信息技术的进步，尤其是人工智能、大数据、云计算、物联网、区块链等关键技术的快速发展，为翻译领域的革新提供了强大的技术支持。人机交互协同翻译不再仅限于传统的人工校对机器输出，而是向着深度协作、实时互动、高度个性化的方向演进。作为这一变革的核心驱动力，人机交互协同翻译以其高效、精准且日益智能化的特点，正在重新定义跨语言沟通的方式。

新时代下人机交互协同翻译发展变化

一是翻译过程的自动化与智能化。初步翻译阶段，机器翻译技术凭借深度学习、神经网络模型等先进技术，能够快速生成大量文本的初步译文，显著提高翻译速度。预处理与后处理阶段，自动化的术语提取、格式转换、文本分割等工具减轻了人工前期准备和后期整理的工作负担。实时交互翻译，如即时语音识别与翻译设备，使得口译场景下的人机交互更为流畅，实现了近乎同步的跨语言交流，由此也带动了翻译者角色的转变。译者从单一的文字转译者转变为翻译项目协调者、技术工具使用者、质量监控者和知识管理者。译者更多地参与到翻译系统的训练与优化过程中，或提供反馈数据以改进机器翻译模型，或直接参与定制特定领域的翻译引擎，“译后编辑”（Post-Editing）逐渐成为一种常见的工作模式，译者专注于修正和完善机器生成的译文，而非从零开始翻译。

二是翻译工具与技术的革新，翻译质量控制精细化。云翻译平台的出现，使得大规模的翻译项目能够在线协作，实时共享翻译记忆库（TM）、术语库和参考资源。智能辅助翻译工具（CAT tools）集成机器翻译、上下文提示、自动纠错等功能，大大提升译者的翻译效率和一致性。多模态翻译技术，如图像、视频内文字的自动识别与翻译，扩展了翻译的媒介范围。通过算法评估与人工评估相结合的方式，对机器翻译质量进行量化分析，为译后编辑工作分配优先级。此外，利用大数据分析，实时监测翻译项目的整体质量和译者表现，及时调整策略，建立完善的质量保证体系，包括自动化质量检查工具、标准化作业流程以及持续的译员培训。

三是工作模式的灵活性与远程化，行业生态多元化与专业化。依托互联网与移动设备，译者可以随时随地进行翻译工作，打破了地域限制，促进了全球范围内的资源整合。弹性的工作安排允许译者按需接入翻译任务，适应项目高峰期与低谷期的需求波动，由此衍生出了专注于提供翻译技术解决方案的企业，并与传统翻译服务提供商共同构建起丰富的生态系统。这对专业翻译的能力提出了更高的要求，尤其是在法律、医学、科技等领域，要求译者具备深厚的专业知识和相应的技术素养。翻译教育与培训紧跟技术发展步伐，强调译者的信息技术应用能力与跨学科知识结构。

人机交互协同翻译的变化是由多方面因素共同作用的结果，既有技术层面的革新与突破，也有市场需求、用户期待、商业模式创新及政策环境等外部条件的推动。这些因素相互交织，共同塑造了当前人机交互协同翻译的新局面。

信息技术背景下人机交互协同翻译挑战与不足

一是复杂语境理解与文化适应性能力不足。尽管深度学习模型在处理一般文本时表现良好，但对于富含复杂语境、隐喻、讽刺、双关语等语言现象，以及高度专业或领域特定的文本，机器翻译仍可能产生误译。对此，提高模型对深层语义和微妙表达的理解能力是关键。另外，机器翻译往往难以准确传达源语言中文化的特有元素（如习语、典故、社会习俗等）到目标语言，容易导致译文在目标文化环境中显得生硬或不自然。

二是长篇与连贯性处理有所欠缺。现有的机器翻译模型在处理长篇、结构复杂的文本时，在句间逻辑、篇章连贯性方面有所欠缺，亟需提升模型对文本整体结构和逻辑关系的把握能力，确保长篇翻译的连贯性和一致性。对于高度专业化的翻译任务，如法律、医学、科技文献等，机器翻译系统需要更有效地吸收和运用特定领域的专业知识，这要求改进模型的领域适应性训练方法，以及更好地整合和利用领域特定的知识库、术语库等资源。

三是用户隐私与数据安全亟待强化。在使用翻译服务过程中，用户会输入敏感或私密信息。因此，确保翻译平台的数据加密、匿名化处理及合规使用政策，保护用户隐私不受侵犯，是亟待强化的环节。同时，译后编辑工具与用户体验有待提升，尽管人机交互式翻译工具已有很大进步，但译后编辑界面的易用性、功能完备性（如快捷键支持、批量编辑、自定义快捷短语等）仍有提升空间，以进一步降低人工干预成本，提高译者工作效率。此外，实时语音翻译的准确率相较于文本翻译仍有一定差距，尤其在噪音环境、口音差异、口语表达的非规范性等因素影响下，优化语音识别与翻译模型，减少翻译延迟，提升用户体验，是语音翻译技术的重要发展方向。

信息技术背景下人机交互协同翻译应用新模式

一是技术深度研发与集成，智能化辅助翻译工具。整合文本、语音、图像、视频等多种媒介的翻译技术，开发能够应对多媒体、跨模态内容的人机交互协同翻译系统。开发并优化基于人工智能技术的翻译软件或平台，如Google Translate、DeepL、有道翻译等，这类工具能够实时提供单词、短语甚至整句的自动翻译结果，为译者提供初步参考。同时，它们通常具备词汇库、术语管理、上下文联想等功能，帮助译者快速查找、确认专业词汇和行业术语。另一方面，进一步提升NLU（自然语言理解）和NLG（自然语言生成）技术，持续改进神经网络架构、优化训练算法，提升机器翻译模型对复杂语境、专业术语与修辞等高难度翻译任务的理解和处理能力，不断提升机器翻译的准确性和自然度，减少人工后期校对的工作量。

二是强化人工智能技术，建立互动式协作翻译系统。动态调整人机协作比例和任务分配，实现最优资源配置，例如让机器处理标准化、重复性高的部分，人类译者专注于解决文化适应、语境揣摩、创意表达等需要深度专业知识和人文素养的任务。建立人机互动的翻译工作环境，让译者能够在同一平台上直接修改、完善机器生成的初译稿，系统可以高亮显示可能有误或模糊的译文片段，提示译者进行重点审查，译者在修正后，系统能学习并记忆这些修正，以便在未来类似情境中提高翻译准确性。此外，还可以利用互联网平台聚集全球的语言专家和爱好者，形成众包与社区驱动的协同翻译模式。由用户提交待翻译文本，由社区成员自愿或有偿参与翻译，同时借助内置的讨论区、投票机制等功能，实现多人协作、版本控制和质量评审，机器翻译作为预处理步骤，生成初稿供社区成员参考和修订，进一步提高协作效率。

三是定制化机器翻译模型，持续学习与优化机制。针对特定领域（如法律、医学、科技等）或特定企业，训练专门的机器翻译模型，此类模型能更好地理解和处理含有大量专业词汇和特定表达方式的文本，提供更贴近行业规范和客户要求的翻译结果。人机交互在此过程中体现在数据标注（如专业术语标注）、模型训练参数调整、翻译结果审校等方面，确保定制化模型的有效性和适用性。构建翻译记忆库和术语库，记录每一次人机交互过程中的翻译决策和修正结果，形成可复用的知识资产，同时，利用机器学习算法分析这些数据，识别翻译规律、错误类型和常见问题，为后续翻译任务提供智能建议，持续优化翻译效果。

未来，随着信息技术的持续突破与跨界融合，人机交互协同翻译将进一步深化与拓宽其应用边界。人机交互协同翻译不仅是翻译技术的革新，更是人类智慧与机器智能携手共进的生动写照，预示着一个深度融合、人机共生的翻译新时代的到来。在此背景下，持续探索与创新应用模式，对于推动翻译行业的长远发展与全球文化交流具有重大意义。（冶慧颖，湖北第二师范学院外国语学院；冶艳杰，华中科技大学人文学院）

【基金项目】2021年度湖北省教育厅哲学社会科学研究项目（一般项目）“互联网+背景下人机交互协同翻译模式的探索与研究”（课题编号：21Y258）。

科研平台：跨文化语言教育研究中心

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