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摘要:人工智能迅猛发展，推动了机器翻译技术的不断升级。机器翻译技术既提高了人工翻译的效率，也极大地改变了人们对翻译产业的传统认知模式。作为译者需要遵守的道德规范，翻译伦理探讨应不应该翻译及如何翻译的问题。通过探讨机器翻译的发展历程，回顾国内外学者对翻译伦理内涵的研究进程，阐述机器翻译伦理体系建构的必然性，探索性提出机器翻译伦理体系的建构举措，旨在助力规范机器翻译行业的翻译伦理建设。

关键词: 人工智能  机器翻译  翻译伦理体系

人工智能作为计算机科学的重要分支，通过解析人工智能的本质，旨在研发出一种与人类相类似的智能机器，主要包括自然语言处理、语言模拟、情感交流、图像识别等[1]。同复杂的人类交际相比，人工智能为周围世界提供了更为简化的社会交流模式，其发展经历了简单逻辑运算、数据挖掘等阶段。与人工智能的交流合作使人类要学会面对人与机器之间在公平性、责任性的伦理问题。人工智能所带来的计算机搜索引擎、社交网络发展，提升了人们对社会范式的认知水平，也同样带来了控制使用人工智能背后的决策性伦理问题。伦理需要人们全面看待技术发展中所起到的作用，而且要正确应对机器人、人工智能所带来的问题，使人类更加合理使用人工智能。人工智能的“伦理”关注机器面对人类用户及其他机器时的表现，探讨面向外部世界持续性的“责任”归属，研究机器推理、学习和实践的可能性。通过探讨人工智能驱动下机器翻译的发展现状，重新回顾翻译伦理的内涵变迁和机器翻译伦理建设的必要性，提出机器翻译伦理体系的建构方案，启发人们对机器翻译伦理的思考。

一、人工智能助推机器翻译的发展

大数据和互联网时代，人工智能在跨学科融合、深度学习等领域都有实质性进展。人工智能不断取得突破的同时，机器翻译的发展进程历经了基于规则、语料统计以及神经网络等不同阶段。基于规则的机器翻译主要基于句法的语法分析，实现源语言与目标语言之间的“忠实”。基于语料统计的机器翻译侧重运用大规模平行语料库，神经网络机器翻译则聚焦实现端到端的机器翻译。

机器翻译技术的蓬勃发展催生了各类在线机器翻译软件，如谷歌翻译、DeepL等。依靠海量数据，机器翻译服务根据用户需求逐步向产业化过渡。同时，机器翻译带动了语音翻译、多语言机器翻译技术、语言资源建设的发展。机器翻译使得多语言形态对比和编码转换成为可能，推动了在线翻译软件、字幕翻译、翻译管理系统和翻译模型的更新迭代。机器翻译未来面临的问题主要是如何训练大规模语料、BLEU值测评、优化机器翻译质量的衔接性等问题，进而更好地面对社会不同领域提供定制化服务。机器翻译带给翻译产业发展的另一个变化点在于对基于规则、数据和神经机器翻译译后编辑文本的产品和过程分析。译后编辑一定程度上成为翻译服务市场上从业人员的研究方向和就业热点。然而，翻译技术本身并没有价值取向，由于掌握翻译技术主体的不同利益以及“数字鸿沟”的存在，机器翻译一方面对数字信息时代中的弱势群体带来了更大冲击，另一方面，对从事新闻翻译、日常会话等特定应用型文本的从业者产生了巨大就业风险。因此，伴随着机器翻译在语言服务行业中的大规模运用，需要进一步正视机器和人的相互关系，考究机器翻译进步背后的伦理问题。

二、翻译伦理内涵的历史演进

美国《韦氏大词典》对“伦理”一词的定义是探讨什么是好、什么是坏，以及讨论道德责任义务的学科[2]。伦理学的核心是处理并协调道德与利益之间的关系。翻译实践是一种发挥译者主观能动性将一种语言转换为另一种语言的活动，也需要平衡原作者、原文、译文、读者、赞助人之间的利益关系，达到协调不同文化之间的目的。

国外学者在翻译伦理上进行了诸多研究。贝尔曼在《异的考验：德国浪漫主义时代文化与翻译》一书中最早对翻译伦理做了理论探索，提倡“尊重他异性”的翻译伦理[3]。安德鲁·切斯特曼提出了翻译伦理的五种模型，包括再现伦理、服务伦理、交际伦理、承诺伦理和基于规范的伦理[4]。切斯特曼的伦理模型在阐释五种伦理的内涵层面上虽存在重叠之处，但为翻译研究和翻译实践打下了坚实基础。美国解构主义学派韦努蒂在其著名的《翻译之耻》一书中，系统阐述了翻译伦理研究的必要性，通过“抵抗式翻译”反对西方的文化霸权，指出翻译需反映面对不同语言文化之间“差异性”时的尊重[5]。韦努蒂把翻译看作同西方意识形态进行抵抗的工具，倡导翻译政治的差异性伦理，从求同到存异，借助阐释学的视角强调发挥译者的主体性。

国内的著名学者也对翻译伦理做了深入探讨。吕俊[6]认为翻译活动作为一种对话和交往，是不同文化之间的言语交往活动，需要人们遵守一些规范及准则。许钧[7]认为翻译活动中的“要怎么译”“能怎么译”“该怎么译”是对翻译意愿层面、翻译现实层面、翻译道德层面的体现，“要”“能”“该”三者之间相互关联、相互制约。申连云[8]将翻译伦理定义为寻求差异、挖掘差异、尊重差异，提出了翻译“投降”伦理模式，尊重和不断接近原文自身的目的和价值。国外和国内学者从不同侧面探讨翻译伦理和译者伦理，“合作性”“差异性”和“文化性”普遍成为翻译活动中的核心议题。结合机器翻译对传统人工翻译的影响，有必要从这三个不同的维度阐释机器翻译背景下的翻译伦理面临的问题和现状，对建构人工智能时代的机器翻译伦理体系也有启发意义。

三、机器翻译伦理体系建构的应然

人工智能发展导致的伦理问题主要包括人工智能“权利”的界定，人工智能的道德地位及人工智能事故的责任认定[9]。人工智能背景下的机器翻译如何在翻译伦理的关照下进一步得到规范是面临的主要问题。机器翻译下翻译伦理体系需要充分考虑文本类型的差异、文化意象涵义的解释及语言服务行业发展的形势。

（一）机器翻译需要根据字词、段落与篇章层面满足高规格的翻译质量

机器翻译和译后编辑对语言服务市场的产业格局产生了巨大影响，俨然与人工翻译形成分庭抗礼之势。机器翻译在笔译和口译市场上的突飞猛进，伴随着一大批线上翻译工具、翻译软件、语言大模型的出现，传统基础笔译和口译人员产生相当数量的失业和分流。机器翻译软件在应用型文本翻译准确率已经大幅度提高，如谷歌翻译等。ChatGPT、文心一言等使得翻译效率和准确性进一步得到优化。但相比于人工翻译，机器翻译在句子的衔接性和连贯性、文学翻译的情感意象表达、文化内涵等方面仍然存在较大问题。这些问题的产生源于语言文字自身的特征属性、意象内涵的“无限”解释性、文化因素的历史性和抽象性等。从这点上看，机器翻译在“合作”上的贡献值仅仅局限于工具性，并未从实质上促进人类语言学习能力的增强及人工翻译质量的创意性和差异性。

（二）机器翻译需要更充分传递文化术语的核心内涵

文本背后的文化概念转译是翻译的重点。文化术语翻译的难点在于概念核心内涵上需要达到“神似”和“形似”的统一，具体包括翻译术语的引例、术语的抽象性、哲学性术语多义性、术语的思想继承性、典籍的名称等。翻译本身不只是单纯的语言学问题及机械地局限于在字词层面的转换，而且是协调和处理潜在异质文化的“对话”。机器翻译更多的是基于规则层面的字对字对等，缺乏译者形而上的思考视野和编码重构，造成无法合理还原文化及经典。机器翻译对很多文化术语会选择“音译”及“直译”策略，造成翻译本体构建的缺失，无法全面体现文化术语意义的全面性及上下位关系。国际化背景下，中国文化走出去亟须译者发挥主观能动性，需要根据不同的社会文化环境、采取多元的翻译策略来传播中国文化、讲好中国故事。

（三）机器翻译需要结合计算机科学技术促进翻译产业多元化

机器翻译的翻译记忆功能和“机器翻译加译后编辑”模式使得翻译表现出了“去主体化”倾向。无论是“机助人译”还是“人助机译”，超文本语境下的翻译模式使得翻译译本“模式化”和“克隆化”。翻译作为社会交际和传播的重要形式，重要特性在于译者根据目的语文化和语境发挥主观能动性及译者主体性。机器翻译对当代多语言翻译人员的翻译实践能力和译者能力成为一定的阻碍。对技术形成的过度依赖使得翻译产品趋于机械化。维特根斯坦认为翻译是一种“语言游戏”，其会涉及哲学性概念和意义的思考[10]。机器翻译对翻译过程中充满哲学性意义思考的处理影射了技术处理的不足，消解了差异性，一定程度上不利于语言的内在活力和翻译的创造性。

四、机器翻译伦理体系建构的举措探究

针对机器翻译新的发展形势，完整有效的机器翻译伦理规范体系需要考虑机器翻译的运行场景及预测所产生的风险，分别从微观体系、文化体系和宏观体系三个角度为机器翻译伦理建设提供借鉴，形成机器翻译伦理体系的建设标准。

（一）微观翻译伦理体系

机器翻译在应用场景上需要考虑与人工翻译的合作，要最大程度上达到理想的翻译传播效果，使得读者所接受。机器翻译伦理的微观体系需要考虑：第一，文本类型层面与人工翻译的合作。狭义的文本类型可以分为文学类和非文学类。广义的文本类型具体包括科技类、旅游类、机械类、法律类等多种应用型文本。机器翻译在提升翻译效率和降低翻译成本的同时，逐渐取代了医药类、新闻类、工程类等人工翻译，应用型文本翻译的翻译人才市场价格也急转直下。文学类翻译因其本身高度的“创意性”“情感性”“艺术性”，无法用具体的机器规则做到完全定量统计。第二，机器翻译应该是为了更好地交际而存在。机器翻译的基本要求是源语语言信息在字词、句段上被一一对应翻译处理后，能被受众基本理解和读懂。然而，机器翻译在笔译和口译领域显然还存在很多不足。比如，从口译交际的角度来讲，机器翻译能取代听懂基本意思标准即可的人工口译；对于高度修饰的“演讲类”汉语文本和术语翻译等，则需要满足简明扼要的原则。在笔译角度而言，机器翻译后的翻译文本存在很大的机翻痕迹；而对篇章翻译而言，机器翻译也存在逻辑、隐喻、搭配等硬性错误问题。因此，从微观的翻译伦理层面，机器翻译需要满足字词、段落、篇章上的“忠实”“通顺”和“美”。

（二）文化翻译伦理体系

“文化转向”是翻译研究的思潮之一，而推动文化走出去及文化术语的准确翻译是译者的任务。机器翻译在翻译过程中将会处理不同语言之间的文化差异，也需要符合伦理建设中民族化、差异化和国际化的趋势。从宏观层面讲，机器翻译必须正确协调：第一，机器翻译需要正确处理和传播文化意象。文化层面的翻译要对比不同文化意象之间的差异，挖掘文化意象伴随的意义。译者在不同文化之间的协调作用，类似于“第三者”的角色。机器翻译本身更多基于机械的规则匹配，需要更多依赖人工翻译在处理文化意象的创造性。第二，机器翻译的应用需要处理好社会责任和道德的地位。翻译之前需要考虑好应不应该翻译，为谁翻译等问题。机器翻译同样也要为译作负责。机器翻译不应该阻碍翻译文本的差异性和创意性。放眼语言服务产业下机器翻译的更新迭代，缺乏对机器翻译具体适合翻译场域的明确界定，产生翻译质量问题也就不足为奇。机器翻译提高了产出效率而使经济效益最大化，也需考量语言艺术美而成为丰富人工翻译的创新手段。因此，在机器翻译具体应用中，必须考虑好其翻译目的和义务。

（三）宏观翻译伦理体系

机器翻译依靠技术端“翻译记忆”功能，使得翻译流程标准化，翻译产品也倾向“同质化”。宏观层面，机器翻译的翻译伦理发展需要：第一，合理利用计算机科学技术的发展。机器翻译是计算科学技术发展的珍珠。Trados、Deja Vu、YiCAT等计算机辅助翻译软件不断涌现，形成了同人类翻译相辅相成的“人机互动”和“人机合作”模式。如何使得未来人工智能开发过程中，机器在利用各种算法深度学习语料的时候，能更好地根据应用场景，产出更高质量的翻译，使得机器翻译和人类翻译形成更加统一的生态链，是翻译伦理研究中的重中之重。第二，优质助力语言服务行业。语言服务领域涵盖计算机信息技术、政府外宣、教育培训、出国留学等。机器翻译虽然应用普遍，然而机器翻译的质量满意度整体偏低，机器翻译的负面新闻也影响了机器翻译的声誉。第三，丰富多语言资源建设路径。机器翻译技术的发展大致可以分为两大类，一种是低资源神经网络机器翻译，另一种是高资源神经网络机器翻译。区别是从机器翻译训练集上后者比前者已经变得更加成熟，并达到接近或者超过人工翻译的水平。参照全球语言语系的分类，机器翻译如何处理和保证属于全球语言图谱下的同一语系的翻译质量，并保证方言和土语翻译效果，是机器翻译宏观伦理建设中面临的“大山”。

五、结语

人工智能的飞速发展促进了跨学科研究，人机交互模式显著增强，自然语言处理技术使得机器翻译持续有新的突破。机器翻译一方面丰富了翻译工具、升级了翻译平台建设、提升了翻译产业经济的市场化运行效率，另一方面机器翻译也在翻译质量、语言逻辑表达、文化阐释上面临重大挑战和问题。机器翻译的翻译伦理建设从微观层面主要考察人机在处理文本类型和字词、段落及篇章上的合作；从文化层面主要看待机器翻译要合理翻译文化意象、正确传播文化的问题；从宏观层面合理关注机器翻译在计算机科学技术、语言服务行业和国家语言资源建设的问题与应用前景。三个层面组成了机器翻译伦理体系的不同界面，相互之间又产生潜在影响。

机器翻译终归对市场经济下人的就业生存和人才培养体系产生了一定影响，如何更好利用和规范机器翻译的发展需要政策法规进行界定和约束。机器翻译伦理体系的建构也需要从技术端、生态价值观、伦理规则制定等层面努力。无论机器翻译更新优化到何种程度，机器翻译伦理始终需要我们不断强化认知与理性判断，这对原文的传播、译文的目的、译者的作用、读者的感受等都会有重要影响。

参考文献

[1]陈立鹏.人工智能引发的科学技术伦理问题[J].文学教育,2012(8):130.

[2]全根先.论技术进步的伦理问题[J].中国发明与专利,2019(2):6-10.

[3]刘云虹,许钧.异的考验:关于翻译伦理的对谈[J].外国语(上海外国语大学学报),2016(2):70-77.

[4]李慧君.切斯特曼翻译伦理五种模式分析与改进[D].中南大学,2010.

[5]刘亚猛.韦努蒂的“翻译伦理”及其自我解构[J].中国翻译,2005(5):40-45.

[6]吕俊.跨越文化障碍:巴别塔的重建[M].南京:东南大学出版社,2001.

[7]许钧.论翻译活动的三个层面[J].外语教学与研究,1998(3):6.

[8]申连云.尊重差异:当代翻译研究的伦理观[J].中国翻译,2008(20):16-19.

[9]吴恺.当代人工智能技术发展中的伦理问题研究[J].中共山西省委党校学报,2019(3):65-68.

[10]焦丹.维特根斯坦哲学理论对德国翻译功能目的论之启示[J].福建论坛(人文社会科学版),2013(6):89-92.