不同语言之间的差异，并提升跨文化交流能力。使用现代翻译软件、平台和工具，可以让学生更好地应用翻译技术，提高翻译效率和质量，从而提供更全面、深入和具有实践意义的翻译教育体验。这不仅能满足社会对高水平翻译人才的需求，也对提升学生的翻译能力和实践水平具有重要作用。

第四、更加注重学生跨文化交际能力和创新思维的培养。

例如，设置专门的课程和实践项目，让学生在实际交流中学习不同文化背景下的语言使用习惯和交际规则，以增强他们的跨文化交际能力，特别在阿汉翻译这个方面，在从阿拉伯语翻译到中文时，翻译者必须完全抛开阿拉伯式的思维逻辑，转而采用中文的思维方式，特别是在处理复杂的长句时。两种文化在思维方式上有明显的差异，这种差异也反映在表达方式上。例如，在阿拉伯语中，我们通常从小到大排列信息，如日期和地址。在阿拉伯语中，日期的顺序是日、月、年，而在中文中则是年、月、日。同样，阿拉伯语的地址排列方式是从小到大：“某某公寓，某某楼，某某街，某某区，某某市，某某省”，而中文则是从大到小排列。

这种差异的原因在于，中国文化倾向于从整体或结果入手，而阿拉伯文化则更注重细节。即使在方向上，中文的顺序是从东（东南西北）开始，而阿拉伯语是从北开始。据说这一差异源自古代中国的农业传统，日出而作，日落而息，因此以东方为开始。而阿拉伯文化起源于沙漠环境，夜晚的温和气候更受欢迎。

这些差异也表现在词语的排列上，在阿拉伯语中我们说“右边然后左边”，而在中文中则是“左边然后右边（左右）”。同样，时间短语的顺序在阿拉伯语中是“先早后迟”，而在中文中则是“迟早”。甚至文化象征也不同，白色在阿拉伯文化中象征纯洁和喜庆，而在中国文化中却象征悲伤，而红色在中国文化中象征喜庆。

在比喻表达方面，两种文化也存在差异。例如，在阿拉伯语中，我们用“月亮”来形容美丽的女孩，但在中文中没有类似的表达，不会说“她是月亮（她是月亮）”。这些文化差异背后都有其特殊的解释，翻译者需要对目标语言的文化逻辑有深入的理解，并适应这些差异。

第五、将新兴技术（人工智能和大数据）融入翻译教学中是一种能够有效提高学生翻译效率和创新能力的方式。

在初级翻译教材，应增加一些与科技相关的课程，特别是最新的科技发展和翻译中使用的重要软件，并根据这一领域的变化每年更新该部分内容。

三、翻译技术风险

    现代技术在带来便利的同时，也可能给人类社会带来潜在的风险和挑战。技术的发明者、倡导者和使用者都不能忽视这些可能的负面影响。只有充分关注技术发展的潜在风险，并确立完善的伦理规范，才能有效地趋利避害。

在翻译技术方面，以下几个主要风险需要特别注意：

1. 技术资源控制者对翻译的宰制：随着翻译技术的不断发展，人们对这些技术的依赖性也在增强。这不仅削弱了人们自身的翻译技能，还使得翻译的控制权逐渐转移到技术资源控制者手中。这种变化可能导致译者失去话语权，技术资源控制者成为翻译活动的主导者。
2. 语言生成性受到抑制：翻译技术的应用虽然提高了效率，但也倾向于使用规则严谨的“受控语言”，而非创新语言。这限制了语言的多样性和生成性，可能削弱翻译在促进语言进化中的作用。
3. 国家语言安全面临风险：翻译技术与国家安全密切相关。若国家失去对翻译技术资源的控制，可能会威胁到国家的语言信息安全。翻译技术的发展也可能打破原有的语言生态，削弱小语种的地位，增加小语种翻译的成本，对国家语言安全带来负面影响。[16]

总的来说，翻译技术的伦理问题已经超出了技术自身以及传统翻译伦理所能解决的范围。需要构建新的理论框架，以调整和规范人类在翻译技术方面的行为，确保技术的发展能够服务于人类社会的整体利益。

解决翻译技术带来的潜在风险和挑战的方式包括以下几个方面：

1. 促进技术与人类协同发展：

强调人机协同：在翻译技术的开发和应用过程中，强调人机协同，发挥人类译员的主体作用，避免技术完全取代人工翻译。通过下列的措施：

人工智能：（1）利用人工智能技术处理大量重复性高、结构固定的翻译任务。（2）支持开发智能校对和质量检查工具，帮助人类译员发现和纠正翻译中的错误和不一致，（3）建立动态反馈机制，人工智能系统可以根据人类译员的反馈不断优化和改进，通过用户参与的方式，可以收集用户反馈和建议，不断优化和改进翻译技术，使其更加符合用户需求。（4）不断提升翻译技术的能力使其能够更好地与人类译员协同工作，提供更加精确和多样化的翻译服务。（5）在特定领域和场景中开展翻译技术的试点应用，积累经验，发现问题并加以解决，通过示范项目展示翻译技术的实际应用效果，推广先进技术和经验。[17]

人类译员：（1）使人类译员则负责处理复杂、细致、需要文化背景知识和情感表达的翻译任务，确保翻译的准确性和适应性，提高翻译效率。（2）建立和维护翻译记忆库和术语库，辅助人类译员，提高翻译一致性和效率，（3）支持机器翻译系统的持续学习和更新，逐渐适应新的语言趋势和文化背景，以便提高翻译的准确性和自然性，（4）加强对人类译员的培训，使其能够有效利用翻译技术，提高工作效率和翻译质量。[18]

鼓励创新和多样性：在技术开发过程中，（1）鼓励创新和多样性，开发和应用多模态翻译技术，处理文本、音频、视频等多种形式的数据，以便满足不同场景下的翻译需求。（2）避免技术单一化，提高翻译的质量和丰富性。（3）开发适用于不同领域（如法律、医学、科技等）的专业翻译技术，提供高质量的领域特定翻译服务。（4）支持和鼓励翻译技术领域的研究和探索，推动技术创新，提升翻译的准确性和自然性。（5）建立开放合作平台，促进技术开发者、学术研究者和行业从业者之间的交流与合作，共同推动翻译技术的发展。（6）在翻译技术中融入文化适应性处理机制，使翻译结果更加符合目标语言的文化背景和习惯，提高用户满意度。（7）提供个性化翻译服务，根据用户的需求和偏好，提供定制化的翻译解决方案。

通过强调人机协同和鼓励创新多样性，翻译技术可以在提高效率和质量的同时，最大限度地保留和发挥人类译员的独特优势，确保技术进步与人类需求的协调发展。

2.建立完善的伦理规范和法律框架：

制定相关法律法规：政府和相关机构应制定和完善翻译技术相关的法律法规，确保技术的开发和使用在法律框架内进行，防止滥用。

设立伦理委员会：在技术研发和应用过程中设立伦理委员会，对技术可能带来的风险进行评估，并提出相应的解决方案。

加强技术监管和控制：建立监管机构：设立专门的监管机构，对翻译技术的开发和应用进行监督，确保技术的安全性和可靠性。

监控技术使用：对翻译技术的使用进行监控，防止技术被恶意使用，确保技术在合理的范围内应用。

推动技术的透明化和开放性：开放技术标准：推动翻译技术标准的开放化，避免技术垄断，促进技术的共享和合作。

公开技术开发信息：技术开发者应公开技术的开发信息和流程，接受公众和行业的监督，确保技术的透明性。开发透明的翻译算法，使用户能够理解和信任翻译过程，增加技术的透明度和可信度。开放部分数据和模型，促进学术研究和技术进步，推动整个行业的发展和创新。

• 增强技术教育和培训：

提高公众技术素养：通过教育和培训，提高公众对翻译技术的理解和认识，增强风险意识。

培养专业人才：培养具有高素质和道德责任感的翻译技术专业人才，确保技术在开发和使用过程中遵循伦理规范。

保护语言多样性和国家语言安全：支持小语种技术开发：政府和相关机构应支持和资助小语种翻译技术的开发，确保小语种的地位和翻译成本不会被忽视。

加强国家语言安全管理：建立和完善国家语言安全管理体系，确保翻译技术在国家语言安全方面发挥积极作用，防范潜在风险。政府和相关机构设立专项基金和资助计划，支持翻译技术的研发和创新。鼓励企业投资翻译技术的开发和应用，通过资金支持推动技术进步。建立学术界和产业界的合作机制，促进科研成果的转化和应用，推动技术进步。加强国际合作，借鉴全球先进经验，共同推动翻译技术的发展。

通过以上措施，可以有效应对翻译技术带来的潜在风险和挑战，确保技术的发展在推动社会进步的同时，能够更好地服务于人类的整体利益。

结论：

       研究结果表明，结合现代技术（如神经机器翻译和计算机辅助翻译工具）显著加快了翻译过程，相较于传统方法更加高效。

       人工智能支持的技术可以极大地帮助译者提高语言技能，促进学习、自我评估和即时反馈，特别是在训练和实践过程中。此外，这些技术在普通文本翻译中提供了较高的准确性，减少了翻译错误，提升了翻译文本的整体质量。

       尽管取得了显著进展，但技术在处理需要深入理解文化或上下文的文本时仍存在困难。因此，仅依赖技术无法满足高度文化敏感文本的翻译需求。研究表明，最准确和高质量的翻译往往是通过人工译者与技术工具的协作实现的。人工译者能够纠正技术错误并处理复杂的文化因素，这些是现有工具无法完全掌握的。

      此外，基于云计算的翻译工具可能会使用户数据面临泄露或滥用的风险，因此需要制定严格的数据安全政策。过度依赖数字工具还可能削弱译者的核心技能，例如分析性思维和对复杂语境的理解能力。

       因此，迫切需要开发培训项目，帮助译者在有效利用技术的同时保留其传统技能，以在技术优势和翻译质量之间实现平衡。

建议:

• 加强译者使用现代翻译工具的技能。
• 制定严格的隐私保护标准以保障数据安全。
• 将技术作为翻译的辅助工具，而非完全替代人类译者。

[1] Acemoglu D, Rest repo P. The wrong kind of AI Artificial intelligence and the future of labour demand[J]. Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, 2020, 13(1):25-35

[2] 中国信息通信研究院,中国人工智能产业发展联盟.人工智能发展白皮书产业应用篇. 北京:中国信息通信研究院,中国人工智能产业发展联盟,2018.

[3] 钟义信.人工智能: 概念·方法·机遇.科学通报,2017,62(22):2473-2479.

[4] 朱巍,陈慧慧,田思媛等.人工智能: 从科学梦到新蓝海——人工智能产业发展分析及对策[J]. 科技进步与对策,2016,33(21):66-70.

[5] 郭明阳a , 张晓玲b , 唐会玲a , 孟庆端c ,任龙波a《人工智能在机器翻译中的应用研究》河 南 科 技 大 学 学 报 ( 自 然 科 学 版 ) 第 42 卷 第 3 期2021 年 6 月

[6] 同上的来源

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[8] 毕宏音. 人工智能发展的社会影响新态势及其应对. 重庆社会科学,2017,35(12) :50-58.

[9] 王少爽. 译者术语能力探索. 天津:南开大学,2012

[10] 张政.机器翻译难点所在.外语研究,2005(05):59-62.

[11] 凌欣怡，全 峰《机器翻译与人工翻译的比较——以《北风》为例》2022 年第2卷第4期https://aics.oajrc.org/

[12] 张小敏《机器翻译对人工翻译的影响》《现代语言学》期刊的2024年第一期，具体页码为329至333。

[13] القصيدة هي تحريف وتقليد لأبيات شعرية تعود للشاعر (علي بن الجهم بن بدر، أبو الحسن، من بني سامة، من لؤي بن غالب (863- 803م) )، حيث يُذكر في كتاب «مفتاح غيب الجمع والوجود لصدر الدين القونوي وشرحه مصباح الأنس بين المعقول والمشهود للفناري» الذي ضبطه وصححه وعلق عليه الشيخ عاصم إبراهيم الكيالي «أحد ثلاثة أبيات للشاعر العباسي، علي بن الجهم بن بدر أبو الحسن من بني سامة من لؤي بن غالب. ولد سنة 188 هـ وتوفي سنة 249 هـ. والأبيات كاملة هي:

أبلِغ أخانا تولى الله صُحبَتَهُ

أني وإن كنتُ لا ألقاهُ ألقاهُ

وأنَّ طَرفِي موصولٌ برؤيتهِ

وإن تباعَدَ عن مَثوايَ مَثواهُ

اللهُ يَعلمُ أني لستُ أذكُرُهُ

وكيفَ أذكُرُهُ إذ لستُ أنساهُ

(المصدر: الموسوعة الشعرية، المجمع الثقافي، أبو ظبي)

[14] ترجمة الشعر إلي الصينية هي ترجمة الاستاذ "محمد العريشي"، سعودي الجنسية، خريج جامعة شرق الصين للعلوم والتكنولوجيا، وحازة تلك الترجمة علي المركز الأول في مسابقة تحدي الترجمة لعام 2023 ضمن فعليات ملتقي الترجمة الدولي، برعاية وزارة الثقافة السعودية.

[15] 李奉栖 . 人工智能时代人机英汉翻译质量对比研究. 外语界,2022(4):72-79.

[16] 车万翔等《大模型时代的自然语言处理：挑战、机遇与发展》，载《中国科学：信息科学》 2023 第 9 期，第 1645-87 页。

[17] 蓝红军《关于翻译技术伦理性的思考》Shanghai Journal of Translators 2019 No． 4

[18] 同上的来源