在AI时代读语言专业？一所理工院校决定改一改

主持人：

生活不是考卷，人生这道题没有唯一解。欢迎收听南周播客“非标准答案”，我们邀请专业人士，聊聊具体而微的生活难题。

2026年高考志愿填报，外语类专业继续遇冷，某顶尖高校的小语种专业，也没能在第一轮填满招生计划，需要征集志愿。

对考生和家长来说，“劝退”的理由几乎不需要再展开：AI已经能翻译、写作、润色，甚至可以模仿不同的语气和文风。机器几秒钟就能完成的工作，为什么还要花四年时间去学？

大学也在回答这道题。近两年，国内外都有高校停招语言专业以及翻译硕士。曾经被视为实用的技能，处境越来越尴尬。

香港理工大学语言科学及技术学系教授李德超从事翻译已近三十年，他很早就感受到这种变化。ChatGPT出现后，他把自己的译文和机器作比较，发现人工可以翻得更细致，但需要更长时间，也更贵。对大部分翻译工作来说，这已经足以决定市场会选谁。

有意思的是，这个靠外语起家的院系，早在十年前就已开始转身，减少对传统翻译训练的依赖，陆续转向言语治疗、心理语言学、神经语言学等方向。2024年，他们参与主导的“生成式人工智能与人文科学”理学硕士项目开设，2026年计划招收60人，收到近两千份申请。这个项目文理兼收，课程横跨语言、计算机、设计和文化研究。

改革并不总是成功。有院系曾为医生和护士开设医疗沟通课程，第一年没招到生，很快便被取消。老师需要重新学习自己过去并不熟悉的知识，新设专业也要接受市场检验，最终，要让毕业生不能只去翻译行业找工作。

在AI时代读语言专业，还有什么可以学？在遍地“AI+专业”的眼花缭乱中，学生又如何判断一个语言专业是否真正在转型？本期“非标准答案”，我们邀请李德超教授，聊聊这些年他经历的专业转型尝试。

香港理工大学语言科学及技术学系教授李德超。（受访者供图）

李德超：

我最早感受到AI对翻译行业的冲击，是ChatGPT发布后。我比较了自己和ChatGPT的翻译，发现我确实可以翻译得更好更到位，但我需要更多的时间，而且价格更贵。那时我就意识到，人工译员在效率上是比不过拥有海量数据库的AI的。

目前，AI和人工译员已经相互融合，大部分的翻译工作都是机器先翻，译员再做编辑。完全依靠人工的翻译已经很少了，单独区分人工翻译和AI翻译已经没有太大意义。

希望毕业生就业路径更宽广

从计算机、互联网到人工智能，近几十年，每隔一段时间人类社会就会有革命性的技术出现，这些技术出现时都会引发焦虑。我认为在AI浪潮下，翻译学科的教师和研究者感到焦虑很正常。焦虑首先来自不同专业或不同学校间的比较，大家会担心本专业的学生找不到好工作，就业情况会影响到招生，如果生源变差，专业的发展也会受到影响。另外，老师们会焦虑自己掌握的知识是否能够跟现实接轨，能不能向学生传授有用的知识。

为了应对这种焦虑，香港理工大学语言科学及技术学系一方面通过课程调整拓宽学生的就业口径，另一方面，我们要求老师和学生们具备AI时代的相应技能。课程调整后，有些内容对于老师们来说也是全新的，需要老师们趁着暑假或其他空闲时间不断充实自己，明确教学内容，适配对应的教学方法。

我们改革的逻辑基于两点：一是以市场需求，二是以时代需求。

在我看来，传统的翻译技能——听说读写译，肯定要保留。但在人工智能时代，我们的课程也要培养学生在人工智能场景下的翻译能力，思考要在整个语言服务行业需要学生配备什么技能。比如，我们增加了译前编辑、译后编辑和提示词工程等课程，希望我们翻译毕业生未来的就业路径更加宽广。

我们会密切关注毕业生的就业去向和行业需求。

过去几年，我们的毕业生就业去向非常多。除了在语言服务行业从事翻译、笔译和口译的工作，一些留在香港的学生能进入消防处、中小学或出版公司。也有不少同学去初创的AI或大语言模型公司，因为他们有语料标注和对语料做情感分析的需求，我们课堂上教授的自然语言处理知识涉及了这部分内容。

2024年，我们意识到生成式人工智能会为人文科学领域带来很大的变化，于是开设了生成式人工智能与人文科学理学硕士课程，当时我负责草拟这个课程的相关文件。这个课程分两个方向，一个是语言与沟通，另一个是艺术与文化，这是个跨学科课程，和设计学院、计算机系、历史文化系等五六个系和学院合办，招生非常火爆。我们今年计划招收60个同学，因为学生的就业口径很宽，且文理背景兼收，我们收到了近2000份申请。2026年，我们系的变化是将翻译与传译硕士（原）改革为翻译与语言技术硕士。今年9月会迎来第一批硕士学生。另外，我们还开设了语言神经科学及辅助语言技术理学硕士课程，计划在今年招生，明年9月正式入学。

2025年5月13日，浙江义乌，商户展示西班牙语学习笔记。（视觉中国/图）

及时调整专业与课程

回顾香港理工大学语言科学及技术学系的发展历史，可以看到学系根据不同时代的人才需求做出的改变。

1988年，创系时我们叫中文及翻译学系，当时香港政府对双语人才的需求很大，因此我们主要有应用中文和翻译两个方向，一年招120个本科生。1995年，中文及翻译学系易名为中文及双语学系。曾经有一段时期，1/3的香港法庭口译人员是我们的学生。随着社会发展，对专门从事翻译工作的人才需求减小，大概在10年前，我们意识到语言学除了可以做文本分析性的研究，还可以做以实验为导向、以实证为基准的研究。2016年，语言科学实验室成立，我们的课程和研究逐渐发展出了言语治疗、心理语言学、神经语言学等方向，这些方向可以更直接地提升社会福祉。由于中文及双语系的系名已经不能涵盖所有同事的研究领域，2025年，我们在校长的建议下将系名改成了现在的语言科学及技术学系。

香港高校开办和取消专业，只需要学系提出论证，进行市场调查，邀请外校专家和行业代表审核，根据专家的意见修改后，专业调整在网上公示，因此我们可以很及时地调整专业与课程。

课程改革分为小改和大改。小改指的是改革课程内容。比如机器辅助翻译这门课，以前教Trados软件的使用，现在需要教如何使用AI辅助翻译。当课程内容调整已经不能解决学科面临的问题时，我们会取消旧课程推出新课程。当然，新课程改革也有失败的时候，比如有某英文系曾经针对香港的医生和护士们开设医疗沟通（Health Communication）课程，但事实证明医疗从业人员他们平时都太忙，没有时间兼顾工作和学习。第一年没招到生后，这个课程被取消了。

作为系里所有硕士课程的统筹负责人，我在招聘时会关注跨学科背景的老师。一些理工科背景的老师只要对人文科学有一定的了解和研究，都可以算是我们的招聘对象。

我们系内部也会对老师进行培训。在香港，大家的危机感都很强，我经常给老师们介绍一些AI培训的课程和与AI有关的讲座，以学术交流或学术报告为契机努力学习新知识。比如七月中旬，广东外语外贸大学翻译学院的老师们会过来，听我们在AI变革下的改革经验分享，我让每个老师都准备了一个题目。只要放宽视野、开拓思路，我不觉得改革过程中解决师资的问题是件困难的事情。

2025年5月14日，浙江义乌，国际商贸城外语晨练基地，市场商户在学习西班牙语。（视觉中国/图）

翻译学科的四个阶段

我的求学和科研之路见证了翻译专业的兴起和发展。

我最开始想从事英语教育工作，初中毕业后，我去了广东省外语师范学校读中等师范专业，再读了两年大专，1994年通过专升本考试，考上了华南师范大学的英语语言文学专业。1998年，我成为中山大学英语语言文学的研究生。2001年硕士毕业后，我留校任教一年，然后到香港理工大学读博，2007年拿到翻译学博士学位，从事翻译研究至今。

我求学的1990年代末和2000年初是翻译的黄金年代。改革开放让中国的对外交流不断增加，社会开始对翻译有了庞大需求，而懂外语的人才比较稀缺，当时不同级别的翻译都可以找到工作（中国翻译能力测评等级按能力高低顺序被划分为10个等级）。在华师读本科时，很多外贸公司会在华师西门贴广告招聘翻译，我有一份兼职，是在学校附近的大厦里，帮软件公司把软件从英文译成中文。当时翻译还没成为独立的学科，通常被认为是辅助语言学习的一个技能，但其实用性引发了我的兴趣。我在研究生阶段选择了翻译研究方向，师兄师姐介绍我去一家以色列的电信公司做口译，帮助中方的技术人员理解以方的技术，他们能给出一天几百块钱的补助。

2005年全国首批高级翻译学院成立、2007年翻译硕士专业学位(MTI)的获批设立，标志着翻译专业的教学和研究开始走上正轨。截至2022年12月31日，全国设立翻译硕士专业的院校从15所增长到316所，累计毕业生约9.7万人。

每一轮科技大潮，都会有一批传统的职位面临消亡，但也会带来新的职业机会。大语言模型辅助的翻译出现后，人工译员的角色开始发生转变，更多是担任把关人，在机器翻译后进行确认和修改。传统的翻译教学模式不能再继续沿用了。

我最早接触机器翻译，是本科期间在软件公司做兼职，他们做了一些机器翻译的软件，但水平很低，翻译机械且不准确。那是机器翻译的第一个阶段，采用以规则为本（rule based)的翻译模型。当模型设置了主谓宾的翻译规则，需要翻译的语序稍一变换翻译就不准确了，那时的机器翻译还是一个笑料，比如它真的会把“人山人海”翻译成“people mountain people sea”。

第二个阶段是以统计数据为本（statistical based)的机器翻译模型，这个阶段的代表是早期的Google Translate，另外出现了翻译记忆（Translation Memory）这个概念，以软件Trados为代表，它会识别即将要翻译的语句，如果有单词重合，会自动调用数据库中此前的翻译，尤其适用于翻译技术文档。

第三个阶段是神经网络模型（neural network）阶段，此时的机器翻译会把整句话切成小段进行分析，每个小句之间的用词力争顺畅，Google translate和DeepL翻译是其中的典型代表，准确性已经大大提高。

第四个阶段是大语言模型辅助的翻译阶段，翻译变得非常灵活，大语言模型可以根据语境进行调整，也可以根据提示词或不同的需求，给出不同的建议。

我们需要积极拥抱变化，融入AI所带来的变革之中，以与时俱进的心态去探索跨学科的领域，就不难找到出路。如果仅仅停留在焦虑，而不是想着去创新和改革课程，拓宽学生的就业途径，那自然很可能被淘汰。

论语有云：“工欲善其事，必先利其器”。AI时代，好的翻译不仅需要翻译能力，还需要掌握先进的人工智能技术。因此，香港理工大学的翻译培训在保留传统的听说读写译的基础上，增设了译前编辑、译后编辑、翻译质量评估、提示词工程（prompt engineering)等课程，希望学生能更好地适应未来的语言服务行业。

除此之外，我们还教授一些编程和常用的统计知识，要求学生做capstone project，类似于毕业设计，学生通过开发产品或软件来锻炼了解决实际问题的能力。换言之，我们想让翻译毕业生就业的口径更广，有更多的选择机会。

2022年9月9日，北京，同声传译室内的工作人员在进行即时翻译。（视觉中国/图）

“信达雅”不是评判所有翻译的标准

在中国，判断翻译好坏最常见的标准是“信达雅”，由严复1898年在译著《天演论》中提出，即译文要忠实原文（信）、通顺明白（达）、选词得体（雅）。这个标准长期被中国译者奉为圭臬。

有趣的是，严复本人在翻译《天演论》这本书时并没有完全遵循这个标准。我曾认真对此做过研究，赫胥黎的著作《Evolution and Ethics and other Essays》只是简单介绍达尔文进化论的科普读物，严复的译著里没有几句话忠实原文，而是进行了大量的删改，并增添了自己的内容。在严复笔下，这本著作变成了宣扬“物竞天择，适者生存”的战斗檄文，呼吁当时的中国人挑战旧社会，否则国家会灭亡。

我认为，一个好的翻译既要考虑文本内因素，也要考虑文本外因素。从翻译的角度，文本的性质分为信息型、表达型和呼吁型文本三种。赫胥黎的原著是一个信息类的文本，严复将其转化成了呼吁型文本，他迎合了当时的广大知识阶层和读者的变革需要，传播了社会进化论思想，唤醒了民族危亡意识，服务于维新变法的政治诉求，严复也因此被看作中国近代历史上最伟大的翻译家之一。

同样，左联文人殷夫翻译的短诗“爱情诚可贵，自由价更高，若为自由故，二者皆可抛”，这首诗在中国家喻户晓，但在匈牙利诗人裴多菲的短诗《自由与爱情》的原文里，并没有在生命和爱情间进行排序。殷夫选择这样翻译，是希望当时的人民能够舍生取义反抗当时的政府。

因此，翻译是一个复杂的过程，没有标准答案，好的翻译不仅要考虑原文，还要考虑翻译的目的。

在早期的英语语言学习中，我主要关注学习的意义，比如语言学习拓展了我的视野，让我有能力阅读英文的书刊，我因此获得了新的思考和想法。现在，作为研究语言的学者，随着学习的加深，我更加关注语言的形式对意义的表达。比如“双十一光棍节”这个词，如果译成“unmarried man's festival”是不够准确也不能实现翻译的目的，失去了“光棍”的这个意象。课堂上和学生讨论后，我们得出了“ single stick festival”和“bear branch festival”这两个有趣的译法。

我觉得目前在一些口译场景中，AI还不能完全替代人。很多时候，翻译需要考虑到双方的交际的目的，思考要怎样促成一个成功的沟通。举一个很简单的例子，有次我负责中方一家企业跟以色列的电信部门间的谈判，以方提出了一个很高的报价。中方企业的人员听到之后很不高兴，觉得对方狮子大开口，大家开始窃窃私语。以方看到中方企业的反应，便问我在说什么。当时我觉得如果我如实翻译，这单生意可能就黄了，因此我只向以方转达了对方觉得价格太高的意见。所以，在口译场景中，翻译不仅是传达意思，还需要考虑双方的交际沟通情境。目前来讲，这是AI可能难以企及的地方。

从2015年左右到现在，我们系的改革已有10年，从一些指标来看，改革是比较成功的。首先，我们系每年收到的学生申请数远超录取名额，竞争非常激烈；其次，毕业生的就业率不错，学生们基本可以找到薪酬可观的工作；最后，我们的研究团队每年都能发表上百篇的学术论文，过去五六年香港理工大学国际排名从一百开外提升到50名，我们也做出了自己的贡献。

2021年3月13日，北京鲁迅博物馆，《天演论》，赫胥黎作，严复译。（视觉中国/图）

主播/苏有鹏

剪辑/杨若曦

运营推广/钟静柔