(来源:中国改革报)
转自:中国改革报
□ 易曼
每一门语言都是人们在特定地域、经过漫长的历史和生活共同形成的,其包含了地方独特的文化价值、社会行为规范以及伦理准则。当前,人工智能翻译技术已得到广泛应用,虽能实现语言快速互译,却往往难以准确理解和传递不同语言背后蕴含的深厚文化底蕴与鲜明地域特质,也难以准确把握其中承载的道德内涵,翻译结果有时会出现文化误读甚至偏差,这直接关乎每一种文化在跨语言交流中能否获得应有尊重,关乎其独特价值能否得到有效保护、真实彰显。基于此,本文聚焦人工智能翻译在应对不同国家和地区语言规则时面临的难题展开探讨,提出针对性思路与见解,助力人工智能翻译真正成为全球对话的坚实桥梁,更好促进不同文化间的理解与发展。
构建适配区域国别差异的人工智能翻译伦理规范体系
人工智能翻译工具为跨越语言障碍带来了极大便利,但不同国家和地区的语言承载着独特的文化背景、历史积淀和价值观念,汇总为语言伦理。有些语言包含非常复杂的敬语体系,对不同年龄、不同身份、不同场合的说话对象,使用的词汇和句式完全不同。如果人工智能翻译只是简单翻译了句子字面意思,未体现尊卑、亲疏关系,这样的翻译会让对话者觉得不被尊重。因此,要真正让人工智能翻译更好地服务全球使用者,需针对不同区域和国家量身定制一套符合其当地特色的伦理规范。
具体而言,要深入把握目标区域文化核心,明晰当地语言使用的价值导向与禁忌表达,进而将其转化为机器可理解、可执行的规则规范。当发现新的表达方式、新的社会热点语汇或者新的文化禁忌出现时,及时调整规范体系,更新语料库和规则库,保证人工智能翻译出来的内容准确且契合目标区域当下的文化氛围和人们的情感期待。
优化人工智能翻译技术的伦理融入与可解释性设计
人工智能需要大量数据资料进行学习才能掌握翻译能力,如果训练数据本身带有某种偏见或不尊重当地伦理的文化倾向,输出的翻译结果也会存在这一问题。为有效解决这个问题,应邀请熟悉目标区域语言文化、语言伦理规则的专家参与到构建训练资料的过程中来,对用来训练机器模型的原始对话语料、文本素材进行精心的审阅和标注。专家需对海量对话样本逐一细致核查,精准判定其中对长辈、平辈、晚辈及不同身份地位对象使用的称谓、语气是否恰当合规,是否契合当地尊老敬上的文化传统与伦理规范,有效拦截含有文化偏见、违背伦理要求的数据进入模型学习流程,确保初始学习素材均符合伦理价值预期。
此外,要着力提升人工智能翻译的可解释性,当系统开展与特定区域语言伦理高度关联的翻译工作时,除输出最终译文外,还应同步标注翻译所依托的目标语言区文化资料库,明确考量的核心伦理因素。考虑到同一语言区内不同用户的具体使用场景存在差异,系统还应支持用户根据实际需求微调译文的正式程度,构建技术应用与人文需求在实践层面深度协同的模式。
建立区域国别主体参与的人工智能翻译伦理共治机制
技术本身只是服务交流的工具,语言伦理的核心要义终究蕴含在使用语言的人们之中,唯有让使用者广泛参与、共同塑造语言伦理规则,方能实现真正有效的伦理重构。人工智能翻译涉及的语言伦理问题,本质上关乎人们如何规范得体地运用语言开展沟通交流,深深植根于各具特色的社会文化之中,承载着特定地域的价值理念与行为准则。因此,要切实破解区域语言伦理在人工智能翻译领域面临的现实挑战,推动语言伦理体系重构完善,关键在于构建开放包容、多方参与的共治体系。
为不同国家和地区成立专门的语言伦理咨询委员会,成员包括深研当地语言和方言演变规律的教授、熟悉当地文学创作和表达习惯的作家、诗人,工作在翻译一线的专业译者,研究民俗、信仰、社会结构的文化学者,以及日常高频使用翻译工具开展工作学习的普通用户代表。委员会定期分析汇总翻译实践中暴露的伦理相关问题,深入分析研判后,将形成的结论意见与经集体研讨达成的共识方案同步反馈给技术开发团队,作为后续完善伦理规范、优化翻译模型、修正系统偏差的重要依据。
同时,需建立开放透明的反馈系统,开发面向用户的翻译伦理问题上报平台,普通居民在日常使用中发现翻译不当导致的文化冲突时,可直接提交具体案例及相关语境说明。通过不断滚动、自我更新的社会协作机制,人工智能翻译的伦理标准才能最大程度地贴近不断变化发展的实际语言生活,符合不同群体的真实文化诉求和伦理期待。
人工智能翻译在为全球沟通带来巨大便捷的同时,也挑战着世界各区域国家独特的语言伦理规范。为应对这一挑战,需主动构建基于深入文化调查、充分反映区域特色的动态伦理规范体系,在技术底层实现伦理规则的深度整合,强调数据训练的专家参与和翻译决策的可解释性。此外,还应当建立起包含区域内部语言学者、文化专家及普通使用者共同参与的开放共治机制。这三个方面的协同推进,是人工智能翻译跨越文化鸿沟,成为可信赖、受尊重的沟通桥梁的基础。未来,人工智能翻译伦理的重构在技术层面仍需深入研发更具文化敏感性的理解与生成模型,更好的服务于全球对话需要。
(作者系海南外国语职业学院讲师)