行业资讯 | 当AI成为翻译流程中的“新同事”:2025年的变与不变
- 2026-02-24 14:41:19
一、为什么2025年的翻译技术讨论开始“换问题”了？
在过去相当长一段时间里，翻译技术讨论往往围绕一个高度概括性的问题展开：人工智能是否会取代人工翻译。这一问题在技术快速发展初期具有现实意义，但随着生成式人工智能和大语言模型在翻译实践中的普及，这一问题对当前翻译工作形态与专业变化的解释力正在逐步下降。
越来越多的实践与研究表明，当前的关键不再是“能不能用”，而是“如何被纳入翻译活动”。也正是在这一背景下，翻译技术讨论的重心逐步从结果层面的替代判断，转向过程层面的角色分配与责任结构问题。2025年因此呈现出一种明显的阶段性特征：翻译活动的组织方式正在发生系统性调整。
二、回看2025年：AI是否仍只是翻译工具？
要回答AI是否仍是传统意义上的“翻译工具”，首先需理解“翻译技术”内涵的动态演进。王华树教授主编的《翻译技术100问》中指出，翻译技术是一个动态且开放的技术体系。ISO 17100:2015标准将其定义为涵盖一系列辅助翻译、修订、校对等的工具集合，包括但不限于翻译记忆工具、计算机辅助翻译、机器翻译、术语管理系统等，并指出其范畴将随未来技术发展而持续扩展。
正是这种“动态扩展”的特性，在2025年得到了关键印证。以大语言模型为代表的AI，已超越上述定义中主要承担固定流程辅助的“工具”角色。它不仅执行译中的文字转换任务，更深度参与了译前的背景理解与术语准备、译中的风格生成与多方案提供，以及译后的逻辑自检与修正提示。
这意味着，AI的作用已从被动响应指令、产出译文的“工具”，演变为能够主动介入翻译认知过程、提供决策选项的“智能协作者”。因此，单纯用“工具”已不足以准确描述AI在2025年翻译流程中所扮演的深度嵌入、智能交互的复杂角色。其角色本质，正从“执行者”向“协作者”变化。
这一变化并非仅存在于实践层面，也开始在行业与官方文件中得到明确表达。以中国翻译协会于2025年发布的生成式人工智能翻译应用相关指南为例，其中多次强调“人机协同”“责任主体明确”“风险可控”等原则。这类表述并非概念性修辞，而是对人工智能翻译使用方式的制度化回应。这一关注方向也与2025年发布的机器翻译立场文件中所体现的基本原则相呼应。在引入翻译技术以提升效率与规模的同时，有必要进一步明确人类译者在质量判断、风险识别与责任承担中的核心地位。
需要注意的是，这些文件并未将翻译质量或潜在风险的责任转移给技术系统。相反，它们反复强调，相关责任仍应由具备专业判断能力的人类译者承担。这表明，所谓“人机协作”并不意味着削弱译者的专业地位，而是通过流程重构与角色调整，重新界定人与技术在翻译活动中的分工关系。
三、翻译质量为什么变得“更难评估”了？
传统翻译质量评估主要关注语言层面的显性错误（如语法、拼写、术语不一致）。然而，当AI生成流畅的译文成为常态，评估的对象和过程发生了转移。
当前翻译质量评估的核心难点，已从识别显性的“语言错误”转向洞察隐性的“语义风险”。主流大语言模型在英—中等高资源语言对上的产出，其语言流畅性已接近甚至可以媲美人工译文。然而，这种流畅性可能与文本的事实准确性、概念一致性及文化恰当性脱钩，并不意味着意义层面的准确等值。在低资源语言、专业语域或文化负载较高的文本中，模型更容易生成表面合理、但在概念或语用层面存在偏移的译文。此类问题通常不表现为传统的语法错误或用词不当，而是以“局部合理、整体偏差”或“形式正确、含义失真”等隐蔽形式存在。
因此，传统以检测“明显语言错误”为核心的质量评估体系已难以有效应对这一变化，评估重点必须向更深层的意义保真度、语境适配性与交际有效性等语义维度转移。
在生成式人工智能深度嵌入工作流的背景下，翻译质量评估的范畴发生了扩展。其难点不仅在于评估静态的“译文结果”，更在于需要动态地审校整个“人机协作过程”是否合理、可靠。
这一转变源于翻译风险性质的改变：核心风险已从“是否出现错误”转向“潜在风险是否被译者有效识别与管控”。因此，质量控制的重心也随之迁移——译文产出本身只是评估的一部分，更为关键的是审视该译文是否经过了基于专业判断的充分审校与干预。在这一过程中，译者的专业价值开始更多体现在判断能力、风险意识与责任承担上。翻译不再只是语言转换行为，而是一项高度依赖专业判断的决策活动。因此，译者的专业价值正从“语言转换的执行力”向“流程的质量管控与风险决策能力”迁移。翻译质量评估也因此从一个相对静态的质检环节，演变为一个动态的、系统的“质量治理”问题，其难度与专业性要求显著提升。
四、为什么2025年是翻译技术发展的一个关键节点？
从技术发展来看，2025年的大语言模型在翻译任务中的稳定性显著提升，并向语音、图像等多模态场景扩展。这使人工智能能够参与更复杂的跨语言交际环境，而不再局限于单一文本处理。
在行业层面，翻译相关组织与语言服务提供方不再仅关注技术潜力，而是开始系统讨论人工智能的使用边界、流程嵌入方式与风险控制机制。这一变化表明，翻译技术正在从探索性应用阶段，逐步进入规范化使用阶段。
王湘玲教授在《面向人工智能的翻译能力研究：理论、方法与实证》中指出，当代翻译能力研究已超越将翻译能力视为单一语言能力的传统观点，转而将其理解为一个多维、复合的专家型知识系统。她援引PACTE模型进一步说明，该系统涵盖双语交际能力、语言外能力、转换能力、心理-生理能力、职业工具能力和策略能力等六大能力，彼此互动、动态建构。书中还提到随着人工智能在翻译活动中的深层嵌入，翻译能力的框架进一步拓展与重构。译者不仅需掌握上述传统核心能力，更须具备技术适配与应用能力、机器翻译译后编辑能力、信息检索与评估能力等新型技术素养，从而在技术赋能的环境中实现从“语言转换者”向“人机协作型翻译专家”的角色转变。
五、协作型环境下译者角色的再定位
在生成式人工智能成为翻译活动重要参与者的背景下，译者的专业价值并未被削弱，而是发生了重心转移。译者不再只是语言产出的执行者，而逐渐成为翻译活动中判断、协调与责任承担的核心主体。
因此，与其继续围绕“是否会被取代”展开讨论，不如将关注点放在翻译专业如何在协作语境中重构自身功能。也正是在这一意义上，回看2025年，可以将其视为翻译技术发展中的一个重要转折点。
综合来看，以2025年为观察节点可以发现，生成式人工智能正在推动翻译活动从工具辅助模式向协作嵌入模式转变。这一转变并非单纯的技术升级，而是一种涉及流程结构、质量评价与专业角色的系统性变化。进入2026年，这一变化仍在持续深化，其长期影响仍有待进一步观察。
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