1. 引言

人工智能的快速发展正在深刻改变技术领域，并对翻译行业造成了显著的影响和冲击。机器翻译的质量在人工智能技术的辅助下得到了显著提升，但同时，这种技术变革也给翻译行业带来了前所未有的挑战。传统的翻译人才培养模式往往侧重于提升学生的语言技能。然而在人工智能时代，市场对翻译人才的需求已不仅仅局限于语言技能，更强调复合型翻译人才，他们需要同时掌握翻译技能和跨学科知识。因此，传统翻译教学模式必须适应人工智能带来的机遇和挑战，进行相应的改革，以满足当代社会对新型翻译人才的需求。人工智能的发展不仅提高了翻译的工作效率，而且为语言学习提供了更多便利和个性化的支持。在人工智能技术日新月异的背景下，翻译人才需要不断学习新技能以保持专业竞争力。他们不仅需要具备传统的翻译技能，还需掌握相关的人工智能技术，同时在情感与文化理解力上保持相对于机器翻译的优势。

2. 人工智能背景下对翻译人才的重新定位

人工智能的迅猛发展给翻译行业带来了前所未有的机遇与挑战，这促使大学在翻译人才培养方面不得不做出适应性调整。当前，如何培养具备AI意识的翻译人才，已成为从事翻译教学的大学教师重点关注的议题。同时，为了应对日益复杂的翻译需求，培养具备跨学科知识的复合型翻译人才也成为了从事翻译教学的大学教师关注的重点。这不仅要求翻译人才掌握扎实的语言基础，还需要他们具备对人工智能技术的理解和应用能力，以及跨学科的知识背景，以更好地适应未来翻译行业的发展趋势。

2.1. 培养具有AI意识的翻译人才

在培养具备AI意识的翻译人才时，首要的步骤是深入理解人工智能翻译技术的原理及其优缺点。这一技术的核心在于运用深度学习和庞大的训练数据集来构建人工神经网络，进而使机器能够理解和转化句子的深层含义。人工智能翻译技术的原理，简而言之，是通过深度学习算法和海量数据的训练，让计算机模拟人类的语言理解和翻译过程。深度学习模型通过学习语言规则、语法结构和词汇用法，构建出一个复杂的神经网络，这个网络能够捕捉语言中的微妙差异和深层含义，从而实现高效的自动翻译。

与传统的机器翻译不同，人工智能翻译不仅依赖于翻译记忆库，还可以通过更多的训练数据来提高翻译的质量和准确性，然而这种翻译技术目前也存在一些缺点。首先，人工智能翻译的性能会受到训练数据质量的影响，对于某些特定领域的翻译可能需要更多的专业数据支持，否则可能产生不准确的翻译结果。其次，由于语言模型的特性，人工智能翻译在处理特定文本时可能存在误译或理解不准确的情况，尤其是在涉及复杂语境或专业术语的情况下。因此，在培养翻译人才时，教育机构需要强调人工智能翻译的技术原理以及局限之处，提升学生的AI意识。学生也需要基于教学内容调整自身在使用人工智能翻译时的策略，用人工翻译的优势补足机器翻译目前的不足，避免出现翻译错误。除跟上课程内容以外，翻译系学生也应该主动跟踪人工智能翻译工具及平台的发展动态，掌握利用人工智能翻译时需要的技术，如怎样使用最佳的提示词与ChatGPT等人工智能平台互动，以获得最佳的翻译效果。

鉴于人工智能在情感理解、文化理解能力以及创造力等方面仍存在明显不足，翻译人才应当有意识地运用这些人类特有的能力，对人工智能翻译的文本进行必要的修改与补充。在培养具有AI意识的翻译人才时，还需要着重强调翻译过程中情感理解力、文化背景知识、以及创造能力的运用。因此，鼓励翻译系学生选修跨文化交际、西方文明史、西方文学赏析等课程将有利于培养其跨文化意识，从而在人工智能时代发挥人工翻译的优势。同时，我们不能忽视人工智能在翻译伦理和翻译安全方面可能带来的挑战。因此，学校在课程设置中应当特别提及这些方面，引导学生认识到在利用人工智能进行翻译时，需要遵守翻译伦理原则，确保翻译内容的准确性和安全性，避免潜在的风险。目前人工智能翻译相关的伦理和安全问题还没有非常明确的法律规范，因此仍需要翻译研究人员的努力，来共同促进相应法律法规的完善。

2.2. 充分运用人工智能培养复合型翻译人才

在人工智能时代，负责翻译教学的大学英语教师不仅要注重强化学生的AI意识，还要通过运用人工智能培养具有跨学科知识的复合型翻译人才。这需要大学翻译教师调整相应的课程体系、课程内容、以及教学方法。在翻译教学实践中，教师除了重点培养学生的双语能力和翻译技巧外，还应注重传授语言以外的跨学科专业知识。这包括但不限于文化、历史、经济、法律等多个领域的知识，以使学生能够更全面地理解并准确传达原文的含义。同时，教师还应着重培养学生技术方面的能力，以适应日益发展的科技环境。这包括机器翻译相关技术、信息技术以及互联网技术等。通过这些技术的掌握，学生将能够更高效地进行翻译，同时也有助于他们理解并运用最新的翻译工具和技术，从而提高翻译的质量和效率。王剑娜提出在人工智能时代，培养复合型英语翻译人才可以“基于课堂教学、在线教学、实践环节、实训平台多种教学模式结合下，构建英语专业学生翻译‘知识 + 技能 + 技术 + 素养’四融合的创新培养模式”[1]。这种创新培养模式不但倡导加强跨学科知识的传授以及互联网相关技术的培养，同时还强调了实践的重要性。在人工智能高速发展的大背景下，鼓励学生参与跨学科的翻译项目，为其提供更多实践机会是培养复合型翻译人才重要的一环。

在培养具有学科交叉知识的复合型翻译人才时，教师应该充分利用人工智能为教学提供相关支持。人工智能可以根据不同学生的兴趣和能力，定制个性化的学习路径来促进学生对跨学科知识的吸收和整合。此外，人工智能可以帮助学生整合跨学科知识，例如，通过自然语言处理和知识图谱技术，系统可以自动识别和整合不同学科领域的术语和概念，为学生提供更全面的翻译资源和背景知识。这种跨学科知识整合可以帮助学生更好地理解原文的深层含义和背景信息，从而提高翻译的准确性和流畅性。

3. 人工智能在翻译教学改革中的运用

在翻译教学实践中，教师需要加强培养学生使用人工智能翻译工具和平台的能力。此外，人工智能还可以辅助建立大数据翻译语料库，为翻译人才培养提供语料库支持。

3.1. 运用基于人工智能的翻译工具和平台

目前翻译功能最为强大，技术水平最前沿的人工智能工具主要是ChatGPT。ChatGPT是由美国OpenAI公司开发的人工智能语言模型，ChatGPT可以应用于多种场景，如对话系统、智能客服、文本生成、文本翻译等，可以帮助用户生成各种类型的文本内容。然而，当前的翻译教学实践中确鲜有系统性地教授如何运用如ChatGPT等最新人工智能翻译工具的内容。而在实际翻译工作中，许多从业者已经开始借助ChatGPT等先进技术辅助翻译，以提高翻译的效率和准确性。为了顺应这一趋势并满足行业需求，大学教师在翻译教学实践中应当积极将最前沿的人工智能技术及其使用方法融入课程体系中。这不仅有助于学生掌握最新的翻译工具和技术，还能帮助他们了解这些工具在实际应用中的优势和挑战，从而更加全面地提升翻译能力。

最初级的翻译技术课程应该介绍人工智能在翻译领域的应用情况，引导学生了解和掌握ChatGPT等人工智能翻译工具的基本原理、操作方法和应用场景。此外，教师还可以鼓励学生自主探索和尝试使用其他先进的人工智能翻译工具，如Google翻译、DeepL、文心一言等以助其提升综合翻译能力。在完成初步的介绍后，翻译类技术课程可以加入实践训练，让学生使用人工智能翻译工具来翻译文本，教师可以针对这些工具的局限性，如对某些特定领域或文化负载词汇的翻译准确度不足等问题，提供相应的应对策略和建议。在实践训练中需要分配不同复杂度的任务，鼓励学生尝试不同的人工智能工具并比较输出结果。在这个过程中，教授学生如何进行批判性思考至关重要。教师可以鼓励学生就人工智能对翻译的影响展开讨论，鼓励学生对比人工智能翻译与人工翻译的优势和劣势，还可以探讨人工智能翻译涉及的隐私泄露问题、人工智能翻译的局限性可能造成的安全问题、以及人工智能的算法偏见等翻译伦理问题。此外，课程还可以引导学生关注翻译领域人工智能技术的发展及影响，以帮助学生了解最新的行业动态，并对自身学习规划进行调整。

综上所述，将最前沿的人工智能技术及其使用方法融入翻译教学的课程体系中，通过教学与实践相结合的方法，不仅有助于提升学生的翻译能力和竞争力，还能为他们未来的职业发展奠定坚实的基础。

3.2. 基于人工智能建立大数据翻译语料库

人工智能不仅可以为学生提供有效的翻译工具和平台，同时也可以帮助翻译教师建立大数据翻译语料库从而有效辅助翻译教学，帮助学生提升翻译水平。徐耀鸿曾指出应该充分利用人工智能在翻译过程中具有的同步存储的功能。当翻译人员进行翻译时，可以利用翻译记忆库软件来自动将已经翻译过的词汇或句子保存到数据库中。在此过程中，翻译记忆库会持续学习新的翻译内容并将其自动存储在后台。当翻译记忆库软件遇到类似或相同的翻译内容时，可以通过自动检索记忆库的方式匹配当前需要翻译的语句，以供翻译人员参考。此外，徐耀鸿还建议利用已有翻译成果创建翻译记忆库，在此过程中，人工智能可以提高建库效率，但维护翻译库的工作还需要人工翻译的介入以确保翻译结果的质量[2]。

事实上，借助人工智能，翻译教师可以帮助学生建立多种翻译语料库，如多语种平行语料库：这种语料库包含同一内容的多种语言版本，例如，同一篇文章的中文、英文、法文等版本。这样的语料库可以帮助学生直观地理解不同语言之间的对应关系，学习语言的转换规律。特定领域专业语料库：针对不同专业领域(如医学、法律、科技、经济等)建设的包含了大量专业术语和表达方式的语料库，这样的语料库可以帮助学生熟悉和理解特定领域的翻译规范和技巧，提高翻译质量。口语和书面语语料库：这两种语料库分别包含了口语和书面语的翻译数据。口语语料库有助于学生掌握日常对话的翻译技巧，而书面语语料库则有助于学生掌握正式文本(如报告、论文、合同等)的翻译技巧。对比语料库：对比语料库包含了不同翻译版本或不同译者翻译同一内容的文本。这种语料库可以帮助学生分析不同翻译版本的优缺点，学习翻译策略和方法，提高翻译能力。学生翻译语料库：收集学生的翻译作品，形成学生翻译语料库。这样的语料库可以用于分析学生在翻译过程中存在的问题，提供有针对性的指导和建议，帮助学生改进翻译技巧。

借助人工智能搭建的各种类型的大数据翻译语料库可以为翻译专业的学生提供大量的实践机会。通过利用语料库中的数据进行翻译实践，学生可以不断提高自己的翻译技能和实践能力，积累更多的翻译经验。此外，由于大数据翻译语料库中的译文往往包含了不同译者的翻译风格和特点。通过学习这些语料，学生可以了解不同译者的翻译风格和特点，从而在翻译实践中逐渐形成自己的翻译风格。

总之，人工智能建立大数据翻译语料库可以为复合型翻译人才的培养提供丰富的语言资源、助力跨学科知识融合、提高翻译实践能力、助力翻译风格的塑造以及提供科学客观的教学工具等方面的帮助。通过利用语料库中的数据进行教学，教师可以更加科学、客观地评估学生的翻译水平，提供有针对性的指导和建议，从而帮助学生更好地提高翻译能力，使翻译专业的学生将来能更好地适应市场需求。

4. 将人工智能运用于翻译教学改革存在的局限性

尽管人工智能技术在翻译教学中具有很多优势，但并非所有学生都能够快速适应这种新的教学方式。一些学生可能习惯了传统的翻译教学模式，对于人工智能技术的接受度较低，这会影响他们的学习效果。事实上，将人工智能技术与翻译教学的融合并非一蹴而就，这对翻译教师提出了很大挑战，教师不仅要掌握相关的人工智能技术，同时还需要解决如何将技术有效融入教学流程、如何与教学内容相结合等问题。目前很多教师可能缺乏相关的培训和支持，导致他们无法充分利用人工智能技术进行教学。此外，需要注意的是，大数据翻译语料库的质量和数量对于翻译教学的效果至关重要。然而，目前的数据资源可能存在质量参差不齐、领域覆盖不全等问题，这会影响翻译教学的效果。事实上，如何获取和整理高质量的语料库数据也是当前面临的一大挑战。

虽然机器翻译技术在不断发展，但人工翻译仍然具有不可替代的优势。布拉嘎和珞淦(Braga & Logan)认为，人工智能目前尚无法拥有人类特有的许多智能属性，如好奇心、想象力、直觉、情感、激情、欲望、乐趣、审美、喜悦、目的、目标、志向、价值、道德、体验、智慧、判断力以及幽默感等[3]。而目前人工智能翻译的局限性归根到底来说也是因为机器尚不能模仿人类这些独特的智能属性。杜安认为由于人工智能翻译的创新能力“根本上源于‘预训练语言模型’(pre-trained language models, PLMs)的原始输入，而非出于自发的底层创造欲”，因此，难以完全替代人工翻译。他还认为“无论哪种机器翻译观，归根结底都是对意义的解构与再建构的过程，而意义的理解和再现从来都不是简单的机械性重复过程，自始至终离不开人的主体性的适时介入”[4]。

由于人工智能缺乏人类具有许多智能属性，加之语言本身的复杂性，ChatGPT等翻译工具和平台输出的翻译结果仍然容易发生意义偏移或遗漏。周忠良发现人工智能，特别是“ChatGPT在翻译中处理具有多义性的词汇、结构复杂的句子或内涵丰富的语境时，可能忽略或误解一些重要的上下文信息，导致翻译结果不准确或不连贯”[5]。

除翻译的准确性问题以外，由于目前人工智能翻译仍缺乏相关伦理及法律的规范，翻译伦理隐患及翻译安全风险问题也是当下人工智能翻译的局限之处。在伦理方面，人工智能翻译的算法偏见问题引起了许多学者的关注，算法偏见即人工智能翻译基于的算法有时会导致对某一个人或团体所持有的不公平的消极否定态度。吴美萱和陈宏俊发现，“目前，机器翻译主要存在种族(例如，某些机器翻译平台的输入联想功能会将欧美人/白人的名字与愉快词语关联在一起，而非裔美国人的名字通常与不愉快的词语关联在一起)、性别和职业的匹配(例如，把工程师翻译成男性，把护士翻译成女性)等算法偏见”[6]。邹开亮和刘祖兵也认为，ChatGPT在算法层面存在明显的歧视女性倾向和种族歧视倾向[7]。在安全风险问题上，周忠良认为在涉海翻译方面，“翻译话语安全要求译者准确传达国家海洋话语的内涵，实现国家涉海话语对外传播和国家海洋形象构建目的。如将‘一带一路’倡议翻译成‘Belt and Road’Strategy，就有违源话语的本真意图，对国家形象造成不利影响”[5]。除翻译不准确引起的安全问题外，使用人工智能进行翻译时，信息泄露及翻译作品的版权等问题也是需要应对的安全隐患。OpenAI公司也在ChatGPT官网上明确列出了GPT4存在“社会偏见”(social biases)、“认知错觉”(hallucinations)、“恶意提示”(adversarial prompts)等方面的局限[8]。这些问题是翻译教师在教学实践中应该予以高度重视的问题，应该对学生加以正确引导，强化学生的AI意识，让他们充分认识到人工智能用于翻译教学实践中存在的缺陷和不足，并找到适当的方法加以应对。

5. 结论

人工智能的高速发展给翻译行业带来了一定冲击和挑战，这不仅需要对翻译人才重新进行定位，也要求大学翻译教师借助人工智能对传统翻译教学模式进行改革。就翻译人才定位而言，新的翻译教学模式应该着重培养具有AI意识的翻译人才和具有学科交叉知识的复合型翻译人才；而培养这样的人才则需要翻译教师加强对翻译专业的学生进行技术类教育以及跨文化素养的培养。此外，在翻译教学改革实践中，教师可以将最前沿的人工智能技术的使用方法、局限性、应对方法等内容融入到翻译教学的课程体系中，通过教学与实践相结合的方法，培养翻译人才对人工智能翻译的理解与实际运用能力。而且，翻译教师还可以基于人工智能建立大数据翻译语料库，利用这些语料库训练学生的翻译实践能力。尽管人工智能有效融入复合型翻译人才培养具有诸多优势，但其局限性也应该引起业界人士的重视，从而使人工智能为翻译教学改革提供更有效的技术支撑。

基金项目

四川大学人工智能赋能创新型实践教育综合改革研究专项“人工智能背景下区城国别学人才培养新模式研究”项目阶段性成果。

参考文献