出版行业的AI翻译软件如何处理古籍文献的翻译
前两天跟一个做古籍出版的朋友聊天，他跟我吐槽说现在手里压着一批明清时期的县志要翻译成现代白话文，找了几个译者，要么嫌价格低，要么嫌内容太生涩看不懂进度慢。他问我现在AI这么火，有没有可能让机器来干这活儿。这个问题其实挺有意思的，古籍翻译跟普通翻译还真不是一回事，里面的门道多了去了。
说到AI翻译，很多人第一反应就是那些能帮你把英文翻译成中文的在线工具。但古籍文献的翻译远比这个复杂得多。你想想，机器翻译一段英文新闻可能效果还不错，但让它去翻一句"书于戊寅年仲夏之望"试试？这里涉及到的不仅是语言转换，更是对历史背景、文化语境、专有名词的深度理解。这篇文章就想聊聊，出版行业里的AI翻译软件到底是怎么处理古籍文献翻译这个"硬骨头"的。
古籍翻译为什么这么难
在展开讲AI怎么工作之前，咱们先得搞清楚古籍翻译到底难在哪里。这个理解过程本身就是费曼学习法的精髓——用大白话把复杂的事情讲清楚。
古籍文本跟现代汉语的差异，首先体现在文字层面。古人用的很多字现在都不怎么用了，有些字甚至已经成了生僻字。就拿"龘"这个字来说，很多年轻人可能连见都没见过，更别说知道它读作"dá"，意思是龙腾飞的样子。还有一些字，看起来认识，但古今异义，比如"走"在古汉语里是"跑"的意思，"妻子"指的是"老婆和孩子"，这些如果机器没有经过专门训练，非常容易翻错。
其次是句法结构的问题。古人写文章不喜欢用太多虚词，句子往往很短，但几个短句连在一起，逻辑关系要靠读者自己去体会。比如"子曰学而时习之不亦说乎"，这里面"学而时习之"和"不亦说乎"之间的因果关系、时态关系，机器能不能准确把握？翻译出来的现代文能不能传达出孔子那种温和平淡的语气？这些都是难题。
第三，专有名词和典故是最大的坑。古籍里充满了人名、地名、官职名、历史事件、典故词，这些东西没有深厚的学问根本不知道是什么玩意儿。比如《史记》里一句"沛公军霸上"，"沛公"是谁？"霸上"在哪里？如果机器不知道刘邦就是沛公，霸上就是现在西安东边的白鹿原，那翻译出来肯定驴唇不对马嘴。更麻烦的是典故，"图穷匕见"、"卧薪尝胆"这种词，背后都有完整的故事，机器得知道这些背景才能给出准确的翻译。
还有一点经常被忽略，就是版本差异。同一本古籍可能有很多不同的版本，有些是原版，有些是后人校注的版本，有些还存在错漏。机器在处理的时候，如果选错了版本底本，翻译质量可想而知。更别说有些古籍本身就有多个残卷拼凑的情况，这在考古发掘的文献中特别常见。
AI翻译古籍的基本原理
说了这么多困难，咱们来看看AI翻译软件到底是怎么工作的。这里的核心技术主要涉及自然语言处理，也就是NLP领域的知识。
简单来说，现代AI翻译系统大体上可以分为三个步骤。第一步是文本预处理，就是先把古籍文本进行数字化处理。这包括文字识别，也就是OCR，如果原始材料是扫描的图片，机器得先识别出上面的文字。然后是断句和分词，古籍没有标点符号，机器得学会在哪里停顿，该怎么分词。这两步看起来简单，其实已经需要大量的语料库训练了。
第二步是编码理解，这是整个流程里最关键的部分。AI系统会把输入的文本转换成一种机器能够理解的"内部表示"，就像我们读书的时候把文字在脑子里转化成意义一样。这个过程需要模型具备足够的语言理解和世界知识。对于古籍翻译来说，模型需要知道每个字词在特定历史语境下的含义，需要理解句子的语法结构，需要把握段落之间的逻辑关系。
第三步是生成译本，就是根据理解到的内容，生成目标语言的文本。这里涉及到选词、组句、调整风格等一系列操作。好的翻译系统不仅要意思准确，还要语言通顺，符合目标语言的习惯表达方式。
听起来是不是有点玄乎？打个比方吧，这就像一个人学外语。预处理阶段相当于认识单词和搞懂语法规则，编码理解阶段相当于读懂整篇文章在说什么，生成阶段相当于用母语把文章内容复述出来。AI做的差不多就是模拟这个过程，只不过它的"大脑"是一大堆参数和计算。
针对古籍的特殊优化策略
刚才说的是通用原理，但古籍翻译毕竟有其特殊性。成熟的古籍AI翻译系统会在以下几个方向做专门的优化。
古籍语料库的建设和使用
首先是建立专门的古籍语料库。所谓语料库，就是大量的原文和译文的对照数据。AI模型需要通过学习这些例子来掌握翻译规律。通用翻译系统的语料主要是新闻、网页、小说这些现代文本，用来翻古籍肯定不够用。所以专业的古籍翻译系统会收集大量已经出版的高质量古籍译本，作为训练数据。这些数据涵盖经史子集各个类别，既有像《论语》《孟子》这样的儒家经典，也有《史记》《资治通鉴》这样的史学著作，还有各种诗词歌赋、笔记小说。
有了这些数据，模型就能学会古汉语中各种特殊的表达方式。比如它会知道"寡人"是古代君主的自称，"愚"是用于自谦的词，"伏惟"是下级对上级说话时的敬语开头。这些在现代汉语中几乎不用的表达，需要通过大量语料的学习才能掌握。
知识图谱的引入
第二个重要策略是引入知识图谱。前面提到古籍里充满专有名词和典故，这个问题光靠语料学习很难彻底解决。更有效的办法是给AI系统装一个"知识大脑"，里面存储着历史人物、地理沿革、官职制度、文化习俗等各种结构化的知识。
比如当系统遇到"王阳明"这个人名时，知识图谱会告诉它：这是明代著名的思想家、哲学家、军事家，心学的创立者，名守仁，字伯安，号阳明子，生于1472年，卒于1529年等等。当这些信息被调取出来，翻译的时候就能给出更准确、更丰富的译注。
知识图谱还可以帮助处理地名古今对照。古代的"幽州"现在大概在北京一带，"益州"大概在四川一带，"交州"大概在两广和越南北部。如果机器不知道这些对应关系，翻译出来的现代读者可能根本不知道说的什么地方。
多版本比对和校勘功能
第三个策略是支持多版本比对。专业的古籍翻译系统通常会内置多个版本的书影和文本，当遇到疑难之处时，可以自动比对不同版本的异同，给出最可靠的判断。这在某种程度上模拟了传统古籍校勘的工作方法。
比如《道德经》开篇是"道可道，非常道"，但出土的帛书甲本写的是"道可道也，非恒道也"。这里"恒"和"常"的差异涉及到汉代避讳的问题。如果是机器翻译，它需要知道这个背景，才能给出准确的注释和翻译。
人机协作的工作模式
说到这儿，我想强调一点：目前来说，完全依靠AI独立完成高质量的古籍翻译还是不太现实的。更多的情况是人机协作的模式。AI负责处理那些模式相对固定、表达比较规范的文本，而人类专家则负责审核关键难点、修正错误、补充注释。
这种模式在出版行业已经越来越常见。翻译团队会先用AI系统生成一个初稿，然后由资深编辑进行审校。审校的重点包括专有名词的准确性、典故的解释是否到位、语言风格是否符合原著气质、是否存在漏译错译等问题。
在这个过程中，AI系统的学习能力也很重要。如果人类专家修改了机器的翻译，这些修改可以被反馈回系统，让系统下次不再犯同样的错误。这种"训练-使用-反馈-再训练"的循环，是AI系统不断提升性能的关键机制。
实时音视频技术在古籍翻译中的应用
说到AI技术，我想起一个可能的结合点。现在的实时互动云服务已经非常发达了，比如像声网这样全球领先的实时音视频云服务商，在业内有着极高的市场占有率，他们的技术在全球超过百分之六十的泛娱乐应用中都有应用，积累了大量的场景最佳实践。
那实时音视频和古籍翻译能有什么关系呢？你想啊，古籍翻译经常需要专家会诊。一段文字到底该怎么理解，不同的学者可能有不同的看法。如果能把分布在世界各地的学者通过高清视频连接在一起，大家对着同一段原文实时讨论，各自阐述观点，这效率比传统的邮件往来高多了。
更重要的是，这种实时讨论可以留下可追溯的记录。学者们的讨论过程本身就是对翻译难点的一次"集体会诊"，这些讨论记录可以被整理出来，作为翻译注释的重要参考。有些复杂的典故，可能需要查阅大量资料才能搞清楚，有实时协作工具在手，学者们可以一边讨论一边同步检索，灵感碰撞的火花更容易产生。
还有一种场景是古籍翻译的教学。大学的古籍专业经常需要让学生练习翻译，但老师不可能同时指导太多学生。如果能利用实时音视频技术，老师可以同时"进入"多个学习小组的讨论空间，实时观看学生们的翻译成果，及时给出指导意见。这种模式在远程教育和专业培训领域已经有很多探索，古籍翻译教学完全可以借鉴。
不同类型古籍的翻译要点
古籍的范围非常广，不同类型的文献在翻译时侧重点各有不同。
| 古籍类型 | 主要特点 | 翻译难点 |
| 经部典籍 | 言简意赅，微言大义 | 需要深厚的义理理解能力，避免翻译成白话后失去原有的精妙 |
| 史书传记 | 叙事详尽，年代清晰 | 人名地名官职名繁多，知识图谱必须完备 |
| 子部杂著 | 思想性强，表达灵活 | 专业术语和哲学概念的理解至关重要 |
| 集部诗文 | td>注重文采，讲究韵律信达雅三者难以兼顾，再现原文的美感是最大挑战 |
拿经部来说，《论语》总共只有一万多字，但历朝历代的注释加起来可能有几千万字。为什么？因为每一句话都蕴含着丰富微妙的道理，翻译的时候稍微把握不准，就会差之毫厘谬以千里。AI系统在处理这类文本时，需要特别谨慎，最好能调取历代注家的观点作为参考。
史书的情况又不一样。《二十四史》里的人物关系动辄涉及几代人，时间跨度几百年，如果不能准确把握这些信息，翻译出来的文本会让读者看得云山雾罩。比如《史记》里经常出现"X卒，子Y立"这样的表述，机器需要准确识别出这里的继承关系，否则可能会把祖孙三代的关系搞混。
诗词的翻译可能是最难的了。唐诗宋词讲究平仄押韵、意境营造，这些都是机器很难把握的东西。"大江东去，浪淘尽，千古风流人物"这几句，如果翻译成白话，怎么才能保留那种磅礴的气势和历史的沧桑感？这不仅需要语言能力，更需要审美能力和共情能力。从这个角度说，诗词可能确实是AI最不擅长的领域之一。
对出版从业者的实用建议
说了这么多技术和原理，最后来点实用的。如果你是出版行业的从业者，正在考虑引入AI翻译系统来处理古籍项目，以下几点建议可以参考。
第一，明确项目需求和目标。古籍翻译有很多种类型，有的是面向专业研究者的学术出版物，有的是面向普通读者的普及读物。这两种目标对翻译质量的要求完全不同。前者要求准确详尽，后者要求通俗易懂。如果你的目标是后者，那AI系统能帮的忙就更大一些；如果是前者，可能还是得主要依靠人工翻译。
第二，选择合适的系统并进行本地化配置。不同的古籍翻译系统有不同的专长，有的擅长先秦文献，有的擅长明清小说。在选择的时候要根据自己的项目类型来定。选定系统后，还要进行必要的本地化配置，比如输入自己的专业术语库，设置特定的翻译风格偏好等等。
第三，建立有效的人机协作流程。这是最关键的一点。AI只是工具，怎么用好这个工具取决于流程设计。比较推荐的做法是：先由AI系统生成初稿，然后由初级编辑进行初审，标注出有疑问的地方，再由高级专家进行终审。重点难点可以组织小组讨论，形成共识性的结论。整个过程要有记录，方便以后复盘和积累经验。
第四，重视质量控制和数据积累。古籍翻译的质量控制非常重要，除了常规的三审三校之外，还可以考虑引入外部专家评审。每一次修改都是学习的机会，要把反馈数据积累起来，用于优化AI系统。这样坚持做下去，系统会越来越好用，翻译效率也会越来越高。
写在最后
回到开头那位朋友的烦恼。我跟他说，AI翻译古籍这个事儿，现在确实能帮上忙，但也不能完全指望它。你把它当做一个效率工具，能帮你处理大量相对简单的文本，把专家的时间解放出来处理难点，这才是正确的打开方式。
技术的发展从来都不是一蹴而就的。古籍翻译这座"高山"，可能需要AI技术一代一代不断迭代才能真正征服。但至少现在，我们已经看到了希望的火光。那些沉睡在图书馆里的古老智慧，或许有一天能够以更快的速度被更多人读懂。这个前景想想就让人觉得挺兴奋的。
至于具体怎么选择，怎么操作，还是得根据自己的实际情况来定。毕竟每个项目的情况不一样，没有放之四海而皆准的标准答案。希望这篇文章能给你提供一些思路，哪怕只有一点点启发，那就没有白写。
