摘要：在經(jīng)濟(jì)全球化加速發(fā)展的今天，人們對(duì)英語新聞翻譯提出了越來越高的要求。人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，給英語新聞翻譯提供了全新的契機(jī)與挑戰(zhàn)。文章論述人工智能應(yīng)用于英語新聞翻譯的優(yōu)勢(shì)。首先，人工智能應(yīng)用于英語新聞翻譯的高效性，表現(xiàn)為可以快速地加工海量文本。傳統(tǒng)人工翻譯流程通常時(shí)間密集，人工智能翻譯則可以在數(shù)分鐘之內(nèi)完成同樣大小的任務(wù)，顯著提高信息的傳遞速度。其次，人工智能在準(zhǔn)確性、成本效益等方面也有明顯優(yōu)勢(shì)。文章分析人工智能應(yīng)用于英語新聞翻譯過程中所遇到的挑戰(zhàn)。語言差異、文化差異、語境理解等被視為人工智能應(yīng)用于英語新聞翻譯所面臨的重大難題。語言差異導(dǎo)致直譯常常不可行，文化差異與語境理解影響了翻譯的準(zhǔn)確性與流暢性。另外，人工智能對(duì)新聞文本實(shí)時(shí)性、時(shí)效性的處理需求受到了挑戰(zhàn)。文章最后探討機(jī)器翻譯技術(shù)、自然語言處理技術(shù)等在英語新聞翻譯上的運(yùn)用，預(yù)測(cè)今后發(fā)展趨勢(shì)。機(jī)器翻譯技術(shù)的進(jìn)步以及自然語言處理技術(shù)的運(yùn)用，為英語新聞翻譯以及今后的發(fā)展提供了一種全新的解決方案。跨語言翻譯模型研究、翻譯質(zhì)量自動(dòng)評(píng)估以及翻譯模型可解釋性等將是今后研究的熱點(diǎn)方向，而這些領(lǐng)域的突破性進(jìn)展將給人工智能應(yīng)用于英語新聞翻譯帶來新機(jī)遇。

關(guān)鍵詞：人工智能；英語新聞翻譯；優(yōu)勢(shì)；挑戰(zhàn)；應(yīng)用；展望

中圖分類號(hào)：H315.9 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1674-8883（2024）07-0129-03

課題項(xiàng)目：本論文為2023年度山西省高等學(xué)校一般性教學(xué)改革創(chuàng)新項(xiàng)目“新文科背景下地方性應(yīng)用型高校翻譯專業(yè)人才培養(yǎng)模式改革”研究成果，項(xiàng)目編號(hào)：Jg202349

一、引言

隨著人工智能在自然語言處理、機(jī)器翻譯等方面取得的突破性進(jìn)展，英語新聞翻譯也逐步迎來了革命。文章旨在對(duì)人工智能應(yīng)用于英語新聞翻譯所面臨的優(yōu)勢(shì)、挑戰(zhàn)及未來發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行深入探究，從而對(duì)該領(lǐng)域?qū)W術(shù)研究與實(shí)踐應(yīng)用提出新思路。

二、人工智能應(yīng)用于英語新聞翻譯的優(yōu)勢(shì)

（一）高效性

人工智能技術(shù)運(yùn)用到英語新聞翻譯中時(shí)，其高效性表現(xiàn)為可以快速對(duì)海量的文本進(jìn)行處理。傳統(tǒng)人工翻譯流程通常較為煩瑣，人工智能翻譯則可以在數(shù)分鐘內(nèi)完成同樣的任務(wù)，顯著加快信息的傳遞速度。效率的顯著提高在新聞行業(yè)中格外重要，這是因?yàn)樾侣剤?bào)道是否實(shí)時(shí)與它的價(jià)值與影響力有著直接的聯(lián)系[1]。

（二）準(zhǔn)確性

人工智能應(yīng)用于英語新聞翻譯還有一個(gè)好處，即準(zhǔn)確性。在機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)不斷進(jìn)化的過程中，人工智能翻譯系統(tǒng)已能學(xué)習(xí)到語言中復(fù)雜的規(guī)則與使用習(xí)慣，在語法與語義方面提供與人類翻譯十分相近的效果[2]。特別對(duì)于具有固定格式及專業(yè)詞匯的新聞報(bào)道，人工智能系統(tǒng)能夠確保翻譯一致性及標(biāo)準(zhǔn)化并降低個(gè)人理解差異所造成的誤差。

（三）成本效益

從成本效益上看，使用人工智能翻譯英語新聞能夠顯著減少人力資源投入。傳統(tǒng)翻譯所需人力成本巨大，特別是對(duì)那些需要全天候更新的新聞平臺(tái)而言，這一代價(jià)更是持久而巨大。而且人工智能翻譯工具的一次性開發(fā)與維護(hù)費(fèi)用，比持續(xù)向人類發(fā)放翻譯工資所需要的費(fèi)用還要少很多[3]。另外，人工智能翻譯高效率還意味著能在同樣時(shí)間里處理較多內(nèi)容，成本效益進(jìn)一步提升。

三、融合人工智能應(yīng)用于英語新聞翻譯面臨的挑戰(zhàn)

（一）語言差異

語言差異對(duì)英語翻譯具有復(fù)雜而微妙的作用。英語和其他語言的句法結(jié)構(gòu)、語法規(guī)則和詞匯使用等方面存在顯著差異，這就導(dǎo)致直譯常常不可行。比如英語“主-謂-賓”結(jié)構(gòu)在別的語言里也許不太普遍。另外，詞匯多義性、搭配習(xí)慣等因素都會(huì)導(dǎo)致翻譯過程中出現(xiàn)錯(cuò)誤理解[4]。盡管人工智能翻譯系統(tǒng)能夠快速處理海量數(shù)據(jù)，但是對(duì)于這些細(xì)微差異的處理還是有可能沒有人的翻譯那么靈活。

（二）文化差異

文化差異也對(duì)人工智能的翻譯提出了新的挑戰(zhàn)。英語新聞文本中往往包含深刻的文化背景，這類背景信息對(duì)完整地理解新聞具有十分重要的意義。不同文化的歷史、風(fēng)俗、價(jià)值觀念以及表達(dá)習(xí)慣都對(duì)語言的運(yùn)用產(chǎn)生影響，同時(shí)也影響著人們對(duì)新聞的表述與理解[5]。小至成語、幽默的表達(dá)，大到具體地名與人名等，翻譯者必須具備充分的文化敏感度才能夠精準(zhǔn)地轉(zhuǎn)化。人工智能對(duì)于文化差異缺少人類那份直覺與深刻的理解，導(dǎo)致再先進(jìn)的翻譯系統(tǒng)在技術(shù)上都很難準(zhǔn)確地傳遞出原文所蘊(yùn)含的文化，因此對(duì)這些取決于深層文化理解因素的處理往往不成熟[6]。

（三）語境理解

語境理解對(duì)新聞翻譯來說非常關(guān)鍵，不只涉及個(gè)別詞或句，還包括全文的語境、目的、觀眾及意圖等。新聞?wù)Z境可能指向特定的社會(huì)背景，或者特定的事件發(fā)展脈絡(luò)。人工智能對(duì)這些語境的識(shí)別與順應(yīng)，特別是對(duì)隱含意義，語氣與風(fēng)格的理解，還具有一定的局限性[7]。即便是最先進(jìn)的人工智能翻譯系統(tǒng)，在缺乏足夠的語境信息時(shí)，也難以作出與人類翻譯者同樣級(jí)別的判斷。

四、人工智能應(yīng)用于英語新聞翻譯的策略

（一）機(jī)器翻譯技術(shù)

機(jī)器翻譯技術(shù)是用計(jì)算機(jī)程序自動(dòng)將一種語言轉(zhuǎn)換為其他語言。近幾年，特別是統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯與神經(jīng)機(jī)器翻譯都有了明顯的發(fā)展，翻譯質(zhì)量也有很大提高。統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯對(duì)大量平行語料庫進(jìn)行分析，并歸納了語言間的模式，以達(dá)到語言間轉(zhuǎn)換的目的。該方法在翻譯精度上有一定提升，但是限于語料庫大小與質(zhì)量。在大數(shù)據(jù)時(shí)代來臨之際，統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯越來越受到人們的重視，技術(shù)上也有突破性進(jìn)展。神經(jīng)機(jī)器翻譯以深度學(xué)習(xí)技術(shù)為基礎(chǔ)，通過訓(xùn)練大型語料庫建立復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[8]。這些模式能捕捉詞與詞之間較為微妙的聯(lián)系，而在翻譯時(shí)保留較多上下文信息。

相對(duì)于統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯而言，神經(jīng)機(jī)器翻譯對(duì)于多義詞及長(zhǎng)句的處理有著明顯的優(yōu)勢(shì)，能較好地應(yīng)對(duì)復(fù)雜的語言。近年來，神經(jīng)機(jī)器翻譯技術(shù)在實(shí)踐中已取得豐富的研究成果。比如谷歌和百度等知名公司都將它們運(yùn)用到搜索引擎和在線翻譯中，方便了用戶翻譯。

（二）自然語言處理技術(shù)

自然語言處理（NLP）的核心目標(biāo)是通過先進(jìn)的技術(shù)手段使計(jì)算機(jī)能夠理解和處理人類語言。近幾十年來，NLP技術(shù)得到顯著發(fā)展，涉及語言建模、語法分析、情感分析以及語義理解等多個(gè)關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域。這幾種技術(shù)一起組成NLP基本框架，使得計(jì)算機(jī)可以對(duì)語言結(jié)構(gòu)及意義進(jìn)行解析，以達(dá)到人機(jī)交互自然語言處理[9]。

語言建模是NLP語言建模的基礎(chǔ)，它的主要任務(wù)就是通過大量文本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)建立一個(gè)可以預(yù)測(cè)下一單詞或者短語的語言模型。該模型在文本生成、機(jī)器翻譯和其他任務(wù)中都有重要的意義。

語法分析是對(duì)人類語言內(nèi)在結(jié)構(gòu)的研究，它通過對(duì)句子語法規(guī)則的辨識(shí)與解析，讓計(jì)算機(jī)了解句子的構(gòu)成與含義。

情感分析與語義理解注重對(duì)文本情感色彩與情感意義的分析，對(duì)輿情分析、用戶評(píng)價(jià)有較高實(shí)用價(jià)值。在NLP技術(shù)不斷發(fā)展的今天，語音識(shí)別、文本生成以及機(jī)器翻譯任務(wù)已經(jīng)逐步變成現(xiàn)實(shí)[10]。深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)上述任務(wù)的完成起著至關(guān)重要的作用。深度學(xué)習(xí)模型表達(dá)能力強(qiáng)，能夠捕獲復(fù)雜的語言及語境信息，可實(shí)現(xiàn)NLP領(lǐng)域的突破。

（三）人工智能在英語新聞翻譯中的應(yīng)用

就英語新聞翻譯而言，人工智能應(yīng)用已成為提升效率與準(zhǔn)確度的重要手段。人工智能翻譯系統(tǒng)能快速加工海量新聞內(nèi)容，進(jìn)而輔助媒體機(jī)構(gòu)進(jìn)行多語種新聞的快速傳播，以適應(yīng)不同讀者群體對(duì)新聞內(nèi)容的要求。如部分國(guó)際新聞網(wǎng)站使用人工智能翻譯工具進(jìn)行報(bào)道的實(shí)時(shí)翻譯，以確保即時(shí)傳遞信息，跨文化交流順暢。

另外，人工智能輔助翻譯系統(tǒng)可以對(duì)具體詞匯、短語進(jìn)行學(xué)習(xí)，逐步適應(yīng)新聞行業(yè)語言風(fēng)格并進(jìn)一步提升翻譯質(zhì)量。盡管人工智能翻譯無法完全替代人工翻譯，但是在應(yīng)對(duì)初稿翻譯、大致意思理解等問題上，卻顯示出巨大的潛能[11]。它在加快新聞國(guó)際傳播的同時(shí)，又給翻譯工作者以有力的幫助。

五、人工智能應(yīng)用于英語新聞翻譯的展望

（一）跨語言翻譯模型的研究

有關(guān)跨語言翻譯模型研究認(rèn)為，人工智能技術(shù)在該領(lǐng)域中取得革命性發(fā)展。機(jī)器學(xué)習(xí)算法尤其是深度學(xué)習(xí)方法已經(jīng)成為精確翻譯工具設(shè)計(jì)的核心內(nèi)容。以海量雙語語料庫為訓(xùn)練材料，翻譯模型研究了如何捕獲并重現(xiàn)各種語言間復(fù)雜的對(duì)應(yīng)關(guān)系。這些模式既研究了詞匯直接翻譯問題，又研究了語法結(jié)構(gòu)，語境含義及習(xí)慣用法等問題，從而提高了翻譯流暢度與準(zhǔn)確性。以上下文感知能力為核心的自適應(yīng)翻譯技術(shù)是目前的一個(gè)研究重點(diǎn)，其目的在于進(jìn)一步提高機(jī)器翻譯質(zhì)量并達(dá)到足夠媲美專業(yè)人員翻譯的程度[12]。今后研究的重點(diǎn)可能是加強(qiáng)模型對(duì)非標(biāo)準(zhǔn)語言的表達(dá)及行業(yè)具體術(shù)語的理解，同時(shí)提升翻譯速度及大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力。

（二）翻譯質(zhì)量的自動(dòng)評(píng)估

就翻譯質(zhì)量自動(dòng)評(píng)估而言，目前技術(shù)趨勢(shì)是向更精細(xì)、更全面評(píng)估體系邁進(jìn)。BLEU、METEOR和TER等自動(dòng)評(píng)估工具已廣泛應(yīng)用于翻譯質(zhì)量的測(cè)量中，但是它們主要關(guān)注詞匯與語法之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，不能對(duì)翻譯流暢性與自然度進(jìn)行綜合評(píng)估[13]。所以研究者們都在努力發(fā)展更加先進(jìn)的評(píng)估系統(tǒng)來模擬人類評(píng)估者進(jìn)行評(píng)判的過程，同時(shí)考慮如語境適宜性、語言風(fēng)格以及文化差異等更加豐富的語言維度。這些系統(tǒng)會(huì)利用深度學(xué)習(xí)對(duì)翻譯文本進(jìn)行分析，以給出更詳細(xì)、更精確的評(píng)價(jià)結(jié)果[14]。未來評(píng)估工具可望提供即時(shí)反饋以協(xié)助翻譯者提高工作質(zhì)量和引導(dǎo)機(jī)器翻譯系統(tǒng)迭代優(yōu)化。

（三）翻譯模型的可解釋性

目前，翻譯模型可解釋性問題越來越受關(guān)注。當(dāng)翻譯系統(tǒng)越來越復(fù)雜、效率越來越高時(shí)，其內(nèi)部工作機(jī)制就越來越難懂。對(duì)翻譯質(zhì)量非常重要的決策過程，例如對(duì)不同翻譯選項(xiàng)的取舍，對(duì)語言歧義性的處理和對(duì)不同語言習(xí)慣的順應(yīng)等，研究者們都在探討如何使其透明化。

清楚地了解模型如何進(jìn)行具體的翻譯決策，對(duì)提高使用者對(duì)翻譯系統(tǒng)的信任度，推動(dòng)模型完善，保證翻譯公正無偏見具有重要意義。另外，可解釋翻譯模型還可以幫助研究者及時(shí)發(fā)現(xiàn)并修正模型學(xué)習(xí)中出現(xiàn)的錯(cuò)誤，增強(qiáng)其普適性以及對(duì)不同領(lǐng)域的適應(yīng)能力[15]。未來研究可能集中在發(fā)展新算法與新技術(shù)來揭示復(fù)雜模型的語言規(guī)則與決策邏輯。

六、結(jié)語

人工智能應(yīng)用于英語新聞翻譯已取得顯著成效，同時(shí)也面臨諸多挑戰(zhàn)。今后研究須重視跨語言翻譯模型研究，翻譯質(zhì)量自動(dòng)評(píng)估以及翻譯模型可解釋性。只有持續(xù)打破這些難題，人工智能才能夠更廣泛、更深入地運(yùn)用到英語新聞翻譯中，從而更好地為全球用戶提供服務(wù)。

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作者簡(jiǎn)介 張文娟，講師，研究方向：英語教學(xué)、翻譯與文化。