曾经日赚过万的同声传译，AI目前还取代不了

二战结束后的1945年11月20日，纽伦堡国际审判开庭。庭审涉及多种语言，同时，法官、检辩双方和被告，都必须听懂庭审内容。交替传译——发言人讲完一段，译员翻译一段——将会显著增加会议时间。为避免翻译过程拖延审判，同声传译成为重要的解决方案。

而后，同声传译方案进入联合国会议，逐渐变得普及，成为翻译行业中培训周期最长、难度最高、压力最大、最为稀缺——当然也是收入最高——的工种。

在被AI冲击的所有行业里，翻译大概是被冲得最狠的行业之一，翻译行业的金字塔尖同声传译，当然也未能幸免。

新冠疫情让人们对线上会议和远程办公的接受度逐步增加，实时语音翻译也陆续进入会议软件和商业产品，加上2022年年底生成式大语言模型技术的普及，让同声传译的必要性再次受到挑战。语言服务行业研究机构Nimdzi于2025年预测，尽管“人工智能支持的机器口译（MI）目前仍处于起步阶段”，但在“客户需求的驱动下，未来两到三年内，口译市场整体将更加依赖人工智能（AI）”。

那么在2026年，高职业门槛、高时薪以及高社会地位的同声传译行业，究竟面临着何种境遇？它又将走向怎样的未来？

2026年5月2日，在深圳华强电子世界一家店铺内，店员用智能翻译器与来自沙特阿拉伯的顾客交流（图：新华社）

人与AI，快乐合作

AI刚进入翻译市场的时候，资深译员更多感受到的其实是便捷。

2026年1月，从业逾十年的自由译员高大玉在自媒体平台分享了自己一天九场同传会议的工作日常，主题包括“建筑、航空航天、冰上运动、非遗物品、城市发展、晚宴、交响乐”和“新能源汽车产线的线上会议”。

这类专业度极高的场景，意味着头疼的术语，和必须高度结合专业语境才能理解的发言，即使AI语音同传，同样错误频发。人类译员，则需要在会议的前一天搜集背景资料、学习术语，并了解发言人，以便翻译准确。

高大玉一般需要准备近20小时。有时候，前一天的过度疲惫甚至会影响她的临场发挥。而现在，AI可以直接按照译员的需求，生成“双语版，甚至三语版”的高频词汇清单，将准备阶段压缩至4-6个小时。

她的同事甚至根据极其有限的材料和发言人的公开资料，让AI生成一份发言稿，最后发现，这份发言稿与实际稿本“有90%的重叠”，“AI让我变得更会同传了”，同事后来感慨。

AI同传确实惊人地减少了翻译成本。

据高大玉粗略估算：假设一场时长在一个工作日之内的200人会议，且都需要声音形式的翻译，在涉及两门外语和中文语言的情况下，共需要四位译员、两个同传箱、四个译员机和200个接收机，成本高达4-6万元人民币；但如果用AI翻译，就可以省下人工和人工所需的设备，这样一来，成本就不到2万元人民币。

这个成本差距，还会随着语种的增加而翻倍：“因为不同的语言价格也不太一样，四门语言的话，人工同传一天可能就需要8-10万块，而AI同传的成本可能仍然是2万左右，肯定不到3万。”

在很长一段时间里，无论翻译公司还是译员，多少都对机器翻译心怀疑虑：如果翻译中掺杂了机器翻译，会被视为译者能力不足——更早的时候，“机翻”一词意味着翻译生硬。

2026年9月15日，北京，第十三届北京香山论坛先期举办高端访谈活动，同声传译员在工作间内工作（图：视觉中国）

曾任字节跳动AI Lab总监、参与过“火山翻译”开发的李磊介绍，最早的机器翻译，可以追溯到上世纪50年代初，但那时只能基于单词与单词之间的相互映射规则，或句式结构的对应，一旦超出输入语料的范围，就无力承担了。

直到1993年，国际商业机器公司（IBM）研发出来的翻译系统不再基于规则，而是基于对语料中词语出现概率的统计。

在小牛翻译的CTO杜权博士看来，机器翻译真正“从可看变为可用”，是神经机器翻译技术的彻底爆发。2017年，谷歌研究员在论文《At