学术观点 | 当AI“抢”了翻译饭碗:我们还在争论“信雅达”,算法已经在改写知识伦理

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地球某处

推荐语：

DeepSeek爆火、GPT-4o多模态升级——AI翻译的能力边界每天都在被重新定义。

但技术跑得太快，伦理框架却还在原地。

这篇2025年新鲜出炉的论文，直面了AI翻译最尖锐的几个问题：

🔹 “幻觉”问题：AI生成的译文可能和原文”毫无关系”，但读起来却流畅自然——这种”一本正经地胡说八道”如何防范？

🔹 偏见固化：训练数据自带的偏见、歧视、刻板印象，会被AI放大并传播到更多语言中。

🔹 译者贬值：当翻译变成”人人可为”的简单工作，专业译者的经济回报、社会地位、职业认同正在经历怎样的崩塌？

🔹 版权黑洞：AI出初稿、人做审校，最后的署名权归谁？稿费怎么分？

作者没有停留在批判，而是给出了”以人为本”的协同治理方案——技术使用者提升批判思维、开发者追求价值对齐、监管者构建制度防线。

这不是一篇唱衰技术的文章，而是一次让技术真正服务于人类福祉的理性思考。

人工智能翻译的知识伦理困境与协同治理

邱鹏程（长春建筑学院）、刘文超（张家口学院）

摘要：人工智能翻译在知识活动、知识结果与知识应用三个维度引发了一系列知识伦理困境。技术介入导致译者主体性弱化、算法黑箱、知识偏见与幻觉、数据隐私泄露及学术不端等问题日益凸显。为应对挑战，需确立人本导向的伦理治理框架，推动技术使用者、开发者与监管者三方协同，实现价值对齐，确保翻译技术发展服务于人类福祉。该研究为翻译学在技术转向背景下的伦理自觉与可持续发展提供了理论参照与实践路径。

关键词： 翻译；人工智能；知识伦理

引用本文：邱鹏程,刘文超.人工智能翻译的知识伦理困境与协同治理[J].外语电化教学,2025,(05):91-96.

学术观点 | 胡加圣、宋江文. GenAI时代翻译学发展的技术焦虑研究

本文编辑：山东大学

1 引言

以生成式AI为代表的翻译技术，凭借其智能化、学习性与自主性（胡开宝，2024），不仅显著提升了翻译效率与质量，更在实质上重塑着翻译实践、研究范式甚至教育生态，进一步推动着翻译的”技术转向”。技术带来的便捷显而易见，但由此引发的警示也不容忽视——翻译技术兼具”行善”功能与潜在的消极伦理后果（蓝红军，2019）。当前翻译学面临一个亟待深入探讨的核心议题：当AI深度介入并重构翻译的知识生产、传播与应用链条时，由此衍生的新型知识伦理困境应如何被系统辨识与应对？AI翻译引发的伦理拷问尖锐而具体：其产出的知识（译文）在准确性、真实性乃至创造性维度上，其可信度与责任归属如何厘清？翻译过程涉及的海量数据，其隐私与安全保障机制何在？最根本的是，如何确保技术的逻辑服务于人，避免译者主体性的消解，最终使翻译知识真正增进人类福祉并促进社会正义？漠视这些挑战，翻译活动的社会公信力将面临风险，学科发展的根基亦可能被侵蚀。鉴于此，本文聚焦翻译”技术转向”浪潮下的知识伦理问题，尝试从”知识活动—知识结果—知识应用”三个相互关联的维度进行系统性分析。文章探讨了由技术使用者、技术开发者、技术监管者三个关键社群共同参与的知识伦理治理路径，以期引导技术发展趋利避害，使翻译的知识创造活动切实服务于人类文明的进步，为学科在技术洪流中维系伦理自觉与可持续发展提供思考。

2 翻译的技术转向与知识伦理

早在1954年，机器翻译技术就已启动，但早期的基于规则的系统在处理复杂文本时表现不佳。进入21世纪，随着信息技术的飞速发展，机器翻译从基于规则转向基于数据，翻译质量显著提升。2010年，Cronin提出翻译的”技术转向”，并指出这一转向并非源于相关领域理论的发展，而是新的翻译实践形式涌现的结果。然而，”技术转向”的提法在当时未能获得全面认可，梅森甚至直言，翻译的技术转向仅是个好听的名字，似乎是个新的事物，但翻译的核心没有任何改变（黄德先，2010）。2013年，神经机器翻译技术的出现为翻译质量带来了新的突破。O’Hagan（2013）指出，现在或许可以合理地提出翻译学科的技术转向了。此后，翻译的技术转向逐渐成为一种共识，并构成（应用）翻译研究的重要内容。Jimenez-Crespo（2020）提出，翻译的技术转向已经完结，翻译活动已被不同程度地重新界定为一种”人机交互”。本文认同其对翻译活动已演变为”人机交互”的界定。然而，对于”翻译的技术转向已经完结”这一论断，本文持不同看法。翻译技术日新月异，推动着翻译实践模式持续革新。本文认为，翻译的技术转向远未终结，而是仍在持续深化。这一深化进程的最新体现是，2022年底以ChatGPT为代表的大语言模型，实现了译文准确度与流畅度的双重提升，同时为专业领域的文本翻译提供了全新的解决方案。钟厚涛（2024）指出，得益于科学技术的飞速发展，翻译及其研究在经历了语言学转向、文化转向等不同时期之后，目前正在积极拥抱以生成式AI为代表的”技术转向”。

纵使技术范式不断革新，翻译作为知识生产、管理和转化（覃江华，2022）的根本属性始终未变，这决定了在当下技术转向浪潮中，知识伦理的审视不仅必要，更具迫切性。理解这一必然性，需回归知识的本质。柏拉图将知识界定为”经过证实的真实信念”，既昭示其客观性内核，也揭示其与人类价值追求的本质联系。莫诺（1977）指出，”真正的知识定义，归根到底是建立在一种伦理假定之上”。知识由此显现其双重面相：它既是认知的成果，更是价值的载体。颜青山（2002）强调，知识天然携带伦理基因，其生产与应用必然触发伦理效应。正是知识的这种价值负载特性，催生了知识伦理的自觉。郝文武（2015）提出，”知识伦理是形成、应用知识的价值和道德理想追求、根据及其逻辑，是在各层面知识中蕴涵的道德规范和要求”，简言之，即知识全生命周期中不可剥离的伦理维度。这要求知识实践者——无论身处生产、传播或应用环节——必须将伦理价值置于核心：研究者需规避可能的社会危害，传播者需确保信息准确公正，应用者则当权衡其对公平、福祉与生态的影响。当翻译被技术转向重新定义时，这种伦理自觉便成为抵御工具理性异化的关键屏障。

当知识携带着无法剥离的伦理基因进入翻译场域时，其社会文化嵌入性便催生出独特的伦理张力。译者处理文化词汇时，需在忠实于源语文化与目标读者接受度之间寻求平衡；面对涉及意识形态的文本，必须同时持客观立场与家国情怀；而在处理人权、隐私等敏感信息时，则要以专业审慎的态度守护数据安全与个人尊严。这些抉择的本质是知识在跨语际转化中对价值排序的具身实践——它既检验着翻译成果的真理性，更定义着知识行动的社会责任。当下，以生成式AI为核心引擎的技术转向，正以空前的深度重构翻译生态。大语言模型显著提升了翻译的转化效率。然而，技术繁荣表象下潜藏着结构性隐忧——算法黑箱遮蔽决策逻辑，数据洪流冲击隐私边界，人机协作模糊责任归属。当人工智能翻译在加速普及时，这些隐忧正转化为真实的伦理危机：文化偏见在语料训练中被固化，敏感信息在云端流转中遭泄露，译者主体性在效率崇拜下被消解。技术对知识伦理根基的撼动程度，已远非传统翻译伦理框架所能容纳。

3 人工智能翻译的知识伦理挑战

Holmes（2000）指出，翻译研究包含三个导向：过程导向、产品导向、功能导向。从某种程度上来说，这三个导向就对应着翻译的知识活动、知识结果和知识应用三个维度。翻译技术研究作为翻译研究的一个细分领域，也可以从这三个维度展开。目前的人工智能由于缺乏现实世界知识和人类意识，还不能独立做出伦理判断和风险评估（杨艳霞等，2025），在上述三个维度都激发了新的知识伦理挑战。

3.1 知识活动的伦理挑战

在传统的翻译活动中，译者一直占据着知识生产的主体地位，而人工智能的介入使得翻译活动的知识生产主体域限不明（史芸，2023）。一方面，技术的进步褪去了翻译工作者的精英光环，网络化和云端化的翻译模式将更凸显翻译的集体协作，加剧译者隐身现象（王华树、王鑫，2021）。另一方面，高度智能的翻译技术取代了很多原来需要作为人的译者完成的工作，专业译者通过刻苦训练长期积累的各种翻译技能优势被不断减弱。人工智能翻译中译者主体的弱化，加之开发者和使用者等多元主体对知识活动的参与，给翻译技术知识活动带来了诸多价值和伦理问题。

首先，译者的价值被低估，技术的发展使得翻译似乎成了一项人皆可为的简单工作，低成本、高效率的智能翻译不仅降低了译者工作的经济回报，更影响了译者的社会地位。其次，在技术转向的背景下，译者也不可避免地借助科技提升工作效率。然而，过度依赖翻译技术将抑制译者的主观能动性，逐步降低其语言文化敏感度、翻译决策能力，译者乃至整个翻译知识活动的创造性将被削弱。再者，人工智能翻译的效率和质量不断提高，在诸多方面已超过了人类译者的水平，这让译者对自己的翻译能力和职业认同产生怀疑，甚至感到挫败和焦虑。在他者和自我的双重否定下，译者职业和翻译行业发展都将受到打击。现有的译者人才可能会出现流失，新入行的从业人员会越来越少，且初级译者因被”剥夺”了实践锻炼和成长的机会，将来会出现人才断层（王珍珍，2024）。最后，知识生产主体的模糊将带来责任主体的模糊，有关人工智能翻译知识活动的质量保障，其责任方在于翻译技术的开发者还是使用者，抑或翻译技术本身？当翻译过程中涉及人机合作时，人工智能和人工译者之间的责任如何划分？这些都是亟待解决的问题。

除了上述与知识主体密切相关的伦理挑战，人工智能的翻译知识活动还存在算法黑箱的问题，即目前生成式AI翻译技术的使用者并不知道人工智能是如何得出译文的。而产生这种不可解释性的原因至少有两个：其一，机器认知是一种基于深奥计算机科学理论的高度计算过程，其内部复杂、大量的人工神经元的连接对于人类而言如同黑箱一般。其二，人工智能系统在学习过程中发现的语义之间的相关性仅表示两个变量之间存在统计学上的关联，不一定反映真实相关，更不一定代表因果关系（程鹏等，2024）。而许多数据驱动的研究往往依赖大数据中发现的相关性来进行预测和决策，这也正是人工智能翻译有时会生产出看似合理、实则并不正确甚至荒谬的知识的原因。因此，黑箱式知识活动给数智翻译知识生产带来了一定的消极影响。

3.2 知识结果的伦理挑战

以ChatGPT和DeepSeek为代表的人工智能产品，已经表现出一系列创新技术，使大语言模型在之前版本的基础上实现了飞跃式的发展，甚至表现出语言水平接近于人类的智力行为（冯志伟、张灯柯，2023）。但是，也有学者提醒，人工智能并不是全知全能的高于人类智慧的神奇产品（王贇、张政，2024）。

首先，人工智能生产的知识结果可能含有偏见。这些偏见一部分是由算法偏向所产生的。另一部分是由数据驱动所带来的，这里的数据偏见有两个来源：其一，来自原文数据的偏见。机器学习生成的翻译文本可能会传递甚至放大原始数据中存在的偏见。这种偏见在人工翻译中往往可以得到避免或修正，因为人类译者具有意识形态批判的能力，但目前人工智能的算法尚无力鉴别基础文本数据的价值偏见（邹开亮、刘祖兵，2023）。其二，来自训练数据的偏见。生成式AI的训练数据大多以人类生产的文本数据为基础，这些文本本身可能存在偏见、歧视或刻板印象，系统模型会在无意中学习并复制这些文本中的偏见，进而产出具有攻击性、不恰当性或缺乏文化敏感性的译文（高玉霞、任东升，2023）。

其次，人工智能翻译还有可能会凸显知识幻觉的困境（钟厚涛，2024）。基于深度学习的序列到序列技术生成的文本更加流畅和连贯，但也容易产生幻觉文本。具体到人工智能翻译领域，幻觉指模型产生的翻译与源语言句子无关或语义差别极大。尽管这些情况比较少见，但会导致用户对该翻译系统的置信度降低（李博等，2025）。人工智能幻觉的成因与技术上的黑箱原理密切相关，这一现象也体现了”翻译产品是翻译过程的产物”的基本逻辑。黑箱是知识生产过程中存在的问题，其在知识生产结果中的一种表现就是幻觉。而生成式AI翻译能否做到可信任、可解释和可溯源，是其未来发展的重要考验之一（钟厚涛，2024）。

此外，人工智能翻译的知识结果可能存在产权归属争议和利益分配矛盾。王宁（2024）指出，翻译公司可利用机器或人工智能快速地生成译文初稿，然后聘请一位资深人工译者审校修改译文。这样不仅大大缩短了翻译的周期，降低了成本，而且只需支付审校费给审校者，无需再支付翻译稿酬。他还指出，人工翻译的情况下，人工译者可以拥有所译作品的著作权，并可以署名（王宁，2024）。在机器或人工智能翻译的情况下，作品就没有了人工译者，只有审校者，而审校者往往只能得到审校费而得不到署名。有学者提出，对使用人工智能翻译的译作，参与二次修改加工的人如果具有独创性，是否享有版权？假如翻译后的内容构成作品，那么有署名权的是谁？如何获酬？赵新乐（2024）认为，应标明译者与人工智能开发者共有版权，类似是合作作品，但这在实践中缺乏操作性。

3.3 知识应用的伦理挑战

科学技术的迅猛发展正逐步冲垮数据隐私权的防护壁垒，人工智能翻译的应用需要审慎对待数据隐私安全的问题。首先，生成式人工智能通过大规模复制材料并精准提取相关数据，进行智能识别与重组，从而生成精确答案，其强大的数据挖掘技术可能造成侵权风险（王雪蕾，2025）。其次，译者或用户在机器翻译平台输入的语料也存在数据泄露的隐患（吴美萱、陈宏俊，2023），特别是涉及敏感或机密信息时，使用人工智能翻译可能会对客户的隐私构成潜在威胁，挑战职业保密原则。鉴于此，训练数据与翻译数据的隐私和安全已成为人工智能翻译技术在知识应用层面需要关注的重要伦理问题。

人工智能翻译的广泛应用，也会对自然语言的发展产生影响。语言是人类的高级智能活动，不仅涉及语言内部的结构，还涉及语言外部的日常生活、科学技术、历史、社会、文化背景等多种知识，以及人的情感愿望和心理状态等丰富的因素（冯志伟等，2023）。符号化计算语言的大量使用会导致语言发展形式化和单一化，缺乏创新性和生成性。在技术转向的背景下，有翻译研究者指出，越来越多的文本内容尤其是需要机器处理的内容，越来越远离个性化、情景化、具体化的语言实际，而向程式化、标准化、简单化方向发展（郝俊杰、莫爱屏，2019）。甚至有学者提出，人工智能翻译的机械化译文将”污染”人类的自然语言，进而危害读者思维模式（王贇、张政，2024）。

翻译技术的普及和应用，还增加了学术不端的可能。例如，随着ChatGPT的诞生、发展，人们担心人工智能技术的普及会显著提高学术不端行为的概率（王超等，2024）。在当下的翻译教学中，已然出现学生利用人工智能完成作业、将大语言模型生成的翻译当作自己的译文提交的情况。这不仅会破坏翻译教学和评价的公平性，也”对学生自己的翻译水平提高无益，还会对后续教学内容安排、教学方式与方法调整等产生误导”（王贇、张政，2024）。更为严峻的是，人工智能还可能助长学术发表和学位获取中的”代写”行为，显著增加翻译教学与研究中的学术不端风险。

最后，人工智能翻译的广泛使用，还存在生产并循环传播谬误的知识伦理风险。有研究指出，人工智能传播存在大量事实性虚假信息，包括数据、作者作品、客观事实、编程代码等错误（孟威，2024）。在传统的人工翻译时期，如果在翻译过程中出现错误、虚假信息，可以通过人力介入等方式干预终止，防止其进一步扩散。但是，在人工智能翻译时代，一旦虚假信息被人工智能认定为”正确”，就有可能出现大规模传播，误导人们的认知（钟厚涛，2024）。

4 翻译技术转向的知识伦理规范

人工智能的出现为知识创造注入了鲜活的生命力，撼动了人类的知识主体地位。但是，目前主流社会科学仍然普遍支持人工智能的工具性而否定其主体性，认为人工智能的”创新”在根本上源于”预训练语言模型”的原始输入，而非出于自发的底层创造欲（杜安，2023）。本文也认为，人工智能翻译中，碳基生命的人作为主体的绝对地位不容动摇，翻译技术转向的知识伦理治理仍然应”以人为本”。在现代技术的介入下，翻译的参与者由以往的翻译主体增加到翻译主体、技术主体和管理主体三类（王珍珍，2024）。因此，本文建议应从技术使用者、技术开发者、技术监管者这三大群体着手，开展翻译技术转向的知识伦理治理。需要指出的是，通常的翻译行为管理主体指负责协调和监督翻译项目的管理人员。而本文的监管者群体，主要是指监督和管理翻译产业、行业和翻译技术开发的主管部门。

4.1 技术使用者的责任担当

人工智能机器翻译表面上是获得人类译者能力的”师夷长技”竞争者，但本质是人工译者提升效率的实用性工具（王贇、张政，2024）。面对人工智能翻译的知识活动对译者主体性的挑战，译者应增强自身的技术素养，学会合理利用人工智能翻译工具，将其作为提升翻译效率的辅助手段。同时，译者应注重培养批判性思维和创造性思维，发挥人类在语言理解、文化背景和情感表达等方面的独特优势，为翻译工作注入更多的人文关怀和创新元素。此外，译者还应积极参与学界和行业的交流与合作，共同探讨如何在人工智能时代适应技术变革，推动翻译行业的良性发展。

从人工智能翻译的知识结果来看，尽管翻译技术已经取得了显著进展，但其生产的知识仍存在偏见和幻觉等缺陷。当前人工智能不具备因果推断和反事实推断能力，并不能独立进行科学研究（程鹏等，2024）和知识生产活动。因此，在人工智能翻译过程中，人类译者的深度介入不可或缺。这不仅是协作，更是应对AI幻觉和偏见等问题的关键保障。译者应在翻译开始前预判文本中易产生幻觉或偏见的环节，并通过明确的初始指令约束AI的发挥，要求其严格依据原文，避免主观推测。翻译过程中，必须密切关注这些关键环节，特别警惕那些语言流畅却暗藏逻辑漏洞或事实错误的输出。完成后的审校工作需重点查验预设的风险点及AI容易犯错的段落，通过逻辑梳理、文化校准和必要的交叉验证来消除偏见、核实真伪，最终确保译文在语言、文化和事实层面的准确性。总之，人类译者需以批判性眼光全程把关，将自身的文化洞察与风险意识深度融入人机协作过程，方能有效抑制AI的固有缺陷，保障翻译成果的可信度。

人工智能翻译的知识应用虽然带来了诸多便利，但也可能增加学术不端等风险。鉴于此，译者在使用人工智能翻译工具时，应明确学术诚信的重要性，遵循学术规范，时刻以知识伦理内省，确保所使用的翻译内容是经过自己理解和加工的，而非直接抄袭。翻译培训以及外语教学也应加强对学生的学术诚信教育，明确人工智能翻译工具的使用规范，引导学生正确使用这些工具，避免学术不端行为的发生。

4.2 技术开发者的伦理责任

在知识生产中，技术人员需自觉将自身行为置于知识伦理规范之下，积极履行责任。这是因为他们最了解知识应用后果，也最有能力采取预警措施。当下的翻译技术开发者，应加强与翻译实践者及研究者的交流，积极使用知识伦理来审视自己的工作，将”道德伦理”植入算法，追求人机”价值对齐”。将知识伦理和智能技术开发相结合，前瞻性地判断一项技术被用于知识生产后可能带来的价值与危害。

人工智能知识伦理风险产生的一个重要原因，在于其算法的复杂性和不透明性容易被误用和滥用（谢俊等，2023）。因此，如何使得算法更具透明性、可解释性和可问责性是当下人工智能伦理的议题之一，这些问题的解决有利于从根源上减少技术带来的伦理问题（万岩等，2020）。在此背景下，人工智能翻译技术的开发者也应该致力于提高算法的透明度和可解释性，以解决翻译技术知识活动的”幻觉”等问题。事实上，技术开发者已在这个方面做出了诸多努力。他们尝试使用本身具有可解释性的算法模型，如线性回归和决策树；尝试对复杂的”黑盒”模型进行解析，抽取关键规则和特征，以揭示其决策逻辑；尝试生成文本或视觉解释，以自然语言或图像形式呈现模型的决策依据，并允许用户进行探索性查询，以了解不同变量对输出的影响；还尝试关注模型的局部可解释性，即针对单个预测的解释（程鹏等，2024）。但是，提升可解释性通常需在解释性与预测性能间寻求平衡，并依据用户需求设计恰当的解释方式，此过程需人工智能研究者与领域专家携手合作，方能确保人们理解并信赖这些智能系统。

4.3 技术监管的体系构建

未来人工智能的伦理风险防范，不仅要从技术层面进行，还要从制度层面展开。制度防范是依据伦理原则，对人工智能全生命周期进行约束，或按自主度划分风险等级，发布预警并执行终止机制，确保其发展可控（谢俊等，2023）。制度防范需要人工智能技术监管者的介入，包括监督和管理翻译产业、行业和技术开发的主管部门等。

近年来，众多国际机构以及在人工智能领域处于领先地位的国家，不断推出各类研究报告和政策文件，为人工智能技术的治理工作明确方向以及制定相应的行动方案。仅2024年一年期间就有英国的《英国政府生成式人工智能框架》、东盟的《人工智能治理与伦理指南》、中国的《生成式人工智能服务基本安全要求》等。这些行动方案的共同宗旨就是确保人工智能技术的发展符合伦理原则，保障技术的安全性、透明性、可追溯性、可解释性和非歧视性，减少其对人权和社会秩序的潜在负面影响。它们共同构成了一个多层次、多维度的治理框架，引导人工智能技术的健康发展，使其更好地服务于人类社会的共同利益。

除了政府机构的治理，人工智能行业也正加强行业自律，形成了一系列伦理约束框架和原则。例如，2023年3月，生命未来研究所发布了一封《暂停大型人工智能研究》的公开信，呼吁所有人工智能实验室立即暂停比GPT-4更强大的人工智能系统的训练，暂停时间至少为6个月，要求人工智能开发者必须与政策制定者合作，大幅加快开发强大的人工智能治理系统。此外，一些学术机构和平台也对人工智能的知识生产和传播提出了监督和审查要求。例如，中国知网的AIGC检测旨在识别和评估学术论文中是否包含人工智能生成的部分，构成了我国人工智能知识伦理治理的重要平台工具。另有部分大学正在形成反对ChatGPT进入校园的规章与制度，一些学术期刊开始禁止或限制ChatGPT以合作者的形式出现在学术文章中（陈昌凤、黄阳坤，2023）。

5 结语

知识伦理探求人类为何以及是否应该这样认识和改造世界，为何以及是否应该这样形成、传播、应用知识和科学技术（郝文武，2015）。知识的伦理基础要求知识的生产者和使用者在追求真理的同时，必须考虑其对人类社会和自然环境的影响。在人工智能技术飞速发展的今天，从伦理层面考虑知识的生产和传播问题尤显重要。人工智能翻译所带来的知识伦理挑战，警示我们不能忽视科技发展背后的伦理约束。在技术转向的浪潮中，我们必须坚守”以人为本”的原则，确保翻译技术的发展服务于人类的共同利益。而这需要技术使用者、开发者和监管者三方协同努力，构建全方位的知识伦理治理体系。技术使用者应提升自身素养，合理利用工具，发挥人类的创造力和批判性思维；技术开发者需将知识伦理考量融入技术开发的每一个环节，追求人机价值对齐；技术监管者则要制定合理的政策与法规，确保知识技术发展在可控的轨道上前行。只有这样，我们才能在享受人工智能翻译带来的便利的同时，避免其潜在的知识伦理风险，使翻译技术真正成为推动人类知识进步的重要力量。

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