AI技術既沖擊了傳統翻譯生態，也催生了新的機遇，其迅速發展正深刻地塑造著翻譯業態。該研究擬從生態翻譯學視角發掘和評述在AI語境下我國翻譯生態的嬗變重構與翻譯界的適應選擇。文章在詮釋何謂生態、翻譯生態和翻譯生態語境的基礎上，綜觀審視了AI新潮前的我國翻譯生態、AI新潮后的翻譯生態嬗變和AI語境下對新翻譯生態的重構與適應。文章指出，翻譯生態重構的核心在于人機協助的深度整合、垂直領域的專業化以及技術與人文化的平衡；而翻譯新生態適應的關鍵在于形成“基礎服務AI化和高端服務人文化”的雙軌格局。面對AI大潮，翻譯工作者需要擁抱趨勢、提質增效、發揮優勢、順勢而為。

引言

人工智能（Artificial Intelligence, AI）能夠生成流暢、準確且符合上下文的翻譯結果，顯著提高了翻譯效率和質量。然而，AI在翻譯領域的應用也引發了一系列的挑戰和顛覆性的變化。換句話說，隨著AI的到來，不同程度地出現了文本生產生態的失控、譯者群落結構的坍塌、翻譯環境的熵增危機等現象，造成了傳統翻譯生態斷裂（如職業譯者在危機）情形。面對這樣的局面，作為翻譯實踐者、翻譯研究者，特別是作為翻譯理論創作者，在短期的困惑和迷茫之后，我們不得不深入思考之、探討之、應對之。

我們認為，生態翻譯學提出了涉及“翻譯文本”“譯者群落”“翻譯生態”的“文—人—境”關系論，并系統討論了“翻譯生態”的理論表述（胡庚申，2013）。同時，生態翻譯學視角下的翻譯語境是一種“高階的”復雜思維，涉及翻譯文本生態、翻譯群落生態和翻譯環境生態，與其他翻譯理論相比，其界定更為全面且具有更強的針對性（胡庚申，李家義，2022）。例如，生態翻譯學或可對應性地解讀和研討AI翻譯的文本生產生態（如機器翻譯對文本生產模式的顛覆）、譯者群落生態（如人機協作對譯者主體性的重構）、譯境生態（如數字平臺對翻譯產業鏈的重構）。鑒于此，生態翻譯學研究者應肩負推動AI時代翻譯研究范式轉換的使命，開展系列性的專題研究。本文著重審視和評述AI語境下我國翻譯生態的嬗變、重構和對新生態的適應與選擇。

生態、翻譯生態及其相關研究

何謂“生態”

生態（ecology）源于希臘語oikos（住所）和logos（研究），指研究生物與其環境之間相互關系的科學。“生態”強調整體性互動關系（包括人類在內的所有生物均為系統節點）。因此，在現代語境中，“生態”被引申為一種系統性視角，強調事物與其所處環境間的有機聯系。例如，文化生態是關于不同文化在全球化背景下的共生與競爭及其與環境的適應性關系；教育生態是關于教育資源分配、師生互動與政策環境的系統性關聯；社會生態是關于人類社會的組織結構、文化傳統與自然環境的互動；數字生態是關于互聯網技術與人類行為的相互塑造。這些延伸的不同的“生態”，均符合“將復雜系統視為有機整體”的生態思維。

但是，擴展“生態”概念要適度。例如，要注意隱喻化與泛化現象。“生態”被泛化為描述“健康、和諧”的美好事物（如生態食品、生態旅游），這一現象被稱為“生態修辭”（ecological rhetoric），反映了現代社會對可持續發展理念的推崇。此外，需要注意生態學作為科學術語和日常用法的區別。例如，生態學作為科學有明確的研究對象，而日常用法中的“生態”更多地作為一種隱喻，強調整體性和和諧性。

從生態翻譯學的視角來看，我們所說的生態，意為“一切生物的生存狀態及其與環境間的關系”；生態是“整體性互動關系”，即“特定語境下各種關系的總和”。除了生態翻譯學外，還出現了“生態語言學”“生態經濟學”“生態政治學”等新興人文學科，預示著生態學的外延隨著時代的發展不斷擴大，其內涵不僅僅局限于自然界的生物體系或自然科學，還滲透到人類社會、經濟活動乃至文化觀念之中。這不僅是自然科學與人文科學的互聯溝通，更是跨學科研究的重要嘗試。同時，要把握好學術與日常用法的區別，以及生態在不同語境下含義的多樣性。在學術上，生態學本身是中性科學，自然生態中既有共生也有競爭，甚至包含破壞與重建（如森林火災后的生態演替）。在日常語境下，大眾話語中的“生態”常被賦予積極價值，隱含對“失衡”工業文明的批判。因此，對于“生態”，需結合具體語境進行批判性審視。

何謂“翻譯生態”

“翻譯生態”是生態學與翻譯學的跨學科融合，由胡庚申于21世紀初提出，并逐步形成了“生態翻譯學”（Eco-Translatology）理論框架。其核心觀點是：翻譯是一個適應性生態系統，譯者需要在語言、文化、交際等多維環境中進行動態“適應與選擇”；強調翻譯過程中譯者、文本、受眾、社會文化環境的協同共生（胡庚申，2001；2013）。

“翻譯生態”是一個將生態學思維引入翻譯研究的跨學科概念，其核心在于將翻譯活動視為一個動態平衡的有機系統，關注系統中各要素的互動關系及其與環境的依存性，即“翻譯主體在其周圍環境的生存和工作狀態”（方夢之，2011）。這一概念突破了傳統翻譯研究對語言轉換的單一關注；轉而從系統性、動態性和整體性的視角重新審視翻譯活動的本質。

按照生態學的定義，翻譯生態應該包括翻譯活動中的各個主體（如譯者、讀者、編輯、出版商等）及其所處的文化、社會、技術、經濟等環境因素。此外，還要考慮這些元素之間的互動關系，如譯者如何受到技術的影響，讀者需求如何影響翻譯策略。換句話說，翻譯生態即翻譯的“譯本生命”“譯者生存”“譯者生態”的整體互動的關系總和。

具體來說，翻譯生態的構成要素包括：（1）語言生態，涵蓋語言與目標的結構差異，語言規范與變體的平衡；（2）文化生態，涵蓋文化價值觀、意識形態、歷史背景對翻譯策略的影響；（3）社會生態，涵蓋全球化、殖民史、權力關系對翻譯選題等的影響，是整體性、互動性、系統性研究的集中體現。

何謂“翻譯生態研究”

翻譯生態研究在翻譯生態發生百年未有之大變局的背景下尤其重要。翻譯生態研究不能將翻譯生態僅僅理解為外部環境，而是要理解其強調各要素之間的互動和整體性的內涵。例如，翻譯政策的變化會影響譯者的工作方式，進而影響翻譯產品的質量，再影響讀者的接受度，形成一個循環。研究翻譯生態，還要強調翻譯生態的復雜性和動態性，認識到研究翻譯生態對于理解翻譯活動的重要性，以及在實際翻譯工作中考慮生態因素的重要性。

結合新時代AI語境，翻譯生態概念的解析和研究可以從以下五個維度展開：（1）生命體的共生網絡。翻譯生態系統由多元主體構成，包括譯者（生產者）、讀者（消費者）、編輯/出版商（分解者）、技術工具（新物種）等。例如，在AI譯后編輯模式中，人類譯者與機器翻譯形成了共生關系：谷歌神經機器翻譯系統提升了基礎翻譯效率，譯者專注于風格簡單與文化調適，這種協作關系重構了翻譯生產鏈的能量流動。（2）生態因子的多維作用。翻譯生態受文化氣候（如目的語文化的開放程度）、技術地貌（CAT工具普及率）、經濟水文（翻譯市場價格體系）、制度大氣（版權法規）等環境要素的交織影響。以東南亞網文翻譯市場為例，中國網絡文學通過Webnovel平臺出海時，既要適應印尼宗教審查制度（制度層），又要調整敘事策略來匹配目標讀者的閱讀習慣（文化層）；要保持低成本、高曝光度的傳播節奏（經濟層），同時依賴AI輔助翻譯維持日更節奏（技術層）。（3）能量交換的范式革新。傳統翻譯生態的能量流動是線性單向（作者→譯者→讀者），而數字時代則形成多向循環，這與生態翻譯學提出的“事后追想”“四生”循環中的“化生”思維以及“培育讀者”的觀點“不謀而合”。TED演講字幕翻譯即為典型代表：全球志愿者構成分布式翻譯網絡，譯作經眾包審校后“反哺”源語社區，形成跨文化知識再生產。這種開放式協作使翻譯從消耗性活動轉變為價值增值過程。（4）生態的動態適配。翻譯主體在生態系統中持續進行角色進化， 生態位隨之不斷演進迭生。例如，數據遺書翻譯項目展現了三重生態位遷移：文獻數字化技術專家成為“數字考古譯者”，語料庫語言學家承擔“跨時空解碼者”角色，而AI則演變為“古文字比對助手”。這種角色重構確保了千年文本在現代學術生態中的可持續傳播。（5）生態失衡的警示與調適。翻譯生態的動態平衡是翻譯研究的重點問題，生態翻譯以翻譯生態平衡為價值取向，以構建“譯者生存”“文本生命”“翻譯生態”之間的和諧關系。例如，當一種翻譯規范占據主導時，可能抑制其他翻譯方法的發展，但隨著時間的推移，可能會出現新的趨勢打破這種平衡，重新建立一種相對的、動態的、整體的平衡。當前翻譯生態面臨三大危機：機器翻譯的“物種入侵”導致文學翻譯多樣性衰減；英語中心主義造成小語種翻譯“光合作用”受阻；流量經濟催生“快餐式翻譯”荒漠化。應對之策在于及時構建生態補償機制。例如，歐盟“文化多樣性數字計劃”通過算法加權提升邊緣語種可見度；中國外文局“翻譯人才蓄水池”工程培育溯源語種傳譯力量等，皆是維持生態平衡，重構平衡新生態的積極實踐。

簡言之， 翻譯生態研究如給翻譯活動安裝“生態傳感器”，一方面監測微觀層面的“基因突變”（如新興翻譯規范的形成），另一方面又預警宏觀系統的“氣候變遷”（如翻譯生態和翻譯倫理的重構）。本文明互鑒的新紀元，唯有保持生態敏感度，方能使翻譯為文化多樣性的維系保駕護航。

AI崛起前的我國翻譯生態

鑒于上述“翻譯生態”是一個系統各要素互動關聯，與環境相互依存的動態平衡的有機系統，包括了翻譯活動中的譯者、讀者、編輯、出版商等各個主體及其所處的文化、社會、技術、經濟等環境因素，AI崛起前的我國翻譯生態，大體上可以從以下幾個方面闡述其基本特征。

翻譯行業生態

在AI普及前，翻譯行業高度依賴專業譯者的語言能力和文化積累。譯者不僅是語言轉換者，更是文化調適者。翻譯任務按難度分層，文學、法律、醫學等專業領域以高薪聘請專家學者，而通用文本則由小型翻譯公司或自由譯者承接。早期技術，如計算機輔助翻譯工具，主要用于術語管理和重復文本處理，核心翻譯仍依賴人工決策。由此可以顯示出傳統翻譯業態是以人工翻譯為主導，譯者地位顯著。

從翻譯流程的專業化分工角度來看，翻譯項目通常包括“譯前準備→翻譯→校對→排版”多環節協作，校對環節尤其重要，需要資源譯者審核邏輯與風格的一致性?？鐕髽I本地化翻譯需要兼顧語言適配與文化適應性，以達到“信達雅”的平衡。

總體來看，區域與語言是不平衡的。小語種和專業領域譯者稀缺，導致翻譯資源分配不均。翻譯單位與譯者資歷文本難度直接相關。人工翻譯周期長，成本高，難以滿足全球化背景下爆炸式增長的翻譯需求，這也形成了翻譯效率與人工成本之間一定程度的矛盾。

另外，傳統譯者對CAT工具持保守態度，擔心技術削弱其專業性。效率瓶頸與資源不均等結構性矛盾突出。技術工具接受度低，也導致行業生態的挑戰與局限。部分學者預警“技術可能重構翻譯價值鏈”，但多數從業者認為AI難以處理復雜文化情境，未形成系統性應對策略等。這也表明了翻譯行業危機意識已初步顯現。

翻譯教學生態

在AI流行之前，從翻譯人才培養模式上看，高校翻譯專業一般強調“語言能力+專業知識+技術工具”三位一體，已有高校將CAT工具操作列為必修課，但AI技術尚未納入核心課程。而傳統翻譯教學中，教師作為傳授者和課堂的主導者，多從詞義選擇、句法選擇、語法選擇等方面給學生傳授翻譯方法，翻譯語料的選擇也較為單一，學生成為教學的“被動接受者”，在有限的師生互動中參與教學。同時，學研合作做初現，部分高校與翻譯公司合作建立實習基地，但技術研發投入不足，技術手段和渠道單一老舊，行業創新速度較慢。總體上看，教育與實踐已有緊密關聯。

翻譯研究生態

理論研究聚焦“翻譯生態環境”“譯者主體性”“意義對等”以及語言、文化、交際等學科融合。其主要表征是生態翻譯學的興起——21世紀初，中國學者提出“翻譯生態”概念，強調譯者需在語言、文化、交際（以及語用、美學、傳播等）多維環境中動態適應，推動翻譯研究從“文本中心”轉向“譯者—環境互動”。而實踐研究則關注具體翻譯活動中的文本、譯者和影響因素——文本研究集中于文本選擇和譯本對比， 譯者研究聚焦傳統譯者和譯者群落（并未太多涉及新技術和AI輔助角色），對影響因素的研究則集中于經濟、政治、文化等外部因素。

翻譯技術生態

在翻譯技術研究生態方面，總體上的局限性是明顯的。機器翻譯的早期探索主要是基于規則和統計的方法，但受限于語料庫規模與算法能力，僅用于低精度場景，無法替代人工。在術語庫與語料庫建設方面，研究重點為構建專業領域（如醫學、法律）雙語語料庫，但數據標注成本高，覆蓋范圍有限。例如，SDL Trados作為傳統翻譯行業的代表，提供專業的翻譯軟件服務。在其術語庫建立的協助下，其翻譯質量在法律文件、高端商務文檔和文學作品方面表現突出，深受出版、法律和金融等領域客戶的青睞。盡管成本較高，但其精準、專業的翻譯服務使其在傳統翻譯的高端市場占據重要地位。同時，也出現了初級AI在翻譯技術應用層面的嘗試，如谷歌翻譯作為當時全球領先的AI翻譯平臺，因其依托于強大技術和海量數據，持續為諸多業內人士提供高質量的翻譯服務。其翻譯質量在通用文本和技術說明方面表現突出，然而，在面對文學作品和文化內涵豐富的文本時，谷歌翻譯的準確性仍有待提高。由此可見，在AI普及前，翻譯技術較為單一，其應用范圍廣，但總體上無法替代人工。

綜合上述信息，可以總結出AI流行前的翻譯生態特征：（1）人工翻譯為主；（2）譯者地位較高；（3）強調譯者的文化中介角色與專業化分工；（4）區域與語言不平衡；（5）翻譯流程專業分工；（6）技術輔助有限；（7）翻譯研究注重理論和實踐；（8）技術工具接受度低；（9）行業危機意識明顯。

AI崛起后的翻譯生態重構

AI的崛起無疑是對傳統生態的顛覆。AI在翻譯產業的廣泛應用展現的不僅是技術突破，更是一種全新生態的誕生。這種以技術革新為窗口，以數據整合為支撐，以普惠大眾為導向的新型業態，正在改寫翻譯領域的創新版圖。AI大潮到來之后，翻譯生態受到了哪些沖擊和挑戰？翻譯業態、翻譯生態出現了哪些變化？翻譯生態又如何進行適應性的重構，特別是在翻譯實踐、翻譯教學、翻譯研究、翻譯訓練、翻譯教材、翻譯人才、翻譯市場等方面有哪些具體變化和影響？

翻譯實踐：技術融合與領域專精

AI技術的廣泛應用，重塑了翻譯實踐的性質和過程，其新變化主要體現在以下方面：（1）垂直領域深耕。AI改變了翻譯的邏輯，使譯后編輯成為主流（耿芳、胡健，2023）。例如，當前網文翻譯領域已普遍采用“AI +人工校對”模式，AI在通用翻譯中的優勢促使人工譯者向醫療、法律、金融等專業領域轉型，依賴領域知識庫和定制化模型。（2）多模態能力拓展。譯者需要掌握語音識別、圖像翻譯等技能，適應元宇宙社交、AR導航等新興場景，而 AI通過整合翻譯技術、語音技術、圖像處理、自然語言處理等領域的進步，打破了不同模態之間的界限，進而開拓了一系列全新的應用領域（余靜、劉康龍，2024）。（3）人機協作模式主導。翻譯流程從純人工轉向“AI預翻譯+人工優化”模式，譯者角色轉變為AI的“校對者”或“文化適配者”。同時，AI多模態翻譯（如語音翻譯）的興起，要求譯者掌握更多技術工具。人機交互的翻譯實踐成為常態（戴光榮、王晨瑜，2024），逐步展現出可能超越傳統人工翻譯的潛力。（4）跨譯者定位轉型。譯者從“語言轉換者”升級為“文化協調者”或“AI訓練師”，參與AI術語庫建設和模型優化等。例如，DeepSeek既是智能聊天工具，也是一個自主學習數據的機器學習系統，使用時應當輸入不同的指令來“訓練”它展開翻譯工作。而譯者可以在使用過程中鏈接專業數據庫，創建新的術語庫或上傳已有的術語庫文件；在進行翻譯操作時，選擇已創建的術語庫作為參考，系統即可在翻譯過程中優先使用術語庫中的翻譯結果。

翻譯教育：學科培養與 AI 工具整合

翻譯課程體系改革已呈趨勢。近年來，隨著人工智能的發展，教育部在新出臺的政策中加入了創新學習方法的新需求。2018年《高等學校人工智能創新行動計劃》中就明確提出要“探索基于人工智能的新教學模式，重構教學流程，并運用人工智能開展教學過程監測、學情分析和學業水平診斷，建立基于大數據的多維度綜合性智能評價，精準評估教與學的績效”（中華人民共和國教育部，2018）。例如，傳統翻譯教學需要增加AI技術應用（如譯后編輯、術語庫管理）、跨文化傳播理論等內容，利用AI數據庫為學生提供多樣性文獻和資料，增強學生的對比研究能力。在實踐導向方面，傳統譯者依賴語言轉換能力的優勢被削弱，市場更須具備AI工具操作能力、跨文化適應能力和垂直領域知識的復合型人才。翻譯教育可以從AI翻譯平臺作為教學工具，培養學生的“人機協作”能力；還可以通過AI技術的自然語言處理算法，輔助學生檢查論文語法錯誤，改善譯文的專業性和流暢度。

翻譯研究：技術賦能與人文反思

隨著AI技術視閾下翻譯活動性質的改變，翻譯研究的視野亦被重塑，翻譯技術驅動型研究已漸成主流。AI促使翻譯研究步入“科技轉向”（王寧，2021），逐步走向科學化、系統化和跨域化。翻譯研究的選題也呈現多樣化趨勢。例如，探索預測編輯模型、情感翻譯等技術突破，提升AI的語境理解能力；人文批判視角的翻譯研究也成焦點，關注AI對語言多樣性、文化傳播的影響，避免技術霸權導致的文化同質化；翻譯倫理爭議研究逐步增多，AI的倫理問題（如數據隱私、文化偏見）成為研究熱點，標準行業規范亟待制定。同時，翻譯研究重點也會轉向AI翻譯的準確性提升、多模態交互、情感翻譯等新技術方向。

另外，基于翻譯研究主題的變化，AI技術對翻譯研究方法也會產生不同程度的影響，具體表現在研究工具革新、研究方法論重整以及學科跨界融合。首先，不同于傳統時代的高技術成本，AI技術的普及和工具的使用簡易化，使得數據的獲取和量化分析門檻降低，極大程度地豐富了研究方法和手段。例如，運用GPT來分析海量文本數據。翻譯研究中，數據驅動的實證研究在近年不斷創新上升，尤其是在評估翻譯質量和建立翻譯評價體系方面，AI技術提供了許多的數據支持，相較于傳統概念分析更具“信服力”。綜上，數據與分析的結合打破了自然科學和人文社科的界限，進一步推動了翻譯研究方法的革新和翻譯研究的進步。

翻譯市場：分層服務與高端需求

AI技術的發展催生了AI翻譯技術，這種技術以高翻譯效率、低翻譯成本、大服務范圍的特點對傳統翻譯生態造成沖擊，但總體來看，低端市場被AI占據。AI翻譯憑借高效和低成本優勢，迅速占領基礎翻譯市場，導致人工智能的銳減。但是，外事翻譯、文學翻譯、本地化服務、跨文化咨詢等深度文化理解的工作仍依賴人工，且需求穩固增長。劉和平認為，“未來也許90%的翻譯都可能由翻譯軟件來做，但剩下的10%仍需要水平更高的翻譯人才去完成，總歸需要有人來實現這‘最后一公里’的翻譯工作”（轉引自中新社，2023）。

行業生態：政策完善與倫理規范

AI技術的發展對于國際社會來說既是機遇，也是挑戰。各國政府相繼出臺相關法律法規，對AI翻譯在數據安全、隱私保護、內容審核、文化敏感等方面提出新的要求，以有效應對技術濫用的風險。同時，各相關行業組織也制定了AI翻譯的倫理準則，旨在規范數據標注、防范算法陷阱、減少文化偏見等，確保AI翻譯技術的發展正軌前行，行業規范化不斷提升。

AI技術既沖擊了傳統翻譯生態，也催生了新的機遇。AI驅動的翻譯新生態以效率提升和價值重構為核心；低端翻譯被技術替代，高端服務更依賴人文深度；譯者從“語言工匠”轉型為“技術協同者”；教學與研究則需兼顧工具應用與人文批判。這一生態的持續發展，既需要技術突破，也需要數字與倫理的護航，最終實現“人機共生”的良性循環。

盡管AI技術迅速發展，但仍無法取代人類翻譯在高端領域的作用。例如，外交翻譯需要精準理解、保密性極高，AI難以勝任；醫療翻譯關乎生命安全，誤譯可能帶來嚴重后果，人工仍不可替代；軍事與國防翻譯高度機密，涉及軍事實力、戰略文件、武器系統等敏感信息；商業談判翻譯需要精準表達、策略性措辭，確保雙方利益平衡。由此可見，AI不是對手，而是助手，學會利用AI，方能如虎添翼。

新翻譯生態的適應與作為

在AI技術快速發展的背景下，中國翻譯界面臨深刻的生態變革。如何適應這種新的翻譯生態已成為時代課題。具體來說，我國的翻譯教學、實踐、研究人才培養以及翻譯行業整體應如何應對新的挑戰？有哪些新的策略、方案、措施來適應翻譯新生態？結合DeepSeek、ChatGPT等的普及，以及行業實踐和學術研究的現狀，本文擬從翻譯教學、實踐、研究人才培養及行業策略的角度提出適應新生態的具體路徑。

改革翻譯教學，融合技術人文

改革翻譯教學需要深度融合傳統人文與新興技術，并面向課程體系，創新教學模式。重視課程體系需要增強AI技術課程，如機器翻譯原理、譯后編輯、術語管理與語料庫建設等，培養譯者駕馭AI工具的能力。例如，已有大學開設了“語言智能實驗班”，融合數理統計、神經網絡等課程，培養復合型人才；有的學校開設了“人工智能與翻譯教育”“大數據與漢外翻譯”等課程，讓學生掌握數學工具與外語翻譯融合的技能。在課程結構方面，需要在傳統翻譯課程基礎上積極融入“譯后編輯”“術語管理”等內容，要求學生分析AI翻譯的優缺點并進一步優化譯文。學習翻譯課程的學生要強化跨文化能力，重點訓練文化解碼能力，可以通過分析AI對特定語言的翻譯，引導學生結合文化差異化論文。

教學模式創新也迫在眉睫。首先，可以利用AI工具輔助教學，開展人機協作實訓，在課程中要求學生對比AI翻譯與人工翻譯的優缺點，提升學生的批判性思維。其次，可以開設“生態翻譯與生態文明語言國際傳播”等學科融合課程和“專利翻譯”“醫療翻譯”等應用型課程，培養適應垂直領域需求的專業譯者。此外，需要拓展翻譯專業學生的能力，如增加數理課程和AI開發技能，培養“懂技術的外語人才”。同時，要注重教育范式的平衡，如需“平衡技術工具使用”與“人文素養培養”，避免學生過度依賴AI導致批判性思維能力下降。最后，可以調整教材與理論方法，增加AI工具操作指南，強調人機協作方法論等。

拓展翻譯實踐，深化人機協作

在AI技術生態重構和優化下，人機協作已成為當下翻譯流程的主流模式——已從傳統“人工逐句翻譯”轉向“AI預翻譯+人工優化”的高效模式。例如，針對同傳領域，AI同傳將負責處理基礎、簡單的翻譯任務，以減輕人工同傳的工作負擔；而人工同傳則專注于復雜、深奧的文本翻譯和情景狀況，以提供更高質量的翻譯服務。擁抱AI，也可以拓展新興領域，如通過游戲本地化與短視頻翻譯，AI可快速生成多語言版本，人工進行社群化調優后推出；通過技術寫作與本地化工程結合，譯者在掌握Unreal引擎腳本編輯等技術后，即可直接參與游戲文本嵌入，提升職業壁壘。

聚焦翻譯研究，平衡AI與人工

AI大潮之后，翻譯研究出現了新變化和新方向，如技術驅動型的研究中，開始探索AI在垂直領域（如醫療、法律）的定制化翻譯模型，以提升專業術語準確性。部分研究的重點轉向了提升AI翻譯的語境理解、情感傳遞能力，如預測媒體現代化、多模態交互技術等。此外，需要建立AI翻譯或設計目標框架（如科研論文中的AI參與度標注），解決版權與倫理爭議。

傳統翻譯理論需納入技術倫理、人機協作效率評估等新課題。翻譯研究中也不斷出現技術驅動與倫理反思共存的研究，即語言智能與倫理研究。該研究分析AI翻譯對文化傳播的影響，提出和研究技術應用的倫理框架；關注AI對文化多樣性、語言霸權的影響，如AI可能強化主流語言優勢，削弱小語種活力，需要通過政策和技術設計來加以平衡。此外，可開展跨學科融合研究，如語言學與計算機科學的交叉研究（包括自然語言處理算法優化）；構建文化術語庫，建立多語言對照庫，減少AI誤譯風險。數字時代亦可嘗試將算法倫理數據隱私等納入翻譯生態研究范疇。例如，如何維持不同文化間的生態平衡（避免文化霸權或過度本土化），如何通過技術革新動態演化和重構翻譯生態鏈等。

轉型培養模式，突出譯傳專才

適應AI語境下的翻譯生態，我們要提升譯者的多種能力：（1）人機協同能力，如配合技術人員優化相關軟件，做語音數據“醫生”，診斷并處理“疾病”；（2）解碼元能力，如跨模態敘事和文化安全“架構師”，因為AI翻譯的最大障礙是文化差異；（3）人機接口的跨界認知拓展能力，如腦機語言優化。

首先，翻譯從業者需要從傳統的翻譯技能轉向更高的“翻譯+技術”復合能力。翻譯從業者需要深入理解AI的工作原理，主動學習和掌握語言模型工具，與AI協同工作，提高數據素養。例如，翻譯從業者可以從單純的文本轉換轉向譯后編輯，從現場口譯轉向遠程云口譯，從英語文本轉換轉向跨文化內容設計與管理的高層次服務。其次，翻譯從業者需要塑造“翻譯+領域”專業能力。單一的翻譯能力不足以應對市場需求，翻譯與特定領域結合，解決領域實際問題，才能在市場競爭中保持優勢。翻譯專業人士應選擇自己擅長且市場需求巨大的垂直領域（如法律、醫療、金融等）作為職業發展方向，將翻譯理論、翻譯技能、領域知識與AI技術結合，提供專業化、個性化和定制化服務，才能保持翻譯職業核心競爭力。再次，翻譯從業者需要培養“跨模態”傳播能力。翻譯專業人才需要拓展能力邊界，學習如何在不同媒介中實現語言信息的跨模態傳播。例如，為AI生成內容提供創意指導，進行多語言本地化，應用AI技術實現產品或服務的跨文化市場營銷與產品運營。

可見，只有擁抱AI，翻譯專業學生才能成為人工智能時代和我國高質量發展亟需培養的三類語言翻譯人才，即高端翻譯人才、實務型翻譯人才和譯傳智能人才。

分層翻譯市場，重構行業生態

目前，翻譯的低端市場已基本“AI化”，但特殊、專業的高端需求正日益凸顯。可見，市場所需要的是能夠使用而不是依賴AI的高端翻譯人才。因此，要以市場需求為導向，加強基礎性翻譯技能的培訓。事實上，目前AI給翻譯行業帶來了生產率提高等優勢，讓強者更強。因此，翻譯專業的培養方向應從“翻譯技能”轉向“AI輔助翻譯管理”“跨文化溝通”“專業領域翻譯”“語言數據訓練”等復合型能力。未來的譯者，不僅要使用AI，更要能管理、優化AI，以此提升自身價值，適應行業變革。

另一方面，行業標準的制定也在持續進行。人機協作流程規范也需要明確AI翻譯的質量評估標準與人工校對占比，避免低價惡性競爭。譯者權益需要得到保護，推動數字化適配難度分級定價。產學研用聯動機制需要進一步完善。各級翻譯協會可以聯合高校與企業，為中小翻譯公司提供AI技術培訓，共建技術平臺。

AI技術正將翻譯從“語言轉換”推向“文化轉譯”的新階段。中國翻譯界需要以技術為翼、人文為核，構建“AI負責效率、人類守護文明”的共生生態。未來，譯者的價值不僅在于修正機器翻譯錯誤，更在于通過跨文化創造力，參與構建出更好的翻譯生態，讓世界在碰撞中孕育“第三種可能”。

結語

AI的發展對翻譯教育、翻譯理論與實踐乃至整個翻譯行業都提出了新要求和挑戰，翻譯界必須有效地思考和回應這些現實問題。AI技術既沖擊了傳統翻譯生態，也催生了新的機遇。翻譯生態重構的核心在于人機協助的深度整合，垂直領域的專業化以及技術與人文的平衡。而適應翻譯新生態的關鍵在于面向“基礎服務AI化和高端服務人文化”的雙軌格局。

作為學翻譯、做翻譯、教翻譯、管翻譯的人，我們要做到“譯有所為”，力求實現從“翻譯”（translation）到“跨國”（transnation）的功能轉變，即從翻譯傳播服務到服務跨國交流。我們應當找準自己在AI時代翻譯新生態中的生態位，躬身入局，擁抱AI。

鑒于此，面對AI大潮和翻譯新生態，翻譯研究者應如何參與和推動翻譯研究范式的重置？從翻譯理論“轉向”的認知視角來看：若依舊聚焦“語言轉換”的邏輯，在翻譯速度維度上，人類無法與硅基智能競逐；若依舊側重“文化轉向”的邏輯，在文化解碼層面，碳基生命仍保有認知特權；但若從翻譯形態“生命移植”（“文本生命—譯者生存—譯境生態”）的認知視角考察AI翻譯，在生態責任問題上，唯有人類才能守護文明傳承的元契約。因為生態翻譯學認知的底層邏輯不是立意于語言轉換，也不是解釋為文化轉換，而是生命的移植和傳遞，是生命密碼的異域重置，是“文化基因的跨生態位表達”。這實質上是翻譯研究從現象描述層躍升至文明存續層的認知革命。當AI將翻譯降維為信息工程時，生態翻譯學正在試圖建構數字時代的“文化生態免疫系統”。因為，AI實現的是符號的生命移植，而生態翻譯學所追求的，正是跨語言、跨文化、跨生態位的意義共生。我們應該利用科技時代的數字人文素養，致力于翻譯新生態下的新作為，為數字文明進步貢獻綿薄之力。

原創來源：胡庚申,王園.從生態翻譯學視角看AI語境下我國翻譯生態的重構與適應[J].外語電化教學,2025,(02):3-9+97.原創作者：沈旭恒；編輯作者：沈旭恒