AIGC背景下機輔漢法翻譯的譯后編輯問題與對策研究

摘要：在AIGC技術浪潮的強勁驅動下，翻譯行業正步入一個史無前例的轉型階段，計算機輔助翻譯領域亦迎來了前所未有的發展機遇與復雜挑戰。恰逢中法建交六十周年這一歷史性時刻，該文依托在西南地區開展的《關于漢法機輔翻譯工具使用情況的調研問卷》的深度分析成果，借助DeepL與ChatGPT兩種廣受關注的計算機輔助翻譯工具，結合政治外交文本的具體翻譯案例與譯后編輯實踐，系統性地歸納總結了機輔漢法翻譯過程中頻繁出現的錯誤類型，涉及內容與格式兩個方面。在此基礎上，該文進一步提出了切實可行的譯后編輯優化策略，旨在探索并構建一種新型的人機協同翻譯模式。此研究不僅為當前翻譯實踐模式的革新提供了理論支撐與實踐指導，更為未來翻譯行業的發展開辟了新視野與新路徑。

關鍵詞：AIGC；計算機輔助翻譯；漢法翻譯；政治外交文本；譯后編輯；對策研究

中圖分類號：H315.9 文獻標識碼：A 文章編號：2096-4110（2024）11（a）-0029-06

Research on Post-editing Problems and Countermeasures of Chinese-French Computer-Aided Translation in the Context of AIGC

ZHAO Xiaofan， LI Wenli

（Leshan Normal University， Leshan Sichuan， 614000， China）

Abstract： Driven by the strong wave of AIGC technology， the translation industry is stepping into an unprecedented transformation stage， and the field of Computer-Aided Translation has also ushered in new development opportunities and complex challenges. Coinciding with the 60th anniversary of the establishment of diplomatic relations between China and France， based on the results of THE QUESTIONNAIRE ON THE USE OF CHINESE-FRENCH COMPUTER-AIDED TRANSLATION TOOLS in Southwest China， and with the help of the two popular Computer-Aided Translation tools DeepL and ChatGPT， and in combination with the specific translation cases of political-diplomatic texts and the post-editing practice， this study systematically summarizes the types of common errors in the process of Chinese-French Computer-Aided Translation， which involves both the content and format. On this basis， this study further proposes practical post-editing optimization strategies， aiming at exploring and constructing a new type of human-computer collaborative translation mode. This study not only provides theoretical support and practical guidance for the innovation of the current translation practice mode， but also opens up new horizons and paths for the development of the translation industry in the future.

Key words： AIGC; Computer-Aided Translation; Chinese-French translation; Political-diplomatic texts; Post-editing; Countermeasure research

數字化與人工智能的快速發展給翻譯行業帶來深刻變革，為計算機輔助翻譯領域帶來了新的機遇與挑戰。我國相繼發布了《國家信息化發展戰略綱要》（2016）、《新文科建設宣言》（2020）、《提升全民數字素養與技能行動綱要》（2021）等文件，不僅強調了技術創新在加強文化交流、提升國家軟實力方面的核心地位，亦為計算機輔助翻譯的研究與發展指明了方向。2023年10月召開的全國宣傳思想文化工作會議正式提出了習近平文化思想[1]，強調要著力加強國際傳播能力建設、促進文明交流互鑒，為新時代的國際傳播工作賦予了新的使命。2024年正值中法建交六十周年，機輔漢法翻譯研究對于增進兩國理解，促進國際傳播，加強跨文化交流和政治、經濟合作具有劃時代意義。

AIGC賦能下的機輔翻譯工具，如DeepL、ChatGPT等，顯著提升了翻譯效率。然而，由于術語庫資源相對匱乏，機輔翻譯在語義精準度與表達自然性上仍存在一定的局限，譯文質量與水平仍有待提高，尚達不到完全替代譯員的程度[2]。鑒于此，本文聚焦機輔漢法翻譯中政治外交文本的錯誤類型，通過案例分析與譯后編輯實踐，提出切實可行的譯后編輯策略，探索人機協同的新型翻譯工作模式，以推動機輔翻譯在漢法翻譯領域的深入應用與高質量發展。

1 AIGC背景下的機輔漢法翻譯概述

1.1 AIGC的起源與發展

人工智能是計算機科學的一個分支，是研究開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學[3]。AIGC，作為人工智能的重要分支，指利用人工智能技術，通過已有數據模型尋找規律，并進行適當的泛化能力生成相關內容[4]。2017年，Transformer架構的問世將AIGC推向新高度，特別是OpenAI發布的GPT系列模型，以其卓越的文本生成能力，在對話系統、文本創作及機輔翻譯等領域展現出巨大潛力，引發了全球對AIGC技術與應用的廣泛關注。

隨著算法進步和大規模數據集的應用，AIGC技術發展迅猛，在全球范圍內掀起了AIGC模型互動模式的研究熱潮。AIGC技術在翻譯領域的應用日益廣泛，涵蓋計算機輔助翻譯、跨模態翻譯及定制化翻譯等多個方面，深刻改變了翻譯行業的實踐路徑與研究方向。

1.2 計算機輔助翻譯的內涵與特征

計算機輔助翻譯是翻譯人員借助計算機輔助翻譯技術或工具進行的一種翻譯模式[5]，具有高效快速的特點。根據中國翻譯協會發布的《2024中國翻譯行業發展報告》，在參與調研的翻譯企業中，52.90%的項目使用了機輔翻譯[6]。在大規模翻譯項目中，機輔翻譯的應用有效提升了翻譯質量和效率。根據中國外文局翻譯院智能翻譯實驗室發布的《關于計算機輔助翻譯使用情況的調研問卷》的研究結果顯示，超95.00%的受訪翻譯企業管理者認為，機輔翻譯軟件對企業收益增長幫助較大[7]。通過研究機輔翻譯，推動翻譯行業數字化、智能化升級，符合時代潮流和客觀需要。

在術語庫和翻譯記憶庫的支持下，機輔翻譯能夠基本保障譯文質量的可控性與術語的一致性。此外，它還具有較強的協同性，便于翻譯、編輯和校對等環節的團隊協作，尤其在應對大規模翻譯任務時，能夠有效減輕譯員的重復勞動。然而，機輔翻譯的語言理解與創造力欠缺，無法達到人類智能語言的層級，難以靈活處理復雜語境以傳達原文情感。

1.3 機輔漢法翻譯工具的應用現狀

針對機輔翻譯工具在漢法翻譯中語義精準度和表達自然性不足等問題，本團隊設計了《關于漢法機輔翻譯工具使用情況的調研問卷》，并面向西南地區法語學習者與從業者開展問卷調查，共回收有效問卷126份，其中，74.13%為法語專業學生，其余為法語教師和翻譯從業者。

調查結果顯示，法語助手、有道翻譯、百度翻譯、DeepL和ChatGPT等機輔翻譯工具被廣泛使用，主要應用于學術研究、日常交流、新聞閱讀等多個領域，顯著提升了翻譯效率，減輕了工作負擔。受訪者中，有42.06%的人每日使用機輔翻譯工具，有38.89%的人每周使用未超5次，13.49%的人僅在特定場合下使用。面對機輔翻譯工具在復雜句式處理、術語精準度和文化內涵傳達等方面的缺陷，67.46%的受訪者表示在初譯后，需花費較長時間進行校對和修改。受訪者期望機輔翻譯工具能夠提升專業術語翻譯的準確度和上下文理解能力，提供更多的文化背景參考，并改進語法處理能力。同時，調查結果也反映出受訪者對于隱私保護、國家安全和知識產權的重視。雖然機輔翻譯能基本滿足譯者需要，譯文的可用性逐漸得到行業認可，但當下人工智能和機輔翻譯都還處在發展的初級階段[8]，機輔翻譯在情感表達、意圖理解和意境營造等方面仍存不足，需大量的人工編輯和譯后調整，方達“知情意”的國際傳播要求。

2 機輔漢法翻譯實例分析

鑒于中法語言特性及文化差異，機輔翻譯在應用中常因語料庫資源匱乏、語境處理困難而導致語意割裂、文化內涵誤傳等問題。2024年，正值中法建交六十周年，《費加羅報》發表的《傳承中法建交精神 共促世界和平發展》一文生動展現了中法兩國深厚的歷史淵源與文明交流互鑒的豐碩成果，堪為政治外交文本研究范例。DeepL與ChatGPT作為當前應用最廣泛的機輔翻譯工具，分別代表了傳統機器翻譯技術和新興人工智能對話模型，二者在處理復雜語境時具有典型性。鑒于此，為有效提升機輔翻譯的精準度，促進中國文化的國際傳播與交流，本文以《傳承中法建交精神 共促世界和平發展》為例，依托DeepL與ChatGPT，從內容精準度與格式規范性兩個維度，深入剖析機輔翻譯的常見問題，旨在探索其在政治外交文本翻譯中的實際應用效果及改進路徑。

2.1 內容層面

2.1.1 范疇詞多譯

范疇詞指表示行為、現象、屬性等概念所屬領域的名詞[9]，常用于標示事物的類別或屬性。它們大多無實際意義，但并非“廢詞”，能夠使句子更加流暢，刪除后會影響語感。作為漢語特有的表達手段，范疇詞的廣泛性和抽象性在機輔翻譯中常導致詞匯冗余或語義缺失等問題。常見的名詞性范疇詞有態度、情況等，而動詞性范疇詞常以“在……背景下”“解決……問題”等搭配形式出現。

例1：

原文：在冷戰正酣的背景下

DeepL：dans le contexte de la guerre froide en cours

ChatGPT：dans un contexte de Guerre froide où les tensions étaient vives

官方譯文：en pleine guerre froide

對于“在……背景下”這一范疇詞，DeepL和ChatGPT均因采用直譯法，造成詞匯冗余。官方譯文則巧妙地省略了這一范疇詞，將翻譯重點放在“冷戰正酣”上，強調統一性與整體性，簡潔準確地傳達了原意。

2.1.2 時政新詞核心詞義模糊

隨著新時代中國特色社會主義實踐的不斷深化，時政新詞層出不窮，然而因機輔翻譯庫的文化背景參考不足，往往無法理解時政新詞的核心概念和關鍵要素，難以傳達其核心詞義。

例2：

原文：新質生產力

DeepL：une nouvelle productivité de qualité

ChatGPT：de nouvelles forces productives

官方譯文：des forces productives de nouvelle qualité

“新質生產力”是在2023年提出的一個新概念。其核心在于“生產力”，特點是創新，關鍵在質優。ChatGPT直接忽視了“質量”這一關鍵要素，DeepL的譯文雖涉及“新質”，卻未能準確傳達“生產力”與“新質”之間的內在聯系。

2.1.3 動賓搭配不當

機輔翻譯在處理復雜的動賓搭配時，容易片面地理解動賓關系，導致內涵缺失、語義狹窄等現象，使讀者對原文產生偏差或混淆，造成信息傳遞不準確。

例3：

原文：傳承中法建交精神

DeepL：transmettre l’esprit des relations diplomatiques entre la Chine et la France

ChatGPT：poursuivre l’esprit de l’établissement des relations diplomatiques sino-fran?aises

官方譯文：faire rayonner l’esprit présidant à l’établissement des relations diplomatiques entre la Chine et la France

“傳承”指將前輩累積的經驗與智慧系統性地傳授與承接，并在此基礎上進行發揚與創新。DeepL從物理角度考量，選用了“傳遞”作為動詞，該詞常搭配實物為賓語，而此處的賓語卻是抽象的精神遺產，導致動詞與賓語搭配不當。ChatGPT選用“延續”一詞，雖在動賓搭配上更顯貼切，卻未充分捕捉原文強調的“發揚”這一精神實質的深層意蘊，在一定程度上削弱了信息傳播的效果。

2.1.4 動詞時態使用不當

漢語缺乏法語所特有的時態體系，即漢語動詞無法借助自身的形態變化來明確時間概念。因此，機輔漢法翻譯難以僅憑動詞的形態直接判定句子的時態特征。相反，它必須依賴于時間助詞、時間短語或上下文語境來解析和提取時間信息。這一機制常導致其時態識別與表達混亂，影響翻譯的準確性和流暢性。

例4：

原文：2023年中國經濟增長5.2%，2024年的目標是5%左右。

DeepL：L’économie chinoise conna?tra une croissance de 5，2 % en 2023， avec un objectif d’environ 5% en 2024

ChatGPT：En 2023， la croissance économique de la Chine a été de 5，2 %， et l’objectif pour 2024 est d’environ 5 %，

官方譯文：Son économie a enregistré une croissance de 5，2% en 2023 et vise pour 2024 une croissance d’environ 5%，

原文前半句描述的是2023年已經發生的經濟增長數據，后半句是2024年的目標預期，因此在進行翻譯時，前半句應使用過去時態，后半句則需使用現在時。DeepL前后兩句均使用簡單將來時，與原文時態不符。ChatGPT的譯文則基本符合原文時態。

2.1.5 古籍用語的句意割裂

全球化背景下，中國古籍用語在國際交流中的應用日益增多。中華五千年文明綿延不絕，古籍用語，如典故、成語、詩詞等，蘊含豐富的文化歷史信息，在法語中無完全對應的詞匯。因此，機輔翻譯多傾向于字面翻譯，忽視原文深層的文化內涵，導致譯文句意割裂、語義破碎、生澀難懂，且難以兼顧語言格式的工整性和美學性。

例5：

原文：“君子和而不流，強哉矯；中立而不倚，強哉矯”。

DeepL："Un gentleman est fort en harmonie mais pas en flux; il est fort en neutralité mais pas en penchant".

ChatGPT："Un gentilhomme est harmonieux sans se prostituer， quelle force ！Il est impartial sans se pen- cher d’un c?té， quelle force ！"

官方譯文：Le sage cultive l’harmonie dans la diversité et se tient dans le juste milieu sans incliner d’un c?té ou de l’autre. Que sa fermeté est courageuse ！

DeepL將“和而不流”直譯為“不在流動之中”，未能傳達君子和諧而不隨波逐流之意，造成句意割裂。ChatGPT則譯為“不出賣自己”，與原文意思大相徑庭。對于“中立而不倚”，機翻譯文生硬，未能流暢表達“不偏不倚”之意。盡管二者在語言格式工整性方面表現良好，但在傳達文化內涵和準確性上仍有待改進。

2.1.6 隱喻修辭冗長

在政治外交文本中，隱喻修辭尤為常見，多借助“是”“成”等詞，通過直接將本體說成喻體，或通過喻體來暗示本體，將某一事物比擬成與其相似的另一事物，巧妙有力地表達政治立場、傳遞政治信息。然而，機輔翻譯常因忽視語境而硬譯或直譯，導致譯文冗長，影響信息的精準傳達。

例6：

原文：中國是和平共處五項原則的忠實實踐者。

DeepL：La Chine est un fidèle praticien des cinq principes de la coexistence pacifique.

ChatGPT：La Chine est un défenseur loyal et praticien des cinq principes de coexistence pacifique.

官方譯文：La Chine applique fidèlement les Cinq Principes de la Coexistence pacifique.

例6中，“中國”是本體，“忠實實踐者”是喻體，強調中國堅定執行和遵循和平共處五項原則。DeepL和ChatGPT均選擇直譯，保留了“忠實實踐者”的表述，導致譯文冗長，不符合法語表達習慣。官方譯文則摒棄了暗喻形式，改用意譯法，調整句式結構，強調中國對原則的忠實執行，更加簡潔自然，貼近法語表達習慣。

2.1.7 重大歷史時間節點直譯

政治外交文本中常提及某些具有里程碑意義的歷史事件及其時間，這些時間節點承載著深遠的歷史意蘊和政治象征價值。然而，機輔翻譯在處理此類文本時，由于缺乏對相應文化背景的深刻理解，傾向于采用機械的直譯法，嚴重削弱了政治外交信息的傳播效果和戰略影響力。

例7：

原文：70年前，周恩來總理首次完整提出……和平共處五項原則。

DeepL：Il y a 70 ans， le premier ministre Zhou Enlai a présenté pour la première fois les cinq principes de la coexistence pacifique.

ChatGPT：Il y a 70 ans， le Premier ministre Zhou Enlai a présenté pour la première fois de manière complète les Cinq Principes de la Coexistence Pacifique.

官方譯文：En 1954， le Premier Ministre Zhou Enlai a avancés les Cinq Principes de la Coexistence pacifique pour la première fois.

DeepL和ChatGPT在處理“70年”這一表述時，未能準確識別出該表述指向一個具有特定背景的歷史事件，僅將其字面化地譯為“數字+年”的形式。官方譯文則根據上下文語境選擇將其轉譯為“1954年”，準確還原了歷史指涉，有效提升了中國在國際舞臺上的影響力，增強了政治外交文本的權威性。

2.2 格式層面

2.2.1 大小寫混淆

機輔翻譯在處理包含人名、身份、組織名、地名等專有名詞時，常暴露出大小寫使用不規范、普通名詞與專有名詞混用等問題，影響譯文的準確性和流暢性。

例8：

原文：戴高樂將軍

DeepL：le général de Gaulle

ChatGPT：le général de Gaulle

官方譯文：le Général de Gaulle

DeepL和ChatGPT的翻譯內容基本正確，但將“將軍”的首字母小寫，未遵循專有名詞大寫的規范。這種翻譯方式在非正式語境中較為常見，但在外交場合等正式莊重的場合，表示職位或頭銜的名詞通常需要大寫，以突出其正式性和重要性。

2.2.2 標點符號使用不當

法語中的標點符號與中文并非一一對應，如法語引號“??”常用于直接引語或表示強調，中文的書名號“《》”雖與之形式相似，卻主要用于標示書籍、文章等出版物。機輔翻譯在處理特定語境下的標點符號時，因缺乏對人類語言深層次理解和語境感知的能力，往往難以準確把握標點符號在原文中的確切含義和用法，常導致標點直譯、多譯、錯譯，影響翻譯質量。

例9：

原文：“昆明—蒙特利爾全球生物多樣性框架”

DeepL：le Cadre mondial pour la biodiversité Kunming-Montréal

ChatGPT：le Cadre mondial de la biodiversité Kunming-Montréal

官方譯文：le Cadre mondial de la biodiversité de Kunming-Montréal

“昆明—蒙特利爾全球生物多樣性框架”是一項國際協議。DeepL未能恰當使用介詞來連接限定成分，ChatGPT的譯文則存在標點符號的過度使用問題，誤用法語引號，這不僅與法語的書寫習慣不符，也會引起讀者的困惑。

2.2.3 文體排版不規范

政治外交文本在排版上有特定格式要求，如標題、段落、引用等。然而，機輔翻譯難以保持原文的排版格式，如標題未大寫、段落換行錯誤等，使譯文在視覺上顯得雜亂無章，影響譯文的可讀性。

3 機輔翻譯的譯后編輯策略

基于機輔翻譯實踐與研究，本文提煉出5條譯后編輯準則，既充分發揮了機輔翻譯技術在提升翻譯效率與保障譯文質量方面的獨特優勢，還深度融合了譯者的主體性作用，倡導在人機協作中不斷探索和優化翻譯模式，以確保譯文精準、流暢地傳達原文的意圖與情感。

3.1 人機互譯，協同高效

機輔翻譯便捷高效，譯者深諳中法文體風格差異及其語法知識，二者結合事半功倍。譯者需熟悉中法標點符號的對照規則，結合語境靈活使用。同時，可借助排版軟件優化譯文排版，提升譯文美觀性。

3.2 更新術語，精準匹配

翻譯工具的開發者應不斷完善并實時更新時政術語庫，擴大庫容量，核對專有名詞，提高匹配正確率。同時，語料庫應基于中法歷史文化背景知識，精析時政新詞核心義，增補引申義。還需優化讀者反饋機制，進一步提升機輔翻譯的精準度。

3.3 逐字修正，逐句潤色

譯者需精確對比原文與譯文，識別出所有可能的翻譯誤差，逐字逐句調整潤色。譯者還需深入理解原文語境，分析句子之間的邏輯關系，調整句子結構，優化語序。

3.4 緊跟時政，堅定立場

譯者需密切關注國內外時政熱點，保持對政治動態的敏銳洞察力。在譯后編輯時，堅定政治立場，確保翻譯內容符合國家立場。同時，要注重翻譯準確、客觀、公正，以免造成文化誤解。

3.5 持續學習，提升素養

譯者需持續學習新知，培養歷史文學素養和跨文化交際能力，以準確傳達中國智慧和中國方案。譯者還需持續提升機輔翻譯工具和計算機的使用能力。

4 結束語

機輔翻譯水平隨AIGC研究的深入而大幅提升，但仍處初級階段，無法完全替代譯員，“機輔翻譯＋譯后編輯”的人機協作工作模式將長期存在。本研究聚焦AIGC浪潮下的機輔漢法翻譯，通過問卷調研、案例分析及譯后編輯實踐，對政治外交文本在機輔漢法翻譯中的常見錯誤類型進行了系統歸納，并在此基礎上提出了切實可行的譯后編輯策略。新時代的翻譯研究者，需直面機輔翻譯的譯后編輯挑戰，持續優化技術，不斷完善策略，提升譯后編輯效率與質量，為推動翻譯行業的數字化轉型和翻譯人才培養貢獻力量。

參考文獻

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