精彩回顾 | 《人工智能赋能口译》第四期读书会:大语言模型口译技术——从“辅助”迈向“智能共生”

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：

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：

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：

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。

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：

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：

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。

互动问答

关于“未来口译员核心能力的变化”，邓军涛教授回应：

“即便在技术高度发达的今天，语言能力、跨文化交际能力、知识整合能力、即时信息处理能力依然是口译员不可替代的核心基础。同时，口译员需要强化人机协同能力、场景适应能力、伦理决策能力与技术驾驭能力。谁能够更有效地整合语言能力与技术能力，谁就更有可能成为数字时代高端语言服务领域的核心人才。”

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：

“最容易出现的误区就是过度依赖模型生成的内容，没有做细致的数据检验与术语核验，盲目套用译文和背景材料，也没有及时更新数据库,没有处理好技术与自身能力的边界。我们的回答是：以技术为辅，技术支撑你的需求。以我为主，驾驭技术。”

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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