翻译学中关于AI研究的系列好文分享 —“同声传译中实时字幕提醒的应用是否已经改变了译员角色?”

文章来源：Yin, T. (2025). Has the use of AI-translated live captions in simultaneous interpreting changed the role of the interpreter? A study based on professional interpreters’ perceptions. The Translator, 31(2), 214–231. https://doi.org/10.1080/13556509.2024.2412923

研究背景

同声传译作为一项高强度的跨语言交际活动，要求译员在极短时间内完成对源语信息的听取、理解、转换与输出。Gile的“认知负荷模型”将同传过程分解为听力分析、记忆、产出和协调四重努力，生动揭示了这一工作模式所带来的巨大认知压力。传统上，同传译员只能完全依赖自身的听觉、语言转换能力和即时反应，尤其在面对数字、术语等精确信息时，认知负担尤为沉重。

近年来，人工智能技术的迅速发展为口译领域带来了新的可能性。AI翻译实时字幕(AI-translated live captions)能够借助语音识别和机器翻译技术，将源语语音几乎实时地转化为目标语文字，并呈现在屏幕上。这一技术最初被设想为一种辅助工具：译员可以快速浏览AI生成的文字，核对数字和术语的准确性，从而降低认知负荷。实践中，Zoom、Teams等平台已逐步集成此类功能，而科大讯飞等厂商也推出了相应的同传辅助方案。

然而，技术的介入不仅改变了工作流程，也可能动摇译员的职业角色。长期以来，国际会议口译员协会(AIIC)将“译员作为管道”(interpreter as a conduit)的市场化形象奉为圭臬，译员被期望在幕后透明地传递信息，其角色本身便具有一定的从属性和不可见性。当AI开始承载部分译语输出任务时，译员是否会被进一步边缘化?其角色是否正从“信息转换者”转向“AI校对者”或“人机协同管理者”?这些问题亟待实证解答。尽管学界已对远程口译、机器口译带来的伦理和认知影响有所讨论，但聚焦于AI实时字幕如何影响同传译员角色变迁的研究尚属稀缺。本研究正是基于这一空白，透过专业译员的主观感知，探寻技术作用下口译职业身份的变动轨迹。

研究问题

本研究围绕以下两个核心问题展开：

RQ1：AI翻译实时字幕的使用是否改变了同声传译员的工作模式?

RQ2：从专业译员的主观认知来看，AI实时字幕的介入是否带来了译员角色的变化?

此研究的逻辑起点在于：工作模式是角色实践的载体，工作模式的变化往往是角色变动的先声。因此，研究首先考察工作模式在多个维度上的变化，进而分析这些变化如何影响译员对自身角色的感知。

研究方法

研究设计与参与者

研究采用解释性顺序混合方法设计，先收集定量数据，再通过质性访谈加以深化。研究对象为51位具有五年以上同传经验、并在工作中使用过AI翻译实时字幕的专业译员。样本量的确定遵循了统计学和质性研究的原则：据Hatch和Lazaraton(1991)，满足正态分布的问卷调查样本量应不低于30;Dörnyei和Taguchi(2009)则建议至少50人以确保相关分析的统计效力。访谈样本依据Robinson(2014)的建议，取问卷样本量的10%–15%，最终随机选取8名受访者进行一对一深度访谈。

研究工具与数据采集

问卷：通过“问卷星”平台发放，共20题，采用李克特五点量表(1=非常不同意，5=非常同意)。问卷覆盖五个维度：

– 工作负荷(题目1–3)：如“AI让我花更少精力在听力辨别上”“AI增加了我的认知负荷”;

– 质量评估(题目5、7)：如“AI提供的译语不如我自己的质量高”;

– 专注与协作(题目4、6、10)：如“AI会干扰我的注意力”“我需要思考如何与AI协作”;

– 技术依赖(题目8、9)：如“我的工作更依赖网络质量”“AI给我的工作增添了不确定性”;

– 角色感知(题目11–20)：如“译员的角色没有被改变”“译员的角色被削弱了”“AI几乎可以取代译员”“译员沦为AI的辅助”等。

访谈：通过腾讯会议对8名受访者进行半结构化访谈，每人约25分钟。访谈提纲基于问卷结果设计，聚焦于AI如何影响具体工作流程、认知体验以及对自身角色的看法。

数据分析方法

定量分析：利用SPSS进行信效度检验、描述性统计、Pearson相关分析和多元回归分析。信度检验显示整体Cronbach’s α系数为0.945，各维度α值均大于0.8，表明问卷内部一致性极高。效度方面，KMO值为0.845，Bartlett球形检验高度显著(p<0.001)，适合进行因子分析。

质性分析：访谈录音转录后，采用Braun和Clarke(2022)的反身主题分析法进行三级编码。首先进行词频统计以识别焦点，继而对典型个案进行深度剖析，最后通过开放编码、主轴编码和选择性编码构建主题框架，确保结果植根于数据。

研究发现

定量结果：工作模式多维度改变，显著影响角色感知

描述统计显示，译员们在各题项上表现出较明确的倾向。均值较高的题项包括：“译员角色被削弱了”(M=3.94)、“译员看起来更像一台打印机”(M=3.98)、“随着AI发展，译员将越来越被边缘化”(M=4.02)等，反映出一种普遍的角色焦虑。同时，“我需要花更多时间判断AI给出的译语是否正确”(M=3.80)、“AI挑战我的反应速度”(M=3.80)等高分项也揭示了认知层面的额外付出。值得注意的是，“译员的角色没有被改变”一题均值仅3.71，说明译员群体内部对此存在一定分歧。

相关分析表明，角色感知与其余四个维度均存在显著正相关(p<0.01)，相关系数分别为：工作负荷0.657、专注与协作0.598、质量评估0.576、技术依赖0.521。这意味着，译员感受到的工作负荷越重、对质量的评估越审慎、协作与专注受到的影响越大、技术依赖性越强，他们就越倾向于认为自身角色发生了改变。

回归分析进一步揭示了影响力的大小。以角色感知为因变量，四个维度为自变量的回归模型整体显著(F=20.894, p<0.001)，判定系数R²=0.645，即四个变量可共同解释角色感知64.5%的变异。各变量的标准化回归系数(β)和显著性如下：

– 工作负荷：β=0.345, p=0.003

– 专注与协作：β=0.289, p=0.008

– 质量评估：β=0.227, p=0.037

– 技术依赖：β=0.220, p=0.033

回归方程为：角色感知 = 0.908 + 0.345×工作负荷 + 0.227×质量评估 + 0.289×专注与协作 + 0.220×技术依赖。可见，工作负荷是影响角色感知的最主要因素，其次为专注与协作，技术影响相对最弱但仍显著。这表明，AI并非以一种直接、单一的方式改变译员角色，而是通过重塑工作负荷和协作模式间接推动了角色感知的变化。

质性结果：人机四方互动的形成与角色主导权的弱化

词频统计呈现了访谈的语义重心：除“change”(变化)、“role”(角色)外，“reduce”(减少)、“weaken”(削弱)、“subtitle”(字幕)、“cognitive”(认知)、“visual”(视觉)等词出现频次较高，直观显示出译员对认知维度和角色弱化的共同关注。

案例分析生动诠释了工作模式的具体转变：

案例一译员提到：“过去我必须完全依赖听力，尤其遇到术语和数字时非常吃力。现在我会主动留出时间去看AI字幕，用它核对译文，但问题是我很难像以前那样专注于单一信息源。”这一描述展示了工作流程从单一听觉通道向视听双通道的转变，注意力资源面临重新分配。

案例二译员将AI视为“占据了20–30%角色的助理”，并坦言：“我必须学习如何恰当使用它，避免分心。总体上，AI确实改变了我的工作方式和角色。”此处的“分心”(distraction)成为认知负荷增加的信号，也映证了新工具带来的学习成本。

案例三译员从三方互动格局出发：“同传本是发言人、听众和译员的三方会议。有了AI字幕，就好像有了‘第四方’。这让我觉得自己的身份变得不那么重要了。”该案例凸显了角色可见度的下降，因部分译语直接源自AI，译员的产出不再唯一，其存在感随之稀释。

案例四则呈现出另一种倾向：“AI就像一个后备译员，但最终仍由我决定是否采用字幕的译法。我是主译，AI只是机器翻译。虽然它会让我分心，但我的角色并没有被削弱。”这表明，部分译员通过主动行使把关权，维持了自身的主导地位。

主题分析的三级编码最终归纳出如下结论：

针对RQ1(工作模式变化)：AI的加入确实改变了同传工作模式。传统三方互动扩展为“译者–AI–发言人–听众”的四方交互;工作从相对静态变为高度动态，译员须在收听源语、查阅字幕、调整设备之间不断切换，视野、坐姿和认知策略均发生变化。与“非人类伙伴”协作成为常态，这既增加了认知负荷(如多任务处理、信息验证)，也带来了时间节省和心理压力的缓解。

针对RQ2(角色变化)：多数受访者同意，译员的核心角色并未发生根本改变，但主导地位有所弱化。AI实时字幕更多扮演“辅助者”或“数字伙伴”角色，在远程口译中甚至营造出一种陪伴感，降低了译员的孤立体验。然而，当面对高度专业、语境复杂的材料时，AI的译出质量仍明显逊于人类译员，因此不足以完全覆盖译员的全部功能。译员的本质角色虽得以延续，但已进入一种演化状态——要求译员兼具语言专家、技术协同者和质量把关人的多重身份。

研究结论

本研究通过混合方法实证分析，系统回应了AI翻译实时字幕对同声传译员工作及角色的影响。研究结果表明：

第一，AI实时字幕显著改变了同传译员的工作模式。这种改变体现在工作负荷、质量评估、专注与协作、技术依赖四个层面，其核心是人机四方互动模式的形成，认知努力被重新配置，译员的注意力在多元信息源之间动态分配。

第二，在角色层面，AI并未彻底颠覆译员的根本职能，但其主导角色已被部分削弱，可见度降低，输出独特性受到挑战。然而，译员仍牢牢掌握着最终决定权，并在复杂语境中展现出无可替代的专业判断力。可以说，译员角色正经历一场演变而非革命，人类的认知优势与跨文化调解能力依然是口译职业的基石。

本研究亦带来若干启示：未来研究可借助眼动追踪、脑电图等认知神经科学手段，客观测量AI辅助下的认知负荷变化;亦可探究译员在人机协同中如何反向训练机器翻译模型，即“人”对“机”的塑造作用。同时，伴随口译管理系统(IMS)和远程平台的成熟，译员角色可能进一步叠加技术人员、协调者等新身份，其职业边界和伦理准则也将被重新审视。

研究的局限在于：数据完全基于译员主观感知，缺乏客观行为或神经生理数据的支撑;样本主要由中国译员构成，跨文化推广需谨慎。若能在模拟的同传实验中结合即时回溯，将进一步提升结论的可靠性。

总而言之，AI实时字幕已然进入同传实践的前台，它没有消灭译员，却重新定义了译员的工作节奏与角色内涵。人机共生，或将成为下一代同声传译的典型生态。