当前AI（人工智能）技术突飞猛进，ChatGPT的崛起引领了大众广泛采用AI技术的首个拐点，也深刻影响了诸多学科领域。对于翻译学科而言，AI改变了翻译的逻辑，使译后编辑成为主流（耿芳、胡健 2023），人机交互的翻译实践成为常态（戴光荣、王晨谕2024），逐步展现出可能超越传统人工翻译的潜力。此外，AI通过整合翻译技术、语音技术以及其他如图像处理、自然语言处理等领域的进步，打破了不同模态之间的界限，进而开拓了一系列全新的应用领域。事实上，AI促使翻译研究步入“科技转向”（Jiménez-Crespo 2020；王宁2021：77），不仅改变了翻译活动本身的性质和过程，也改变了翻译工作者的身份角色，为翻译研究带来前所未有的挑战和机遇（Kirov & Malamin 2022）。人工智能的参与和介入，将使翻译研究这个边缘化的学科逐渐走上科学化的道路，使之逐渐形成一个完整和独立的学科,具有自己独立的范式、研究对象和科学的方法。

  AI时代的到来首先使翻译活动的性质发生了改变。首先，AI场景下翻译对象和过程的改变无疑会重塑翻译研究的视野，迫使研究者重新审视现有研究对象、方法、视角和结论。此外，AI翻译的广泛使用也大大增加了翻译现象的复杂性，现有的翻译理论和研究视角多基于人工翻译实践，无法充分应对AI时代翻译现象的新特点和复杂性。AI的崛起改变了翻译需求和技术，引发了对机器翻译的新想象和研究，促使我们重新审视翻译在全球化时代的文化意义和理论问题（宋炳辉2024：11）。有鉴于此，翻译研究亟需构建一个适应AI翻译的新的理论框架，并重新定义一些核心概念。同时，AI技术也为翻译研究带来了新的机遇（胡开宝、李晓倩2023），如开拓新的研究领域、提供新的研究方法和工具，以及促进跨学科研究等（Al Ismail 2023）。目前，学界更多关注的是AI对翻译实践和教育培训领域的影响，对AI如何影响和改变翻译研究本身的讨论相对较少（王华树、谢亚2023）。本文旨在探讨AI技术如何重塑翻译研究，剖析AI技术影响下翻译研究的范式转换，并探索未来的发展方向，为翻译研究开拓更广阔的可能性。

  在AI时代，翻译活动性质的改变也促使翻译研究的性质发生了改变，开始从传统的纯人文研究模式向技术与应用数字人文研究范式转变。在翻译研究领域内，传统的研究经历了显著的范式转变，特别是语言学转向和文化研究转向，标志着对研究对象认识的深化以及理论视角的扩展。这些转向主要聚焦于学科内理论和概念的深入探索，比如对语言功能和翻译的文化功用等方面的研究。但由AI所引发的翻译研究范式转变则是由外部技术进步推动的，特别是深度学习和神经网络技术在翻译中的应用，带来了与传统研究动因不同的转变。AI翻译的研究跨越了多个学科，包括计算机科学、数据科学和认知科学，体现了一种跨学科的范式转换。这种转变在规模和影响力上超越了以往，不仅在工具、方法论和翻译实践等多个层面上产生了深远的影响，还使得学术研究与翻译实践之间的边界变得模糊，促进了理论与实践的融合以及翻译学科的实证研究和跨学科发展。然而，这并不意味着传统翻译研究的消失，相反，新技术为传统研究提供了新的工具和视角，拓宽了研究的领域和深度，对翻译研究具有深远的影响。首先，翻译研究会更注重技术应用，特别是机器翻译和自然语言处理技术（Kenny 2022）。其次，研究方法正逐渐涵盖更多数据驱动的元素，与传统的理论导向方法形成互补。大规模语料库和机器学习算法的应用使得我们能更科学、更客观精准地分析翻译过程，揭示其中的规律和模式。此外，翻译研究的跨学科特质会得到更进一步强化。计算机科学、语言学、心理学等多个领域的理论和方法被AI技术引入翻译研究，有助于更全面地理解翻译对象和翻译过程的复杂性。AI技术的应用驱使未来的翻译实践更加智能化和自动化，促使翻译研究更加重视技术应用、数据驱动和跨学科研究。以下借助霍姆斯（James S. Holmes）（1972）在“翻译研究的名与实”一文中提出的翻译学三个分支的构想，探讨AI带来的研究范式转变。他主张翻译学应成为一门独立学科，而AI时代的范式转变正标志着这一学科走向独立和成熟。

2.1 应用翻译研究的兴起

  AI技术的广泛应用显著提高了翻译的效率和质量，并极大地拓展了翻译的应用场景。这一变革不仅满足了日益增长的翻译需求，还推动了应用翻译研究领域的兴起。应用翻译研究的关照焦点之一是解决实际场景中的翻译问题，如商务、科技、医疗和法律领域的翻译。尽管大型语言模型如ChatGPT并非专门为翻译而设计，但其技术已经相当领先，能够生成与市场上的专业翻译系统（如谷歌翻译和DeepL）相媲美甚至更好的翻译结果（Lee 2023）。特别是在应用翻译领域，大型语言模型的表现非常出色。随着语料库的扩充和算法的优化，AI在应用翻译研究中的作用将日益凸显，进而推动应用翻译研究成为一个日益重要的领域。研究者可关注如何利用AI技术和人机协作来提高翻译效率和质量，还能够探索如何更好地利用AI技术解决实际翻译问题。AI技术具备高效处理与分析大量特定领域翻译数据的能力，有助于研究者深刻洞察该领域翻译的独特特征与所面临的挑战，如法律翻译中对术语的精准使用，科技翻译中对概念的正确表达等。AI翻译工具在实际行业中的广泛应用，为研究者提供了丰富的实证数据，进而助力探讨这些工具在不同场景下的适用性与效果。总体而言，AI时代的信息爆炸催生了应用翻译需求的激增，从而极大地推动了应用翻译研究的蓬勃发展与进步。

2.2 描述性翻译研究的数字化转型

  描述性翻译研究（DTS）在数字化时代经历了显著的转型，这一转型主要体现在研究对象的拓展、数据来源的丰富化、研究方法的创新以及研究范式的变革上。AI的普及使得AI翻译成为描写性翻译研究当仁不让的研究对象，描写其性能表现、输出特点、规律性等，并将之与人工翻译进行对比分析，深刻揭示AI时代翻译产品和过程的性质和特点。传统的DTS依赖于定性方法，如文本分析和案例研究，来深入剖析翻译过程与翻译产品（Neubert 2004；Hubscher-Davidson 2011）。然而，数字技术的发展使研究者能够快速获取和分析来自在线数据库、社交媒体和网站内容的海量翻译文本和元数据。AI技术，特别是机器学习和大数据分析的运用，极大增强了处理和分析这些大规模数据的能力，使得研究者能够深入挖掘翻译过程和产品的复杂模式。同时，专为翻译研究开发的数字工具和平台，诸如文本分析软件和自动化质量评估工具，不仅显著提升了研究的效率，还进一步拓宽了研究的维度。AI技术的融入更是促进了DTS与其他学科如计算机科学、数据科学的交叉融合，为翻译研究引入了全新的描写视野与方法论。此外，AI翻译工具的出现使得翻译研究者能够突破自身的双语语言限制，进一步拓展至更广泛的多语对比研究范畴，有望极大地拓宽描写研究的视野，并深化对跨文化交流与理解的探讨。

2.3 传统翻译理论的概念和框架重构

  朱健平（2018）提出，描述性翻译研究、理论翻译研究和应用翻译研究之间的关系是“辩证的”，而非“单向的”。在这一理论框架下，AI在描述性和应用翻译研究中所引发的深刻变革，势必对理论翻译研究产生结构性重构的深远影响。无论是回答“翻译的本质是什么”，还是“翻译过程如何运作”，抑或是“翻译的主体是谁”，AI的崛起均要求我们对传统翻译理论的概念、内涵及界限进行重新界定，以适应机器与人类共同参与的、数据驱动的文本转换过程这一新兴范式。例如，AI的介入对翻译作为一种创造性活动的观点提出了新的疑问：机器是否具备进行真正意义上的“创造性”翻译的能力，抑或它们仅仅是在模拟人类译者的“创造性”行为？对这一问题的深入探讨，不仅挑战了传统意义上创造性与机械重现之间的界限认知，还促使我们对“创造性”这一概念进行的重新界定与审视，引发对翻译本质和AI的创造潜力方面的新思考。

  AI技术会深刻改变翻译过程中的认知和决策机制，因此，理论研究亟待重新构建翻译认知过程和决策制定的理论模型，以精准揭示AI翻译过程的特点。此外，AI技术的进步促使翻译质量评估日益倾向于依赖客观的数据分析，而非传统的主观评价标准，这无疑对传统翻译理论中诸如翻译目的、原则、策略、忠实度及等效性等核心概念构成了严峻挑战，并促使我们重新思考翻译的性质、质量和标准。再有，AI的发展挑战了传统翻译理论中关于人类翻译者的中心地位，机器翻译的高效性和不断提升的准确率促使理论研究者不得不重新审视人类翻译者的角色和翻译过程的本质。还有，AI翻译在处理文本的深层意义、隐喻和文化背景上与人类译者存在显著差异，给翻译阐释学和哲学理论现有解释框架带来了挑战，促使研究者重新审视这些领域的研究，构建新的理论框架来准确描述和理解AI翻译的特性，重新定义翻译过程中的技术和人文的交融互动。

  随着AI技术的广泛应用，纯人工文本有可能逐渐淡出视野，翻译研究的对象可能发生重大改变。尽管传统研究对象如翻译史研究仍有其价值，但总体而言，目前很难找到哪个翻译研究领域能完全不受到AI技术的影响，这要求翻译研究选题必须考虑生态效度，以适应新时代的需求。篇幅所限，下文仅从应用翻译研究、AI技术在翻译领域的应用与实践研究、译者研究、文化研究这四个有代表性的维度来探讨AI如何重塑翻译研究的选题。

3.1 应用翻译研究

  AI技术的大规模应用不仅会重塑翻译实践的面貌，促进应用翻译的蓬勃发展，也会对应用翻译研究领域产生深远影响。应用翻译实践领域的重要议题之一，就是探讨AI技术作为翻译辅助工具如何提高翻译效率和质量。AI驱动的翻译软件和工具，如机器翻译（MT）和计算机辅助翻译（CAT）工具，已然成为翻译工作中不可或缺的一环。这些工具具备高效处理海量文本的能力，并能提供初步的翻译草稿，显著减轻了译者的工作负担。目前研究者正在探究如何提升这些工具的准确性和适应性，尤其是在处理复杂语言结构和文化差异的任务的情况下。此外，研究者也在探讨如何通过AI技术优化翻译流程，研究人工编辑AI翻译输出的最佳实践路径和策略，并揭示AI作为辅助工具在面对复杂多样的语言材料时所具备的优势和局限性。

  另一项值得深入探讨的议题是AI技术对语言服务行业所产生的影响，其关注点涵盖行业运营模式、伦理规范、标准制定以及安全性等核心研究领域。首先，研究者可以考察AI翻译技术如何革新传统翻译服务提供商的运营模式。例如，研究AI技术在提升翻译质量、降低成本和加速交付周期方面的潜力，以及其如何与传统翻译服务运营模式进行融合，有效整合AI翻译技术。此类研究有助于揭示AI技术如何重新界定翻译质量、成本和效率，如何重塑翻译服务的本质与范畴，以及对行业质量标准和伦理规范的潜在影响。其次，关于AI翻译如何为客户提供更加个性化、定制化的服务亦是一个重要研究方向。具体来说，研究者可以致力于探究如何精准训练AI模型，以使其能够灵活适应不同客户的翻译风格和术语需求，理解和适应不同行业、不同文化背景客户的特定语言服务需求。其次，研究AI如何突破目前翻译市场存在的小语种和方言翻译的人才瓶颈，扩大语言服务市场的服务范围。这类研究还可进一步拓展至文化研究领域，探讨AI技术对小众语言和方言存续的影响，以及在全球语言生态中AI技术所扮演的角色。此外，AI翻译伦理研究也是一个极具紧迫性的重要议题（Ramírez-Polo & Vargas-Sierra 2023）。对机器翻译内容的透明度、错误归责问题以及机器生成内容的版权问题等的探讨，有助于业界重新审视AI翻译的道德界限和责任归属。其他议题还包括AI翻译技术的市场定位和品牌战略、AI翻译对翻译行业标准和法规的影响、翻译数据的安全性和隐私保护、AI技术对CATTI、UNLPP等翻译资格认证系统的影响等。

3.2 AI翻译技术的应用研究

  在深入探索AI翻译技术应用的过程中，如何将AI技术与传统翻译策略相结合是一个核心议题。可以研究传统的翻译策略如直译、意译、归化和异化等在AI时代面临新的挑战和机遇，以及AI翻译中新兴策略的形成，深入探索如何优化翻译策略，以提升翻译的准确性和流畅性。还可以探究不同的AI翻译系统如何处理不同文化和语言间的差异，以及这些系统在应对具体翻译问题时所采用的策略。另外一个重要的议题则是探讨AI的翻译策略与传统翻译的各种策略的分类、使用范围、使用频率等有何不同，进而探索是否存在独特的AI专属翻译策略。

  在AI翻译领域中，神经网络翻译模型与机器学习如何有效辅助人工翻译也是一大研究焦点。神经网络翻译模型能够有效提升翻译的流畅性与精确度，使译文更加贴近自然语言的表达习惯。而机器学习则能进一步优化翻译流程，特别是在数据高效处理与语言模式精准识别方面展现出显著优势。对这些技术的深入探索，将为AI在实际翻译应用场景中的有效应用提供坚实的理论支持与实践指导。同时，还可以考察AI技术对翻译项目管理和工作流程的影响，研究AI技术如何提高翻译效率、优化工作流程以及降低成本，以便更好应对实际应用中的挑战。此外，分析AI技术在处理大型翻译项目时的优势和局限，可以为未来的研究和实践提供更多指导。在全球化的背景下，研究AI翻译如何促进全球化进程、在不同地区和语言群体中的普及和接受度，以及在文化传播和交流中的作用，有助于更好地理解AI在翻译领域的潜能和影响。

3.3 译者研究

  随着AI翻译技术的日益普及，译者的职能正从传统的文本转换者逐步转变为编辑、校对者和质量控制专家，即使在译后编辑这一领域——传统上被视为人类译者的保留地——智能系统也在逐步承担更多的角色（Lee 2023），这使得译者角色的转变成为研究者亟待关注的首要问题。在AI时代，译者的角色正不可避免地向更加多元化和细分化的方向发展，比如从传统的译后编辑者转变为更加专注于质量控制和评估的专家。为了适应这一变化，翻译教育和培训需要整合AI技术，更新课程设计和教学方法。译者需要掌握与AI翻译工具相关的技能，并学会如何有效地使用这些工具来提高工作效率和质量。

  AI技术的普及不可避免会对译者的就业市场和职业前景带来重大变革，改变译者的职业地位、惯习（habitus）、工作条件、收入模式、与客户和行业的互动方式等，由此滋生了多个重要研究议题，如AI技术如何塑造或改变译者的职业地位和在翻译领域的认可度、AI辅助翻译对译者惯习的影响、译者与AI技术之间的权力关系研究（如探讨AI翻译在确定翻译内容和风格方面对译者权力的影响）等。在AI翻译中，译者的伦理和责任问题也值得关注。译者需要思考其对AI翻译结果的依赖和信任度，以及在翻译过程中应承担的伦理责任。当出现翻译错误时，如何归责以及译者应承担什么样的责任也是一个重要议题。此外，研究译者对AI翻译技术的态度和接受度对于推广和应用AI翻译技术至关重要。通过调查和分析影响译者接受度的因素，可以为未来的研究和实际应用提供有价值的见解。

3.4 文化研究

  AI技术的使用除了为特定文化元素的翻译提供新的研究素材之外，也为文化研究带来了新的启示。一个有趣的议题是，AI翻译产品是客观中立的超文化产品，还是具有自己独特的文化属性？AI技术和产品并非在文化真空中开发，而是由具有特定文化背景的人类开发的，因此不可避免地会受到这些因素的影响。这可能表现在算法的偏好、使用的数据集，甚至是产品设计和功能上。如果这些数据集存在文化偏见，例如在语言、种族、性别或文化代表性方面的不平衡，那么AI系统必然反映出这些偏见。AI技术的文化偏见这一领域存在大量的研究议题，如考察数据集偏见对特定群体和文化的描述是否存在偏颇，探讨AI翻译中所用算法是否能够保持文化中立，对比不同AI技术在翻译时对传播特定文化、意识形态或政治观点方面是否存在差异，研究如何提高算法在处理多元文化内容时的公平性和包容性，以及AI在控制或过滤文化信息方面的潜在用途和可能存在的风险等等。

  AI翻译的文化属性研究中，性别问题目前已成为一个新关注点 （Ghosh & Caliskan 2023）。由于训练数据的不平衡和算法的局限，AI翻译系统可能存在性别偏见，研究者可以考察AI技术如何影响性别平等和敏感性，AI翻译是否存在强化刻板性别形象的倾向，以及如何利用技术减少翻译中的性别偏见等议题。

  此外，还可以考察AI翻译中的权力关系。通过分析AI翻译输出中对特定群体或文化的描述是否存在文化偏见，有助于揭示技术中嵌入的权力关系和意识形态，考察AI翻译如何强化或是抵抗现有的权力结构和文化支配。也可以研究AI开发中对某些主要语言的偏好是否反映和延续了殖民时期的权力结构，分析AI技术发展是否促进了某些语言和文化的全球影响力，从而导致了一种新型的数字殖民主义。

  AI技术对翻译研究方法的影响，集中体现在研究工具的创新、方法论的发展以及学科间融合这三个方面。首先，AI工具的普及降低了技术门槛和研究成本，使得量化分析更为简便，极大推动了研究方法的进步和多样化（Pavlidis 2022）。其次，AI技术不仅提供了新的工具和技术支持，还在研究方法论方面取得了显著进展（Sarker 2021）。在翻译领域，这主要体现在数据驱动和实证研究、翻译质量评估以及跨学科融合等方面。这些变化对提升翻译研究的质量和广度尤为重要。具体而言，AI技术会促使研究者更多利用具体数据和大数据统计结果来支撑论点，而不仅仅是依赖传统的概念分析。最后，AI技术的运用打破了传统文科与理科的界限，推动了研究方法向更加逻辑清晰和证据支撑的方向发展。这种文理融合的研究方法有助于产生更广泛、更深入的研究成果，进一步推动翻译研究的进步。

  新工具的采用无疑为翻译研究方法的革新注入了强劲动力，进而促进了学科的跨学科融合，三者息息相关。具体而言，自然语言处理（NLP）和机器学习技术的强大支持，使得大规模语料库分析成为热点。研究者可以利用集成多种语言模型的AI平台，例如Google Cloud Natural Language、IBM Watson和OpenAI GPT系列，来处理和分析海量文本数据。这些平台借助先进的自然语言处理技术和机器学习模型，能够有效地识别语言模式和趋势，深入洞察语言的内在规律，为描写研究、过程研究等领域提供新的数据支持和实证方法。

  此外，借助机器学习分类算法和NLP技术，研究者能快速识别和分类语言模式和风格，简化文本分析过程，提升效率，其中scikit-learn、TensorFlow和NLTK等工具起着关键作用。预测模型和趋势分析对翻译研究同样至关重要。通过时间序列分析和预测建模技术，研究者能深入分析历史数据，预测未来趋势，为长期研究计划和战略提供支持。在这方面，Keras、PyTorch和TensorFlow等工具表现出色。自适应学习系统在翻译研究中也有广泛的应用前景。研究者可以通过自适应算法根据用户反馈快速调整数据集和实验参数，满足个性化需求。Google AI Platform、Amazon SageMaker和Microsoft Azure Machine Learning等平台在这一领域能提供强大支持。

  同时，在自动化翻译质量评估领域，研究者可利用文本相似度和一致性检测算法快速评估译文准确性，识别问题。BERT、spaCy和Apache Lucene等工具在提高翻译质量方面取得显著进展。总体而言，这些AI平台和工具的应用为翻译研究带来了前所未有的机遇，它们不仅提高了处理大规模数据的效率，还加强了对未来趋势的准确预测，以及译文质量的快速评估。这些技术的综合应用能够推动翻译研究发生实质性的推进和创新，为未来的研究开辟了广阔的发展空间。下文以大家较为熟悉的ChatGPT模型为例探讨AI作为研究工具在翻译研究中的应用。

      本文深入探讨了AI在翻译领域的广泛应用对翻译研究本质、选题和方法所产生的深远影响，并以ChatGPT为例，详细阐述了其在翻译研究领域的具体应用与实践。AI技术的迅猛发展，不仅推动了翻译研究与其他学科的融合，还引发了研究范式的转变，促使翻译研究重构现有框架，并引入新的理论框架和视角。这无疑为翻译学科在人文价值和方法论上带来深刻的变革。然而，任何技术进步都伴随着潜在的挑战。AI技术的广泛应用虽然为翻译研究带来了诸多便利，但也可能导致研究者过度依赖技术解决方案，从而忽视了翻译研究的人文学科根基和理论深度。在面对复杂的语言现象和文化差异时，过分信赖数据驱动的分析可能使研究者忽视了深层次的语言学、文化学和社会学分析，进而削弱了研究的深度和广度。此外，AI技术虽然为翻译研究提供了新的工具和方法，但也可能导致研究方法的单一化。在数据驱动的研究中，传统的定性分析方法和理论探讨可能被边缘化，这无疑限制了翻译研究的多样性和综合性，使得研究变得单一而片面，缺乏质性研究的深度和洞察力。同时，AI技术在翻译研究中的使用涉及大量的数据收集和处理，这引发了对数据隐私和伦理问题的关注。如何在利用AI技术的同时保护个人隐私、遵守研究伦理，成为翻译研究领域亟待解决的问题。展望未来，翻译研究领域应积极拥抱AI带来的变革，但更应谨慎评估并妥善应对这些挑战。我们需要制定更为严格的数据管理规范，确保数据的安全和隐私；同时，应充分尊重研究伦理，避免滥用技术带来的负面影响。此外，培养研究者在技术应用方面的批判性思维也至关重要，这有助于我们在充分利用AI技术的同时保持翻译学科的深度、广度和多元性。