人工智能時(shí)代筆譯員如何翻譯技術(shù)應(yīng)用

　　1  引言

　　技術(shù)界普遍存在著一種共識(shí)：工業(yè)革命在100多年前幾乎改變了一切，而人工智能將在未來(lái)幾年里改變整個(gè)世界。智能語(yǔ)音、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯等技術(shù)越來(lái)越成熟，人工智能給許多行業(yè)帶來(lái)了重要影響和挑戰(zhàn)。2019年4月初，人社部等公布的13個(gè)新職業(yè)中包括人工智能工程技術(shù)人員、大數(shù)據(jù)工程技術(shù)人員等，這是自2015年以來(lái)國(guó)家發(fā)布的首批新職業(yè)。翻譯職業(yè)也因此發(fā)生巨大變化，如出現(xiàn)翻譯工程師、本地化工程師、機(jī)器翻譯譯后編輯人員等新崗位，語(yǔ)言服務(wù)市場(chǎng)對(duì)譯員的技術(shù)能力要求越來(lái)越高，開(kāi)設(shè)翻譯技術(shù)的高校遍布全球(傅敬民、謝莎， 2015)，技術(shù)帶來(lái)的沖擊使得外語(yǔ)教學(xué)乃至翻譯教學(xué)范式進(jìn)行重構(gòu)(陳堅(jiān)林、馬牧青， 2019)，“語(yǔ)言+技術(shù)”成為新時(shí)代的必然要求。

　　2  研究現(xiàn)狀
　　隨著翻譯技術(shù)在行業(yè)實(shí)踐中的快速發(fā)展與廣泛應(yīng)用，技術(shù)能力已經(jīng)成為譯員能力的重要組成。2003年至今是翻譯技術(shù)的全球化大規(guī)模發(fā)展階段(Chan， 2015：16)，也是技術(shù)與譯員能力相結(jié)合的重要時(shí)期。PACTE (2003； 2005)將工具能力作為翻譯五大能力中的重要組成；歐盟筆譯碩士(The European Master’s in Translation， EMT)(2009； 2017)將翻譯技術(shù)能力作為歐洲翻譯碩士必備能力之一；中國(guó)《高等學(xué)校翻譯專(zhuān)業(yè)本科教學(xué)要求》(2012)指出翻譯工具能力是翻譯專(zhuān)業(yè)學(xué)生需具備的五大能力之一；翻譯服務(wù)歐洲標(biāo)準(zhǔn)(EN15038：2006)、國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)(ISO17100：2015)、中國(guó)《口筆譯人員基本能力要求》(T-TAC 2-2017)和《中國(guó)英語(yǔ)能力等級(jí)量表》(GF 0018-2018)中都指出譯員需具備多種信息能力，能夠使用多種翻譯工具完成翻譯工作。
　　國(guó)內(nèi)外人才培養(yǎng)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)重視翻譯技術(shù)能力，但學(xué)界對(duì)翻譯技術(shù)能力研究還處于基礎(chǔ)階段。2004年之前，學(xué)者主要通過(guò)研究翻譯技術(shù)工具本身探討譯者工具能力(Hutchins， 1997；Bowker， 2003)。2004年之后，學(xué)者們先以翻譯學(xué)習(xí)者作為研究對(duì)象，探索其翻譯技術(shù)能力構(gòu)成(Pinto & Sales， 2007； 2008； 2010；張文英、吳非， 2014； 王華樹(shù)、王少爽， 2016)。目前學(xué)者通過(guò)量化研究職業(yè)譯員的技術(shù)能力構(gòu)成(苗菊、王少爽， 2010)，還有學(xué)者憑借自身經(jīng)驗(yàn)分析總結(jié)職業(yè)譯員和自由譯員的翻譯技術(shù)能力構(gòu)成(Massey & Ehrensberger-Dow， 2011； 王少爽， 2017； 王少爽、覃江華， 2018； Zetzsche， 2019)。還有研究從某種技術(shù)角度呈現(xiàn)出譯員需具備的技術(shù)能力，如術(shù)語(yǔ)管理能力(王少爽， 2011； 2013； 苗菊、寧海霖， 2016； 王華樹(shù)、郝冠清， 2016； 王華樹(shù)， 2018；盧植、胡健， 2019)，機(jī)器翻譯譯后編輯能力(馮全功、劉明， 2018；Nitzke et al.， 2019)等。
　　在職業(yè)譯員翻譯技術(shù)能力研究中，思辨性研究較多，實(shí)證性研究較少，缺乏大規(guī)模調(diào)研和來(lái)自筆譯員的第一手資料；研究相對(duì)零散，體系性較弱，對(duì)于譯員的整體技術(shù)能力貢獻(xiàn)率有限。本研究以職業(yè)環(huán)境中的筆譯員為研究對(duì)象，通過(guò)實(shí)證研究，調(diào)研譯員的真實(shí)表現(xiàn)和具體技術(shù)的應(yīng)用，力圖回答：筆譯員的翻譯技術(shù)認(rèn)知情況如何?其翻譯技術(shù)應(yīng)用情況如何?這個(gè)群體的翻譯技術(shù)應(yīng)用存在哪些問(wèn)題?

　　3  研究設(shè)計(jì)
　　本研究旨在調(diào)研全國(guó)筆譯員翻譯技術(shù)的現(xiàn)狀與問(wèn)題，利用“問(wèn)卷星”平臺(tái)設(shè)計(jì)并發(fā)放問(wèn)卷，調(diào)研日期為2018年11月15日至2019年4月15日，共收到問(wèn)卷343份，經(jīng)后臺(tái)分析無(wú)效問(wèn)卷6份，有效問(wèn)卷337份，有效回收率為98.3%，覆蓋全國(guó)31個(gè)省、自治區(qū)、直轄市和特別行政區(qū)。調(diào)查的被試基本信息如表1所示。
　　問(wèn)卷共設(shè)33個(gè)題目，涵蓋翻譯技術(shù)認(rèn)知情況、使用頻率、熟練度、學(xué)習(xí)渠道、學(xué)習(xí)期待等方面，其中單選題22個(gè)(包含16個(gè)李克特五級(jí)量表題)，多選題11個(gè)。
　　正式發(fā)布問(wèn)卷前，筆者邀請(qǐng)5位職業(yè)筆譯員(5年以上工作經(jīng)驗(yàn))和5位高校筆譯教師(翻譯量200萬(wàn)字以上)進(jìn)行初測(cè)，針對(duì)他們提出的改進(jìn)方案，優(yōu)化題目和問(wèn)卷結(jié)構(gòu)，最后進(jìn)行大規(guī)模調(diào)查。筆者針對(duì)問(wèn)卷中體現(xiàn)的現(xiàn)狀和問(wèn)題，在定量分析的基礎(chǔ)上，結(jié)合定性研究，更加科學(xué)、客觀、深入地揭示人工智能時(shí)代筆譯員翻譯技術(shù)應(yīng)用全貌。

　　4  數(shù)據(jù)分析
　　筆譯員翻譯技術(shù)現(xiàn)狀主要包括技術(shù)認(rèn)知、技術(shù)工具使用和技術(shù)學(xué)習(xí)三個(gè)方面。技術(shù)認(rèn)知主要考察筆譯員對(duì)技術(shù)的基本認(rèn)識(shí)，技術(shù)工具使用主要考察實(shí)際工作中技術(shù)工具的使用頻率和效果，題目主要為李克特五級(jí)量表題和少量多選題；技術(shù)學(xué)習(xí)主要針對(duì)學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)方法等，題目主要為多選題和少量普通單選題，未設(shè)置五級(jí)量表題。限于文章篇幅，本文僅客觀描述、分析337份問(wèn)卷中的主要信息。
　　利用SPSS 25.0對(duì)16個(gè)李克特五級(jí)量表題(主要為技術(shù)認(rèn)知和技術(shù)使用)進(jìn)行分析， Cronbach’s α系數(shù)為0.834(>0.7)，說(shuō)明題目?jī)?nèi)部一致性良好，具有較高的信度。對(duì)題目數(shù)據(jù)做進(jìn)一步的檢測(cè)，KMO值為0.783， Bartlett球體檢驗(yàn)值為0.000，達(dá)到非常顯著水平，適合進(jìn)行因子分析。運(yùn)用主成分分析法按方差最大斜交旋轉(zhuǎn)法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性因子分析，歸納出4個(gè)因子，方差累計(jì)解釋率為76.831%。依據(jù)主題，四個(gè)因子依次命名為“翻譯技術(shù)宏觀認(rèn)知”“翻譯技術(shù)微觀認(rèn)知”“翻譯技術(shù)綜合使用”和“具體翻譯技術(shù)使用”。第一和第二個(gè)因子屬于技術(shù)認(rèn)知范疇，第三和第四個(gè)因子屬于技術(shù)使用范疇，詳見(jiàn)表2。
　　4.1 翻譯技術(shù)認(rèn)知
　　問(wèn)卷中不同領(lǐng)域的被試大多認(rèn)為：翻譯技術(shù)能夠提高翻譯效率(89.31%)、翻譯收入(77.74%)、翻譯業(yè)務(wù)量(76.56%)和翻譯質(zhì)量(75.66%)。被試平均使用兩種以上的機(jī)器翻譯、至少能熟練夠使用一種輔助翻譯工具，可以說(shuō)被試對(duì)翻譯技術(shù)較為了解，認(rèn)識(shí)水平較高。“翻譯技術(shù)宏觀認(rèn)知”和“翻譯技術(shù)微觀認(rèn)知”兩因子與筆譯員基本信息進(jìn)行單因素方差分析，發(fā)現(xiàn)身份、性別、學(xué)歷和所在企業(yè)規(guī)模對(duì)被試的翻譯技術(shù)的宏觀與微觀認(rèn)知影響較大。語(yǔ)言服務(wù)供應(yīng)方譯員、需求方譯員、自由譯員和兼職譯員(含高校師生)間的宏觀認(rèn)知沒(méi)有顯著性差異，但前兩者的整體認(rèn)知水平明顯優(yōu)于后兩者，兼職譯員的微觀認(rèn)知水平最低。男性的宏觀與微觀認(rèn)知均高于女性。公司規(guī)模越大，譯員的微觀技術(shù)認(rèn)知水平越高。在宏觀技術(shù)認(rèn)知中，大專(zhuān)學(xué)歷的被試與其他組別之間存在顯著性差異，其認(rèn)知程度也最低。
　　4.2  翻譯技術(shù)使用
　　問(wèn)卷中多選題顯示，譯員使用機(jī)器翻譯、CAT工具、術(shù)語(yǔ)管理等翻譯技術(shù)，種類(lèi)較為集中，如機(jī)器翻譯主要為谷歌、有道和百度，使用率均超過(guò)40%；CAT工具主要為SDL Trados (53.71%)、memoQ (25.52%)和Déjà Vu (18.4%)；術(shù)語(yǔ)工具主要為SDL MultiTerm (38.58%)、memoQ術(shù)語(yǔ)管理模塊(19.88%)和Déjà Vu術(shù)語(yǔ)管理模塊(15.13%)。然而，被試對(duì)質(zhì)量保證工具和翻譯管理技術(shù)的關(guān)注度和使用率不高。46.0%的被試從未使用過(guò)質(zhì)量保證工具，65.58%的被試沒(méi)有接觸過(guò)翻譯管理系統(tǒng)，SDL TMS應(yīng)用頻率最高，僅為10.09%。

　　“翻譯技術(shù)綜合使用”“具體翻譯技術(shù)使用”與筆譯員基本信息的單因素方差分析中，兩因子在身份、性別和學(xué)歷上存在較大差異。兼職譯員(含高校師生)的翻譯技術(shù)綜合運(yùn)用水平遠(yuǎn)低于其他三類(lèi)譯員，自由譯員的具體翻譯技術(shù)使用水平最高。雖然男女翻譯技術(shù)應(yīng)用水平無(wú)顯著性差異，但平均值圖顯示男性的綜合和具體技術(shù)使用水平均高于女性。不同學(xué)歷的技術(shù)應(yīng)用水平不存在顯著差異，但平均值圖顯示從大專(zhuān)到博士呈階梯狀下降，大專(zhuān)學(xué)歷的被試具體技術(shù)使用水平最高，博士最低。
　　4.3 翻譯技術(shù)學(xué)習(xí)
　　在技術(shù)學(xué)習(xí)方面，大部分被試非常務(wù)實(shí)，注重實(shí)踐學(xué)習(xí)，兼顧理論知識(shí)。被試最關(guān)注“工具的最佳實(shí)踐”(80.42%)和“使用技巧”(78.04%)，1/3左右的被試選擇關(guān)注“技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)”和“翻譯技術(shù)理論知識(shí)”。
　　被試有強(qiáng)烈的學(xué)習(xí)愿望，但學(xué)習(xí)和培訓(xùn)的機(jī)會(huì)非常有限，他們主要通過(guò)自主學(xué)習(xí)的方式掌握翻譯技術(shù)。被試最希望學(xué)習(xí)主流技術(shù)工具，如本地化工具、翻譯管理系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)輔助翻譯工具等，選擇比例均大于40%。然而，除46.38%的被試表示在學(xué)校學(xué)過(guò)相關(guān)技術(shù)課程外，大部分被試通過(guò)幫助文檔或幫助視頻(49.64%)、參加網(wǎng)課(39.13%)、參加技術(shù)沙龍(31.16%)等方式學(xué)習(xí)技術(shù)。90.2%的被試認(rèn)為目前翻譯技術(shù)培訓(xùn)機(jī)會(huì)匱乏，這一現(xiàn)象在大中小翻譯企業(yè)中普遍存在，尤其是航空航天、建筑礦業(yè)、跨境電商、生物醫(yī)療、知識(shí)產(chǎn)權(quán)等尖端翻譯領(lǐng)域。

　　5  主要發(fā)現(xiàn)
　　5.1 機(jī)器翻譯發(fā)展迅速，譯后編輯成為主流模式
　　調(diào)查發(fā)現(xiàn)，半數(shù)以上的譯員在工作中應(yīng)用機(jī)器翻譯譯后編輯(MTPE)的模式，且譯員認(rèn)為該模式能夠提升11%—70%不等的翻譯效率。隨著人工智能、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的發(fā)展，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯(NMT)技術(shù)為代表的新一代機(jī)器翻譯系統(tǒng)發(fā)展迅猛。近年來(lái)行業(yè)市場(chǎng)需求劇增，與純?nèi)斯は啾�，機(jī)器翻譯在處理工作量大、交付時(shí)間短的項(xiàng)目中有較大優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，隨著垂直領(lǐng)域以及企業(yè)定制化機(jī)器翻譯系統(tǒng)的發(fā)展，機(jī)器翻譯的實(shí)用性和靈活性不斷提升，這些都促使“MTPE模式”在翻譯行業(yè)中廣泛應(yīng)用。然而，調(diào)查中仍有相當(dāng)數(shù)量的譯員不使用或很少使用機(jī)器翻譯，主要由于其譯文質(zhì)量不夠理想。機(jī)器翻譯技術(shù)雖已取得重大進(jìn)展，但還未達(dá)到替代人類(lèi)譯員的水平，這也是“MTPE模式”在行業(yè)內(nèi)得到普遍應(yīng)用的一個(gè)原因。
　　5.2 技術(shù)認(rèn)知水平較高，使用與認(rèn)知不匹配
　　整體來(lái)看，譯員翻譯技術(shù)認(rèn)知水平較高，了解主流翻譯技術(shù)，能夠客觀認(rèn)識(shí)技術(shù)對(duì)翻譯行業(yè)、自身職業(yè)發(fā)展帶來(lái)的影響。數(shù)據(jù)顯示，自由譯員認(rèn)知水平偏低，但具體技術(shù)使用水平最高；大專(zhuān)學(xué)歷的譯員技術(shù)認(rèn)知水平最低，但其技術(shù)使用水平最高。這些鮮明的反差，讓我們深思，技術(shù)認(rèn)知“高水平”的背后是否存在著“眼高手低”的情況?是否只是迎合時(shí)代需要，了解技術(shù)卻并不使用技術(shù)?在大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和即將來(lái)臨的5G時(shí)代，翻譯技術(shù)工具趨向云端化、協(xié)作化、輕量化和開(kāi)源化，其功能更加強(qiáng)大，適用范圍更廣，市場(chǎng)占有率越來(lái)越高，這些都應(yīng)引起譯員的重視。目前的現(xiàn)狀也說(shuō)明譯員缺乏對(duì)新工具的學(xué)習(xí)和適應(yīng)，未能充分意識(shí)到新技術(shù)的實(shí)踐價(jià)值，這些都會(huì)阻礙未來(lái)翻譯技術(shù)的普及。
　　5.3 技術(shù)應(yīng)用逐漸普及，專(zhuān)業(yè)性工具應(yīng)用仍為短板
　　譯員主要使用SDL Trados、memoQ等客戶(hù)端的CAT工具；較少使用MateCat、Memsource、YiCAT等基于云端的CAT工具。質(zhì)量保證工具、翻譯管理系統(tǒng)等更為專(zhuān)業(yè)的翻譯技術(shù)工具使用率非常低，即使是職業(yè)譯員也存在這一問(wèn)題。公司規(guī)模越大，此類(lèi)專(zhuān)業(yè)技術(shù)工具使用越多。使用率偏低的原因：一方面是這類(lèi)工具通常面向企業(yè)，個(gè)人應(yīng)用較少；另一方面是此類(lèi)技術(shù)的應(yīng)用成本較高，普及較難。
　　5.4 技術(shù)學(xué)習(xí)期望較高，教學(xué)培訓(xùn)等智力支持不足
　　問(wèn)卷中，教學(xué)與培訓(xùn)無(wú)法為譯員強(qiáng)烈的技術(shù)學(xué)習(xí)愿望提供智力支持，主要原因有三： ①翻譯技術(shù)教學(xué)資源不足，目前國(guó)內(nèi)高校仍存在輕視翻譯技術(shù)教學(xué)、課程體系缺失、專(zhuān)業(yè)師資不足等問(wèn)題； ②翻譯技術(shù)培訓(xùn)資源匱乏，業(yè)界和學(xué)界的知識(shí)沒(méi)有得到共享和傳承，軟件教程、網(wǎng)絡(luò)課程等學(xué)習(xí)資源存在過(guò)時(shí)、無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)等問(wèn)題； ③第三，教學(xué)與培訓(xùn)缺乏統(tǒng)一的衡量標(biāo)準(zhǔn)，師生和譯員不清楚要學(xué)什么、怎么學(xué)、學(xué)到什么程度。

　　6  思考和建議
　　翻譯技術(shù)發(fā)展迅速，對(duì)翻譯模式、翻譯能力、翻譯效率、翻譯質(zhì)量等各方面產(chǎn)生了重要的影響。我們既要看到其快速發(fā)展的前景，也不能忽視發(fā)展過(guò)程中存在的問(wèn)題。上述調(diào)查反映翻譯生態(tài)系統(tǒng)中的一些主要現(xiàn)象和問(wèn)題，實(shí)質(zhì)上這正是當(dāng)前翻譯職業(yè)化進(jìn)程中亟需重視的部分，關(guān)乎到翻譯職業(yè)的發(fā)展大計(jì)。可以說(shuō)，翻譯技術(shù)是翻譯生態(tài)鏈條上不可或缺的環(huán)節(jié)，本文提出若干建議，以此促進(jìn)翻譯技術(shù)的產(chǎn)學(xué)研結(jié)合。
　　6.1 重視翻譯技術(shù)知識(shí)的宣傳普及
　　目前，雖然筆譯員整體上認(rèn)同翻譯技術(shù)的價(jià)值，但翻譯技術(shù)工具的使用頻率、熟悉程度參差不齊。因此，社會(huì)各方都需重視翻譯技術(shù)的普及，提供更多的培訓(xùn)機(jī)會(huì)，滿(mǎn)足譯員和高校師生對(duì)翻譯技術(shù)的學(xué)習(xí)期望。語(yǔ)言服務(wù)企業(yè)應(yīng)重視語(yǔ)言技術(shù)戰(zhàn)略，加大技術(shù)的投入，引入先進(jìn)的翻譯工具，建立健全的語(yǔ)言服務(wù)生產(chǎn)平臺(tái)。同時(shí)，企業(yè)應(yīng)建立常態(tài)化培訓(xùn)機(jī)制，切實(shí)提升員工技術(shù)素養(yǎng)。行業(yè)協(xié)會(huì)可組織編寫(xiě)翻譯技術(shù)百科全書(shū)，建立翻譯技術(shù)資源網(wǎng)站和翻譯技術(shù)知識(shí)庫(kù)，組織多樣化的翻譯技術(shù)沙龍，加強(qiáng)翻譯技術(shù)交流與合作。此外，還應(yīng)充分發(fā)揮現(xiàn)代教育技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，增設(shè)諸如MOOC、SPOC等網(wǎng)絡(luò)課程，采用直播、錄播、社區(qū)互動(dòng)等形式開(kāi)展多元化的培訓(xùn)。
　　6.2 加大翻譯技術(shù)能力的培養(yǎng)力度
　　調(diào)查顯示，在校生(兼職譯員)的技術(shù)能力與職業(yè)譯員差距較大。因此，在技術(shù)盛行的時(shí)代，高校應(yīng)大力普及翻譯技術(shù)教育，培養(yǎng)具備現(xiàn)代翻譯技術(shù)能力的綜合性語(yǔ)言服務(wù)人才。具體說(shuō)來(lái)，高校可逐步建立多元化、多層次的技術(shù)課程體系，開(kāi)設(shè)《計(jì)算機(jī)輔助翻譯》等基礎(chǔ)課程，增設(shè)諸如《游戲本地化》和《技術(shù)寫(xiě)作》等市場(chǎng)急需的課程，輔以特色的案例和實(shí)踐。高校還應(yīng)重視培養(yǎng)學(xué)生技術(shù)知識(shí)遷移能力，讓學(xué)生將翻譯技術(shù)應(yīng)用于多門(mén)課程的實(shí)踐之中，幫助學(xué)生提前熟悉企業(yè)中的應(yīng)用場(chǎng)景，增強(qiáng)其技術(shù)綜合應(yīng)用能力。此外，還應(yīng)建立翻譯技術(shù)能力評(píng)估體系，以考促評(píng)、促教、促學(xué)，為行業(yè)輸送專(zhuān)業(yè)化認(rèn)證的翻譯技術(shù)人才，促進(jìn)高校翻譯技術(shù)的師資隊(duì)伍建設(shè)。
　　6.3 深化翻譯技術(shù)的研發(fā)和研究
　　技術(shù)研發(fā)方面，語(yǔ)言技術(shù)企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新，廣泛收集用戶(hù)的意見(jiàn)和需求，開(kāi)發(fā)出用戶(hù)友好度更高的工具。機(jī)器翻譯方面，可配合“MTPE模式”，借助人工智能開(kāi)發(fā)出更先進(jìn)的人機(jī)交互機(jī)器翻譯技術(shù)，切實(shí)提高機(jī)器翻譯的實(shí)用性和針對(duì)性。CAT工具方面，可開(kāi)發(fā)出易學(xué)易用的工具和配套教程，提供免費(fèi)試用。同時(shí)，應(yīng)重視隱私保密政策，保證用戶(hù)的數(shù)據(jù)安全。技術(shù)研究方面，翻譯學(xué)研究的技術(shù)轉(zhuǎn)向已經(jīng)成為熱點(diǎn)話(huà)題，學(xué)界應(yīng)重視對(duì)翻譯技術(shù)相關(guān)問(wèn)題的研究。期刊可設(shè)置翻譯技術(shù)研究專(zhuān)欄，探討翻譯技術(shù)的前沿發(fā)展動(dòng)態(tài)，如研究 MTPE、CAT、TMS等翻譯技術(shù)工具對(duì)譯員翻譯過(guò)程和翻譯能力的影響。同時(shí)，科研管理部門(mén)應(yīng)給予更多的政策支持，推動(dòng)更多高層次的翻譯技術(shù)科研項(xiàng)目立項(xiàng)。

　　7  結(jié)語(yǔ)
　　人工智能時(shí)代，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)給語(yǔ)言服務(wù)行業(yè)帶來(lái)了深遠(yuǎn)影響。一方面，翻譯技術(shù)日益智能化，為人類(lèi)譯員的工作質(zhì)量與效率的提升帶來(lái)了機(jī)遇；另一方面，機(jī)器翻譯、語(yǔ)音識(shí)別等技術(shù)可能會(huì)替代譯員的某些工作，對(duì)譯員的生存和發(fā)展構(gòu)成了挑戰(zhàn)。同時(shí)，語(yǔ)言服務(wù)行業(yè)對(duì)翻譯人才技術(shù)能力的要求越來(lái)越高，面對(duì)譯員技術(shù)認(rèn)知、使用和學(xué)習(xí)中存在的問(wèn)題，如何進(jìn)一步普及翻譯技術(shù)，讓譯員更好地駕馭翻譯技術(shù)，成為翻譯業(yè)界和學(xué)界必須面對(duì)的議題。翻譯生態(tài)系統(tǒng)中，企業(yè)、高校、協(xié)會(huì)、客戶(hù)、譯員都應(yīng)關(guān)注翻譯技術(shù)的前沿發(fā)展，深化翻譯技術(shù)的宣傳普及、人才培養(yǎng)以及研發(fā)研究工作，共同推動(dòng)人工智能時(shí)代翻譯教育和研究的創(chuàng)新發(fā)展。

　　文章來(lái)源：本文原載《外語(yǔ)電化教學(xué)》2019年第6期，第67-72頁(yè)。作者簡(jiǎn)介：王華樹(shù)，翻譯學(xué)博士，廣東外語(yǔ)外貿(mào)大學(xué)高級(jí)翻譯學(xué)院副教授，碩士生導(dǎo)師。李智，哈爾濱師范大學(xué)西語(yǔ)學(xué)院教師。

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