AI 辅助翻译与译后编辑在短视频字幕翻译中的应用

一、引言

翻译技术发展迅速，给语言服务行业带来了变化。MICO WORLD 项目是校企合作的例子，依靠 AI 技术提高短视频字幕翻译的效率和质量。这个项目由北京米可世界科技有限公司和一起发起，学生参与短视频字幕的AI 翻译以及后续编辑工作，以此强化人机协作的能力。本研究依据释意理论，剖析AI 翻译面临的挑战以及MTPE 解决办法，给翻译实践和教学提供一些启发。

二、研究方法与理论框架

此项研究运用了文献综述和案例分析相互融合的方式，从翻译项目中挑选出三段时长均为90 秒的短视频当作样本，对AI 生成的翻译初稿展开细致评估，同时也对学生基于此初稿所开展的译后编辑成果予以评估。研究着重留意语言的准确性、文化适应性以及实用性这三个方面。研究的理论依据是释意理论。释意理论把翻译看作是一个“理解—去除语言形式—重新予以表达”的复杂认知流程，着重指出译者在翻译进程中不可以仅仅卡在字面意义的转变层面，而是需要深入地去挖掘并且传递出原文所蕴含的意图与情感。

三、AI 辅助翻译的挑战

（一）口语与对话

原文：再不逃的话就没机会了。

AI 译文：If we don't escape now, there will be no chance.

问题与建议：原句凭借省略主语的方式营造出了紧迫感以及强烈的情绪张力，不过AI 在进行翻译的时候插入了“we”，这不但改变了原句所蕴含的意义，而且还和后续所描述的个体行为出现了逻辑上的冲突，致使观众难以清楚地明确行动主体，进而使得情感强度有所削弱。释意理论着重指出翻译应当传达出原文的显性含义以及隐性含义，所以有效的字幕翻译务必要保留原句的紧迫感，可以通过运用第二人称或者感叹句（比如“Hurry!”）的方式来维持情感张力以及自然度。

（二）文化细节与隐喻

原文：我等为您准备了……

AI 译文：I've got it ready for you.

问题与建议：“我等”属于中国传统文化里的一种集体敬称，它既正式又蕴含着谦卑之意，能体现出说话者所具备的礼貌以及其身份等级。不过，AI 翻译所采用的是单数形式，给人的感觉较为随意，没能将尊敬之意以及群体感很好地传达出来。在进行翻译工作的过程中，应当运用复数形式来彰显集体感，同时要维持正式且尊敬的语气，从而精准地传达出原文所包含的文化内涵以及情感色彩。译文务必要能够激发与原文相等同的情感以及社会暗示。

四、机器翻译后期编辑（MTPE）策略

（一）还原自然口语，保持对话逻辑原文：- 再不逃的话就没机会了- 我去吸引他们的注意

- 你趁机跑

AI 译文：You take the opportunity to run.

译后编辑：You run when you can.

译后编辑策略分析 : 机器所给出的译文“You take the opportunity torun”虽说在语法层面是正确的，并且呈现出一种较为正式的状态，然而却缺少了口语当中那种紧迫的感觉以及简洁的特点。原文所传达出来的是一种紧迫且务实的语气，经过译后编辑的操作，将其改为了“You run when you can”，如此一来便能够更好地契合口语所具有的紧急氛围，以一种更为简洁且清晰的方式去激发人们立刻采取行动。从释意理论的角度来讲，翻译工作应当把优先传递交际意图放在首位，而不是仅仅停留在单纯的字面对应层面。机器在处理口语的时候往往不够灵活，很难精准地捕捉到语用方面的差别。

（二）文化适配——依托语境消除歧义

原文：- 总裁

- 老夫人要抓您回去结婚

- 咱的保镖不敢拦

AI 译文：The old lady wants to take you back to get married.

译后编辑：Your mom wants to drag you back and marry you off.

译后编辑策略分析：在机器翻译当中，把‘老夫人’译成‘The ldlady’，这可没准确传达出原文所蕴含的文化内涵，甚至还可能让读者对角色的身份产生误解，在中文里，‘老夫人’一般是指家庭里的长辈女性，有着特定的家庭身份以及地位，然而‘old lady’仅仅是一个比较普通的表达方式，缺少这样的文化背景以及身份暗示，经过译后编辑，运用‘your mom’或者其他更为贴切的表达，既能自然地体现出原文的语境以及情感，又能精准地传达出老夫人’所代表的家庭身份以及文化意涵，灵活地去重构信息，从而保证译文在目标语言当中可以达成和原文一样的文化和情感效果，‘marry you off作为英语当中用来反映包办婚姻的常用表达，和原文的文化意涵是比较契合的，译后编辑的版本不但采用了自然的口语表达，而且还保留了原文的情感以及文化细节，更容易被目标受众所接受。

五、​结论与展望

人工智能技术让翻译效率得到了明显提升，不过机器翻译后的专业人工校对在文化传递以及情感表达方面依旧有着不可取代的作用。在未来，需要对人工智能模型处理语境以及习语的能力加以优化，译者也要将重心转向策略决策以及文化润色等方面。此项研究能够为翻译教学以及产业协作给出一定的范例，进而推动人机协同模式向前发展。

参考文献：

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