马年，AI 留给翻译菜鸟的时间真)的不多了

更新时间：2026-02-16 07:02 来源：牛马见闻

今天你AI了吗？,今天你爱了吗发行日期

回头想想，我们从小到大是怎么认识外国的？,回头想想,我们从小到大是怎么认识外国的朋友

视频丨这个春节，浓浓的乡土年味藏不住了,乡土情结在春节的体现作文

国投白银LOF估值调整后补偿方案公布，1000元以下损失全额补偿,国投白银期货怎么样

泽连斯基：美国老是要乌克兰让步

�读到不少对比 AI/人工翻译表现的论文或文章�在比较 AI 与人工译而甚至藐视AI�

2025年12月15日，人！工智能领域？核心期刊 IEEE Transactions on Big Data发表一篇深度分析大语言模型（LLM）与人工译者能力边界的研究。 这几年，读到不少对比 AI/人工翻译表现的论文或文章，有些存在明显的逻辑缺陷：有的堆砌几个误译案例便草率定下“机不如人”的结论；有的则把来路不明的 AI 初译与经过多轮审校的人工定稿放在同一维度比较，给人“欺负AI”的不公印象。相比之下，本研究在变量控制与比较参数上更显客观与严谨。 研究系统评估了 GPT-4、ALMA-R、DeepSeek-R1 等主流模型，涵盖中-英、俄-英、中-印地语等多个语对，以及新闻、科技、生物医学等专业领域。其研究设计有两个关键点值得关注： 1. 译者阶梯分档。研究并未将“人工译者”视为一个模糊的整体，而是将其细化为三个层级： 初级译者： 1–2 年从业经验； 中级译者：3–5 年经验或以目标语为母语者； 高级译者：10 年以上经验且持有国家翻译资格考试（CATTI）一级/二级（高级）证书。 2. 基于 MQM（多维度质量度量框架）的错误率统计。在八组测试中（以每 200 句文本的平均“重大错误”数为例），数据揭示了一个残酷的现实：GPT-4 的平均重大错误数为 3.71，已与初级（3.27）和中级译者（3.30）处于同一量级。唯有高级译者凭借平均 1.83 个错误率，守住了人类翻译的高地。 换句大白话：大多数初中级译者的水平已经被优质大模型追上了，留给翻译新手的缓冲期不多了，而10年以上老译者尚有优势。 在比较 AI 与人工译者的表现时，人们常常不自觉陷入一个误区：总是把人工翻译理想化，仿佛人工译者不会犯低级错误。一旦 AI 译错，群嘲似乎理所当然；而人工初译中的种种不堪，却往往被悄然忽略。 事实上，人与AI在翻译方面都会犯错，且错误类型也有规律可循。研究进一步揭示了这种差异： LLM 倾向于“过度直译” (overly literal)，有时显得刻板； 人工译者容易“过度解读” (overinterpretation)，尤其在语义模糊处，人类常因“脑补”过度而导致译文偏离原意。 换个角度说，“过度解读”本身就是人类思维的长处，只是有时会带来偏离原意的风险。它意味着人工译者能在语境理解上投入更多思考，也正因如此，在高精度需求、文化适配或复杂文学创译任务中，资深译者依然不可替代。 当然，“不可替代”并不意味着资深译者可以因此自满，甚至藐视AI。相反，真正值得期待的，是高水平人机协作。 以政治文献翻译为例。对于资深译者而言，AI 的进化并非威胁，而是如虎添翼的工具。最近淘了一本老书：《毛选》英译专家程镇球先生的《翻译问题探索：毛选英译研究》（1980年商务印书馆出版）。按程先生的话说，翻译的核心无非是解决“理解与表达”这对矛盾。人工译者在文本理解上有天然优势，而大模型在语言生成上的强项恰能补足表达端的不足。 程先生当年指出《毛选》英译中仍有不少可再推敲之处，而今天借助 AI，许多当年的难点往往能迅速找到更优解（参见知识星球“改稿杂谈”专栏）。另外，语言本身也在不断演变，有些词语经过半个世纪已经变味了，过去合适的表达，今天读来可能显得不合时宜。正因如此，许多经典文本需要不断重译，而在这一过程中，AI 能发挥极好的辅助作用。 随着 DeepSeek-R1等具备深度推理能力（Reasoning）的模型崛起，AI 也在逐步提升对语境的把握能力，并在一定程度上弥补逻辑上的不足，这可能是其逼近资深专家的关键。 无论从事翻译实践还是翻译研究，这篇来自人工智能视角的论文都值得细读。它不仅提供了更客观的比较框架，也为未来的人机协作模式提供了重要启示。

编辑：凯瑟琳·麦克纳马拉