当AI也来参赛，人类译者还在比什么？西浦这样给出答案

当人工智能开始与人类同台参与口译比赛，翻译能力的标准也随之发生变化。

在刚刚落幕的第十四届全国口译大赛中，西交利物浦大学文学与翻译系学子斩获国家级二等奖及多项江苏省级奖项。其中，大四学生邱永瑜在4000多名学子中脱颖而出，跻身全国前30强。

与此同时，本届赛事首次设立人工智能赛道，将“人机同台”引入正式评价体系，使这场比赛不仅关乎成绩，也成为观察翻译行业转型的重要窗口。

作为国内具有代表性的语言类赛事之一，全国口译大赛长期以语言能力与现场表现为核心评判标准。

而今年的变化在于，人工智能首次被纳入正式赛道，并与人类选手置于同一评价框架之下。这一调整意味着，“翻译能力”不再仅仅等同于语言准确性，而开始向更复杂的能力结构转变。

当机器可以在一定程度上完成信息转换时，什么样的能力仍然属于“人类译者”的核心优势，成为新的评判焦点。

评价标准改变，行业结构随之重塑
这一变化，并非孤立事件，而是翻译行业结构性转型的缩影。

随着人工智能技术的快速发展，标准化、重复性的翻译任务正逐步被机器替代；与此同时，能够处理复杂语境、进行跨文化沟通并做出即时判断的能力，则愈发成为稀缺资源。

文学与翻译系系主任胡婉博士指出，翻译正在从“语言转换”转向“理解与决策”。当文字信息可以被快速处理，思维和认知能力就变得格外重要。

获奖背后的能力逻辑
回到赛场，在高强度、实时性的口译环境中，选手不仅需要保证语言的准确性，还需要在极短时间内完成信息理解、结构重组与表达决策。

获奖者是如何与AI协作使自己变得更快、更强？

总决赛颁奖仪式上，西浦获奖学生邱永瑜（左）与魏子杰（右）合照留念

邱永瑜表示，AI在训练中的应用显著提升了学习效率。“通过AI生成练习材料和构建专业词库，我们可以获得源源不断、符合自身水平的练习材料，还大大简化了专业信息的搜索过程，让我们能够把更多时间投入口译练习中。”

魏子杰同样提到，AI技术在日常学习中被用于模拟不同强度的口译场景。“老师们会应用AI技术模拟对话场景，针对不同重点与难点进行设置。这样的训练不仅提升了我们应对复杂情境的能力，也有助于更好地理解发言者意图，并在高压环境下保持稳定心态。”

这类能力，正是当前人工智能仍难以完全替代的部分。

将AI纳入日常教学和训练
AI不仅改变了学生的学习过程，也快速和深入地改变着文学与翻译系的日常教学。

在口译课堂中，教师引入眼动追踪（eye-tracking）实验，对学生在阅读与口译过程中的注意力分配、信息提取与理解路径进行分析，使原本难以观察的认知过程变得可视化。学生可以根据热力图提供的具体数据，反思口译过程中的表现。

“这项技术可以帮助学生更清楚地看到自己在信息提取和理解转换中的表现，从而更准确地识别问题所在。”陈思宇老师介绍道，“它不仅增强了学生的思维能力，也为教学提供了更具证据支撑的反馈依据。”

眼动追踪实验热力图，红色区域表示被学生长时间或多次注释的部分

在此基础上，课程进一步结合AI技术，搭建智能体，形成个性化口译训练体系。通过设定教学目标与难度参数，系统可以生成涵盖商业、科技、环境等多个领域的分层练习材料，并支持课前预习、课后反馈与持续性自主训练。

“我们尝试用AI智能体来构建口译自学材料，让训练从课堂延伸到更长期、更结构化的学习过程。”陈老师补充道。

在这一过程中，AI不再只是潜在的“替代者”，而成为提升训练效率与精度的学习伙伴。

AI时代，翻译专业培养什么？
在AI已经能够完成基础翻译任务的情况下，翻译专业究竟在培养什么样的人才？

胡婉博士指出，在西浦的实践中，答案体现在一组更为综合的能力结构之中：对复杂语境的理解能力、跨文化沟通能力、信息筛选与判断能力，以及在不确定情境下进行表达与决策的能力。

技术的变革也催生了新的职业机会。在相关课程中，学生还会接受语言大模型应用与构建的训练，未来可从事提示词工程、译后编辑、AI语言系统设计等工作，从“译员”拓展为“语言专家”与“技术协同者”。

胡婉博士表示，当技术不断重塑行业边界，翻译教育的价值，不在于与机器竞争，而在于培养能够理解技术、使用技术，并在关键情境中做出判断的人。

“我们希望学生在拥有数智素养的同时，也具备深度洞察的能力和文化感知力。更重要的是，培养他们独立思考和前瞻性的思维，支持他们在变化中找到自己热爱的方向，甚至引领行业发展。”

（记者：仲思睿 编辑：顾已一、寇博）