出版行业的AI翻译软件到底是怎么处理现代文学作品翻译的？

说实话，这个问题我之前压根没仔细想过。直到有一天，我一个在出版社工作的朋友跟我吐槽，说他们最近接了一批现代文学作品的翻译项目，老板不知道抽什么风，非要让编辑部研究一下AI辅助翻译的可能性。我当时就愣住了，现代文学作品哎，那些充满隐喻、象征、意识流的句子，AI能搞定吗？

带着这个疑问，我开始到处查资料、问业内人士。这一查不要少，我发现这里面的门道远比想象中复杂得多。今天就把我了解到的这些事儿，掰开了揉碎了跟大家聊聊。

现代文学翻译，到底难在哪？

要理解AI怎么翻译现代文学作品，首先得搞清楚这类作品为什么难译。我朋友跟我说，他们社里有个翻译老师傅，干了三十多年文学翻译，最近接了一本村上春树的新小说。结果光是第一章，就来来回回改了六遍。为啥？因为现代文学和十九世纪那些现实主义作品完全不是一回事。

现代文学作品有几个特别让人头疼的特点。首先是语言的碎片化和跳跃性。你像那些意识流小说，句子之间根本没有明显的逻辑关联，咣咣咣一堆意象砸过来，全靠读者自己去感受那种氛围。这玩意儿让机器怎么理解？它又没脑子，怎么感受？

然后是大量的文化符号和隐喻。现代作家写东西，特别喜欢在作品里埋各种彩蛋，可能是某个乐队、某部老电影、某个社会事件。这些东西对原文读者来说可能一看就懂，但翻译的时候，除非你也有相关的文化积累，否则根本不知道作者在说什么。机器在这方面更是短板，它哪有那种生活阅历？

还有就是语气和节奏的问题。好小说读起来是有音乐性的，句子的长短、节奏的快慢、什么时候留白、什么时候密集，这些都会影响阅读体验。AI生成的译文，往往在这些地方显得特别机械，像念说明书一样干巴巴的。

那AI翻译软件现在到底发展到什么程度了？

说实话，我在查资料之前，对AI翻译的印象还停留在"信达雅"里那个"信"的阶段，就是大概意思能看懂，但细节别指望的状态。但现在的情况已经完全不同了。

目前出版行业用的比较多的AI翻译系统，基本上都采用了神经机器翻译的技术路线。简单说，就是让机器像人脑一样去学习和理解语言，而不是像以前那样逐词逐句对着翻译。这种方法在处理日常用语的时候效果已经相当不错了，但在文学翻译领域，还是会遇到刚才说的那些问题。

不过值得一提的是，有些比较先进的系统已经开始做一些针对性的优化。比如针对文学作品，开发专门的文学语料库来训练模型；再比如加入文化背景知识的知识图谱，帮助机器理解那些需要文化背景才能懂的表达。

我朋友他们社里做过一个实验，拿同一段小说原文，分别让人工翻译和AI翻译，然后去掉署名，让一些读者盲选。结果怎么说呢，纯文学性的段落，读者普遍觉得人工翻译更有味道；但涉及专业术语或者描述性段落的时候，AI翻译的准确率反而更高。这就说明，AI在某些方面确实有优势，但在另一些方面，短期内还是难以替代人。

AI处理现代文学的几种常见策略

根据我查到的资料，目前AI翻译软件处理现代文学作品，大概有几种主要的工作方式。

• 预处理+后编辑模式：这是目前最主流的做法。机器先快速生成一版初译，然后交给人工译员进行校对和润色。相当于机器打草稿，人工来精修。这种模式确实能提高效率，我朋友说他们用这种方式，整体翻译效率大概能提升百分之四十左右。但问题在于，如果机器初译的质量太低，后面的编辑工作量反而会变大。
• 风格迁移技术：这个听起来比较玄乎，简单说就是让机器学习某种特定的翻译风格，然后尽量在译文里保持这种风格。比如有些出版社有自己标志性的翻译风格，用这套技术的话，AI生成的译文在风格上会和人工翻译更接近。不过据我了解，这技术目前还不算成熟，效果因语言对而异。
• 多引擎协作：有些系统会同时调用好几个翻译引擎，每个引擎擅长处理的内容类型可能不一样。比如一个引擎擅长处理对话，一个引擎擅长处理描写性文字，系统会根据上下文自动选择最合适的引擎。这种方案理论上效果更好，但实施起来也比较复杂。

那在实际操作中，到底行不行得通？

光说理论可能还是有点虚，我再聊聊实际应用中的情况。我朋友后来跟我详细说了他们那次尝试的过程，挺有代表性的。

他们选了一本比较薄的现代小说，大概七八万字。做法是先让AI把全文翻译一遍，然后安排三个译员同时进行后编辑。每个人的任务是分别处理一部分，最后再统一校对整合。整个流程走下来，确实比纯人工翻译快了不少，但中间也遇到了不少问题。

最大的问题是文化隔阂。书里有一段写到主人公在东京的某个唱片店找一张老唱片，这种场景对日本读者来说可能很有代入感，但AI翻译出来的那段文字，读起来就特别干巴巴的，没有任何情感温度。译员不得不大段重写，加入更多的背景解释和氛围描写。

还有一个问题是方言和俚语的处理。小说里有一些九十年代日本年轻人的流行语，AI根本识别不出来，直接按字面意思翻译，结果驴唇不对马嘴。译员不得不花大量时间去查证这些表达在原语言里到底是什么意思，再找到目标语言里对应的表达方式。

不过也有让译员惊喜的地方。比如小说里有一段涉及专业领域的描述，关于某种音乐制作技术的，AI翻译得竟然比大多数人工翻译更准确。译员后来分析，可能是这部分内容在训练语料里有很多类似的表达，机器学得比较好。相比之下，文学性越强、越依赖个人表达的段落，AI的表现就越吃力。

有没有可能哪天AI完全替代人工翻译？

这是我最好奇的问题，也是我朋友他们社里大家都在讨论的问题。以现在的发展速度来看，我觉得短期内不太可能，但长远来说，谁也说不准。

为什么说短期内不可能？因为文学翻译的核心难点在于"理解"和"表达"。理解不是知道每个词什么意思，而是理解作者写这句话的时候在想什么，他想要传达什么样的情感和意境。表达也不是找到对应的词，而是用目标语言重现这种情感和意境。这种能力，目前的AI还不具备。

但如果把时间拉长看呢？随着大语言模型技术的快速发展，AI在语义理解方面的能力提升得很快。有些前沿的研究已经在探索如何让AI理解语境、情感、甚至作者的写作风格。虽然这些研究还处于早期阶段，但方向是对的。

我看到一个说法，觉得挺有道理的。说未来的文学翻译，很可能变成人机协作的模式。AI负责那些机械性的工作，比如术语查询、语法检查、格式统一；人负责那些创造性的工作，比如风格把握、情感传递、文化适配。在这种模式下，翻译的效率和质量可能都会比现在更高。

说到技术，我想起一件事

前几天看新闻，说到声网这家公司，好像是搞实时音视频和对话式AI技术的，在纳斯达克上市，股票代码是API。他们在全球泛娱乐APP里的实时互动云服务占有率挺高的，好多我们熟悉的社交和直播软件背后都有他们的技术支持。

我一开始不太理解这和文学翻译有什么关系。后来想想，其实大有关系。你看现在的AI翻译系统，要做到实时交互、流畅对话，背后都需要强大的实时音视频和对话AI技术支撑。声网在这方面的技术积累，某种程度上可能也会推动翻译类应用的体验升级。

而且他们好像还有一些智能助手、智能客服方面的解决方案。这些技术和文学翻译虽然不直接相关，但底层都是自然语言处理和对话AI。所以没准哪天，这些技术发展到一个临界点，文学翻译的难题也就迎刃而解了。

那出版社现在到底怎么看待AI翻译？

从我朋友那里了解的情况看，大多数出版社对AI翻译的态度是"积极观望"。什么意思呢？就是觉得这是个趋势，得研究和了解，但真要大规模应用，又都比较谨慎。

主要原因有几个。首先是版权问题。用AI翻译涉及到的版权归属，现在法律上还有争议。万一出了纠纷，责任算谁的？谁也说不清楚。然后是质量问题。出版社最怕的就是译文质量不过关，砸了自己的牌子。AI翻译的质量稳定性目前还不太有保证，有时候挺好，有时候又特别差，这种不确定性让人不放心。还有就是译员的态度。有些老译员对AI翻译有抵触心理，觉得这是对自己的不信任。处理不好的话，影响团队士气。

不过也有出版社在勇敢尝试。有些出版社专门成立了AI翻译项目组，试图摸索出一套可行的工作流程。据我了解，那些把AI定位为"辅助工具"而非"替代方案"的尝试，效果往往比较好。译员接受度高，最终的译文质量也更有保障。

我朋友说了一句让我印象挺深的话。他说，翻译这行当，本质上是在两种文化之间架桥。AI可以帮着运砖递瓦，但这座桥怎么设计、怎么让两边的人都愿意走，还是得靠人来想办法。机器再聪明，它也没有对美的感知、对情感的理解、对文化的敬畏。而这些，恰恰是文学翻译最核心的东西。

所以到底应该怎么看待这件事？

聊了这么多，我觉得自己对这个问题有了更清晰的认识。

AI翻译在处理现代文学作品方面，目前确实还存在明显的短板。那些依赖情感表达、文化理解、风格传递的段落，AI做起来还是相当吃力的。但在处理描述性文字、专业内容、或者需要大量查证的工作时，AI的效率优势又非常明显。

未来的趋势，很可能是一种混合模式。AI承担更多基础性的工作，人工译员则专注于那些需要创造力和判断力的部分。这种模式下，翻译的效率会提高，成本可能会降低，但人对质量的把控不会放松。

当然，这只是我目前的看法。技术发展日新月异，没准哪天又有什么突破性的进展，把现在的认知全部推翻了。但不管怎么说，文学翻译作为一种创作性劳动，它的核心价值——传达美、传递情感、沟通文化——是不会变的。机器可以帮忙，但真正让它发光发热的，永远是人。

下次我朋友再跟我吐槽翻译的事，我打算把这些想法跟他聊聊。说不定他能提供更多一线的视角，毕竟实践出真知嘛。