法律翻译领域AIGC 动态术语库的构建与教学应用研究

生成式人工智能（Artificial Intelligence Generated Content，AIGC）的出现与发展对翻译教学与翻译实践产生了颠覆性的影响。2025 年 8 月底，世界三大顶级翻译学院之一的蒙特雷明德国际研究学院宣布停止招生和关停学院的决定，更是让“AI 干掉人工翻译”的言论甚嚣尘上。面对科技的发展，拥抱技术、学习技术、运用技术远比惧怕技术、拒绝技术、放弃发展重要的多。如何将 AIGC 与翻译教学真正结合，尤其在专业性较强的特定领域开展实际可行的运用探索与研究是值得思考的问题。

一、法律翻译领域背景及AIGC 应用现状

法律翻译属于专业性极强的特定领域，如何运用 AIGC 促进法律翻译的教学与实践需首先厘清该领域的背景情况及该技术的应用现状。

（一）法律翻译的重要性与复杂性

在全球化的浪潮中，法律翻译已经成为国际沟通、商业往来、司法合作中不可或缺的一环。跨国经贸活动日益频繁，国际条约签署和跨境法律纠纷也越来越常见，这使得法律文本的翻译质量直接关系到各方的利益。特别是在司法审判过程中，译文是否精准可能直接影响判决的公正性。因此，它既是一项语言转换工作，也是连接不同法律体系与文化的桥梁。

然而，法律翻译自身的特点也给教学和实践带来了不小的挑战。其术语往往高度专业化且强烈依赖语境，要准确翻译，必须深入理解法律条文背后的逻辑和语言习惯。译者除了掌握双语能力，还需具备扎实的法律知识储备。此外，全球范围内法律文书类型多样、更新迅速，传统翻译方式难以全面应对现实需求。尽管AIGC 技术已在法律翻译实践中得到初步应用，显著提高了效率，但如何在其辅助下确保译文质量，仍是当前亟待深入研究的议题。

（二）AIGC 在法律翻译领域的应用现状

法律术语是法律文件的核心元素，其翻译的准确性直接关系到法律信息能否被准确传达。在国际商务合同中，一旦术语翻译出错，就可能造成条款含义模糊，甚至引发经济争议或法律诉讼。近几年，随着 AIGC 技术逐步进入法律翻译领域，它为术语翻译提供了新的解决路径。

尽管 AIGC 在提升翻译效率和统一术语风格方面确实展现出不少优势，但目前仍存在一些明显短板。一方面，术语库的更新往往跟不上法律实务的更新节奏，许多新出现的法律概念（诸如数字经济发展而出现的区块链、人工智能等相关术语）难以及时被收录。另一方面，现有术语库的覆盖范围通常仍较狭窄，多集中于常见法律门类，而对某些特定地区或细分专业领域的术语支持有限，这也制约了AIGC 在复杂法律翻译任务中的实际效果。

正因如此，构建一个能够动态更新的AIGC 术语库显得十分迫切。这样的术语库可及时响应法律领域的新变化，随时收录新术语，从而为法律翻译实践带来更为全面和可靠的支持。

二、AIGC 动态术语库构建方法

AIGC 动态术语库的构建主要涉及数据的收集与术语的提取筛选，这也是将 AIGC与法律翻译进一步结合的尝试，从而摸索法律翻译教学与实践的未来。

（一） 数据的收集

在法律翻译中，要构建一个真正好用的 AIGC 动态术语库，首先得从多种渠道、系统性地搜集数据。这样做不仅要保证术语库内容更全面，也得保证来源靠谱、有权威性。一般来说，官方发布的法律法规数据库是最基础的来源，这类数据库一般会收录国内外最新的立法文书、司法案例和国际条约等文本，能为术语库建设提供大量的一手材料。

除此之外，那些由官方机构或专业出版社推出的法律翻译文献也特别重要，比如权威译著、学术期刊和行业标准等。这类资料不仅专业性强、可信度高，而且通常能反映出法律翻译研究的最新动向和实际需求。

落到实际操作上，整个数据收集流程一般会经历三个主要阶段：筛选、清洗和归类。一开始，需要先设定关键词和主题范围，从庞杂的数据中初步筛选出与法律翻译相关的文本；接下来，要对这些文本做清洗，剔除重复、不相关或内容不完整的部分；最后，则是把剩下的文本按法律门类——比如合同法、知识产权法、国际法等——进行归类整理，为后续的术语提取和分析做好铺垫。

（二）术语的提取筛选

数据收集完成之后，最关键的就是从海量法律文本中自动找出那些既专业又准确的术语，完成术语的提取与筛选。这是整个 AIGC 动态术语库构建中最核心的环节。实际操作中，往往借助自然语言处理和机器学习这类技术来实现这一目标。基于 Transformer 架构的预训练语言模型就能够凭借其对文本深层语义的理解，捕捉法律术语之间的复杂关系，并把其中高频、典型的部分给提取出来。不仅如此，配合规则引擎和统计方法可以进一步提升筛选的准确度。规则引擎主要是通过预设的语法规则和专业领域的知识库，来识别那些“长得像”法律术语的字符组合；而统计方法则更多是辨别一个词出现的频率高低、上下文分布是否典型等指标来判断它是否重要与可靠。

完全依赖机器还是不够的，一般还需法律翻译专家对自动提取的结果进行人工审核和补充。只有经过这样一层专业校验，才能真正打造出一个高质量、可信赖的术语库。

（三）构建过程中的问题与应对策略

尽管 AIGC 为动态术语库的建设提供了有力的技术支撑，但在真正落地时，仍不得不面对一些技术和版权上的挑战。在技术层面，术语提取是否准确很大程度上取决于训练语料的质量以及模型本身的泛化水平。假如训练数据中存在干扰或偏差，模型就可能识别出一些不准确、甚至完全不相关的术语。为了解决这个问题，常见的思路是尽量扩充训练数据的规模和多样性，同时引入迁移学习等方法，来增强模型的适应能力和泛化性能。

在版权问题层面，构建动态术语库过程中不可忽视对版权的尊重、保护与恰当使用。若未经授权直接大量使用现有的法律文献和专业资料，很容易引发版权纠纷。因此，必须在数据收集阶段就高度重视版权合规，优先从开放或经授权的公开渠道获取文本资源。必要时，还应主动与著作权人沟通，获取正式的版权使用许可。

三、AIGC 动态术语库在教学中的应用

AIGC 动态术语库的构建不仅适用于法律翻译的实际应用领域，而且也非常适用于法律翻译的教学与实践，其对教学内容、教学方法、教学组织者皆会产生一定的影响。

（一）对教学内容的影响

随着 AIGC 技术的不断进步，动态术语库如今已经能够实时追踪并整合最新的法律术语及其对应译法，为法律翻译的教学注入了源源不断的活力。尤其在国际商法、知识产权法等快速发展的领域，新概念、新术语往往涉及多法系、多文化的复杂背景，而 AIGC驱动的术语库通过系统整合各类权威法律文献与多语言资源，能够为学生提供既准确又实用的术语释义和典型译例。

不仅如此，该术语库还可结合实际案例，清晰展示不同国家或司法体制中术语的差异及其翻译对策，帮助学生更直观地把握法律术语在真实情境中的使用方式。这种以真实语料为基础、持续更新的资源整合方式，不仅大幅提升了教学内容的时效性和权威性，也为学生构建起更加系统且贴近实践的知识体系。

（二）对教学方法的影响

将 AIGC 动态术语库融入实践教学，可以成为锻炼学生法律翻译实战能力的一个重要方法。借助术语库实时更新的特点，教师能设计出更加灵活多样的教学活动，比如组织术语翻译训练、开展项目式任务、搭建模拟法庭场景等。

具体来说，在翻译练习中，教师可以从术语库中挑选典型实例，让学生结合具体语境完成术语查找与翻译，并利用系统自带的反馈功能自行核对译文的准确性。而在项目式学习中，教师可设计一些跨学科翻译任务，引导学生主动运用术语库中的专业词汇和背景知识来解决实际问题。例如，在完成一份国际合同的翻译与审校时，学生就需要动态参考术语库所提供的术语释义及相关法律条文，边查边译、边学边用。

这类以术语库为支撑的教学方式，不仅能够培养学生的批判思维和解决真实问题的能力，也有助于他们更从容地应对复杂法律文本的翻译挑战。

（三）教师面临的挑战与解决办法

尽管 AIGC 动态术语库为法律翻译课堂带来了不少便利，但在实际教学中，老师们还是会遇到一些具体的挑战，尤其是在技术运用和教学资源整合这两方面。

首先，教师需要理解AIGC 的基本原理以及它在动态术语库里的运作的模式。对于没有技术背景的教师来说，得通过自己花功夫学习或参加学校开设的培训课程来熟悉并掌握术语库的实际操作方法和具体教学中的应用技巧。其次，面对术语库中海量的资源，如何高效地筛选出与课程目标相匹配的内容，也是一个常见难题。通过智能教学辅助工具帮助自动筛选和推荐术语将会大大减轻教师的备课压力。此外，还有一个容易忽视但很重要的问题——使用中的学术伦理。比如，如何引导学生正确使用术语库而不是直接照搬结果。这就要求教师在教学中加强监督和引导，着重培养学生的自主学习意识和学术诚信观念。只有这样，AIGC 动态术语库才能在课堂上真正发挥其应有的价值。

四、未来展望

（一）AIGC 动态术语库的优化方向

随着技术不断迭代，AIGC 动态术语库在法律翻译领域的下一步发展可能会集中在功能升级与覆盖范围扩大两个方面。

从功能上讲，未来的动态术语库应该会更聪明、更懂用户。融入自然语言处理、机器学习这一类技术，让它不仅能听懂用户的查询意图，还能给出个性化的术语推荐。借助语境分析能力，术语库可以为用户提供某一法律场景下多义词的精准翻译建议，这样既提高了准确性，也更贴合实际使用需求。动态术语库最好还能做到主动搜寻与更新机制，实时追踪法律法规的最新情况，并及时反馈到术语内容中，这样才能始终维持术语库的时效性与权威性。

从覆盖范围来看，未来的动态术语库还应突破地域和语种的限制，努力构建一个真正全球化的多语种法律术语资源平台。这不仅会极大便利跨国法律业务的开展，也有助于促进不同法律体系之间的相互借鉴与融合。不仅如此，术语库的应用场景也有待进一步拓宽，比如在智能合同审查、法律咨询机器人等新兴领域发挥作用，从而更充分地释放AIGC 技术的潜力。

（二） 教学应用的新领域与新模式

AIGC 动态术语库在教学领域的用武之地远不止于传统课堂，它完全能够延伸至在线教育、跨文化沟通等更多新场景，并催生更加多元的教学形式。

就线上教学来说，术语库可以作为核心学习资源，为远程学习的学生营造更身临其境的学习体验。比如结合虚拟现实或增强现实技术，构建模拟真实情境的法律翻译任务，让学生真正动手练起来，在仿真环境中提升术语的实际运用能力。术语库也在跨文化教学中扮演着越来越重要的角色。它可以帮助学生在理解外国法律体系的同时，把握文化差异对术语翻译的深层影响。例如，在国际商法或知识产权法这类课程中，借助术语库提供的多语对照和文化注释，学生能更透彻地理解术语背后的法律逻辑及文化意涵。而从教学模式上看，未来的趋势应该是“沉浸式”与“项目制”深度融合。教师可依托术语库设计真实案例项目，让学生以小组协作的方式，完整经历从术语识别到翻译实践的全流程，真正提升综合应用能力。术语库本身具备的开放与共享特性，也为推动全球教育协作带来新的可能，促进各国高校之间的学术对话与资源整合。

参考文献

1. 杨加伟 . 意义建构与价值塑造 : AIGC 对话语料与翻译课程思政数字化素材建设 [J]. 现代语言学 , 2023, 11(10): 4562-4569.2. 解学芳, 曲晨. 价值对齐: AIGC 时代的人工智能文化科技伦理风险与精准共治路径研究 [J]. 兰州大学学报 ( 社会科学版 ), 2024,52(3): 147-156.3. 蔡琳 , 杨广军 . 人工智能生成内容 (AIGC) 的作品认定困境与可版权性标准构建 [J]. 出版发行研究 , 2024,(1): 67-74.4. 刘彩娥, 韩丽风. AIGC背景下高校信息素养教育的发展[J]. 大学图书馆学报,2024,42(2): 46-51.5. 姜涛, 叶思雨. 生成式人工智能浪潮下的学术生态: 机遇、挑战及应对[J].河北科技大学学报 ( 社会科学版 ), 2024,24(2): 85-92.6. 赵子忠, 郭小容, 卢海波, 彭健, 冯宏声. 深度融合: AIGC 引领媒体智能化转型 [J]. 广播电视网络 , 2023,30(11): 9-18.周俊佑（1981 ～) ，女，汉族，湖南益阳人，外国语学院讲师，英语语言文学博士。