摘要
在生成式人工智能兴起的当下，ChatGPT、DeepL 等机器翻译工具正在重塑语言服务行业的格局。这些工具不仅带来效率的飞跃，也引发了人们对翻译技术应用和伦理问题的广泛关注。机器翻译结果可能含有不易察觉的政治偏向，这为使用者带来了不容忽视的政治风险。翻译从业者以及翻译教育领域的学生对于机器翻译的政治倾向存在认知偏差。本研究旨在探讨如何在机器翻译译后编辑中培养政治意识，以识别和规避这些风险。文章建议通过增强翻译技术教育、提升风险意识、构建具有政治敏锐性的师资队伍等方式，来强化翻译人员的政治意识。
关键词：生成式 AI；ChatGPT；机器翻译；译后编辑；政治意识
1 引言
近年来，随着人工智能和大数据技术的飞速发展，神经机器翻译技术取得了长足进步，对语言服务行业产生了深远影响。2022 年 11 月，美国OpenAI 公司推出的 ChatGPT 生成式人工智能聊天机器人程序更是引发了全球范围内的广泛关注和热烈讨论。创新技术一方面带来了翻译效率的飞跃，另一方面也激发了人们对于翻译技术应用及其伦理问题的全新思考。
生成式人工智能系统并非完全中立，其训练数据和算法存在一定的偏向性，这可能会导致系统输出内容含有隐性的政治倾向（Moorkens，2022）。尤其值得警惕的是，机器翻译结果中潜藏的政治观点和立场，有可能对译文的准确性和公正性造成负面影响，进而影响受众对原作者观点的理解，引发不必要的争议，甚至政治风险。张华平等（2023：22）通过对 ChatGPT 的测试发现，“GPT 系列模型的训练语料大多来自西方的语言价值体系，这导致 ChatGPT 在价值观层面偏向于西方，生成的内容不一定符合中国的价值观……ChatGPT 生成内容中存在对于中国的大量偏见言论”。这一问题不容忽视，对于从事翻译实践的专业人士和高校翻译专业师生而言，如何有效识别和规避机器翻译中的政治倾向，是一个亟须研究和解决的现实课题。
鉴于此，本文将从政治风险的角度，剖析机器译文中可能存在的政治偏差，并基于对翻译从业者和高校学生的调查，分析他们在这一方面的认知现状，进而探讨在译后编辑中如何加强政治意识培养，以提升译者对机器翻译潜在政治倾向的敏感度，增强译后编辑质量，避免引发不必要的政治争议。
2 机器译文存在潜在政治风险
政治话语的翻译对于国家形象塑造和意识形态传播至关重要。《中国政治话语对外翻译工作手册（试行版）》明确指出：“忠实于原文核心思想内涵”是政治话语翻译的基本原则，译文必须做到“准确、权威、规范”（中国外文局等，2019：2）。然而，机器翻译系统存在偏向性，产出的译文可能含有政治倾向，引发意识形态冲突。本节将通过案例分析，剖析机器译文在港澳台问题、党的形象塑造、价值观传播等方面存在的政治风险。
2.1 香港问题的不同译法
“港人治港”是邓小平同志在 20 世纪 80 年代初按照“一国两制”构想提出的方针。邓小平（1993：60–61）指出：“我们相信香港人能治理好香港，不能继续让外国人统治，否则香港人也是决不会答应的。”通过机翻实验，我们发现 ChatGPT、DeepL 和百度翻译将“治”分别译为“administer”“rule”和“govern”。为进一步验证机器译文对香港问题的不同理解，我们进一步用不同机器系统翻译了“中华人民共和国政府决定于一九九七年七月一日对香港恢复行使主权”。根据 1984 年《中英关于香港问题的联合声明》，中华人民共和国政府决定于一九九七年七月一日对香港恢复行使主权。我国从未放弃过对香港的主权，只是英国通过《南京条约》这一不平等条约强制霸占香港，使得我们无法行使香港主权。因此，“行使”两字翻译与否是理解香港回归前香港主权归属问题的关键，在英译中是绝对不可以省去的。机翻显示，DeepL 和百度翻译将“行使”翻译出来了，将“对香港恢复行使主权”译为“resume the exercise of sovereignty over Hong Kong”；而 ChatGPT 却漏译了“行使”，将“对香港恢复行使主权”译为“resume sovereignty over Hong Kong”（香港主权回归），暗示香港回归前其主权并不属于中国。
2.2 台湾问题上的“精准”踩雷
各机器译文在台湾问题的翻译上“精准”踩雷。首先，均将“台湾问题”错译为“the Taiwan issue”。对于“台湾问题”的英译早在 2002 年十六大报告中便统一为“the question of Taiwan”或“the Taiwan question”，绝对不可译为“the issue of Taiwan”或“the Taiwan issue”。因为“question”通常指对某事件有疑问，从而提出问题以寻求解答，而“issue”通常指相关问题伴随着争议（controversy）。台湾问题属于中国内政，不属于有争议的国际问题，解决台湾问题、实现祖国的完全统一是不容讨论的，不容任何国家和外来势力的干涉（徐梅江，2003），因此不能使用“issue”。但我们用三个机器系统翻译《二十大报告》中的“我们提出新时代解决台湾问题的总体方略……牢牢把握两岸关系主导权和主动权”，三个机器译文均使用“issue”翻译“问题”。其次，三个机器译文均将“方略”译为“strategy”，容易引发外国读者产生中国通过“武力”解决台湾问题的误读，因为“strategy”的释义之一是“the skill of planning the movements of armies in a battle or war”。更合适的词可能是“approach”或“policy”。此外，三个机器翻译采用“dominant”和“power”等词来翻译“主导权和主动权”，容易引发中国坚持通过强硬方式解决台湾问题的误解。更中性的表述可能是“control”和“initiative”。
2.3 “一个中国原则”的体现
《中国政治话语对外翻译英语体例规范》中“附录 2 与台湾地区相关的表述及译法”规定：“台湾是中国不可分割的一部分，在我国现行行政区域序列中为一省，在新闻报道中表述时通常称其为台湾地区（the Taiwan region）”，要求“在翻译中必须注意避免‘一中一台’的误读”（中国外文局等，2019：40）。我们以《中国坚持通过谈判解决中国与菲律宾在南海的有关争议》白皮书中的“自 20 世纪 50 年代以来，中国台湾当局一直驻守在南沙群岛太平岛”为例进行机翻实验，发现 ChatGPT、DeepL 和百度翻译将“中国台湾当局”分别译为“the Taiwan authorities”“the Chinese Taiwan authorities”和“the Taiwan, China authorities of China”。ChatGPT 漏译“中国”二字，否认了台湾是中国不可分割的一部分，容易引起“一中一台”的误读。我们将《中国坚持通过谈判解决中国与菲律宾在南海的有关争议》白皮书中所有含有“中国台湾当局”的句子输入 ChatGPT，其输出译文大多漏译“中国”二字。DeepL 使用“Chinese”也难以完全表达台湾与中国的所属关系。百度翻译将台湾译为“the Taiwan, China”，导致“中国台湾当局”译文“the Taiwan, China authorities of China”不符合英文语法，却将台湾与中国的所属关系表达得非常明确，也说明中国的机器翻译在“一个中国原则”上的坚定立场。这说明三个国家的机器翻译译文对“一个中国原则”有着不同的政治立场。
2.4 歪曲中国共产党形象的风险
机器译文不仅在港台问题的翻译上存在问题，有些用词还有歪曲党的形象的风险。我们以《十九大报告》中的“把……基层党组织建设成为宣传党的主张、贯彻党的决定、领导基层治理、团结动员群众、推动改革发展的坚强战斗堡垒”为例进行机翻实验，发现 ChatGPT、DeepL和百度翻译在翻译“宣传”“基层”“群众”等词时均选取含有贬义色彩的“propagate”（含有炒作或者忽悠之义），“grassroots”（草根阶层，说基层是草根阶层有时带有居高临下的语气），“the masses”（the ordinary people in society who are not leaders or who are considered to be not very well educated，强调未受过良好教育的底层大众，含贬义）等。在某些语境下，容易引发中国共产党高高在上，难以亲近之误读，不利于正义亲民政党形象的塑造。在翻译过程中，我们应该结合上下文，判断“grassroots”和“the masses”等词是否恰当，必要时可以选择其他更合适的表达，如“community-level”“the people”等，以更好地体现党全心全意为人民服务的宗旨。
另外，三个机翻系统分别将隐喻“战斗堡垒”直译为“fortresses”“fighting bastions”“battlegrounds”等带有浓重战争色彩的词汇，容易让读者产生误解，认为党把基层组织当作统治和斗争的工具，而非为人民服务的阵地。对此，更好的翻译选择可以是“pillars”“bulwarks”“mainstays”等能够突出基层组织作为党的坚实支柱这一积极意义的词汇。
2.5 中西方价值观冲突
在涉及价值观问题时，机器译文也容易引发冲突。我们以《十九大报告》中的“坚决防止和反对个人主义、分散主义、自由主义……”为例进行机翻实验，发现 ChatGPT、DeepL 和百度翻译在翻译“反对个人主义”和“反对自由主义”时均采用“individualism”和“liberalism”。前者是西方价值观念中最核心的理念，后者是西方文化的基础。原文中的个人主义和自由主义并非西方所言的“individualism”和“liberalism”，而是指“个人中心主义”和“不听领导指挥、不守纪律”的行为。直接对译为“individualism”和“liberalism”会引发中西方价值观冲突，不利于中国形象塑造；或许可以使用“self-centeredness”和“lack of discipline”等更贴近原意的表述。
3 翻译从业者和学生对机器翻译存在认知错位
为深入探究翻译从业者和高校师生对机器翻译非中立性及其译文潜在政治倾向的认知现状，本研究采用问卷调查法，针对口笔译员、翻译相关专业高校教师和在校生三类主体进行调研。调查采用线上问卷形式，通过学校邮件、行业协会等渠道发放，最终收回有效问卷 157 份。受访者中翻译专业在校生占比 88.54%，高校教师占比 7.64%，口笔译员占比 3.82%。调查主要探讨受访者对机器翻译工具的使用情况、中立性认知和对译文政治倾向的判断。调查结果显示，相关人员对机器翻译的非中立性和译文的潜在政治倾向存在严重的认知错位。本节陈述认知错位的表征，并分析导致错位的具体原因。
3.1 机器翻译政治倾向认知错位的表征
翻译从业者和高校学生对机器翻译的认知错位主要表现为两个方面：一是对机器翻译系统的非中立性缺乏足够认识；二是对机器译文的潜在政治倾向存在严重的认知偏差。
3.1.1 对机器翻译非中立性认知不足
调查显示，55.41% 认为机器翻译是中立的，18.47% 认为机器翻译不中立，剩余 26.12% 对机器翻译的中立性持不确定态度（见图 1）。进一步对三类受访者进行分类统计分析发现，全部受访口笔译员均采用机器翻译处理翻译任务，83.33% 认为机器翻译是中立的。在参与调查的翻译相关专业高校在校生中，90.65% 曾使用机器翻译处理翻译任务。对于机器翻译是否是中立的，57.55% 的受访学生认为机器翻译是中立的，24.46% 持不确定态度，仅有 17.99% 认为机器翻译是不中立的。参与调查的翻译相关专业教师中有 83.33% 采用机器翻译处理翻译任务。对于机器翻译的中立性，58.33% 的教师受访者持不确定态度，25% 认为机器翻译不中立，16.67%认为机器翻译是中立的。这些数据说明翻译相关从业者和高校在校生已普遍使用机器翻译，但相关受访者对于机器翻译存在严重的认知缺失，对机器翻译的非中立性存在认知错位。
3.1.2 对机器译文倾向认知严重偏差
对于机器翻译产出的译文是否具有政治倾向这一问题，33.12% 受访者认为机器译文不具有政治倾向，38.85% 受访者不确定，认为机器译文会存在政治倾向者仅占 28.03%（见图 2）。调查进一步对三类受访者进行分类统计分析发现，受访口笔译员中 1/3 认为机器翻译产出的译文有政治倾向，1/3 认为不会，剩余 1/3 持不确定态度。28.06% 的学生认为机器译文会有政治倾向，35.25% 的学生认为机器译文不会有政治倾向，36.69% 的学生持不确定态度。对于机器译文的政治倾向，25% 受访教师认为机器译文会有政治倾向，66.67% 持不确定态度，8.33% 认为机器译文不会有政治倾向。这些数据说明翻译相关教师对于机器翻译的认知比口笔译员和翻译相关专业高校学生的认知略高一点，翻译相关专业学生的认知错位程度最高。但总体来看，翻译相关从业者和高校学生对机器译文的潜在政治倾向存在严重的认知偏差。
3.2 机器翻译政治倾向认知错位的原因
翻译从业者和高校学生对机器翻译的政治倾向存在认知偏差，这一问题的根源是多方面的。综合既有研究和调查数据，我们可以归纳出以下三个主要原因：一是翻译技术教育中对机器翻译非中立性风险的论证和警示不足，二是从事翻译技术教学的师资对此议题的把握有限，三是翻译行业和语言服务公司对译者的政治意识培养重视程度不够。这些因素共同导致了翻译利益相关方对机器翻译潜在政治风险的忽视。
3.2.1 翻译技术教育对机器翻译非中立性风险重视不足
在日益强调技术赋能的时代背景下，高校翻译专业翻译技术课程的开设比例持续提升。然而，教学内容的设置却难以满足培养学生对机器翻译非中立性风险的认知需求。王华树等（2018：79–80）通过调研发现，我国翻译硕士教育中普遍存在“对翻译技术教学重视不足”“课程体系缺失”“教学资源匮乏”等问题。这导致学生难以系统地学习和思考机器翻译中的偏差问题，从而认知上易于产生偏差。
同时，尽管不少高校积极推行翻译专业课程思政建设，但在选择思政元素融入的课程类型时，很少考虑翻译技术课程的独特需求。例如，四川外国语大学在 14 门思政示范课中，涵盖了口译、笔译、应用翻译等多种类型，但并未涉及任何一门技术课程（祝朝伟，2021）。缺乏政治教育因素的翻译技术教学，不利于提升学生对人工智能算法的意识形态属性的敏感性认知。
此外，高校对翻译技术领域的非中立性风险预警尚显不足。目前多数院校的技术类课程很少涉及政治意识培养，未能及时提示学生机器翻译系统可能带来的政治倾向问题。种种不足之处限制了学生对翻译技术潜在风险的把握能力。
3.2.2 翻译技术师资对政治意识培养的重视程度有待加强
师资专业结构的不均衡，是制约高校翻译技术教育质量的重要因素。早在 2012 年，研究者就指出，“合格的翻译技术师资匮乏”已成为制约翻译技术教学的瓶颈（王华树，2012：61）。高校师资普遍缺乏企业一线的实践历练，对技术运用的理解不够深入，难以引导学生思考技术伦理问题。而业界的技术专家虽然实战经验丰富，但往往缺乏教学理论基础和相应的学历背景。
时至今日，这一问题并未得到根本改善。王华树和李莹（2021）的调研显示，截至 2020 年 7 月，虽有 71.92% 的本科院校开设翻译技术必修或选修课，但师资力量明显不足：近六成高校仅有 1 至 2 名专任教师；54.70% 的教师教龄在 4 年以下；85.97% 的教师缺乏 3 年以上的实践经历。翻译硕士院校的技术师资现状与此类似。可见，能够系统开展翻译技术教学并重视政治意识培养的高校师资还很稀缺。
我们的问卷调查也从侧面佐证了这一现象。数据显示，高校教师对机器翻译中立性的认知并未明显优于学生，这一发现值得警惕。作为知识和技能的传播者，教师若对技术潜在的政治风险认识不足，将直接影响到对学生政治意识的培养。教师有必要加强自身在该领域的学习和研究，提升把握技术伦理问题的能力。
3.2.3 翻译行业和语言服务公司对译员的政治意识培养重视不足
《2023 中国翻译及语言服务行业发展报告》指出，九成以上企业愿意加大在机器翻译领域的投入，并认为技术应用有助于提升翻译质量和效率、降低成本（中国翻译协会，2023）。然而，这种积极态度尚未充分转化为对译员政治意识培养的关注。除政府主导的翻译机构外，多数语言服务公司较少为员工提供系统的政治思想教育。
这一现象值得业界反思。在人工智能时代，政治意识已成为译员必备的职业素养。翻译行业协会和重点企业应充分认识到其在培养译员政治敏锐性方面的责任，积极开展相关主题的职业培训，引导从业者准确把握机器翻译的意识形态风险，增强译员的政治责任感。同时，行业标准和从业资格要求中也应体现对译员政治意识的考核，推动整个行业对翻译活动中的政治议题保持高度警惕。
综上所述，翻译技术教育、师资结构、行业培训等方面的不足共同导致了译员和学生对机器翻译政治倾向的认知错位。这一问题的解决需要教育界和产业界的通力合作。院校应加强教学内容和课程设置中的政治元素，夯实师资政治意识培养能力，强化学生对技术风险的敏感性；企业也应将政治教育作为员工培养的重要内容，推动行业规范建设。二者的协同努力，才能帮助译员真正看清机器翻译背后的意识形态图景，在人机协作中坚守政治立场，提升译文品质。
4 提升译后编辑相关人员政治意识的对策建议
机器翻译系统的潜在政治倾向是客观事实，要规避相关风险，关键在于译后编辑人员的把关能力。发现机器译文的潜在政治陷阱，需要编辑者具有高度的政治敏锐性和责任心。然而，我们的调查揭示了翻译从业者和高校师生在这方面的认知盲区。这种认知错位易导致他们在译后编辑过程中忽视机器译文的政治倾向，从而引发不必要的争议乃至严重后果。如2016 年 8 月 30 日英国《卫报》报道微软“必应翻译”将“Daesh”（“达伊沙”，是一个自称建国的活跃在伊拉克和叙利亚的极端恐怖组织）翻译成“Saudi Arabia”（沙特阿拉伯），就是译后把关不严酿成的“政治错误”。可见，亟须采取有效措施提升译后编辑人员的政治意识，帮助他们在人机协同翻译中坚守正确立场。本文根据前文分析，提出以下建议。
4.1 加强翻译技术教育，融入政治意识培养内容
顺应人工智能时代翻译行业发展需求，高校应加快构建完善的翻译技术教育体系。在国家和教育主管部门的统筹规划下，优化教学内容设置，将机器翻译非中立性风险纳入教学重点，着力提升教育的前瞻性和针对性。
课程设计应充分体现政治意识培养要求。可在现有翻译技术类课程中增加政治话语分析、意识形态等方面的内容，引导学生思考机器翻译中的偏差问题。在教学方法上，鼓励学生通过案例分析、小组讨论等方式，加深对技术伦理风险的理解。在教材和素材选择上，应涵盖政治敏感话题的翻译实例，训练学生甄别译文倾向性的能力。同时，建立严格的作业审查反馈机制，及时纠正学生对政治内容处理的偏差。
实践教学是提升政治意识的重要途径。学校可联合政府机构、主流媒体等单位，为学生提供译后编辑实习机会。在真实工作场景中处理政治敏感内容，有助于学生切身体验把关的重要性，锻炼政治敏锐性。
4.2 加强翻译技术师资队伍政治意识培养
高校师资的知识结构和政治素养，直接影响教学质量。因此，师资培养应成为提升翻译技术教育政治内涵的关键抓手。
首先，高校应将教师的政治意识作为师德考核的重要内容，激励教师加强相关领域的学习研究。学校可为教师参加政治理论培训、业务实践锻炼等提供制度保障和经费支持。其次，行业协会、翻译公司等社会力量应发挥自身优势，定期开展面向高校教师的译后编辑专题培训，帮助他们及时更新知识技能，提高政治敏锐性。此外，教师之间应加强交流合作，集体备课时重点研讨翻译技术教学中的意识形态风险防范，互相启发，共同进步。
4.3 加强行业从业者政治意识培养
译者需要具备服务于国家的政治意识，在进行译后编辑时应与党和国家保持政治上的高度一致。一方面，翻译行业、译后编辑从业机构或公司应邀请政治学、传播学等领域专家开展面向译员的政治意识教育讲座，使其了解不同政治立场和观点之间的差异和影响，帮助他们更好地理解原始文本的政治意图和作者的观点，并能够在译后编辑过程中避免加入个人立场和偏见。另一方面，翻译行业、译后编辑从业机构或公司应建立良好的译后编辑团队沟通反馈机制，译后编辑人员应该定期与同事、高级译后编辑和管理层进行交流和沟通，以确保其译后编辑决策符合公司或媒体机构的政治立场和价值观。
5 结语
生成式人工智能为翻译行业带来前所未有的机遇，但也对译者队伍的政治意识提出了更高要求。面对机器翻译系统输出的海量信息，译后编辑人员须慎之又慎，时刻保持政治敏锐性，做到不信、不用、不传播任何政治上有害的内容。
本研究通过问卷调查，实证了高校师生和行业从业者对机器翻译潜在政治风险缺乏足够认知，并据此提出完善翻译技术教育、加强师资培养、强化行业自律等优化策略，以期为译后编辑人员筑牢政治防线。这一问题事关国家意识形态安全，亟需教育界、业界及主管部门高度重视、协同发力。建议未来研究进一步拓展调查对象和范围，挖掘不同群体认知差异的深层原因，为制定精准管理政策提供参考。
人工智能的飞速发展正在重塑人类社会的方方面面，翻译行业必将因技术进步而焕发新的生机，但译者的政治立场和价值追求不能，也不应被机器取代。唯有筑牢政治意识这一基石，方能在人机协同的未来道路上行稳致远。
作者简介
高玉霞，中国海洋大学外国语学院讲师、工商管理在站博士后，海洋发展研究院“非固定”双聘研究员，研究方向为国家翻译制度研究、国家翻译实践研究。作者电子邮箱：gaoyuxia@ouc.edu.cn
文献来源
原文刊于《翻译界》2024年第1期，第18-30页。文字内容请以中国知网中的文稿为准，欢迎各位学者阅读、分享。
《翻译界》
编辑：闫柯彤
校阅：刘晓峰
审定：孙三军
转自公众号：翻译界
