蔡青松|谁还在给翻译专业续命? - 昆仑策
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蔡青松|谁还在给翻译专业续命?
2025-03-27
一、翻译专业的光环破灭:从“金饭碗”变成“鸡肋”
曾几何时,翻译专业被视为踏入外企、外交机构、高端学术圈的敲门砖。不少学生在选择专业时,看到某些高校或培训机构宣扬“翻译是通往国际舞台的高薪与体面之路”,纷纷慕名而来。过去那种“通晓外语就能高人一等”的观念,确实曾在改革开放初期和本世纪初风靡一时。尤其在跨国公司扎堆进驻中国、本地人外语能力普遍偏低的时代,懂英语就能在外贸、跨国商务谈判中扮演中坚角色。正因为此,翻译专业才获得了令人羡慕的黄金地位。
然而,随着时代突飞猛进,特别是科技革命、互联网普及以及人工智能(AI)应用浪潮袭来,翻译专业曾引以为豪的“语言转换”能力迅速失宠。如今,我们看到企业里那些拿着高薪的“翻译”,实际上很大程度上已经沦为文本审核员或“商务助理”。真正落到业务流程中,翻译工作大多由机器先跑一遍,然后人做二次审校。质量能凑合的场景,往往连人工审校都懒得要。于是,往日翻译行业高高在上的优越感开始崩塌——其价值被快速削弱,收入水平也不可避免地走低。
我们不否认,在没有AI的时代,翻译真的是黄金专业,且难度也非常高,其专业壁垒在某些具体层面,高于所有的文科专业。就算理工科能学好的人,也通常不一定学得好翻译(尤其是口译)。因此,本文并不是反对翻译专业本身,且对以往的翻译家和翻译专业的从业人员保有最高的敬意。本文仅仅反对的是,明明时代已经过去了,某些翻译业内的所有专家和大佬还在因为行业利益和高校本身的专业利益来欺骗学生,利用目前高考制度造成高中生的学习与大学专业学习严重脱节且信息严重不对称的特点,进行最后的割韭菜牟利。
我们也不反对学习翻译技能,无疑,翻译的事业在很长时间内都不会消失,但是我们反对的是,在当下的时代,仍然花大学四年去把这个当成唯一专业来学习,且课程体系大多陈旧的情况下——尤其是那些受教育程度不高的父母,无法分辨信息差,他们的孩子往往会被栽到天坑专业里。
我们反对的,是沉迷旧梦、拒绝醒来且还要忽悠年轻人的既得利益者。
近五年来,翻译从业者的平均收入同比增速明显滞后于互联网、智能制造乃至传统制造业的平均水平。企业对纯翻译岗位的需求份额日益缩减。很多招聘信息里所谓的翻译岗更多是综合性涉外事务助理,而不再是曾被神化的“语言特长”专家。可见翻译专业的“金饭碗”早就被砸成七零八落,现在反倒成了个“鸡肋”——弃之可惜,食之无味。
二、过时的翻译专业为什么还在圈钱?
既然现实情况如此严峻,为什么高校和培训机构依旧在大量招生?答案只有一个:利益。当下,无论是老牌外语院校还是综合性大学的外语系,都想方设法维持翻译专业的存在,因为这门专业过去有过光环,招牌响、招生易、学费也能收得稳。哪怕明知这个专业的就业前景一年比一年差,他们也不想主动砍掉。从一些高校专业设置变更记录看,近年来并没有哪所大学真正意义上大规模削减翻译专业的招生指标。各校反而在“翻译硕士(MTI)”“本硕连读翻译项目”上下了更多文章。甚至还在设置DTI(翻译博士)。显而易见,这背后不排除大量利益博弈:如果取消或缩减招生,学校的编制、师资经费、甚至科研项目补贴都会受到影响,某些学院领导和老师的饭碗岂不是都要出问题?值得一提的是,某些机构和个人还会口口声声宣称“AI替代不了人脑”,“深层次的文化内涵只有人工翻译才能把握”,就这样继续营造一种自我感觉良好的幻象,给潜在的报考者或家长灌输盲目信心。然而事实摆在眼前:企业更在乎时效和成本,不在乎那些所谓深层文化。机器翻译再粗糙点又怎样?能看懂能用就好。这是一个被过度包装的专业,一旦拆开包装,你会发现大学四年、甚至研究生阶段苦学的翻译理论、各种翻译技巧,在商业现实面前异常苍白,几乎无法提供与学费和时间投入相匹配的回报。在翻译行业里,最能直观感受到冲击的就是机器翻译技术的日新月异。早在几年前,基于统计模型的机器翻译(SMT)就已经在许多日常场景胜过一些低水平人类译者。而如今,以神经网络机器翻译(NMT)为核心的技术再次进化,让机器翻译在流畅度和准确度方面双双提升。像Google的GNMT系统、百度智能云的各种语言模型,就连一些中小厂商使用的开源NMT框架,也能够在英语、西语、法语等主流语种之间实现相当高质量的转换。目前企业端用户对于基础性翻译内容的处理已高度依赖NMT,不仅降低了翻译预算,也进一步缩减了雇佣全职译者的必要性。有些翻译从业者还试图用“某些专业领域AI翻译依然不够精准”来为自己辩护。然而,正如RWS和Phrase等机构在各类产业峰会上披露的测试数据:机器翻译在专业领域只要掌握了足够多的专业语料库,不断迭代更新,就能持续逼近甚至超过人工的准确率和一致性。也就是说,人类在专业领域所谓的“不可替代性”其实是相对的,只要机器数据训练量大到一定程度——而大厂们最不缺的就是数据——这些差距会越来越小。随着ChatGPT引领的大语言模型(LLM)风潮席卷全球,翻译行业看似仅仅是被波及的一部分,实则是首当其冲地受到降维打击,大语言模型的崛起进一步压缩人类译者的生存空间。因为语言模型具备更加广泛的语义理解和语言生成能力,它不仅能做单纯的文本翻译,还能在上下文理解、信息提炼、风格润色等层面实现综合处理。百度智能云在自家发布会上曾演示过AI与企业协同办公系统结合的场景:AI先翻译一份技术文档,然后直接生成相应的答疑FAQ、甚至根据数据编写营销文案。对于用人单位而言,一旦AI具备这种连做带想的综合能力,需求最先被消减的就是那些只会单纯做翻译的人工。传统译者的价值更显得微不足道。不仅如此,不少大型跨国公司都已在构建自有大语言模型或与外部AI平台合作,其目标正是要将翻译、本地化、客服、文案统合到一个大生态系统中,以此极大降低人力成本。过去还需要“人工翻译+校对+审稿+排版”几轮走流程的项目,最终可能只需要很少的人工干预,甚至在项目量不大的情况下,连人工审校都能省掉。可以说,大语言模型的渗透范围与翻译所能提供的“附加价值”之间的缝隙,几乎变得可有可无。
有些人说,翻译行业仍然是一个巨大且分散的市场,依旧存在很多机会。但数据显示,这个行业正朝着集中化趋势发展。2023年前百强翻译企业已经占据了18.3%的市场份额,相比上一年同比增加了1.6个百分点。别小看这1.6个百分点,对一个本来就被AI技术冲击得七零八落的传统行业来说,头部企业利用资本与技术优势,正在大举吞并或排挤中小型翻译公司,让后者愈发难以获得生存空间。为什么头部企业能在这样一个“夕阳行业”里反而越做越大?原因正是他们紧抱先进技术,或者直接与AI公司合作,搭建自有翻译平台、CAT工具或一站式语言服务系统。在成本大幅压缩的同时,依托品牌效应和市场口碑,能够持续接到较高利润的订单。而那些中小型公司想上马同样的技术或研发,却没有资金与人才支撑,只能在价格战和无休止地接小单中“继续内卷”。超过六成的中小翻译公司在近三年内利润率不断下滑,有些小公司年净利润不足以支撑团队基本的运营开支。假设有些翻译专业毕业生不想进公司,走自由译者路线,能否谋得一条生路呢?翻译自由职业者过去还算有一定空间,但这两年被AI和同行竞争挤压得更惨。以往,有经验的自由译者可以在外事活动、出版社、学术期刊之间穿梭,赚个不错的报酬。可如今,一方面,中低端翻译需求直接被机器翻译替代或被外包给低报价的新人;另一方面,人工报价越压越低,为了拿到项目,有些译者甚至甘愿拼价到一千字几十块钱的地步,最后连最基本的生活保障都难以维持。这种恶性竞争的结果就是,行业整体被进一步矮化,专业水准和议价能力统统下滑。翻译行业曾提出一个救命稻草——“翻译+”理念,试图让翻译与本地化、营销、跨境电商等领域结合。然而在实践中,真正能脱颖而出者寥寥无几。跨境电商平台纷纷自研或与第三方AI合作,有着更庞大的数据和技术团队支撑,迅速推出机器翻译+精准广告投放+关键词优化的综合解决方案。相比之下,传统翻译公司或译者只是在语言维度上提出一些“文化差异”修正建议,几乎很难匹敌互联网平台那种技术“闪电战”。用户最看重的还是交付效率和转化率,一旦机器和算法能搞定,谁还愿意花更多钱在人工翻译上?五、高校翻译教育体系的泡沫与利益互绑:名不副实的自嗨和招生诈骗翻译专业在众多院校仍然好端端地存在甚至扩张,这种现象本身就是一大讽刺。很多高校宣称要“培养国际化翻译人才”,但真正的课程设置大多陈旧。所谓高大上的翻译理论、语言学概论、跨文化交际学,到了求职市场却发现完全派不上用场。企业需要的是能熟练操作翻译记忆库、AI辅助工具、甚至能批量处理数据的技术型人才;而多数高校只会让学生在课堂上翻译些文学段落、或背诵名家翻译理论,根本无法与当下真实的业务需求相接轨。许多翻译专业学生在大学期间根本没有系统地接触过主流的CAT软件或NMT工具,培养方式极其落后,连AI工具都没摸过就毕业了,更遑论自己动手编写简单的脚本去处理文本数据。虽然无数相关院校都开设了机器翻译相关课程,可实际内容往往流于形式,只是给学生演示一下机器翻译网站的界面,或者让他们写一篇对AI翻译的对比报告。等到毕业投身社会,才发现市场上真正需要的技能自己全部欠缺;而另一部分懂技术但不懂语言的理工科生,却能迅速切入AI翻译系统开发与调优,从另一条路径“截胡”了翻译市场。这就是翻译专业学生在技术浪潮面前的尴尬。最让人愤怒的是,翻译专业本已前路渺茫,却有那么多高校和相关人员对此视而不见。为什么?因为他们还靠着翻译专业的大量招生和研究项目经费来维系部门运转,甚至为个人攫取更多资源。各大外语院校在整合、扩张专业时,总会打出顺应国际化需求的旗号;真正落实到教学和就业时,却没有相应的产业合作和技术培养。如此一来,培养出来的大批学生面对就业市场只能裸奔,这与其招生宣传中的“国际化前景”完全不匹配。这种对翻译专业的过度投资,本质是各方利益驱动的泡沫。教师群体需要课题项目来评职称,学院需要学生来保持经费流入,学校层面需要彰显外语优势;而学生则被鼓吹“翻译依然吃香”,投入宝贵的时间和学费,毕业后却发现自己只是机器翻译时代的牺牲品。谁还会为他们的前途买单?在此问题上,既得利益者显然无耻又无聊。
不可否认,在翻译领域依然有少数顶尖大咖、学者,摇身一变就是各种行业峰会的座上宾。他们用优雅的语言谈人生、谈文化、谈翻译之艺术,把翻译塑造成一门高贵、不可被机器轻易替代的崇高活动。可现实情况是,这些人早就远离一线市场,或者根本不需要靠商业翻译谋生。他们更多的是通过科研经费、出版著作、开设讲座来获得可观收入。就算行业整体崩盘,他们也能安稳地坐在学院办公室里继续写书、开课,照样风光。反观那些真正想靠翻译技能吃饭的年轻人,只能在为数不多的派遣或外包项目里拼命接单,或者去竞争那少得可怜的正规岗位。
为了保证翻译专业学生和社会考证需求继续存在,市面上还出现了一波专门贩卖“翻译证书班”“高级翻译培训课程”的机构。翻看他们的宣传素材,你会看到“翻译人才缺口巨大”“高薪就业不是梦”等夸张说辞。一些培训机构收费高昂,但课程内容与市场脱节严重,许多学员培训结束连CAT工具都没学透,更不用说对NMT的深度掌握。显而易见,这些机构急于在行业崩溃之前薅一把学生和在职者的羊毛,等到他们发现自己拿到的证书不值钱时,机构早就赚得盆满钵满。某些外语类的学术期刊到现在已经是食古不化的顽固守旧势力,其版面常会刊载大量翻译理论文章和案例分析,看似学术氛围浓厚。可是谁都清楚,这些文章大多脱离实际市场需求,往往是为了满足教师职称评定或项目结题。甚至有些翻译公司将翻译项目分包给这些学术团队,利用高校师生的低廉劳动力完成实际商业任务,却对外宣称“与高校深度合作,品质有保障”。这中间的利润差价被谁拿走,自然不言而喻。高校和翻译公司你情我愿,将这门本该对接国际化需求的学科,变成了一套内部循环、对外收割的产业链。这就是既得利益者维护“翻译专业”这块招牌的真实动机:没有什么理想主义的文化使命,全都是为了捞钱。
在高校翻译专业的宣传中,新生往往被鼓励要做“中外沟通的桥梁”“国际舞台的参与者”,他们被告知在校园中会学习各种翻译理论、诵读古今中外经典作品,甚至还会模拟各种翻译场景。这样包装出来的教育体系,让学生怀抱梦想,对未来形成过度美好的预期。翻译专业不再像理工科那样对实操、对接市场有清晰的指导,而是各种过时的训练和课程占据了绝大部分课堂时间。等到了大四或研究生阶段,他们才突然发现:工作岗位根本没有!要么只能转行,要么只能降维求生,你是父母的话,你会送你儿子女儿去学这个吗?
对于翻译专业毕业生而言,最直接的出路不是去纯翻译公司——因为这种公司要么在缩招,要么只提供低廉薪资;而更多人要么无奈转行(如做跨境电商客服、语言教学、文案写作),要么选择降维到一些与翻译半相关的岗位,如行政助理、外贸销售。一旦做了这类工作,四年甚至更长时间所学的翻译理论就等同于没用。不可否认,有些毕业生在转型后还能混得不错,但与其叫翻译专业,不如一开始就去读国际贸易或工商管理之类,更符合市场需求。某些院校为了维持研究生招生规模,纷纷开设翻译硕士(MTI)、DTI翻译博士点。在AI如此大发展的今天,竟然如此开设这类专业。看似为学生提供了更高层次的学术平台,实则让他们在狭窄的市场再额外多浪费两三年时间与学费。有大量过来人的吐槽:翻译硕士毕业找不到对口工作,或者拿到的岗位跟本科生薪资差不多;而要进高校当老师,又面临教职名额有限、科研压力大的窘境。很多人读完翻译硕士反倒失去了在社会上积累工作经验的黄金期,最后还是得被迫放弃本专业技能,转做其他行业。这种高不成低不就让翻译专业变得更尴尬。翻译专业被淘汰是必然的,也是不可逆转。 语言技术的指数级进化的结果就是,留给人工的空间越来越小。AI翻译技术并非线性增长,而是利用大数据与算力突破后的指数级提升。随着NMT和大语言模型的深度训练规模不断扩张,对多语种、多领域、多场景翻译的覆盖面会越来越广。机器翻译从粗糙到成熟只需要数月乃至几周的迭代周期,而翻译专业的课程体系却基本是三五年一调整,速度完全跟不上技术迭代节奏。留给纯翻译岗位的空间只会越来越小,市场根本没有耐心等你慢慢发育。商业决策者不会因为翻译专业的“历史地位”而网开一面。他们关心的只有效率最大化、成本最低化。机器翻译的“速度”与“可规模化”远胜于人工,尤其面对大量同质化文本时更具优势。加之云端API随时可用,即便有部分缺陷,后续人工审校也比全程人工翻译省时省力得多。未来,AI同传、AI字幕等会更成熟。就算现在还有瑕疵,给点时间,技术定能迭代到接近完美。有些学翻译的人,一辈子不追求新知,一辈子躺在故纸堆里玩弄文字游戏,只会用“文学翻译”“高端口译”来为翻译专业找理由,但这只是极小众市场。而且在多元文化的全球背景下,真正有充裕资金去支持“高水准翻译”的往往是少数精英文化机构或政府项目,数量稀少、门槛极高,不可能养活一大批翻译专业毕业生。换言之,大多数人学翻译最终还是为了谋生,而非为了文学理想。被商业现实击垮的翻译行业,自然也不可能依赖那极少量的文艺市场来拯救,注定会整体走向黯淡。
每年都会看到各种官方或半官方组织发布语言服务行业报告,号称行业规模在扩大,对外开放需要更多翻译人才。可实际深入一看就会发现,其所谓的“增长”主要来自机器翻译服务、人工智能辅助工具的营收,跟传统的人力翻译关系不大。八成以上翻译企业拥抱大模型技术,七成以上相关院校开设了机器翻译课程”,但这更多反映了AI渗透的速度,而不是对传统翻译专业的需求增加。就连官方层面都在不断强调技术升级,可想而知,在这个大趋势中,“人力翻译”的需求只能越来越边缘化,翻译专业的大佬们要么是在骗学生,要么就是在自嗨。
行业里一些老前辈或高校教授试图安慰学生:“技术会替代一部分基础翻译,但优质的人工翻译永远不可或缺。”听起来言之凿凿,但实质上这是典型的自我保护论调。因为他们如果承认翻译专业已无前途,无异于在学术圈和职业圈自断后路。那些教材、学术头衔、项目经费全都成了泡影。然而,残酷的事实早已证明,高校和翻译公司内部人都不得不借助AI来生存,承认也好、不承认也罢,机器正越来越多地取代人类译者。区区一个翻译专业,无力逆转这股大潮。
先是信息不对称,不少家长和学生根本不了解翻译行业的真实现状,还停留在十几年前“精通外语能当外交官、能进外企、能高薪就职”的旧思维。被高校美轮美奂的招生宣传一忽悠,就踏上了翻译专业的不归路。到了大学,才一点点发现怎么市场上到处是机器翻译?却为时已晚,只能硬着头皮走完四年学业。
其次是既得利益群体的各种软文和宣传套路。高校、培训机构、翻译行业在这个事情,无异于诈骗,而且是诈骗孩子四年青春。既得利益者会持续释放所谓的“高端翻译岗位急缺”“国际交流高度依赖人工”之类的文章或新闻,很多数据都经不起推敲。这样做的目的很明显:维持翻译专业的招生规模、培训需求,以保证自己还有学费、课题费可拿。至于学生毕业后怎样,他们大可以用“努力总会有回报”之类的空话来应付,这正是典型的收割韭菜模式。
再次是在一些地区和家庭观念里,“会英语就能走向世界”仍然是一种不易打破的迷信。翻译专业借着这层“崇洋”滤镜,一直保持着某种神秘的吸引力。只可惜时代发展早已让这种崇拜显得十分荒诞:AI翻译工具比人类更快、更准地处理常见文本,你只是会背点单词、记些语法规则,就想指望在激烈的职场中生存?只能说大环境的信息落后与误区宣传共同造成的悲剧还要在一段时间里上演。
翻译专业的“没前途”并非危言耸听,而是人工智能时代的必然趋势,其根本原因是技术革命与成本效率倒逼。机器翻译持续迭代、语言大模型不断进化、行业头部企业借助资本和技术挤压中小公司、用户对翻译质量的容忍度越来越高,这些综合因素叠加在一起,给传统翻译行业判了“死缓”,而对翻译专业判了“死刑”。任何侥幸认为“人类终究胜过机器”的论调,都无法解释为什么市场正在用脚投票,为什么高校培养的翻译人才却频遭企业冷落。
开设翻译专业只是“利益游戏”。纵然行业前景昏暗,但高校、学术机构与翻译公司上下仍相互勾连,想要把这门专业继续包装成“炙手可热”。其根本动机就是:一旦翻译专业真正被推上审判台,裁定大量缩编或取消,那学院和教师的饭碗、学术大咖的光环、培训机构的收益就全泡汤了。没有源源不断的学生,招生办和相关学院也难以维持既得利益。对此,他们自然会极力否认“翻译专业无前途”,把舆论引向所谓的“市场需要多样化人才”“翻译永远有其魅力”之类的假象中,继续让一批又一批对外语抱有幻想的年轻人报考。对现阶段仍在读的翻译专业学生或准备报考这一专业的年轻人而言,务必要看清现实:等你毕业出来,就业市场可能已经彻底由AI和少数掌握AI工具的人主导。你如果没有其他技能傍身,学了翻译只能被迫转型或失业,你的翻译专业背景基本等同于“弱化版外语能力”,要么转型,要么凑合找一份涉外文员或客服之类的工作,薪资并不理想。此时再后悔为什么当初要选翻译也无济于事。翻译专业被AI取代,并不会让社会失去什么,因为最终客户获得的语言服务更快更便宜;国家和企业效率提升,文化交流照样进行。而背负最大代价的,则是那些在翻译专业上投入了青春和金钱,最后却发现自己被时代淘汰的人。既得利益者不会替他们承担损失,高校只会再培养下一届学生。如此循环往复,直到机器翻译的洪流彻底冲垮这座毫无抵抗力的“语言长城”。在当代科技狂潮面前,翻译专业就是一个注定没落、却还要死命装出蓬勃之势的泡沫,背后由高校、学术圈、商业机构等既得利益者联手维系。神经网络机器翻译、大语言模型、AI辅助翻译等技术的突飞猛进,早已从根基上摧毁了翻译行业赖以生存的“语言壁垒”。市场逻辑和商业效率决定了,绝大多数翻译需求不再需要人工来完成;头部企业的资本与技术整合,正加速淘汰中小型翻译公司;而广大翻译专业学生则被理论和传统观念耽误,成了无处安放的无谓的牺牲者可怜的祭祀品。放眼未来,这个专业不可能重新迎来高光,最终只会变成苟延残喘的象征,靠着各路利益方的包装和宣传在教育体系里占据一隅,最终走向全新改组。因此,如果还有人想在这种高速变革的时代把翻译专业当作“立足之本”,只能说那是自欺欺人,更是深陷泥潭无法自拔。不断扩招、开设翻译专业不过是延续既得利益群体“不能断炊”的伎俩;他们保住自己的饭碗,却让一拨拨年轻人走上一条走不通的死路。要想真正谋得出路,就该趁早放弃对翻译专业的执念,否则只会成为被收割的韭菜,在毕业季的残酷现实里“一地鸡毛”。早一点把这个残酷真相摆在台面上,让所有怀揣幻想或身处其中的人警醒,才是对下一代的负责。七、翻译大佬会告诉你如果翻译都被替代了其他文科也一样,这是无知的胡说暂且不论理工科。这恰恰是更深层次的胡说八道,建立在既不懂文科,也不懂技术的逻辑的认知之上。首先,翻译与其他文科的任务性质不同,翻译的核心价值更容易被技术填补。从本质上来说,翻译是语言转换的过程,要求译者在两种或多种语言体系中准确、流畅地对应信息。这个过程虽然需要一定的文化背景和语言技巧,但归根结底,它是在已有文本或话语内容之间做映射,最核心的工作是把A语言的意思转成B语言。而其他文科,比如历史学、经济学、哲学、社会学、法学等,更多涉及创造性思维、独立见解、批判性思考,以及对不确定问题的探讨。它们不是单纯的信息转换,而是需要深入研究、提出个人见解、做出逻辑推演和价值判断。这些过程目前仍高度依赖人类的独立思维和复杂推理。在技术层面,机器翻译已经能够依靠大数据和神经网络模型,在“文本转换”这一点上迅速逼近甚至超越普通译者的平均水准;但AI要想完成历史研究、文学批评、哲学论证这样的高层次思考,依旧存在深度推理、真正创新和价值评判等方面的瓶颈。二者在被替代的难度上完全不可同日而语。其次,商业需求侧优先对“可量化”流程进行自动化。翻译的可量化程度较高,而其他文科的场景有更多不可量化或高难度衡量环节。从企业和市场的视角看,优先被机器替代的一定是那些能通过清晰指标来衡量效率和成本的环节。翻译通常会面临大量的“批量文本处理”,可计算出每千字、每条语句的翻译成本和时间。机器翻译只要在一定准确度和流畅度内,就能被投入实际使用。对企业而言,翻译这种强调速度与可规模化的工作最适合用AI取代,性价比立竿见影。反观其他文科领域,比如历史研究、法律论证、文学创作、社会问题调研与分析等,往往涉及复杂的跨学科知识、不确定因素、价值判断、利害关系博弈,还牵涉到政策、社会情绪、文化立场等维度。商业机构或社会机构无法简单地用一个“准确率”或“速度”就把问题量化。比如历史学,不同学派争论同一史料的解读,AI只能整理史料,但要真正提出独立观点、判断史观,很难轻易被量化,也不可能“一招搞定”。再比如法学,法律条文虽可辅助检索,但具体案件的情境、法官与陪审团的意见、社会舆论等不可控因素太多,远非AI简单替换就能万事大吉。又比如文学创作,创意灵感、情感表达、创新性表达并不是“把已有文本进行替换”这么简单。因此,在商业或社会应用的优先级上,最先被大规模替代的往往是翻译这种相对“可量化、可规模化、易标准化”的工作;而涉及高维度、多方博弈与价值判断的文科领域,哪怕AI能辅助,也不意味着能彻底顶替人类角色。其三,文科内部的分工与“创造力”的门槛是不同的。“转换”与“原创”截然不同,翻译强调的依旧是以原文本为基础的“对应表达”,绝大部分翻译任务并不要求译者进行颠覆式创新,更多是考验语言准确度和流畅度;对机器而言,一旦多语种平行语料足够丰富、算法足够先进,翻译的技术难度就比“从无到有”创造要低得多。而像写论文、做学术研究、文艺创作、社会调查等,多半需要基于现实问题或思想火花自行构建结构和论点,把碎片化信息拼接出新的结论或艺术表现形式。AI若想在此与人类一较高下,还需要解决远比翻译更高层次的抽象思维、认识论、方法论挑战。AI对知识性与创造性工作的影响也很不一样,对于知识型工作(翻译、摘要、信息检索),AI可以快速掌握庞大数据库,通过匹配、模板化生成来有效替代人力;而对于创造型工作(文学、艺术、哲学思考、重大社会决策等)虽然AI生成文本能力在不断进步,但仍然被诟病缺乏真正的内在“自洽逻辑”和“情感体验”,在人文圈里仍有大量无法量化的要素(如灵感、人格、历时性的思维演化、价值判断等)。这些恰恰是其他文科更注重的东西。其四,这是市场正反馈与替代优势的连锁效应。翻译的替代优势明显,资本必然优先投入。企业追求低成本、高效率,偏好先把翻译这种可批量处理、收益明显的文科环节完成自动化或半自动化。AI公司也更乐于攻克翻译市场,因为市场规模大、落地门槛低、易见成效。从多个语言平台的成功不难看出,翻译市场在AI技术眼里是最好下手的一块,先期投入就能快速回收研发成本,实现规模化盈利。这在其他文科领域中很难见到如此便捷的商业闭环,因为其他文科的替代阻力与社会属性更强。相对而言,涉及制度、观念、伦理、文化等层面的文科领域还有较大社会阻力或监管要求。比如法律条文要经立法、司法解释等多道程序,社会学研究要考虑伦理影响,文学艺术需要受众认可,无法像翻译这样见效快、标准相对明确。这使得在短时间内,AI对这些文科专业的完全替代并没有那么顺畅。企业和社会机构也没法一刀切地把研究型工作都给机器做,且其中牵涉到大量的非客观、非机械因素。所以,翻译被替代性更高,不等于“所有文科一起消失”。翻译在AI面前举步维艰并不代表所有文科都完了。之所以翻译专业危机四伏,源于它在文科领域里本就是相对易被量化、易标准化、依托语言映射的一环。那些需要原创思维、深层分析、价值判断和跨学科方法的文科工作,短期内仍然有其高壁垒,不会像翻译这样迅速被机器大规模冲击。机器翻译的根本逻辑在于“从A语言映射到B语言”,通过算法和数据库呈现结果;其他文科更强调“提出问题、构建框架、进行论证、得出结论或创作艺术”。这些过程中包含大量难以量化和复制的思维过程,并不只是“把原有文本转换成另一种表达”而已。换言之,翻译在文科里先倒下,不代表整片文科林地都要同时死去。它是更接近语言技术改造的前线,因其独特的技能属性而最早遭遇AI重创。因此,如果某些外语和翻译大佬告诉你“翻译如果不行,其它文科更不行”的论调,其实已经是他们灭亡前的口嗨罢了。因为,底层逻辑很清楚了,翻译所面临的现状和速度是由它自身“高度可替代、商业价值驱动明显、容易规模化处理”的特性决定的,而其他文科并不具备如此明显的“可重复、可量化”模式,至少在当前技术水平与社会需求结构下,还远远没有到同样被全面取代的地步。翻译专业是文科里更倾向于“信息转换”属性的一个支线,而非基于深层次创造和思辨。两者在技术替代的壁垒上存在本质差异。因此,“翻译没前途就意味着所有文科没前途”这一说法完全是偷换概念、以偏概全。翻译与其他文科在任务性质、商业需求方式、社会认可度等方面都存在根本差异。
(作者系盐边县科学社会主义与国际共产主义运动民间智库专家。来源:昆仑策网【授权编发】,转编自“大谁缉事”微信公众号,修订发布;图片来自网络,侵删)
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