人工智能在现代语言翻译中的作用及其社会应用：系统性文献综述

作者及机构
本研究的通讯作者为Samuel Ssemugabi，来自南非比勒陀利亚的University of South Africa。论文发表于Springer Nature Switzerland AG出版的会议论文集《SACIR 2024》（CCIS系列第2326卷），出版时间为2025年。

研究背景与目标
该研究属于人工智能（AI）与自然语言处理（NLP）交叉领域，聚焦于AI技术（尤其是神经机器翻译（Neural Machine Translation, NMT）和生成式AI）对语言翻译的变革性影响及其社会应用。研究动机源于过去五年AI翻译技术的快速发展，但其社会影响（如伦理问题、文化同质化风险）尚未被系统评估。作者通过系统性文献综述（Systematic Literature Review, SLR），旨在回答三个核心问题：
1. AI驱动的翻译技术有哪些最新进展？如何提升翻译的准确性与效率？
2. AI翻译技术的社会影响是什么？
3. AI翻译的未来趋势和潜在发展方向有哪些？

研究方法与流程
研究采用PRISMA（Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses）框架，基于Scopus数据库筛选文献，具体流程如下：
1. 文献检索：使用关键词组合（如“artificial intelligence”“translation”“society”）初筛出351篇文献。
2. 筛选标准：
- 时间范围：2020–2024年，聚焦最新技术（239篇）。
- 文献类型：仅限同行评审的英文期刊全文（52篇）。
- 质量评估：通过CASP（Critical Assessment Skills Programme）工具评估方法学严谨性，最终纳入16篇高质量文献。
3. 数据分析：对入选文献按研究问题分类，提取技术进展、社会影响和未来趋势三类数据，进行主题归纳与对比分析。

主要研究结果
1. 技术进展
- 神经机器翻译（NMT）：基于Transformer架构的模型（如GPT、BERT）通过注意力机制（Attention Mechanisms）显著提升长文本和复杂语法的翻译质量。例如，Google Translate的NMT系统对俚语的准确率提高40%（Prates et al., 2020）。
- 生成式AI（GenAI）：ChatGPT等大型语言模型（LLMs）通过迁移学习（Transfer Learning）实现多任务适应，在实时对话翻译中表现优异（Hassani & Silva, 2023）。
- 低资源语言支持：迁移学习技术缓解了数据不足问题，如阿拉伯语-英语翻译的BLEU分数提升15%（Bornea et al., 2021）。

1. 社会影响

   • 积极影响：
     
     • 跨领域应用：医疗领域（如西班牙语肾病FAQ翻译）促进健康公平（Garcia Valencia et al., 2024）；教育领域支持多语言教学（Folmeg et al., 2024）。
       
     • 无障碍技术：AI手语翻译系统（如基于YOLO的实时ASL识别）准确率达98.07%（Rivera-Acosta et al., 2021）。
       
   • 负面风险：
     
     • 文化同质化：AI偏好主流语言（如英语），可能边缘化小众语言（Urzedo et al., 2024）。
       
     • 职业替代：标准化翻译任务中，人类译者需求下降（Sánchez-Gijón, 2022）。
       
     • 伦理问题：性别偏见（如Google Translate中职业词汇的性别固化）和西方中心主义叙事（Roberge et al., 2020）。
       

2. 未来趋势

   • 文化敏感性模型：需开发能识别方言和习语的AI（如针对非洲语言的本地化训练）。
     
   • 通用语言框架：构建支持濒危语言的统一模型（Lai et al., 2024）。
     
   • 伦理AI系统：强调透明度（如可解释性算法）和公平性（如去偏见数据集）（Farina et al., 2024）。
     

研究价值与亮点
1. 学术价值：首次系统整合AI翻译的技术进展与社会影响，填补了该领域综述空白。
2. 应用价值：为政策制定者提供平衡技术效益与风险的依据（如制定AI伦理指南）。
3. 方法论创新：严格遵循PRISMA框架，确保文献筛选的透明性与可重复性。
4. 跨学科意义：涉及语言学、计算机科学、社会学和伦理学的交叉分析。

局限性
1. 仅纳入Scopus数据库文献，可能遗漏会议论文中的最新技术。
2. 时间范围（2020–2024）未能涵盖早期关键技术（如2017年Transformer架构的提出）。

总结
该研究揭示了AI翻译技术的“双刃剑”效应：既推动全球沟通无障碍化，又需警惕其社会文化风险。未来研究应聚焦低资源语言支持、伦理框架构建及人机协作模式优化。