王华树：新技术的发展，的确对传统翻译理论中的概念、主体、客体、定义、能力、过程、结果、评价等诸多方面产生了冲击，传统翻译理论难以完全解释和包容新兴翻译技术、理论阐释力度不足等问题日益凸显。

以翻译主体为例，传统翻译理论通常将翻译主体定义为人。然而，随着人工智能技术的发展，人机共译已成为当今翻译实践的重要形态。这就要求我们重新审视翻译主体的内涵，将AI译员纳入其中。同理，翻译过程、翻译规范、翻译能力、译文评价等理论也需要进行相应拓展和修正，以适应技术发展新形势。

然而，这并不意味着传统翻译理论因此过时。事实上，许多经典翻译理论仍具有重要价值，只是需要我们在新的技术语境下重新诠释。例如，尤金·奈达的“动态对等”理论强调译文应在目标语文化中产生与源语文本相似的效果，这一原则对于人工翻译和机器翻译均具有指导意义。再比如，彼得·纽马克对“交际翻译”和“语义翻译”的对比可以为我们分析人工智能翻译的特点提供理论支持。在翻译技术不断进步的当下，我们不应抛弃传统翻译理论，而是要在继承的基础上实现理论创新。一方面，要勇于突破既有翻译理论框架，以开放、包容的心态接纳新技术带来的变革；另一方面，也要善于从传统翻译理论中汲取智慧，在融合发展中实现翻译理论的重构与升华。只有实现传统与现代、经典与创新的辩证统一，才能构建起既立足当下、又放眼未来的翻译理论体系。

总之，翻译技术的兴起为传统翻译理论带来了全新课题和思路。我们应该以发展的眼光看待翻译理论创新，在批判性继承传统翻译理论的同时，积极回应翻译技术发展带来的新问题、新挑战，推动翻译理论与时俱进。

王华树：我们可以基于翻译技术的本体及其未来趋势判断研究的核心领域。在《翻译技术研究》一书中，我将翻译技术研究的核心领域归纳为六大方面：翻译技术的本体研究、要素研究、标准研究、评估研究、能力研究和伦理研究。这六个方面可以说是翻译技术研究的重中之重。

这些领域不是相互孤立的，而是有机联系、相辅相成的。它们就像一部机器中的零件，每个零件都有其独特功能，但需要相互配合，才能让机器运转。翻译技术的本体研究是核心，为其他研究提供理论基础；要素研究是分析翻译技术各组成部分的特性及相互关系；标准研究为要素研究提供基准；评估研究旨在确保各部分能顺利协作并达到预期效果；能力研究旨在确保译员能熟练掌握并有效应用翻译技术；伦理研究为技术在各领域的实践应用指引方向。

为此，我们需要以系统化、整体化的视角开展翻译技术研究——既要深入每个领域的细节，又要注重领域之间的联系和互动；既要在系统性和独特性之间寻求平衡，又要在交叉融合和专业深度之间找到最佳结合点。只有这样，我们的研究才能真正体现出翻译技术的丰富性和生命力。

王华树：人工智能时代，翻译技术的发展确实对译员主体性产生影响。一方面，在人机协作的大环境下，主要工作似乎由机器完成。如果过度依赖机器翻译，译员可能会逐渐失去主动思考的习惯，创造性和审美能力会因此下降，对翻译过程的整体把控能力也会变弱。另一方面，技术的进步也为译员腾出了更多发挥创造力的空间。机器翻译效率高、速度快，可以将译员从重复性、耗时费力的工作中解放出来，使他们能将精力投入到更复杂、更具创造性的翻译任务中。同时，通过使用各种工具解决不同问题，译员的综合能力得以提高。因此，翻译技术的发展不仅没有削弱译员主体性，反而在某种程度上强化了他们的创造力。

这反映了技术进步与人的主体性之间的辩证关系。正如海德格尔所言：“技术的本质在于‘解蔽’。”技术的发展不仅揭示了新的可能性，也重新定义了人在其中扮演的角色。在这一过程中，人既是技术的主人，也可能沦为技术的奴隶。这其中的关键在于我们如何认识和把握技术与人的关系，以及如何在技术进步的同时，保持和提升人的主体性和自主性，确保技术服务于人，而非控制人的生活。

从技术发展历程看，人类不断推动技术创新，技术也在推动人类角色转变。人与机器在翻译过程中的角色转换是自然的现象。在《翻译技术研究》一书中，我也提到，过去翻译是以人为主，现在是机器/人工智能翻译+译后编辑，未来可能是人工智能驱动的人机协同，再往后可能是以人工智能为主、人类进行辅助和监管。

作为译员，我们应该积极拥抱技术进步，充分利用它带来的便利和机会。但与此同时，我们也要保持清醒和反思，不能完全受制于机器，要在人机协作中坚守自己作为人的主体地位。只有在顺应技术发展潮流的同时，不忘初心，坚持人文关怀和创造性思维，译员才能在这个变革的时代充分发挥自身价值，实现自我超越。

王华树：在审视大语言模型翻译技术对译员话语权的潜在影响时，我们首先应洞察这项技术的本质。大语言模型基于海量的训练数据以及不断优化的复杂算法，在一定程度上能模拟人类在语言理解与生成方面的能力。这一技术的快速进步，标志着人机共生时代的来临。这种共生关系并非简单的功能替代，而是一种对人类能力的强化与边界的延展。

在此背景下，译员主体性被赋予了更深层次的哲学内涵。译员主体性不仅体现在对原文的深刻理解和“创造性叛逆”，更体现在翻译过程彰显的自由意志与创造性劳动，这正是人类译员区别于机器翻译的根本所在。大语言模型尽管强大，却依旧缺乏译员独有的主体性。它们受限于既定数据和算法，尚不能企及人类对语境的微妙感知、对文化背景的深刻洞察以及对深层含义的精准捕捉。

在技术盛行的时代，技术的意志以“计算统治”的逻辑规范着世界运行，技术理性趋向于把人变为“单向度的人”。因此，我们需要重新界定人机之间的互动关系，人机孪生（Human-Machine Symbiosis）昭示着我们未来的发展方向。人机孪生可以理解为是一种互惠互利的双向强化关系：技术赋予人类超凡能力，而人类赋予技术意义和价值。在这种共生模式下，译员的创造力、批判性思维以及对文化的细腻感知构成了其不可替代的价值。

正如海德格尔所言，人类应“诗意地栖居”。在翻译领域，译员需要以一种充满诗意、敬畏与感知的姿态，深入语言的世界中。这种栖居方式不仅是表层的语言转换，更关乎对语言背后所承载的人文、历史与哲学的深度挖掘。正是在这种充满诗意的探索中，译员主体性得以彰显和重构。

与技术和谐共生，译员不仅不会丧失话语权，反而能在技术辅助下进一步发挥主体性。这种共生关系的实现，有赖于译员对语言的深邃洞察力和在翻译过程中的积极投入。因此，大语言模型翻译技术的发展不会让译员失去话语权，而是提供了译员在新兴翻译生态中争取主导地位的契机。

王华树：跨学科研究对拓宽翻译研究视野、深化对翻译现象的认知具有重要价值。翻译技术涉及翻译学、语言学、计算机科学、数学、认知科学、人工智能、大数据、系统科学等多门学科，借鉴其他学科的理论和方法有助于更全面地理解技术进步对翻译实践的影响。例如，数据科学、人类工效学等领域的理论和方法可以帮助我们更好理解翻译主体与数字技术环境之间的交互关系，从而挖掘人机协作效率提升的最佳路径。技术哲学、认知科学等领域的研究视角能够帮助我们更全面地理解翻译技术，更好应对翻译技术带来的伦理和认知挑战。

然而，这并不意味着其他学科的专家学者更适合从事翻译技术研究。任何跨学科研究都需要以某一学科为立足点，以该学科的理论和方法为基础，再吸收其他学科的养分。对于翻译技术研究而言，这个立足点无疑是翻译学本身。

试想，如果让不了解翻译过程和规律的专家主导翻译技术研究，即使他们在自己的学科有很高造诣，可由于缺乏翻译学基本素养，其研究将很难真正触及翻译技术发展的核心问题，难以为翻译实践提供针对性支持。

相比之下，立足于翻译学的翻译技术研究具有明显优势。一方面，翻译学研究者对翻译的本质和规律有更深入的理解，这是开展翻译技术研究的基本前提；另一方面，他们在借鉴其他学科成果时，能更好根据翻译研究需求进行筛选和转化，真正实现学科知识的有机融合，而不是简单的拼凑或嫁接。

当然，这并不是说其他学科专家在翻译技术研究中无用武之地——语言学、计算机科学、人工智能等学科的研究视角和方法对拓展翻译技术研究的深度和广度有重要作用。其中的关键是要处理好学科借鉴和学科立场的关系，既在交叉融合中保持翻译学的独特主体地位，又充分利用其他学科的优势，共同推动翻译技术研究的进步与发展。

总而言之，跨学科研究为翻译技术研究注入了新的活力，但它不应被简单等同于“其他学科专家研究翻译”。只有立足翻译学，对接国家战略需求，以开放心态吸收其他学科的营养，才能真正实现学科间的良性交叉互动，推动翻译技术研究实现新的飞跃。

王华树：在生成式人工智能等技术创新发展的时代，外语专业教育确实面临着前所未有的挑战。单一的语言技能已经无法满足技术社会的多元需求，培养具有跨学科知识和综合能力的复合型人才成为关键。我认为，外语专业教育需要打破传统的学科界限，与其他学科深度交叉融合。

首先是传统文科内部的交叉融合。通过加强与文学、历史学、哲学等学科的交叉融合，可以培养学生更全面的人文素养。例如，“语言与思想史概论”课程将语言学、历史学和哲学有机结合，探讨语言演变与思想流派在不同文化背景下的互动关系。课程可以涵盖语言起源、主要思想流派、语言与思维的关系等主题，让学生从多角度理解语言与思想的深层联系。这种课程不仅能提升学生的语言和文化能力，还能培养他们在全球化背景下的系统性和批判性思维，为他们未来从事跨文化交流工作奠定坚实基础。

其次是与社会科学交叉融合。通过将语言学、传播学、政治学、经济学相结合，探讨语言在全球化进程中的作用。例如，在“区域国别研究”课程中，学生可以通过分析不同国家的语言政策和战略对其经济和政治的影响，理解语言如何在国际事务中发挥作用。这种跨学科学习不仅能提升学生的语言应用能力，还能培养他们在全球化背景下的战略思维。

第三是与理工科交叉融合。外语专业与理工科的融合已是大势所趋。“大语言模型开发与应用”课程可以指导学生利用大语言模型进行文本生成、语言理解、翻译任务处理及跨文化语境下的语言适应与交流等。“语言与人工智能”“语言与大数据”等课程可以指导学生使用自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）技术进行机器翻译、语音识别和文本生成等任务，还可以通过数据挖掘技术分析社交媒体上的语言使用趋势或开发多语言聊天机器人。这种融合不止是提升学生技术能力，更是对其综合能力的全面培养。

总的来说，外语专业教育需要从“新破局”思维出发，打破“小文科”思维，构建“大文科”视野，实现更高层次的融合。这不仅是学科发展的要求，更是对时代发展的回应。

王华树：翻译技术的迅速发展确实让我们意识到有必要重新审视翻译伦理。随着人工智能翻译的普及，翻译领域出现了许多新的伦理挑战。

技术本身是中性的，但在使用过程中，难免会产生意想不到的结果，带来一系列新的伦理问题，比如数据偏见、数据安全、算法偏见等。此外，也出现了人机关系方面的伦理问题，比如人机工作界限、质量责任归属等。翻译是在文字转换的基础上，对语料数据中的价值观、文化等信息的传递，人工智能翻译可能加剧文化不平衡，甚至导致某些语言和文化边缘化。人工智能生成内容还可能被用于虚假宣传等。与此同时，翻译从业者也面临着新的职业伦理问题，如译员署名权被剥夺、报酬下降、职业发展受限甚至是失业等困境。

这些问题均反映了技术进步与社会伦理之间的矛盾，在生成式人工智能时代，这种矛盾更加突出。这不仅仅是职业问题，更是关于人类在技术时代的角色和定位的哲学问题——我们是否逐渐失去对技术的控制、反被技术所控制？这也促使我们思考：技术进步是否真的等同于社会进步？我们是否在追求技术进步的过程中忽视了对人类价值的守护？

在技术发展和伦理守则之间寻求平衡确实是个挑战，但也并非无解。我们可以通过加强伦理准则的制定和执行、深化行业内外对伦理教育的重视等方式来应对。更重要的是，要从技术治理的角度出发，构建全面的监管体系，以确保技术发展不会偏离伦理的轨道。同时，也要加强对技术伦理的哲学反思。伦理绝不仅仅是一套规则，更是对技术本质及其社会影响的深刻思考。我们需要问自己：技术的最终目标是什么？它是否真正服务于人类福祉？在这个过程中，我们是否忽视了某些重要的伦理价值？唯有审慎、全面地评估人工智能技术的伦理影响，我们才能在技术发展与伦理规范之间找到平衡点。

作为翻译从业者，我们必须清楚认识技术发展引发的种种伦理问题，既不能选择性忽视，也不能抱有侥幸心理，而是要积极作为。在拥抱技术进步的同时，我们应以高度的责任心和使命感，捍卫翻译从业者的基本权益，维护行业的公平正义。只有实现技术发展和伦理守则的动态平衡，才能推动行业持续健康发展。在现代技术迅猛发展的背景下，缺乏责任感或许是最为严重的失职。作为翻译技术时代的参与者和见证者，我们任重而道远。

王华树：技术与语言的关系不仅是工具性的，更涉及深层次的文化和意识形态影响。语言不仅是交流的媒介，更是文化认同感和社会价值观的载体。大语言模型技术的快速发展不仅在语言层面产生深远影响，还可能加剧文化同质化。

首先，大语言模型的核心在于海量数据，这些数据通常来自互联网、书籍、新闻等文本资源。然而，这些资源往往集中于英语等在全球范围内具有广泛影响力的语言。由于模型训练时从这些语言中学习了更多内容，因此其生成的文本不可避免地反映出相应的文化特征。这种现象可能导致低资源语言和文化在全球语境中逐渐被边缘化甚至被忽视，进而加剧语言与文化的同质化。

其次，大语言模型作为一种技术工具，其运作并非中立，而是深嵌于特定的社会和权力结构之中。大规模的技术治理可能将技术从工具主义层面上升到意识形态层面，影响文化的多元平衡。大语言模型依赖的大规模语料库通常反映了高资源语言文化在全球范围内的主导地位，还可能在无意中进一步巩固这种文化霸权。大语言模型不仅是文化再生产的工具，更是权力结构的延伸，可能在无形中削弱全球文化多样性。因此，技术的设计和应用不仅需要考虑其效率和功能，更需要审慎评估其对文化生态的深远影响。

为了在促进技术发展的同时保护语言和文化的多样性，我提出一些建议供大家参考：

（1）促进多元数据的使用：在训练大语言模型时，尽可能使用涵盖不同语言、方言和文化的数据，以减少模型对特定文化的偏向，提高对低资源语言文化的敏感度。这是技术治理的关键一环，确保模型能够反映多元文化的复杂性。

（2）优化文化敏感性设计：在模型设计阶段引入文化敏感性机制，使模型能够识别并尊重不同文化的独特性。这不仅是技术设计的问题，更是技术治理的理念问题，确保科技不被狭隘的意识形态所限制。通过在模型中嵌入文化敏感性算法，模型可以在生成文本时更加注重文化背景差异，这将会降低文化同质化的风险。

（3）加强人类监督与反馈：技术自动化和智能化发展并不意味着可以放弃人类监督。通过让具有多文化背景的专家审查和调整模型输出内容，可以有效降低文化同质化风险。同时，通过结合人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）技术，专家反馈不仅能即时纠正模型输出内容中的问题，还能使模型持续优化，逐步减少偏见和错误。在翻译或文本生成过程中，翻译专家还可以校对模型输出内容，确保其符合特定文化的规范和表达方式。

（4）制定政策与伦理框架：政府机构和行业协会应制定政策和伦理框架，引导技术开发者在追求创新的同时，遵守保护语言和文化多样性的原则，这也是技术治理的重要维度。政府或协会等管理机构可以要求技术企业在开发和部署大语言模型时考虑文化多样性问题，并提供相应保障措施。

总体来说，大语言模型的快速发展为我们带来巨大机遇，但同样也提出巨大挑战。人工智能技术的发展不应以牺牲文化多样性为代价，而应在促进全球沟通的同时，尊重并保护各民族、各地区的文化独特性。在“百模大战”时代，我们需要不断审视技术的作用和影响，确保其能够真正服务于人类文化多样化的需求，而不是成为全球文化同质化的推手。