2022年4月19日星期二晚七点至九点，中山大学王岫庐副教授作了题为“学术翻译中的人机协作”的指导讲座。此次讲座主持人为我院研究生导师傅琳凌博士。

机器翻译(MT)，即由计算机软件进行的自动翻译，近年来发展迅速，其可用性和质量都得到了极大的提升和利用率，同时也促使翻译项目愈发需要人机协作。而学术翻译可能是最具挑战性的翻译类型之一。王岫庐博士就当下机器翻译带来好处以及基于使用者的实用主义角度展开深入探讨，一方面认为在学科具体领域的知识，保持文献真实性和可靠性至关重要，另一方面学术翻译不能完全依赖机器翻译，而人机协作依旧不可替代。

王老师先是简要介绍此次讲座的框架，分别从机器翻译的介绍、对待机器翻译态度转变、人机协作翻译的不同形式、学术翻译中的人机协作以及学术翻译中人机协作的展望和挑战。在讲座的引入部分，展示部分关于翻译笑话的例子吸引学生兴趣，调动学生的认知，即对现在机器翻译带来的好处同时也存在的弊端。

这个环节中展示出当下的机器翻译也不是十全十美的，机器翻译可以帮助我们解决表达中部分歧义，但也不是完全做到准确无误。机器翻译可以在某种程度上保证流利性（fluency），但在准确性（accuracy）上还需要进一步提升，因此更加突出人机协作的必要性和重要性。接着，王老师给我们展示出当下的机器翻译发展有目共睹，从以往的基于规则的模式（rule-based），历经数据驱动类型再到当下新出现的神经机器翻译（NMT)。

基于以上的机器翻译的基本介绍，王老师再次重申站在使用者角度，关注机器翻译使用过程心路历程，从实用角度入手，在处理学术翻译项目中，提倡只有当人类译者将其思维方式从对抗转向写作，与机器进行富有成效的合作，这样才能更好实现翻译的准确性和可靠性。同时也希望大家都能从中有所收获。

对此，王老师就当下学术翻译与机器翻译之间的关联，对人类译者提出有效可行的措施，即基于机器翻译下的学术翻译需要人工译者的技巧。从机器和运用使用角度去分析，我们需要通过人类做事方式去训练机器翻译，把要翻译的文本进一步加工处理转化成机器易于翻译转化的文本。那么具体要以什么形式开展人机协作呢？王老师随后提出以下步骤。

但同时也指出机器翻译还是存有一定弊端，对图像排版还是需要人工协作，这也是人机协作交接地方。此外，王博士指出，如今的人类译者和机器互动是一个双向互动过程，人类译者需要做的是拿到翻译文本对文本进行简单的解读和处理，可以像上面提到的步骤一一样，先把原文进行预编辑（pre-edition), 然后人类对知识再利用，重新训练。

同时，王老师指出机器翻译还对译者的母语水平要求很高，而翻译处理是对机器翻译文本进行友好文字加工，或对机器翻译出来文章进行处理。

在机器翻译过程中是涉及很多跨学科领域的融合，如下图，不仅仅是关注机器翻译，还有机器记忆等。人类和计算机合作，在大数据背景下 出现人工智能，数据驱动和人类学习方式之间的联系就更为紧密了，这个过程就是把数据驱动模型数据转化为结构化知识。

随后在讲座中，王老师就以上谈到的基本的人机协作的翻译的步骤，从翻译练习例子进行分析和解读。

在讲座中，王老师还强调计算机翻译和学术合作是必然发展趋势，同时也总结如今人机协作在学术翻译中的好处。

讲座期间，王老师多次与线上学生进行互动，也让我们更直观真实地感受到她是如何在学术翻译中一步一步挖掘新的切入点，解决学术翻译中出现问题。在问答交流环节，在线的同学们也积极踊跃地通过发送问题在讨论区与王博士进行交流探讨，一场精彩的分享在鲜花和掌声中圆满结束。

作者/通讯员:潘楚欣| 来源:外国语言文化学院| 编辑:洪锦慧