夜雨聆风2026年6月12日晚，由口译技术研学共同体主办，武汉工程大学外语学院协办，清华大学出版社与北京博硕星睿教育科技有限公司支持的《人工智能赋能口译》系列读书会第四期活动圆满举行。本期活动聚焦大语言模型口译技术这一前沿议题，吸引众多口译爱好者在云端相聚，共话智能时代的口译变革。本场直播实时字幕由讯飞同传全程支持，让观众直观感受智能实时双语字幕如何为直播场景赋能。 大语言模型技术的迅猛发展，正推动口译活动从“工具辅助”迈向“智能共生”的新阶段。大语言模型不再是简单的辅助工具，而将成为人类译员的智能合作伙伴。在此背景下，如何系统理解大语言模型口译技术的类型及其在教学与实战中的落地路径，已成为广大师生与从业者关注的焦点。本期读书会特邀《人工智能赋能口译》副主编邓军涛教授与编委赵俊毅同学，分别从学理框架与实践应用双重维度，围绕大语言模型口译技术的类型划分、应用场景与能力重塑等话题展开了深度分享。
副主编分享 | 邓军涛
数智时代的口译技术：内涵重塑与边界拓展
西北工业大学外国语学院邓军涛教授作为本书副主编，结合其多年对口译技术的系统研究，带来了题为《数智时代的口译技术：内涵重塑与边界拓展》的精彩分享。
1、口译技术的百年演进：从酝酿初创到深化突破
邓老师首先从国际视角出发，介绍了关于口译技术的两本论文集，内容涵盖技术赋能口译、口译员培训、自动化口译流程、职业环境应用、质量与伦理等五大板块，展现了国际学界对口译技术话题的广泛关注。随后，邓老师系统梳理了口译技术百余年来的发展历程，将其划分为四个阶段：
•酝酿与初创期 (1920s-1930s）：电声传输技术与同声传译设备的雏形出现；
•成型与推广期（1940s-1950s）：以纽伦堡审判为标志性事件，现代同声传译职业正式诞生；
•转型与拓展期（1960s—1990s）：远程口译、机器口译、计算机辅助口译持续探索；
•深化与突破期（21世纪以来）：人工智能、大语言模型等技术深度介入口译全流程。
2、内涵重塑：从“计算机辅助口译”到“口译技术”的概念演进
邓老师指出，“口译技术”这一术语的正式使用是近十年的事情。从概念上，口译技术可分为：
•广义：涵盖宏观层面的口译服务体系建设、中观层面的口译模式变革、微观层面的口译工作辅助，甚至包括口译教学与研究中的技术要素；
•狭义：聚焦于CAI（计算机辅助口译），即直接与口译员工作流程高度密切相关的技术要素。
3、边界拓展：形态、功能、属性三重维度
邓老师从三个维度阐释了口译技术的边界拓展：
1. 形态范畴：从单一走向多元。
2. 功能范畴：从外围辅助转向深度介入。
3. 属性范畴：从通用性向专业化演进。
4、课程建设与研究拓展：面向未来的口译人才培养
邓老师指出，口译技术课程建设可采用四种模式：单列型、复合型、融入型、拓展型。在能力培养上，邓老师强调了口译员需要强化的新兴能力，包括人机协同能力、场景适应能力、伦理决策能力、技术驾驭能力。
编委分享 | 赵俊毅
大语言模型口译技术：从“是什么”到“怎么用”
武汉工程大学英语笔译专业硕士研究生、即将赴西北工业大学攻读博士学位的赵俊毅同学，作为本书编委，带来题为《大语言模型口译技术》的分享。他从“是什么”与“怎么用”两个角度，系统解读了第八章的核心内容。
赵俊毅指出，大语言模型口译技术并非专门针对口译研发的智能工具平台，而是探索如何利用大语言模型的技术能力，结合口译实践中的各种需求，形成应用场景——包括知识管理、资源创建和质量测评。基于这一思路，可将大语言模型口译工具分为四类：
1.文本生成模型：通用大语言模型（ChatGPT、Gemini、豆包、DeepSeek等）与垂直领域专用工具，支持个性化定制，便于知识管理与术语获取。
2.语音生成模型：自动语音识别（ASR）、语音合成（TTS）以及同声转写与翻译辅助工具，支持训练中的音频材料创建和实践中的实时辅助等需求。
3.情感识别模型：上传口译音视频或文本材料，自动提取动态情绪因素，服务于口译训练中的交际评估环节。
4.视频生成模型：与口译最直接的关联是场景模拟，可构建沉浸式训练环境。尽管当前AI视频生成质量有待提升，但潜力值得关注。
2、怎么用？——三大应用场景
赵俊毅围绕口译实践与教学中的核心需求，梳理了大语言模型口译技术的三大应用场景：
1.知识管理（译前准备与教学准备）：利用大语言模型提取关键词术语、生成术语表，围绕主题整理概念、行业背景与发展态势，将分散信息快速整合管理。
2.资源创建（训练材料生成）：教师可根据需求设定主题、语速、信息密度、语体、场景等参数，让模型生成对应的文本材料，再通过语音合成工具转为音频。整个过程可实现高度个性化定制。
3.质量测评（训练后评价反馈）：先系统讲解了译语评估与语音评估两类实现思路，即通过训练模型挖掘口译产出的文本、语音特征与人工评分之间的关联规律，以此习得口译质量的判别逻辑。随后提出了综合评估智能体的构想，将译语评估、语音评估、情感识别整合到一个平台，实现一站式口译质量评价。
在互动环节，线上观众围绕“口译员核心能力变化”“大语言模型使用误区”等话题与嘉宾展开了深度交流。
关于“未来口译员核心能力的变化”，邓军涛教授回应：
关于“学生使用大语言模型进行译前准备时的误区”，赵俊毅回应：
主持人邵梦迪在总结中强调：“我们今天讨论口译技术，已经不能仅仅停留在‘会使用某个工具’的层面。技术正在越来越成为口译能力结构中不可或缺的一部分。但技术能力的提升并不意味着译员的专业价值被削弱。当大语言模型可以更快更好地生成信息、整合材料、回应问题时，我们反而更需要具备信息甄别能力、语境判断能力、风险意识和质量控制能力。真正的人机协同，并不是简单地把任务交给大语言模型，而是由人为主体来设计任务、判断结果、修正偏差，并最终对输出的内容负责。”
第四期读书会在深度交流中圆满落幕。从口译技术的百年演进到大语言模型口译技术的四类划分与三大应用场景，两位嘉宾的分享既有历史纵深感，又有实践指导力，为AI时代口译学习者提供了清晰的行动路径。后续我们也将持续推出更多读书会公益直播交流活动，欢迎大家扫描下方二维码添加助教，加入读书会共读社群，获取系列活动回看资料、导读文件与专家答疑机会，与全国口译同仁一起共读、共学、共进。
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