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古典阿拉伯诗歌翻译中的人类译者与AI大语言模型对比研究

作者及机构
本研究由Mohammed Farghal（约旦应用科学私立大学英语语言与翻译系）和Ahmad S. Haider（约旦应用科学私立大学与中东大学MEU研究单元）合作完成，发表于2024年10月的*Cogent Social Sciences*期刊（卷10，第1期，文章编号2410998）。

学术背景
古典阿拉伯诗歌以其复杂的主题、修辞形式和韵律（prosody）著称，其翻译长期依赖人类译者的文化敏感性和创造力。随着AI大语言模型（LLMs，Large Language Models）如Google的Gemini（Gem）和OpenAI的ChatGPT（GPT）的发展，研究者试图评估其在诗歌翻译中的潜力。本研究旨在回答两个核心问题：
1. AI模型（Gem和GPT）与人类译者在主题清晰度（thematic clarity）、创造力（creativity，如隐喻使用）和韵律（prosody）上的表现差异；
2. 54位专家及AI模型自身如何评价这些翻译结果。

研究流程与方法
1. 语料构建
- 选取15段古典阿拉伯诗歌，涵盖多样化的历史背景、语言复杂性和主题（如爱情、社会、哲学）。
- 人类译者（一位具有数十年经验的阿拉伯语-英语诗歌翻译专家）提供直译（literal translation）和文学性翻译（rhymed couplets，押韵对句）。
- 将相同诗歌输入Gem和GPT，提示生成“AA韵式英语对句”，且需保留韵律。

1. 评估设计

   • 评估者：54位阿拉伯高校教授（文学、语言学或翻译领域，以英语为教学语言）和两个AI模型（Gem与GPT）。
     
   • 评估维度：
     
     • 主题清晰度：是否准确传递原诗意义；
       
     • 创造力：隐喻和修辞的再现能力；
       
     • 韵律：节奏和押韵的保留程度。
       
   • 评估方式：采用1-5分量表（5为最优），且隐藏翻译来源以避免偏见。
     

2. 数据分析

   • 计算人类与AI翻译在各维度的平均分（Mean），并通过对比分析差异。
     
   • 额外测试AI模型的自我评估一致性：要求Gem和GPT对同一批翻译重新评分，检验其稳定性。
     

主要结果
1. 专家评估
- 整体表现：人类翻译（均分3.96）略优于GPT（3.75），Gem显著落后（3.18）。
- 分项对比：
- 主题清晰度：三者表现接近（人类4.00，Gem 3.58，GPT 3.72）；
- 创造力：人类（3.76）与GPT（3.72）优于Gem（3.14）；
- 韵律：人类（4.12）和GPT（3.81）远胜Gem（2.83），Gem在15段中仅3段保留押韵。

1. AI自我评估

   • GPT：评分与专家高度一致（如韵律均分3.60 vs. 专家3.81），显示其对诗歌特征的敏感度。
     
   • Gem：严重低估自身表现（韵律自评1.00 vs. 专家2.83），且多次重评结果矛盾，表明其韵律评估能力不稳定。
     

2. 典型案例分析

   • 例1（诗歌6）：人类与GPT均保留“知识如狩猎”的隐喻（创造力高分），而Gem转为直白表述（低分）。Gem韵律评分仅2.53，因其未实现押韵。
     
   • 例8（爱情主题）：GPT因高度隐喻性（4.12）和韵律（4.35）超越人类（3.53），显示其在特定主题下的优势。
     

结论与价值
1. 科学意义
- 证实GPT在诗歌翻译中接近人类水平，尤其在韵律和隐喻处理上表现突出，而Gem的局限性凸显其训练数据或算法需优化。
- 揭示了AI模型评估自身输出的可靠性差异：GPT一致性高，Gem存在显著偏差。

1. 应用价值
   
   • 为文学翻译领域提供AI协作的新思路，例如通过人类译者与GPT的交互提升效率。
     
   • 提示开发者需针对诗歌特性（如韵律）优化模型训练，例如增加古典文学语料。
     

研究亮点
1. 方法创新：首次系统比较人类与AI在古典阿拉伯诗歌翻译中的多维表现，并引入AI自我评估机制。
2. 发现新颖性：
- GPT的创造力评分（3.72）逼近人类（3.76），挑战了“AI无法处理文学性”的传统观点；
- Gem的韵律缺陷（如押韵失败率80%）指向其架构可能缺乏诗歌专用训练。

其他有价值内容
研究者建议未来探索GPT-4等先进模型的表现，并扩展至非传统阿拉伯诗歌（如自由诗）的翻译评估，以进一步验证AI的适应性。

此报告综合了研究的背景、方法、结果与意义，为学术界提供了关于AI在文学翻译中能力的实证依据。