2026年10月9日下午，北京语言大学跨文化研究系列第125讲在教二楼301教室举行。讲座由北京语言大学比较文学研究所、科研处、文学院、中华文化研究院主办，研究所所长陈戎女教授主持，上海外国语大学宋炳辉教授主讲，北京大学张辉教授、复旦大学郭西安教授、北京语言大学李玲教授、北京语言大学谢淼教授为与谈嘉宾，众多校内外师生到场参与。

一、讲座内容

宋炳辉教授结合自身使用大模型的实践体验展开分享。他回顾人工智能从深蓝、Alpha Go再到大语言模型快速迭代的发展历程，指出AI已经全方位渗透文字工作领域，翻译与文本生成共享同一套模型技术。他提出两大时代之问：在机器翻译能力持续变强的当下，人类译者还可以发挥何种价值；当社会整体翻译体量爆炸式增长，文学翻译的相对占比不断收缩，文学翻译研究又该如何确立自身的意义。接着，宋炳辉对大语言模型进行了“祛魅”：他指出，大模型看似能够流畅解读、生成文本，但并不真正“读懂”语料，只是拆解海量文本，依靠统计概率计算词元之间的关联，重组输出通顺文本，并不具备人类的生命体验、深度反思与创造性的语言革新能力。

在此基础上，宋炳辉教授提出翻译文本光谱模型。光谱的一端是科技、日常资讯类高对应文本，文化负载词少，概念符号高度标准化，机器翻译在此类文本处理上优势显著；光谱另一端是文学、思想、哲学类弱对应文本，文化负载高度密集，语言符号含义流动多变，跨语言很难建立完全对等关系，这也为重译、多种译本并存提供了合理空间。他认为翻译学界很多经典争论，诸如信达雅评判标准、可译与不可译、归化与异化之争，不少分歧本质是没有区分两类文本，造成讨论错位。

他进一步明确文学跨文化译介传播的三个核心关键词：语对、向度、历史累积。“语对”强调翻译不能脱离具体的语言配对，不同语言组合面对的文化障碍各不相同；“向度”区分译入与译出，二者实践经验、文化处境不同，经验不可直接照搬套用；“历史累积”主张评价翻译实践不能脱离具体时代语境，应当正视历史译本在当时的文化功能，避免以当代标准简单苛求过去的翻译成果。

二、与谈与问答环节

与谈交流环节，谢淼教授结合实操体验，指出AI翻译可以承担基础辅助工作，但对隐喻、反讽、陌生化等文学手法处理能力有限，译者转型成为筛选、修订译本的最终负责人，同时要警惕AI自我闭环，消解思想的多元性。张辉教授分享了他近日对“活人感”这一概念的体悟，认为人的疑惑、犯错、延迟完成等特质，是AI难以复刻的，文学翻译恰恰需要保留这种充满不确定性的人的特质。李玲教授结合教学经历谈到，AI可以模仿文学风格，但生成内容缺少文学内里的生命元气，文学研究与翻译不能丢掉和生命体验相遇这一核心。郭西安教授补充道，如今很多标准化科学术语也是历史翻译协商出来的成果，历史中的“误译”并非全然错误，往往承载特定时代的文化思考，拥有独特研究价值。

互动提问环节，有同学就AI介入无本回译现象向宋炳辉教授请教。宋炳辉教授回应，AI的确能够作为高效助手完成复刻风格的基础工作，但识别、归纳作者语言特质的分析工作依旧依赖人，翻译实践未来必然走向人机协同的道路。