AI技术既冲击了传统翻译生态，也催生了新的机遇，其迅速发展正深刻地塑造着翻译业态。该研究拟从生态翻译学视角发掘和评述在AI语境下我国翻译生态的嬗变重构与翻译界的适应选择。文章在诠释何谓生态、翻译生态和翻译生态语境的基础上，综观审视了AI新潮前的我国翻译生态、AI新潮后的翻译生态嬗变和AI语境下对新翻译生态的重构与适应。文章指出，翻译生态重构的核心在于人机协助的深度整合、垂直领域的专业化以及技术与人文化的平衡；而翻译新生态适应的关键在于形成“基础服务AI化和高端服务人文化”的双轨格局。面对AI大潮，翻译工作者需要拥抱趋势、提质增效、发挥优势、顺势而为。

引言

人工智能（Artificial Intelligence, AI）能够生成流畅、准确且符合上下文的翻译结果，显著提高了翻译效率和质量。然而，AI在翻译领域的应用也引发了一系列的挑战和颠覆性的变化。换句话说，随着AI的到来，不同程度地出现了文本生产生态的失控、译者群落结构的坍塌、翻译环境的熵增危机等现象，造成了传统翻译生态断裂（如职业译者在危机）情形。面对这样的局面，作为翻译实践者、翻译研究者，特别是作为翻译理论创作者，在短期的困惑和迷茫之后，我们不得不深入思考之、探讨之、应对之。

我们认为，生态翻译学提出了涉及“翻译文本”“译者群落”“翻译生态”的“文—人—境”关系论，并系统讨论了“翻译生态”的理论表述（胡庚申，2013）。同时，生态翻译学视角下的翻译语境是一种“高阶的”复杂思维，涉及翻译文本生态、翻译群落生态和翻译环境生态，与其他翻译理论相比，其界定更为全面且具有更强的针对性（胡庚申，李家义，2022）。例如，生态翻译学或可对应性地解读和研讨AI翻译的文本生产生态（如机器翻译对文本生产模式的颠覆）、译者群落生态（如人机协作对译者主体性的重构）、译境生态（如数字平台对翻译产业链的重构）。鉴于此，生态翻译学研究者应肩负推动AI时代翻译研究范式转换的使命，开展系列性的专题研究。本文着重审视和评述AI语境下我国翻译生态的嬗变、重构和对新生态的适应与选择。

生态、翻译生态及其相关研究

何谓“生态”

生态（ecology）源于希腊语oikos（住所）和logos（研究），指研究生物与其环境之间相互关系的科学。“生态”强调整体性互动关系（包括人类在内的所有生物均为系统节点）。因此，在现代语境中，“生态”被引申为一种系统性视角，强调事物与其所处环境间的有机联系。例如，文化生态是关于不同文化在全球化背景下的共生与竞争及其与环境的适应性关系；教育生态是关于教育资源分配、师生互动与政策环境的系统性关联；社会生态是关于人类社会的组织结构、文化传统与自然环境的互动；数字生态是关于互联网技术与人类行为的相互塑造。这些延伸的不同的“生态”，均符合“将复杂系统视为有机整体”的生态思维。

但是，扩展“生态”概念要适度。例如，要注意隐喻化与泛化现象。“生态”被泛化为描述“健康、和谐”的美好事物（如生态食品、生态旅游），这一现象被称为“生态修辞”（ecological rhetoric），反映了现代社会对可持续发展理念的推崇。此外，需要注意生态学作为科学术语和日常用法的区别。例如，生态学作为科学有明确的研究对象，而日常用法中的“生态”更多地作为一种隐喻，强调整体性和和谐性。

从生态翻译学的视角来看，我们所说的生态，意为“一切生物的生存状态及其与环境间的关系”；生态是“整体性互动关系”，即“特定语境下各种关系的总和”。除了生态翻译学外，还出现了“生态语言学”“生态经济学”“生态政治学”等新兴人文学科，预示着生态学的外延随着时代的发展不断扩大，其内涵不仅仅局限于自然界的生物体系或自然科学，还渗透到人类社会、经济活动乃至文化观念之中。这不仅是自然科学与人文科学的互联沟通，更是跨学科研究的重要尝试。同时，要把握好学术与日常用法的区别，以及生态在不同语境下含义的多样性。在学术上，生态学本身是中性科学，自然生态中既有共生也有竞争，甚至包含破坏与重建（如森林火灾后的生态演替）。在日常语境下，大众话语中的“生态”常被赋予积极价值，隐含对“失衡”工业文明的批判。因此，对于“生态”，需结合具体语境进行批判性审视。

何谓“翻译生态”

“翻译生态”是生态学与翻译学的跨学科融合，由胡庚申于21世纪初提出，并逐步形成了“生态翻译学”（Eco-Translatology）理论框架。其核心观点是：翻译是一个适应性生态系统，译者需要在语言、文化、交际等多维环境中进行动态“适应与选择”；强调翻译过程中译者、文本、受众、社会文化环境的协同共生（胡庚申，2001；2013）。

“翻译生态”是一个将生态学思维引入翻译研究的跨学科概念，其核心在于将翻译活动视为一个动态平衡的有机系统，关注系统中各要素的互动关系及其与环境的依存性，即“翻译主体在其周围环境的生存和工作状态”（方梦之，2011）。这一概念突破了传统翻译研究对语言转换的单一关注；转而从系统性、动态性和整体性的视角重新审视翻译活动的本质。

按照生态学的定义，翻译生态应该包括翻译活动中的各个主体（如译者、读者、编辑、出版商等）及其所处的文化、社会、技术、经济等环境因素。此外，还要考虑这些元素之间的互动关系，如译者如何受到技术的影响，读者需求如何影响翻译策略。换句话说，翻译生态即翻译的“译本生命”“译者生存”“译者生态”的整体互动的关系总和。

具体来说，翻译生态的构成要素包括：（1）语言生态，涵盖语言与目标的结构差异，语言规范与变体的平衡；（2）文化生态，涵盖文化价值观、意识形态、历史背景对翻译策略的影响；（3）社会生态，涵盖全球化、殖民史、权力关系对翻译选题等的影响，是整体性、互动性、系统性研究的集中体现。

何谓“翻译生态研究”

翻译生态研究在翻译生态发生百年未有之大变局的背景下尤其重要。翻译生态研究不能将翻译生态仅仅理解为外部环境，而是要理解其强调各要素之间的互动和整体性的内涵。例如，翻译政策的变化会影响译者的工作方式，进而影响翻译产品的质量，再影响读者的接受度，形成一个循环。研究翻译生态，还要强调翻译生态的复杂性和动态性，认识到研究翻译生态对于理解翻译活动的重要性，以及在实际翻译工作中考虑生态因素的重要性。

结合新时代AI语境，翻译生态概念的解析和研究可以从以下五个维度展开：（1）生命体的共生网络。翻译生态系统由多元主体构成，包括译者（生产者）、读者（消费者）、编辑/出版商（分解者）、技术工具（新物种）等。例如，在AI译后编辑模式中，人类译者与机器翻译形成了共生关系：谷歌神经机器翻译系统提升了基础翻译效率，译者专注于风格简单与文化调适，这种协作关系重构了翻译生产链的能量流动。（2）生态因子的多维作用。翻译生态受文化气候（如目的语文化的开放程度）、技术地貌（CAT工具普及率）、经济水文（翻译市场价格体系）、制度大气（版权法规）等环境要素的交织影响。以东南亚网文翻译市场为例，中国网络文学通过Webnovel平台出海时，既要适应印尼宗教审查制度（制度层），又要调整叙事策略来匹配目标读者的阅读习惯（文化层）；要保持低成本、高曝光度的传播节奏（经济层），同时依赖AI辅助翻译维持日更节奏（技术层）。（3）能量交换的范式革新。传统翻译生态的能量流动是线性单向（作者→译者→读者），而数字时代则形成多向循环，这与生态翻译学提出的“事后追想”“四生”循环中的“化生”思维以及“培育读者”的观点“不谋而合”。TED演讲字幕翻译即为典型代表：全球志愿者构成分布式翻译网络，译作经众包审校后“反哺”源语社区，形成跨文化知识再生产。这种开放式协作使翻译从消耗性活动转变为价值增值过程。（4）生态的动态适配。翻译主体在生态系统中持续进行角色进化， 生态位随之不断演进迭生。例如，数据遗书翻译项目展现了三重生态位迁移：文献数字化技术专家成为“数字考古译者”，语料库语言学家承担“跨时空解码者”角色，而AI则演变为“古文字比对助手”。这种角色重构确保了千年文本在现代学术生态中的可持续传播。（5）生态失衡的警示与调适。翻译生态的动态平衡是翻译研究的重点问题，生态翻译以翻译生态平衡为价值取向，以构建“译者生存”“文本生命”“翻译生态”之间的和谐关系。例如，当一种翻译规范占据主导时，可能抑制其他翻译方法的发展，但随着时间的推移，可能会出现新的趋势打破这种平衡，重新建立一种相对的、动态的、整体的平衡。当前翻译生态面临三大危机：机器翻译的“物种入侵”导致文学翻译多样性衰减；英语中心主义造成小语种翻译“光合作用”受阻；流量经济催生“快餐式翻译”荒漠化。应对之策在于及时构建生态补偿机制。例如，欧盟“文化多样性数字计划”通过算法加权提升边缘语种可见度；中国外文局“翻译人才蓄水池”工程培育溯源语种传译力量等，皆是维持生态平衡，重构平衡新生态的积极实践。

简言之， 翻译生态研究如给翻译活动安装“生态传感器”，一方面监测微观层面的“基因突变”（如新兴翻译规范的形成），另一方面又预警宏观系统的“气候变迁”（如翻译生态和翻译伦理的重构）。本文明互鉴的新纪元，唯有保持生态敏感度，方能使翻译为文化多样性的维系保驾护航。

AI崛起前的我国翻译生态

鉴于上述“翻译生态”是一个系统各要素互动关联，与环境相互依存的动态平衡的有机系统，包括了翻译活动中的译者、读者、编辑、出版商等各个主体及其所处的文化、社会、技术、经济等环境因素，AI崛起前的我国翻译生态，大体上可以从以下几个方面阐述其基本特征。

翻译行业生态

在AI普及前，翻译行业高度依赖专业译者的语言能力和文化积累。译者不仅是语言转换者，更是文化调适者。翻译任务按难度分层，文学、法律、医学等专业领域以高薪聘请专家学者，而通用文本则由小型翻译公司或自由译者承接。早期技术，如计算机辅助翻译工具，主要用于术语管理和重复文本处理，核心翻译仍依赖人工决策。由此可以显示出传统翻译业态是以人工翻译为主导，译者地位显著。

从翻译流程的专业化分工角度来看，翻译项目通常包括“译前准备→翻译→校对→排版”多环节协作，校对环节尤其重要，需要资源译者审核逻辑与风格的一致性。跨国企业本地化翻译需要兼顾语言适配与文化适应性，以达到“信达雅”的平衡。

总体来看，区域与语言是不平衡的。小语种和专业领域译者稀缺，导致翻译资源分配不均。翻译单位与译者资历文本难度直接相关。人工翻译周期长，成本高，难以满足全球化背景下爆炸式增长的翻译需求，这也形成了翻译效率与人工成本之间一定程度的矛盾。

另外，传统译者对CAT工具持保守态度，担心技术削弱其专业性。效率瓶颈与资源不均等结构性矛盾突出。技术工具接受度低，也导致行业生态的挑战与局限。部分学者预警“技术可能重构翻译价值链”，但多数从业者认为AI难以处理复杂文化情境，未形成系统性应对策略等。这也表明了翻译行业危机意识已初步显现。

翻译教学生态

在AI流行之前，从翻译人才培养模式上看，高校翻译专业一般强调“语言能力+专业知识+技术工具”三位一体，已有高校将CAT工具操作列为必修课，但AI技术尚未纳入核心课程。而传统翻译教学中，教师作为传授者和课堂的主导者，多从词义选择、句法选择、语法选择等方面给学生传授翻译方法，翻译语料的选择也较为单一，学生成为教学的“被动接受者”，在有限的师生互动中参与教学。同时，学研合作做初现，部分高校与翻译公司合作建立实习基地，但技术研发投入不足，技术手段和渠道单一老旧，行业创新速度较慢。总体上看，教育与实践已有紧密关联。

翻译研究生态

理论研究聚焦“翻译生态环境”“译者主体性”“意义对等”以及语言、文化、交际等学科融合。其主要表征是生态翻译学的兴起——21世纪初，中国学者提出“翻译生态”概念，强调译者需在语言、文化、交际（以及语用、美学、传播等）多维环境中动态适应，推动翻译研究从“文本中心”转向“译者—环境互动”。而实践研究则关注具体翻译活动中的文本、译者和影响因素——文本研究集中于文本选择和译本对比， 译者研究聚焦传统译者和译者群落（并未太多涉及新技术和AI辅助角色），对影响因素的研究则集中于经济、政治、文化等外部因素。

翻译技术生态

在翻译技术研究生态方面，总体上的局限性是明显的。机器翻译的早期探索主要是基于规则和统计的方法，但受限于语料库规模与算法能力，仅用于低精度场景，无法替代人工。在术语库与语料库建设方面，研究重点为构建专业领域（如医学、法律）双语语料库，但数据标注成本高，覆盖范围有限。例如，SDL Trados作为传统翻译行业的代表，提供专业的翻译软件服务。在其术语库建立的协助下，其翻译质量在法律文件、高端商务文档和文学作品方面表现突出，深受出版、法律和金融等领域客户的青睐。尽管成本较高，但其精准、专业的翻译服务使其在传统翻译的高端市场占据重要地位。同时，也出现了初级AI在翻译技术应用层面的尝试，如谷歌翻译作为当时全球领先的AI翻译平台，因其依托于强大技术和海量数据，持续为诸多业内人士提供高质量的翻译服务。其翻译质量在通用文本和技术说明方面表现突出，然而，在面对文学作品和文化内涵丰富的文本时，谷歌翻译的准确性仍有待提高。由此可见，在AI普及前，翻译技术较为单一，其应用范围广，但总体上无法替代人工。

综合上述信息，可以总结出AI流行前的翻译生态特征：（1）人工翻译为主；（2）译者地位较高；（3）强调译者的文化中介角色与专业化分工；（4）区域与语言不平衡；（5）翻译流程专业分工；（6）技术辅助有限；（7）翻译研究注重理论和实践；（8）技术工具接受度低；（9）行业危机意识明显。

AI崛起后的翻译生态重构

AI的崛起无疑是对传统生态的颠覆。AI在翻译产业的广泛应用展现的不仅是技术突破，更是一种全新生态的诞生。这种以技术革新为窗口，以数据整合为支撑，以普惠大众为导向的新型业态，正在改写翻译领域的创新版图。AI大潮到来之后，翻译生态受到了哪些冲击和挑战？翻译业态、翻译生态出现了哪些变化？翻译生态又如何进行适应性的重构，特别是在翻译实践、翻译教学、翻译研究、翻译训练、翻译教材、翻译人才、翻译市场等方面有哪些具体变化和影响？

翻译实践：技术融合与领域专精

AI技术的广泛应用，重塑了翻译实践的性质和过程，其新变化主要体现在以下方面：（1）垂直领域深耕。AI改变了翻译的逻辑，使译后编辑成为主流（耿芳、胡健，2023）。例如，当前网文翻译领域已普遍采用“AI +人工校对”模式，AI在通用翻译中的优势促使人工译者向医疗、法律、金融等专业领域转型，依赖领域知识库和定制化模型。（2）多模态能力拓展。译者需要掌握语音识别、图像翻译等技能，适应元宇宙社交、AR导航等新兴场景，而 AI通过整合翻译技术、语音技术、图像处理、自然语言处理等领域的进步，打破了不同模态之间的界限，进而开拓了一系列全新的应用领域（余静、刘康龙，2024）。（3）人机协作模式主导。翻译流程从纯人工转向“AI预翻译+人工优化”模式，译者角色转变为AI的“校对者”或“文化适配者”。同时，AI多模态翻译（如语音翻译）的兴起，要求译者掌握更多技术工具。人机交互的翻译实践成为常态（戴光荣、王晨瑜，2024），逐步展现出可能超越传统人工翻译的潜力。（4）跨译者定位转型。译者从“语言转换者”升级为“文化协调者”或“AI训练师”，参与AI术语库建设和模型优化等。例如，DeepSeek既是智能聊天工具，也是一个自主学习数据的机器学习系统，使用时应当输入不同的指令来“训练”它展开翻译工作。而译者可以在使用过程中链接专业数据库，创建新的术语库或上传已有的术语库文件；在进行翻译操作时，选择已创建的术语库作为参考，系统即可在翻译过程中优先使用术语库中的翻译结果。

翻译教育：学科培养与 AI 工具整合

翻译课程体系改革已呈趋势。近年来，随着人工智能的发展，教育部在新出台的政策中加入了创新学习方法的新需求。2018年《高等学校人工智能创新行动计划》中就明确提出要“探索基于人工智能的新教学模式，重构教学流程，并运用人工智能开展教学过程监测、学情分析和学业水平诊断，建立基于大数据的多维度综合性智能评价，精准评估教与学的绩效”（中华人民共和国教育部，2018）。例如，传统翻译教学需要增加AI技术应用（如译后编辑、术语库管理）、跨文化传播理论等内容，利用AI数据库为学生提供多样性文献和资料，增强学生的对比研究能力。在实践导向方面，传统译者依赖语言转换能力的优势被削弱，市场更须具备AI工具操作能力、跨文化适应能力和垂直领域知识的复合型人才。翻译教育可以从AI翻译平台作为教学工具，培养学生的“人机协作”能力；还可以通过AI技术的自然语言处理算法，辅助学生检查论文语法错误，改善译文的专业性和流畅度。

翻译研究：技术赋能与人文反思

随着AI技术视阈下翻译活动性质的改变，翻译研究的视野亦被重塑，翻译技术驱动型研究已渐成主流。AI促使翻译研究步入“科技转向”（王宁，2021），逐步走向科学化、系统化和跨域化。翻译研究的选题也呈现多样化趋势。例如，探索预测编辑模型、情感翻译等技术突破，提升AI的语境理解能力；人文批判视角的翻译研究也成焦点，关注AI对语言多样性、文化传播的影响，避免技术霸权导致的文化同质化；翻译伦理争议研究逐步增多，AI的伦理问题（如数据隐私、文化偏见）成为研究热点，标准行业规范亟待制定。同时，翻译研究重点也会转向AI翻译的准确性提升、多模态交互、情感翻译等新技术方向。

另外，基于翻译研究主题的变化，AI技术对翻译研究方法也会产生不同程度的影响，具体表现在研究工具革新、研究方法论重整以及学科跨界融合。首先，不同于传统时代的高技术成本，AI技术的普及和工具的使用简易化，使得数据的获取和量化分析门槛降低，极大程度地丰富了研究方法和手段。例如，运用GPT来分析海量文本数据。翻译研究中，数据驱动的实证研究在近年不断创新上升，尤其是在评估翻译质量和建立翻译评价体系方面，AI技术提供了许多的数据支持，相较于传统概念分析更具“信服力”。综上，数据与分析的结合打破了自然科学和人文社科的界限，进一步推动了翻译研究方法的革新和翻译研究的进步。

翻译市场：分层服务与高端需求

AI技术的发展催生了AI翻译技术，这种技术以高翻译效率、低翻译成本、大服务范围的特点对传统翻译生态造成冲击，但总体来看，低端市场被AI占据。AI翻译凭借高效和低成本优势，迅速占领基础翻译市场，导致人工智能的锐减。但是，外事翻译、文学翻译、本地化服务、跨文化咨询等深度文化理解的工作仍依赖人工，且需求稳固增长。刘和平认为，“未来也许90%的翻译都可能由翻译软件来做，但剩下的10%仍需要水平更高的翻译人才去完成，总归需要有人来实现这‘最后一公里’的翻译工作”（转引自中新社，2023）。

行业生态：政策完善与伦理规范

AI技术的发展对于国际社会来说既是机遇，也是挑战。各国政府相继出台相关法律法规，对AI翻译在数据安全、隐私保护、内容审核、文化敏感等方面提出新的要求，以有效应对技术滥用的风险。同时，各相关行业组织也制定了AI翻译的伦理准则，旨在规范数据标注、防范算法陷阱、减少文化偏见等，确保AI翻译技术的发展正轨前行，行业规范化不断提升。

AI技术既冲击了传统翻译生态，也催生了新的机遇。AI驱动的翻译新生态以效率提升和价值重构为核心；低端翻译被技术替代，高端服务更依赖人文深度；译者从“语言工匠”转型为“技术协同者”；教学与研究则需兼顾工具应用与人文批判。这一生态的持续发展，既需要技术突破，也需要数字与伦理的护航，最终实现“人机共生”的良性循环。

尽管AI技术迅速发展，但仍无法取代人类翻译在高端领域的作用。例如，外交翻译需要精准理解、保密性极高，AI难以胜任；医疗翻译关乎生命安全，误译可能带来严重后果，人工仍不可替代；军事与国防翻译高度机密，涉及军事实力、战略文件、武器系统等敏感信息；商业谈判翻译需要精准表达、策略性措辞，确保双方利益平衡。由此可见，AI不是对手，而是助手，学会利用AI，方能如虎添翼。

新翻译生态的适应与作为

在AI技术快速发展的背景下，中国翻译界面临深刻的生态变革。如何适应这种新的翻译生态已成为时代课题。具体来说，我国的翻译教学、实践、研究人才培养以及翻译行业整体应如何应对新的挑战？有哪些新的策略、方案、措施来适应翻译新生态？结合DeepSeek、ChatGPT等的普及，以及行业实践和学术研究的现状，本文拟从翻译教学、实践、研究人才培养及行业策略的角度提出适应新生态的具体路径。

改革翻译教学，融合技术人文

改革翻译教学需要深度融合传统人文与新兴技术，并面向课程体系，创新教学模式。重视课程体系需要增强AI技术课程，如机器翻译原理、译后编辑、术语管理与语料库建设等，培养译者驾驭AI工具的能力。例如，已有大学开设了“语言智能实验班”，融合数理统计、神经网络等课程，培养复合型人才；有的学校开设了“人工智能与翻译教育”“大数据与汉外翻译”等课程，让学生掌握数学工具与外语翻译融合的技能。在课程结构方面，需要在传统翻译课程基础上积极融入“译后编辑”“术语管理”等内容，要求学生分析AI翻译的优缺点并进一步优化译文。学习翻译课程的学生要强化跨文化能力，重点训练文化解码能力，可以通过分析AI对特定语言的翻译，引导学生结合文化差异化论文。

教学模式创新也迫在眉睫。首先，可以利用AI工具辅助教学，开展人机协作实训，在课程中要求学生对比AI翻译与人工翻译的优缺点，提升学生的批判性思维。其次，可以开设“生态翻译与生态文明语言国际传播”等学科融合课程和“专利翻译”“医疗翻译”等应用型课程，培养适应垂直领域需求的专业译者。此外，需要拓展翻译专业学生的能力，如增加数理课程和AI开发技能，培养“懂技术的外语人才”。同时，要注重教育范式的平衡，如需“平衡技术工具使用”与“人文素养培养”，避免学生过度依赖AI导致批判性思维能力下降。最后，可以调整教材与理论方法，增加AI工具操作指南，强调人机协作方法论等。

拓展翻译实践，深化人机协作

在AI技术生态重构和优化下，人机协作已成为当下翻译流程的主流模式——已从传统“人工逐句翻译”转向“AI预翻译+人工优化”的高效模式。例如，针对同传领域，AI同传将负责处理基础、简单的翻译任务，以减轻人工同传的工作负担；而人工同传则专注于复杂、深奥的文本翻译和情景状况，以提供更高质量的翻译服务。拥抱AI，也可以拓展新兴领域，如通过游戏本地化与短视频翻译，AI可快速生成多语言版本，人工进行社群化调优后推出；通过技术写作与本地化工程结合，译者在掌握Unreal引擎脚本编辑等技术后，即可直接参与游戏文本嵌入，提升职业壁垒。

聚焦翻译研究，平衡AI与人工

AI大潮之后，翻译研究出现了新变化和新方向，如技术驱动型的研究中，开始探索AI在垂直领域（如医疗、法律）的定制化翻译模型，以提升专业术语准确性。部分研究的重点转向了提升AI翻译的语境理解、情感传递能力，如预测媒体现代化、多模态交互技术等。此外，需要建立AI翻译或设计目标框架（如科研论文中的AI参与度标注），解决版权与伦理争议。

传统翻译理论需纳入技术伦理、人机协作效率评估等新课题。翻译研究中也不断出现技术驱动与伦理反思共存的研究，即语言智能与伦理研究。该研究分析AI翻译对文化传播的影响，提出和研究技术应用的伦理框架；关注AI对文化多样性、语言霸权的影响，如AI可能强化主流语言优势，削弱小语种活力，需要通过政策和技术设计来加以平衡。此外，可开展跨学科融合研究，如语言学与计算机科学的交叉研究（包括自然语言处理算法优化）；构建文化术语库，建立多语言对照库，减少AI误译风险。数字时代亦可尝试将算法伦理数据隐私等纳入翻译生态研究范畴。例如，如何维持不同文化间的生态平衡（避免文化霸权或过度本土化），如何通过技术革新动态演化和重构翻译生态链等。

转型培养模式，突出译传专才

适应AI语境下的翻译生态，我们要提升译者的多种能力：（1）人机协同能力，如配合技术人员优化相关软件，做语音数据“医生”，诊断并处理“疾病”；（2）解码元能力，如跨模态叙事和文化安全“架构师”，因为AI翻译的最大障碍是文化差异；（3）人机接口的跨界认知拓展能力，如脑机语言优化。

首先，翻译从业者需要从传统的翻译技能转向更高的“翻译+技术”复合能力。翻译从业者需要深入理解AI的工作原理，主动学习和掌握语言模型工具，与AI协同工作，提高数据素养。例如，翻译从业者可以从单纯的文本转换转向译后编辑，从现场口译转向远程云口译，从英语文本转换转向跨文化内容设计与管理的高层次服务。其次，翻译从业者需要塑造“翻译+领域”专业能力。单一的翻译能力不足以应对市场需求，翻译与特定领域结合，解决领域实际问题，才能在市场竞争中保持优势。翻译专业人士应选择自己擅长且市场需求巨大的垂直领域（如法律、医疗、金融等）作为职业发展方向，将翻译理论、翻译技能、领域知识与AI技术结合，提供专业化、个性化和定制化服务，才能保持翻译职业核心竞争力。再次，翻译从业者需要培养“跨模态”传播能力。翻译专业人才需要拓展能力边界，学习如何在不同媒介中实现语言信息的跨模态传播。例如，为AI生成内容提供创意指导，进行多语言本地化，应用AI技术实现产品或服务的跨文化市场营销与产品运营。

可见，只有拥抱AI，翻译专业学生才能成为人工智能时代和我国高质量发展亟需培养的三类语言翻译人才，即高端翻译人才、实务型翻译人才和译传智能人才。

分层翻译市场，重构行业生态

目前，翻译的低端市场已基本“AI化”，但特殊、专业的高端需求正日益凸显。可见，市场所需要的是能够使用而不是依赖AI的高端翻译人才。因此，要以市场需求为导向，加强基础性翻译技能的培训。事实上，目前AI给翻译行业带来了生产率提高等优势，让强者更强。因此，翻译专业的培养方向应从“翻译技能”转向“AI辅助翻译管理”“跨文化沟通”“专业领域翻译”“语言数据训练”等复合型能力。未来的译者，不仅要使用AI，更要能管理、优化AI，以此提升自身价值，适应行业变革。

另一方面，行业标准的制定也在持续进行。人机协作流程规范也需要明确AI翻译的质量评估标准与人工校对占比，避免低价恶性竞争。译者权益需要得到保护，推动数字化适配难度分级定价。产学研用联动机制需要进一步完善。各级翻译协会可以联合高校与企业，为中小翻译公司提供AI技术培训，共建技术平台。

AI技术正将翻译从“语言转换”推向“文化转译”的新阶段。中国翻译界需要以技术为翼、人文为核，构建“AI负责效率、人类守护文明”的共生生态。未来，译者的价值不仅在于修正机器翻译错误，更在于通过跨文化创造力，参与构建出更好的翻译生态，让世界在碰撞中孕育“第三种可能”。

结语

AI的发展对翻译教育、翻译理论与实践乃至整个翻译行业都提出了新要求和挑战，翻译界必须有效地思考和回应这些现实问题。AI技术既冲击了传统翻译生态，也催生了新的机遇。翻译生态重构的核心在于人机协助的深度整合，垂直领域的专业化以及技术与人文的平衡。而适应翻译新生态的关键在于面向“基础服务AI化和高端服务人文化”的双轨格局。

作为学翻译、做翻译、教翻译、管翻译的人，我们要做到“译有所为”，力求实现从“翻译”（translation）到“跨国”（transnation）的功能转变，即从翻译传播服务到服务跨国交流。我们应当找准自己在AI时代翻译新生态中的生态位，躬身入局，拥抱AI。

鉴于此，面对AI大潮和翻译新生态，翻译研究者应如何参与和推动翻译研究范式的重置？从翻译理论“转向”的认知视角来看：若依旧聚焦“语言转换”的逻辑，在翻译速度维度上，人类无法与硅基智能竞逐；若依旧侧重“文化转向”的逻辑，在文化解码层面，碳基生命仍保有认知特权；但若从翻译形态“生命移植”（“文本生命—译者生存—译境生态”）的认知视角考察AI翻译，在生态责任问题上，唯有人类才能守护文明传承的元契约。因为生态翻译学认知的底层逻辑不是立意于语言转换，也不是解释为文化转换，而是生命的移植和传递，是生命密码的异域重置，是“文化基因的跨生态位表达”。这实质上是翻译研究从现象描述层跃升至文明存续层的认知革命。当AI将翻译降维为信息工程时，生态翻译学正在试图建构数字时代的“文化生态免疫系统”。因为，AI实现的是符号的生命移植，而生态翻译学所追求的，正是跨语言、跨文化、跨生态位的意义共生。我们应该利用科技时代的数字人文素养，致力于翻译新生态下的新作为，为数字文明进步贡献绵薄之力。

原创来源：胡庚申,王园.从生态翻译学视角看AI语境下我国翻译生态的重构与适应[J].外语电化教学,2025,(02):3-9+97.原创作者：沈旭恒；编辑作者：沈旭恒