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Hoyt Long的《New Towers of Babel: Faith and Doubt in the Future of Translation》学术报告

本文作者Hoyt Long来自芝加哥大学（University of Chicago），论文发表于2024年6月的期刊*Poetics Today*，主题聚焦于生成式人工智能（Generative AI）与机器翻译（Machine Translation）对文学翻译未来的影响。文章结合技术批判与文学研究视角，探讨了ChatGPT等大型语言模型（LLMs）如何重塑翻译实践，并提出两种应对路径：“协调摩擦”（coordinated friction）与“游戏性实验”（playful experimentation）。

主要观点与论据

1. 机器翻译的技术幻想与现实局限性

作者指出，AI翻译的愿景长期被神学隐喻（如巴别塔）驱动，试图超越语言的文化特异性，实现“纯粹信息交换”。然而，这种幻想掩盖了翻译中丢失的语境与人文内涵。例如，韩国剧集《小妇人》（*Little Women*）中手机翻译的“无缝沟通”场景，表面上技术成熟，实则依赖大量工程积累（如统计机器翻译模型），且牺牲了准确性。作者援引Meghan O’Gieblyn（2021）的观点，批评AI技术常被赋予“先知”角色，导致人们盲目接受其输出，陷入“新黑暗时代”——知识仅通过算法“启示”获得，缺乏真正理解。

2. 两种应对路径：协调摩擦与游戏性实验

• 协调摩擦（Coordinated Friction）：主张通过系统性研究减缓技术应用，揭示AI翻译的缺陷。例如，作者对村上春树《挪威的森林》日英翻译进行对比分析，使用包含21类错误的分类法评估Google Translate、Mirai Translate和GPT-4的译文。结果显示，机器翻译在词汇选择（如“small”重复使用）和语义弹性（如人类译者添加“full-fleshed”等创造性词汇）上存在显著差异。这种分析旨在建立可复用的评估框架，强调人类专家的不可替代性。
  
• 游戏性实验（Playful Experimentation）：探索AI的“可用性”，将其作为辅助工具。例如，作者用GPT-4将村上春树的文本改写为青少年小说（YA Fiction）风格，生成更具情感张力的译文（如“tiny hands”变为“teeny hands”）。此类实验表明，AI可帮助译者拓展风格可能性，但需结合专业判断。
  

3. 文学翻译的“人机协作”新范式

作者提出，AI工具（如ChatGPT）能辅助翻译教学，让学生通过调整风格参数理解翻译的隐性知识劳动。例如，要求模型生成“直译”或“归化”版本，可直观展示不同策略的效果。然而，这种协作需以批判性思维为前提：模型本质仍是概率预测，无法替代译者的文化洞察力。

4. 技术批判与人文价值的平衡

文章警告，对AI的“全盘接受”或“彻底拒绝”均不可取。前者会忽视技术的社会嵌入性（如机器翻译已渗透至字幕组、语言教育等领域），后者则否认其现实影响力。作者引用Douglas Robinson（2003）“赛博格翻译”理论，指出翻译本就是“人机混合”实践，关键在于保持“怀疑的参与”——既利用技术优势，又警惕其局限性。

论文的意义与价值

本文的价值在于：
1. 理论层面：打破AI翻译的“技术乌托邦”叙事，揭示其背后的文化损耗，为翻译研究提供批判性框架。
2. 实践层面：提出可操作的研究方法（如错误分类法）和教学工具（如风格改写实验），推动人机协作的规范化。
3. 跨学科启示：融合文学理论、技术哲学与计算语言学，呼吁学界关注技术发展中的“知识流失”（如被忽略的翻译路径），倡导“影子学科”（shadow discipline）的构建。

亮点与创新

• 方法论创新：通过对比分析多模型译文，量化机器翻译的文学适配性，填补了该领域实证研究的空白。
  
• 批判视角：将AI技术置于神学与历史语境（如巴别塔隐喻），深化了对技术崇拜的反思。
  
• 应用前景：提出的“游戏性实验”为文学翻译教学与创作提供了新思路，例如利用AI探索非主流文学主题的跨文化传播。
  

本文最终呼吁：在技术狂潮中，学者应既避免“盲目信仰”，也不“简单否定”，而是通过持续批判与实验，探索人机共生的翻译未来。