AI时代图书翻译出版的技术应用现状及展望

徐彬 梁本彬 王臻

(1.山东师范大学 外国语学院，山东 济南 250014；2.重庆第二师范学院，重庆 400067)

0 引言

进入21世纪以来，新技术发展突飞猛进，知识的产生与更新速度日益加快，公众对知识信息的需求也相应增加，我国的图书翻译蓬勃发展。图书翻译对我国的经济、文化、教育、科技等方面一直发挥着极为重要的作用。近年来，我国每年引进的图书都在万种以上，如2016年, 我国翻译出版的引进图书种类为15416种(国家新闻出版广电总局, 2017)。图书翻译出版是一种语言生产活动，所以出版社的图书翻译活动也属于现代语言服务活动的一种。传统上，出版社主要是依靠编辑和译者的职业道德和个人能力来保证翻译质量，但在当前的出版环境下，单纯依赖图书翻译流程中译者与编辑双方的这种能力与自觉性，已经不足以应对图书翻译市场的需要。目前引进版图书翻译生产中的主要矛盾，演化成了落后的生产力和不断增加的图书翻译量之间的矛盾。相比之下，近十年来，一线的译者以及现代语言服务企业都经历了数字化的变革，在执行翻译项目的时候，越来越多使用包含AI技术在内的先进的生产工具——计算机辅助翻译(CAT)、译后编辑(PE)，以及先进的管理工具和管理理念，来保证语言服务的质量，提升效率。在此形势下，国内的出版社应该积极应对，在语言AI技术应用方面作出新的尝试。

1 图书翻译项目的管理

通过文献分析以及对出版社编辑访谈，笔者获知，对于图书翻译项目，绝大多数出版社仍在沿袭传统的翻译流程，采用“人治”的方式管理；此外，绝大多数编辑对语言相关的人工智能技术、翻译技术，以及翻译项目管理的理念等都缺乏了解，想不到或者也不想在图书翻译的工具和管理方面尝试进行改革。

近年来，我国翻译出版图书的种类和数量都有了极大增加。伴随着翻译总量的增加，译著中错误的绝对数量增加了，尤其是发生了一些令人匪夷所思的翻译事故，比如“常凯申”(蒋介石)、“门修斯”(孟子)、“桑卒”(孙子)之类的误译和谬译。 就引进图书翻译的质量问题，出版界和翻译研究界普遍将关注的焦点集中在文字转换这一层面；谈及解决方案，多是指出要提升译者的翻译水平、职业道德，呼吁编辑和译者都要更负责任等。如全晓书等 (2004)认为，影响我国图书质量的首要原因是缺乏高水平的翻译人才。张妍妍等 (2005)则认为，要提高图书翻译质量，应该采取改善翻译机制，设立行业监测标准等措施。孙致礼 (2007:15)认为译者应该从再现原作、完成委托人的要求、符合目的语社会文化的规范、满足目的语读者的需求、恪守职业道德五方面来要求自己；闫明 (2014:13)给出的对策包括提升翻译行业素质、加强翻译类专业人才培养、加大翻译成果的科研认定、重视翻译奖项以及提高图书译者收入等；何家炜 (2016)则认为影响翻译质量的最重要因素是译者的态度，其他都是次要因素。

即便是对于采用了众包翻译模式的《乔布斯传》的翻译，也没有相关文献提及该项目从完善翻译项目的管理、提升翻译技术应用水平的高度，来确保最终译文的质量。为了争取与全球多种语言版本的同步发行，出版社采取了网上招募译者，分工合作的众包模式进行翻译。但是，根据公开的资料，我们发现该书的翻译没有使用统一的技术平台，没有采用PE的生产模式，没有借助软件工具来进行全流程的质量控制，也缺乏先进有效的管理模式，是典型的“新瓶”(网络招募、众包翻译)装“旧酒”(各自为战、最后整合)。这本书的翻译是一次喜忧参半的翻译协作尝试，主要依赖的还是“人海战术”：出版社招募了最“卖力”的译者队伍，同时投入了最优秀的编辑团队，不惜人工，赢得了一场局部战役。但是，这一模式代价太大，没有形成可以推广应用的创新型图书翻译项目管理模式。

译者是翻译生产的主体，是翻译质量的决定性因素。然而，单纯地从译者的角度探讨翻译质量，其实掩盖了在引进图书翻译出版过程中出版社(编辑)所发挥的主导作用，不利于从根本上找到并建立能够保证引进图书翻译的质量和效率的最佳模式。在图书翻译项目中，最为重要的利益攸关者是出版社的编辑以及签约的译者，翻译质量是由这两方面共同决定的。显然，近年来层出不穷的图书翻译事故，在一定程度上反映了出版社在翻译质量管理方面的不足。译者的水平和责任心只是造成这些事故的直接的、浅层的原因，更深层的原因是，时至今日，出版社在图书翻译项目中仍然完全依赖“人治”，缺乏合适的“制度”(现代的管理理念)和“技术”(AI技术、质量控制的技术等)。如孙京平 (2004: 6)认为，“图书翻译质量低的原因有很多，但是出版社如何操作是根源所在”。

从现有文献来看，对出版社和编辑在图书翻译质量方面的作用，探讨主要集中在编辑的职业素养 (郭力伟, 2017)、编辑的外语能力 (崔玲和, 2012)、编辑的责任意识 (金明善, 1988)、 编辑管理 (李景端, 2007; 孙京平, 2004 ; 陈晓阳 等, 2008)、翻译出版准入制度 (赵冰 等, 2015; 李景端, 2007; 周明鉴, 2007 )，以及泛泛地对提高翻译质量的呼吁 (张妍妍 等, 2005; 王玮, 2002)等。但是，这些论述过多关注了编辑和译者的能力和责任，而没有意识到管理理念和翻译技术的重要性。当前的出版环境下，图书翻译亟须解决的已经不是译者的能力与职业道德问题，而是如何实现“新旧动能转换”的问题：采取科学的管理手段和先进的生产工具，最大程度降低流程中的“人治”因素，减少译者和编辑的主观性和不可控性对翻译质量的影响，充分借助工具、制度和流程管理来保障图书翻译的质量和效率。

值得注意的是，有少数研究者注意到了应该在图书翻译过程中运用翻译技术实施项目管理，如知节 (2000) 提出出版社应该改变图书翻译的工作流程，借助CAT实施翻译项目管理，包括项目的过程性管理，使用术语库和记忆库等。管新潮 (2012)认为，在科技图书翻译实践中，编辑实际上充当了翻译管理者的角色，应该采用特定的翻译管理流程来保证科技图书翻译的质量。总体而言，这些论述尚未引起人们对图书翻译中管理和技术的重要性的关注。

2 出版社引进图书翻译管理现状

基于现有文献分析以及与编辑的沟通，笔者发现出版社在译者选择、翻译流程控制、审稿流程的控制三方面存在一些问题。

2.1 译前：译者选择和对翻译技术的态度

译前的准备工作如果做得好，可以极大地改善整个项目的可管理程度，确保项目的顺利推行。目前，出版社在译者的选择以及CAT应用等译前工作中的许多做法，还有待改善。

2.1.1译者的选择

在译者选择方面，传统上大多数出版社普遍采取熟人介绍的方式，从高校的外语类教师中选择译者。这种方式隐藏了极大的风险，会出现选人不慎而造成项目失败的事故。在这种“人治”状态下，碰到负责任且水平足够的译者固然好，但实际工作中编辑也时常发现收到的稿子会存在大量质量问题，得花很多时间修改，有的甚至需要推倒重译，严重拖延出版进度。

2.1.2编辑对翻译技术的态度

大部分编辑对人工智能在语言方面的发展缺乏了解，不是很支持译者采用相关的技术，有些则明确表示反对译者采用CAT软件，更不要说采用机器翻译加译后编辑的模式了。他们片面地认为采用传统的翻译手段“从零开始”翻译，才能保证质量；而对于采用CAT和译后编辑等工作模式极为排斥，认为译者这样做是投机取巧，是缺乏职业道德的表现。事实上，徐彬等(2015)曾指出，在面对时间紧、翻译量大、需要多人协同翻译、原文版式复杂、专业术语繁多的图书项目时，以CAT为支撑的“机器翻译+CAT+译后审校”(MT+CAT+PE)的翻译模式能极大地提升翻译效率、保障翻译质量。

2.2 译中：翻译过程管理中的问题

由于地理位置的分隔，编辑和译者双方缺乏统一的工作平台，虽然如今网络已经渗透到生活的方方面面，但在图书翻译过程中，编辑所负责的质量控制过程和译者所负责的翻译生产过程，基本处于割裂的状态，导致了翻译时间压缩、质量控制与翻译过程割裂、团队翻译缺乏协作等问题。

2.2.1翻译时间压缩

原本应该是高度整合、资源优化配置、统筹兼顾的图书翻译流程，受限于译者的选择、对工具认识的不足等，造成了割裂的局面，无法统筹优化，拖慢了进度，并在翻译质量方面留下了较大隐患。为了保证翻译图书质量，出版社应当尽量抑制持续压缩译者时间的冲动，通过优化管理，将工作重心前移至译前和译中环节，学习先进的管理理念，借助AI技术完善管理模式，实现全流程的质量控制，从而为后期编校工作节省时间，提高工作效率。可惜的是，目前大多数出版社为了规避译稿无法按期交付的风险，多是倾向于采取将工作重心后移的做法，极力压缩翻译时间，将更多时间流给审稿环节，以期通过编辑审稿修改的方式来补救翻译质量上的不足。

2.2.2质量控制与翻译过程割裂

对于大多数图书项目来说，质量控制没有渗入到全流程，而只是等到初稿完成，才进入质量控制阶段。这种生产和质控的割裂往往导致出版社一方出于对质量控制阶段工作量的预期，有持续压缩译者的翻译时间的动机。这就造成了一个恶性循环：由于担心译稿有质量问题，编辑想留出更多的编辑加工时间，缩短翻译时间(受市场制约，总时间是有限的)；而翻译时间缩短，势必造成译者翻译起来更匆忙，疏漏增加，或者是被迫增加团队人数，从而增加质量的不确定性。

2.2.3团队翻译缺乏协作

许多图书翻译的工作量巨大，需要多人协作。对于这种情况，出版社基本上只是确认好译者人选，剩下的就放任团队自行工作，而对于译员来说，他们所理解的协作，只是面对面开会分工，讨论一下风格和术语，就开始分头翻译。这种团队翻译，是有分工而无协作，最后的译稿，往往还存在大量名词术语不统一的问题。目前从事社科类图书翻译的译者，极少有团队能有效地使用CAT软件进行协作，而尝试积极融合AI技术，采取PE模式的更是凤毛麟角。

2.3 译后：审稿流程管理的问题

目前，虽然出版的大部分流程已经“数字化”，但是在很多环节中，数字化只是表象，内在的管理和运行机制，仍然是传统的严重依赖人工的模式。比如在审稿环节，出版社所采用的其实依旧是人工审读这一传统的审稿流程。这里大致分为两种情况：如果抽样阅读感觉翻译质量较好，没有或极少理解错误，审稿人员可能选择直接阅读译文，修改少量错别字，必要时调整行文；如果质量没有达到预期，审稿人的劳动量就会激增，因为担心译文中有通过阅读无法察觉的翻译错误，就必须采用译稿与原稿双语对照审阅的方式，通过逐句的对照审查发现问题进行修改。后一种方式无疑会耗费审稿人大量的时间，所以在实际的执行中，往往是打折扣的。

在笔者为一家出版社审阅过的一部书稿中，就同时存在一望便知的错误，以及必须对照原文才能发现的隐蔽的错误这两类错误。对于一些单凭阅读无法察觉的错误，就必须认真比对原文。比如：

例(1)

原译：英国人种植作物的最初尝试是在1585年到1587年，在加利福尼亚北部的罗阿诺克，这次尝试彻底失败了。

原文：The first English attempt to plant a colony, at Roanoke, in North Carolina, between 1585 and 1587, was a complete failure.

单凭阅读译文，一般读者很难觉察出有错误——极少有中文读者恰好知道Roanoke不在加利福尼亚州。只有比对原文，我们才能发现这句译文中的硬伤：译者把Carolina统统看成了California(原译者把整个章节中的Carolina都看错了)。实际情形是，鉴于此书原译有较多隐含错误，在审稿的时候笔者借助高效率的AI技术支持的语料对齐工具，然后配合CAT技术，全文逐句对照完成了该书的审校，也确实找到了大量这类隐含的错误。

近年来曝光的“问题译作”大多都会存在上述两类错误。其中一望便知的错误如“常凯申”“门修斯”等，这些错误，即便逃过了编辑的检查，也逃不过广大读者的眼睛。但是，很多难以察觉的错误却能数年数十年地存在于书中，难以得到纠正——因为读者只能看到译文的“一面之词”，很难借助有限的信息判断出翻译出了错。

比如，著名的畅销书《万物简史》中译文曾被指出有很多硬伤，在后续的印刷中，出版社改正了网友指出的错误。但是，直至该书图文版的第14次印刷(2014年)，仍存在下面这样的句子：

例(2)

原译：海王星其实不是在土星以外一点儿，而是在土星以外很远的地方——它离土星的距离比土星离我们的距离还要远五倍。它在外面那么遥远的地方，接受的阳光只有土星的3%。

原文：Neptune in reality isn’t just a little bit beyond Jupiter, it’s way beyond Jupiter—five times farther from Jupiter than Jupiter is from us, so far out that it receives only 3 percent as much sunlight as Jupiter.

单纯阅读译文，几乎极少有读者能意识到译者把Jupiter(木星)误译作“土星”了，因为替换为土星后，译文内容大致是合理的，只是两个数字不合理，但是一般的读者又不具备这样的知识储备，无法发现这样的错误。

由以上例子可以看出，在审稿的时候，如果遇到的大多数稿件质量较好，只需通读译文就能进行编校，编辑尚能应付；一旦遇到例(1)和(2)这样充满了难以察觉的误译的稿子而不得不采用逐句审阅的方式，审稿量就会大大超出编辑的承受范围。

3 图书项目管理需要新技术、新理念

翻译技术未能应用到图书翻译流程中是导致近年来一些图书翻译质量不佳的部分原因。长期以来出版社一直采用传统的工作机制和规范，这些机制和规范往往是基于前AI时代的技术形成的，对于当时的出版工作和需求来说行之有效；但是，它们没有跟上技术发展的步伐，没有吸收管理学、语言AI技术、翻译技术等领域的新进展新成果，慢慢变得无法适应新的图书翻译出版形势。

比如，对于与语言相关的AI以及其他电脑辅助技术，出版社的典型表现是不了解，并且不鼓励使用，甚至有编辑极力反对应用。崔启亮等 (2016：15)指出：“将翻译服务作为项目，并对其进行科学有效的管理维护，不但有助于提升服务质量，更是对相关行业进行规范化、标准化的重要途径。”在整个社会提倡新动能转换的大形势下，出版社应该积极关注并采用新的翻译技术和管理理念，拥抱与语言相关的AI技术，提升图书翻译的项目管理水平以及产品质量。

3.1助益图书翻译的新技术

以翻译记忆为代表的翻译技术已经出现并在翻译行业应用了近30年，越来越多的研究表明CAT技术有助于提高几乎各类文本的翻译效率和质量。近年来，AI技术的发展，尤其是深度学习在机器翻译领域的应用等，使得基于MT的PE生产模式也越来越得到翻译产业界的重视。在这种背景下，出版社应重视学习语言服务产业领域的最佳实践，重视语言AI以及翻译技术的应用与推广，有效地把图书翻译的译中过程(传统上这一阶段被分割开来，完全交由译者来完成)整合到图书翻译和出版的全流程中。

3.1.1 CAT技术用于图书翻译

CAT关注的是“如何应用计算机软件，最大限度地实现翻译流程的自动化，提高人工翻译的效率，保证人工翻译的质量，并能够管理翻译流程” (徐彬 等, 2007:82)。如今，在语言服务产业领域，大多数翻译公司都会借助CAT工具的支持，积累公司专注的一个或多个领域的术语库、双语语料库等语言资产，同时会为特定领域的翻译制定风格指南(Style Guide)。这些做法，可以有效缩短译者查询专业术语译法所耗费的时间，保证术语以及行文风格的一致性。如果出版社能够主动学习并接纳新技术，推广这样的做法，将极大地改进图书翻译的实践。很多出版社都有较为明确的出版方向和专注的领域，如果在图书翻译中采用基于CAT的解决方案，短短几年之内就能积累起千万字级的语料，并形成一个较为完善的相关术语库。这些资源，对于后续的译者翻译新的图书能够带来极大的帮助。

3.1.2 MT+PE在图书翻译中的尝试

2016年以来，人工智能的发展进入一个崭新的阶段，神经机器翻译登台亮相，相应地，人们对机器翻译有了更高的认知和接受度。 “机器翻译(machine translation，缩写为MT)，又称为自动翻译，是利用计算机把一种自然源语言转变为另一种自然目标语言的过程……” (互动百科) 但是，多年来，由于基于规则的MT以及基于统计的MT造成了一些在人类看来“可笑”甚至“匪夷所思”的错误，导致人们对机器翻译的认知往往存在以下的刻板印象：

(1)机器翻译只会逐词对应，死译硬译。这是早期基于规则的机器翻译(RMT)在做双语转换时的特点。

(2)机器翻译往往望文生义，断章取义。如对于“请在一米线外等候”这句公示语，谷歌翻译就曾译作“Please wait outside a noodle”。

(3)机器翻译往往错误连篇，改不胜改。“译后编辑”(Post-editing，简称PE)的概念在MT研究诞生后不久就出现了。但是第一代基于规则的MT表现较差，给很多尝试PE的人造成了“改不胜改”的印象。

这些刻板印象导致许多人对PE模式较为排斥，尤其是不能接受在图书翻译中采用。徐彬等(2015)论证了CAT可以也应该用于非技术文本翻译，更进一步指出，结合高质量的机器翻译(MT)以及译后编辑，采用“机器翻译+机辅工具+译后编辑”(MT+CAT+PE)的模式对于一些非技术文本的翻译也有应用价值”。在CAT的环境下，借助术语功能，在MT文本基础上进行修改，译者能获得较为明显的效率提升。

3.2新理念：项目管理

项目管理是一项庞大的系统工程，要想实现从传统管理模式到现代化管理模式的提升，需要决策层有意识、有意愿，自上而下推行。大多数出版社的图书翻译流程管理，在缺乏顶层设计和市场倒逼的情况下，没有像一些优秀的知识生产型企业那样在近20年随着数字化技术的发展完成了现代化管理理念和方法的应用转型。

为了应对不断增加的翻译量、不断复杂的翻译项目所提出的挑战，出版社应该重视学习、吸收知识生产领域项目管理所取得的最新成果，考察通用和专门项目管理模式以及相关软件在图书翻译项目管理上的可行性以及应用方法。很多CAT软件都具备初步的项目管理功能，这些功能一般会包括翻译项目的创建、任务分配、进度管理、质量控制等模块。一些新的基于网络的SaaS型的CAT平台还提供了更为复杂的翻译团队管理，以及基于众包的自由译者招募和管理功能(邵璐，2019:130)。负责图书翻译的编辑可以综合使用CAT以及专用的项目管理软件，实现更加自动化的项目管理。而企业级的解决方案，应该是学习一些大的语言服务企业，定制自己的图书翻译项目管理平台，融合AI技术，智能化管理翻译项目的完整流程。

3.3图书项目管理理念与应用

与翻译公司相比，出版社的译员队伍相对单纯，以高校外语类教师为主，管理上大大简化，也不需要复杂的市场营销模块，因此系统平台不必过于复杂，开发难度比起翻译公司的综合业务系统来说也要低一些。一旦建设好并应用这样的系统，出版社会在多方面获得收益。笔者在这里阐述一下对图书翻译项目管理的一些设想。

3.3.1高效的图书翻译出版流程

近些年来，在图书出版和文档翻译领域，已经有成功建设及应用信息系统的案例，如联合国的文档翻译平台，以及柯林斯公司的多语言词典编纂系统等。翻译图书管理系统可以借鉴这一经验，在开始阶段，由出版社派专人管理一些重点引进图书项目。该专人要在图书翻译的译前、译中、译后担负起多种职责。现代生产的各个领域都是自上而下推行生产流程的标准化，但在图书翻译出版领域，仍是由译者这一至关重要的工序的具体承担者来自主选择是否采用新技术来完成生产。正是实际翻译的这一环节，成了图书翻译出版流程的管理黑洞。要想提高引进图书翻译出版的效率，提高翻译质量，就必须借助先进的生产技术，来改进翻译的生产模式。

(1)译前

在基于信息化系统的图书翻译出版流程中，编辑要在译前阶段做大量的准备工作，这包括原始文档的处理、项目的创建等，这样就可以使翻译技术应用能力参差不齐的译者，参与到统一且标准的流程中来。这意味着编辑要了解并掌握纸质书籍的扫描识别、PDF书籍的转换，以及专用排版文件的转换等操作——这些工作目前都由越来越好的企业融合AI技术的应用软件来高效率地完成；此外编辑还要掌握翻译平台的项目创建、术语管理以及记忆库管理等工作。出版社通过把译前的工作承接过去，能使整个流程变得标准化，让译者专心“翻译”。

(2)译中

采用专用的翻译管理平台后，可以保证所有译者都是在统一的信息化平台上工作，其承担的任务，就是借助平台的功能，按期保质保量完成翻译任务。这样的平台可以嵌入CAT系统，使译者能获得与项目有关的术语库和语料库的支持，提高翻译效率，保证质量；也可以更进一步，嵌入出版社定制的机器翻译引擎，支持译者采用PE模式。在这样的平台上，译者能在工作的同时不断提交新查证的术语，扩大出版社的知识库；编辑可以通过平台实时看到译者的进度，甚至可以随时调取译稿进行抽查。这可以大大加强图书翻译的译中管理。

(3)译后

当图书初稿翻译完成之后，译者可以在平台上进行初步的校对，然后选择输出最终翻译文稿，并借助打印稿或电子稿进行交稿前的最终审校。对于质量稳定的译者，编辑也可以选择审稿和翻译同步推进的方式，实现高效率的编辑出版。除此以外，编辑还要在译后担负起语言资产(术语库、记忆库等)回收和管理的工作。基于信息化技术以及翻译技术在语言服务领域的应用现状，未来出版社在选拔编辑人才的时候，应该注重语言文字和现代翻译技术及管理两方面的能力，慢慢形成一支懂知识生产项目管理、懂翻译技术，同时具有较高的文字编辑素养的人才库。

3.3.2语言资产的积累与应用

语言相关的AI技术以及其他翻译辅助技术的演进，已经极大地改变了传统翻译公司的工作流程和管理模式。基于AI技术的翻译项目管理，大大提高了语言服务企业的效率；而基于CAT的翻译技术，以及在AI技术支撑下日益受到重视的众包翻译平台，还引起了语言服务从业人员对于语言资产的关注。由于所有译者都是在统一的软件平台上工作，翻译过程中所形成的双语句对，以及查证提交的术语，都会进入出版社的知识库。出版社积累的语言资产，反过来对于MT的迭代改进，也会起到积极的促进作用(邵璐 等，2020:105)。

4 结论

在社会的主要语言服务产业部门几乎都已经全面部署CAT及项目管理系统，采用PE工作模式，融合的AI成分越来越高的背景下，出版社必须充分认识到AI技术以及其他语言技术所带来的冲击和变革可能，加速创新，适应这一技术浪潮，在图书的翻译出版工作中，自上而下地设计、建设、推广包含了语言AI技术的信息化管理平台，这样做不仅能解决图书翻译中的管理黑洞问题，还能提高图书的翻译效率和质量。此外，这样做也有利于建立一支更优秀的译者队伍，让技术水平参差不齐的译者，都能享用到语言AI技术带来的翻译上的辅助，并能借助出版社提供的大规模的语料库和术语库，解决翻译中耗时耗力的名词查证问题，把更多的精力分配到语言文字的理解和表达上，提高翻译质量。借助这样的平台，出版社也能够有效地回收语言资产，为后续的翻译提供优质的参考资料，使翻译工作进入良性循环，同时为机器翻译提供更多的优质语料，促进语言AI技术的发展。