大語言模型翻譯的喜與憂

大語言模型（Large Language Model，LLM）作為人工智能領域的標誌性成果，正以前所未有的速度重塑全球翻譯生態，甚至從根本上改變着整個翻譯行業的業務結構與價值鏈條。依託其深度的上下文理解與交互式迭代等技術紅利，大語言模型翻譯正在把傳統的“翻譯—審校—排版”流水線升級為“人機共創”的知識增值平台，其價值遠超翻譯本身，成為促進全球溝通、提升生產力和賦能創新的關鍵基礎設施。然而，技術紅利背後的隱憂不容忽視。當一本20萬字的書籍可被大語言模型在半分鐘內“翻譯完成”時，我們必須審視這種效率背後的代價。大語言模型本質上是一種基於海量語料訓練的複雜概率統計模型，它依賴表層語言形式，卻缺乏人類將自然語言與現實世界建立認知聯繫的深層理解能力。這一侷限使其在面對跨文化語境時，常常陷入“形似而神不似”的困境。更為深層的挑戰在於，表面“流暢”的翻譯輸出可能會掩蓋文化偏見，成為新時代語言智能治理的重要議題。

核心優勢

與傳統機器翻譯（如早期的統計機器翻譯SMT和後來的神經機器翻譯NMT）相比，大語言模型翻譯的核心優勢源於其“以海量數據學習語言規律、以上下文理解語義信息”的底層邏輯，具體表現為：

卓越的理解能力。傳統的機器翻譯通常只分析單個句子或很短的上下文，經常導致歧義消除錯誤。例如，“Apple”一詞在沒有上下文的情況下，無法確定是公司名還是水果。而大語言模型翻譯擁有強大的長上下文窗口，能夠通過上下文關鍵詞與常識整合精準捕捉文本的邏輯關聯、情感傾向與專業背景。此外，大語言模型能更好地處理不符合語法的句子、口語化的表達、行業黑話甚至混合語言的文本（如中英混雜等）。

靈活自然的適應能力。傳統機器翻譯模型通常只有一種標準輸出，難以變換不同風格，而大語言模型用户可以通過領域微調或提示詞引導，適配不同場景的專業需求。例如，用户可在指令中添加“請將以下文本翻譯成正式的商業信函語氣”“請用口語化的、輕鬆的網絡用語翻譯這段對話”等。而且，大語言模型可根據用户提供的高質量翻譯示例進行學習，並迅速模仿這種模式和風格。這特別適合醫療、商業、法律等專業領域的術語統一和風格定製。

多模態翻譯能力。傳統機器翻譯多拘泥於單一模態，而大語言模型可實現多模態內容的翻譯與解讀。如涉及圖片（如路牌、菜單、海報）翻譯時，大語言模型不僅可以翻譯文字內容，還能結合圖片場景補充信息，幫助用户理解；涉及語音翻譯時，大語言模型可即時將語音（如會議發言、電話溝通）轉為文本並翻譯，同時支持翻譯文本轉語音，產出符合目標語言語調的自然語音；針對視頻翻譯，大語言模型可結合視頻畫面與字幕，靈活調整翻譯內容。

交互式迭代能力。傳統機器翻譯只能實現人工後期編輯或離線重訓，而大語言模型擁有強大的交互式迭代能力，用户可直接與模型對話，輸入提示詞，實現即時重譯。這樣不僅可以降本增效，還可讓知識、文化、信息以前所未有的速度跨越語言壁壘，大幅提升溝通效率。大語言模型還可以一站式處理更復雜的任務，如翻譯+摘要、翻譯+潤色、翻譯並提取關鍵信息等。

基於上述優勢，大語言模型翻譯的價值日益突出。對個人而言，大語言模型可降低跨語言溝通門檻，幫助個人拓展信息獲取邊界，獲取各種知識，如學習海外在線課程，查閲外文論文和書籍等；對企業而言，大語言模型可助力降本增效，賦能全球化業務，減少企業在文檔翻譯、字幕製作、客服翻譯等場景的人力成本；對社會而言，大語言模型有助於促進跨文化交流，助力本土文化走出去。例如，中國網絡文學在大語言模型助力下快速輸出至海外閲讀平台，2023年海外市場規模突破30億元。

三重挑戰

儘管大語言模型翻譯有巨大的優勢，但也面臨不少深層挑戰：第一，語言霸權的數字延伸。目前的國際主流大模型，參數數據集以英文為主，中文數據佔比較少。斯坦福大學研究發現，當要求大語言模型處理斯瓦希里語、菲律賓語等低資源語言時，其準確率比處理英語時低30%～50%，且容易生成“非洲村莊=茅草屋”等刻板印象。

第二，文化傳播的效能壓縮。大語言模型翻譯對具有豐富文化內涵的話語處理存在明顯短板。相關研究顯示，在涉及中國特色社會主義核心概念的翻譯測試中，主流大語言模型的準確率不足50%，文化內涵保留率更低。例如，“江南”一次可能會被大語言模型譯成South of the River，這種簡化處理無法傳達出原詞所藴含的深厚歷史文化底藴。

第三，社會倫理的多維挑戰。一是知識產權難題，翻譯成果的歸屬權界定不清。二是算法偏見問題，大語言模型可能吸收低質量或虛假訓練數據，導致輸出帶有系統性偏見的內容。例如，當源語言性別不明確時，大語言模型會默認選擇性別，如用“他”指代醫生，用“她”指代護士。三是數據安全風險，用户輸入的敏感信息可能被模型記憶並在後續翻譯中泄露。四是信息生態污染，大語言模型生成的低質量翻譯內容可能被再次納入訓練數據，形成“誤譯—學習—再誤譯”的惡性循環。

語言智能治理體系

面對上述挑戰，我們亟須從國家戰略高度，構建具有中國特色的語言智能治理體系。

首先，堅持標準引領，建立中國特色的翻譯規範體系。國際層面，要積極推動制定更具文化包容性的大語言模型翻譯國際標準；建議在聯合國教科文組織《人工智能倫理建議書》框架下，提出“人工智能翻譯文化多樣性保護公約”，確立尊重各國語言文化的國際準則。國內層面，加快制定更為完備的“大語言模型翻譯服務國家標準”和“關鍵概念翻譯規範”；成立“國家翻譯技術安全評估中心”，建立關鍵領域翻譯系統的准入機制與動態監管體系。

其次，技術賦能，打造中華文化全球傳播新引擎。大力支持發展“文化自覺型”大語言模型，增強模型對中華文化的理解能力。例如，開發“文化詞彙識別機制”，對“天人合一”“和而不同”“中庸之道”等藴含中國哲學內涵的概念進行特殊標註；探索“多模態翻譯技術”，將文本、圖像、音頻等多模態結合，立體呈現中華文化元素；推動建設國家級多語言平行語料庫，重點支持“一帶一路”共建國家語言與中文的平行語料積累，突破低資源語言翻譯瓶頸，服務國家戰略需求。

最後，生態共建，培育翻譯智能化發展新格局。建立“人機協同翻譯生態系統”，明確人類譯者在翻譯中的主導地位，發揮大語言模型在效率提升方面的輔助作用，形成“人類主導、大語言模型輔助、專家把關”的工作流程，特別是在文學作品、歷史文獻、外交文件等專門領域，保持人類譯者的主體性。可成立由語言學家、文化研究專家、技術專家和政策制定者組成的“國家翻譯技術倫理委員會”，對大語言模型翻譯的文化影響進行常態化評估與指導。要支持高校設立“人工智能翻譯倫理”“計算語言學與文化傳播”等課程，培養兼具語言文化素養與技術理解能力的複合型人才。加強國際合作，推動成立“全球語言智能治理聯盟”，構建多邊參與、多方受益的國際合作機制，共同應對大語言模型翻譯帶來的全球性挑戰。

（作者：黃文紅、尹靜，分別系北京語言大學英語和高級翻譯學院副教授，北京語言大學中國語言與標準制定研究所、北京交通大學語言與傳播學院教授）