中國作家協會主管

隨著生成式人工智能（AI）與數字人文（Digital Humanities）的深度融合，文學翻譯正邁向技術與人文協同共生的新階段。在這一背景下，傳統翻譯方法的局限性逐漸顯現：過分依賴細讀（Close Reading）雖能精準處理語言細節，卻難以把握文本的整體結構與文化脈絡。而由弗朗科·莫雷蒂（Franco Moretti，2005）提出的“遠讀”方法（Distant Reading）打破了傳統的局限，通過數據驅動的宏觀分析發現文學作品的規律與模式。

然而，僅有“遠讀”并不足以支撐文學翻譯的全方位理解。劉海濤與隆蟬憶（2024）談到，數字人文研究的核心在于從“細讀”向“遠觀”轉變，但更重要的是結合不同尺度的文本分析，形成“遠讀—中讀—近讀”的多層次閱讀方法。這一框架為文學翻譯提供了新的方法論，通過宏觀洞察、局部剖析與細節打磨，實現了文本理解與再現的系統化、科學化。

與此同時，隨著人機耦合（Human-AI Coupling）理念的提出，AI技術在翻譯全流程中的作用進一步凸顯。從譯前的智能檢索與文本分析，到譯中的人機協同優化，再到譯后的質量評估與多模態呈現，生成式AI與人類譯者的深度協同正推動文學翻譯走向精準化、智能化與藝術化的新高度。

本文將圍繞“遠讀—中讀—近讀”框架，結合人機耦合的理念，探討生成式AI與數字人文如何在文學翻譯中協同創新，重點分析譯前、譯中、譯后三個階段的具體應用及其價值，力求為新時代的文學翻譯實踐提供理論支撐與技術路徑。

通過這一研究，我們不僅可以深化對文學作品的理解，還能探索如何在技術賦能下實現文學翻譯的藝術再現與跨文化傳播，為全球文學交流開辟新的路徑。

數智人文賦能的內涵與技術工具

楚耘在《中國儲運》2024年10期提到，“數智化是數字化和智能化的融合體，它強調將數據和智能技術相結合，以實現對事物的全面感知、深度分析和智能決策。”“數智時代是‘數’與‘智’融合推動發展的時代，其中‘數’指的是以大數據為主的數字化趨勢，‘智’則是以人工智能為主的智能化趨勢?！睌抵侨宋模―igital-Intelligent Humanities，DIH）是指通過數字技術與人工智能的深度融合，為人文學科的研究提供支持和創新。其核心在于處理、分析和挖掘大規模數據，發現隱藏的模式和規律，從而推動人文學科的理論探索與實踐應用。這一領域不僅高效解決了傳統研究中的難題，還為文學翻譯等領域提供了豐富的技術支撐。數智人文的發展不僅僅在技術方法上革新了人文學科的研究手段，也推動了學科對自身邊界的重新思考與定義。

數字技術在文學翻譯中的應用。數智人文的技術應用為文學翻譯提供了全新的方法和工具，涵蓋數據挖掘、機器翻譯、可視化技術等多個領域。以下是具體的實踐方向：

首先，在數據挖掘與文本分析方面，自然語言處理技術使譯者能夠處理大量文本并識別其中的模式和趨勢。例如，情感分析技術能夠捕捉文本中的情感傾向，幫助譯者把握作品的情感脈絡；文本聚類算法則可以將作品按照主題或風格分類，從宏觀層面理解文本結構；隱喻識別技術通過機器學習算法輔助譯者發現深層含義和文化符號。

其次，大語言模型與機器翻譯極大提升了翻譯效率和質量。諸如GPT-4o等大語言模型通過海量語料訓練，能夠生成高質量的初步譯文，為譯者提供翻譯基礎。同時，這些模型還可以分析文本的語言風格與特點，幫助譯者在翻譯中保持原作風格的一致性。

再次，可視化技術與知識圖譜為譯者提供了更直觀的文本分析方式。例如，通過構建知識圖譜，譯者可以清晰呈現作品中的人物關系、事件脈絡與概念網絡，從而深入理解文本的復雜結構；情感曲線繪制技術則以可視化方式展示作品的情感起伏與關鍵情節（Elkins，2023）；主題分布圖則有助于譯者突出翻譯中需要強調的核心主題（Heuser & Le-Khac，2012）。

翻譯智能體與AIPE的引入。在數智人文的框架下，翻譯智能體（Translation AI Agents）和AI互動譯后編輯（AIPE）技術為文學翻譯的理論與實踐帶來了新的可能性。

翻譯智能體結合了嵌入模式、副駕駛模式和智能體模式，覆蓋了翻譯的全流程。在譯前階段，智能體能夠快速檢索背景信息并制定翻譯策略；在譯中階段，提供實時翻譯建議和術語管理；在譯后階段，通過自動化質量檢測與多模態生成，幫助譯者優化譯文質量并提升藝術表現力。

AI互動譯后編輯（AIPE）則通過人機實時協作，實現了動態優化。在譯者校審過程中，AIPE不僅能夠識別語法錯誤與術語偏差，還能提供多種文化適配的翻譯方案，幫助譯者在藝術與精準之間找到平衡。AIPE結合文本情感和文化隱喻，為譯者提供了可供選擇的多樣化表達方式，最終實現更高質量的譯文。

這些技術的引入，不僅大幅提升了文學翻譯的效率與質量，也推動了譯者角色從單一的語言轉換者轉變為多領域知識的整合者與創造者。

數智賦能的全流程翻譯框架

數智賦能的全流程翻譯框架涵蓋了譯前、譯中和譯后三個主要階段，通過人機耦合模式將生成式AI與數字人文工具相結合，為文學翻譯提供了全面支持與深度優化。

譯前階段：智能檢索與文本分析。譯前階段是文學翻譯的起點，其核心任務是幫助譯者理解文本并制定翻譯策略。在這一階段，AI技術通過智能檢索和文本分析，為譯者提供了強有力的輔助工具。

首先，AI工具（如Perplexity、秘塔AI）能夠快速檢索作品的背景信息，包括作者的創作意圖、歷史文化語境以及文本風格。例如，在翻譯《紅樓夢》時，AI可以提取清代的文化背景及文本中的詩詞意象，為譯者的文化理解奠定基礎。其次，數字人文工具（如Voyant Tools、Python自然語言處理技術）能夠提取文本中的高頻詞匯、主題分布及敘事結構，并生成可視化圖表，幫助譯者把握作品的核心情感與敘事框架。例如，《飄》中高頻詞“戰爭”“家園”“希望”清晰地呈現出作品的主題，為譯者精準捕捉原作內涵提供了依據。此外，借助情感計算與風格分析工具（如TextBlob、VADER），譯者可以繪制文本的情感流動曲線及語言風格特征。在文學翻譯中，AI通過識別情感高峰與低谷，幫助譯者精準傳遞原作的情感表達和文化隱喻。

譯中階段：人機協作與動態優化。譯中階段是翻譯的核心環節，側重于實現譯文的精準性與藝術性的統一。在這一階段，人機耦合模式將AI的計算能力與譯者的藝術創造力相結合，推動翻譯質量的動態優化。

首先，生成式AI（如GPT-4o）能夠基于譯者輸入實時提供翻譯建議，譯者則結合文本情感與文化語境對AI生成的初譯稿進行微調。例如，在翻譯《飄》中斯嘉麗復雜情感的段落時，AI可以生成多種翻譯選項，譯者從中選擇最能傳遞原作情感的表達方式。其次，通過術語庫管理與風格校驗工具，AI能夠確保譯文中術語使用的一致性和語言風格的統一性。例如，借助CAT工具的術語管理功能，譯者能夠避免專業術語翻譯偏差和用詞混亂問題。此外，AI互動譯后編輯（AIPE）是譯中階段的重要環節。在這一過程中，AI通過實時交互為譯者提供優化建議，解決復雜句法結構與文化特定表達的翻譯挑戰。在翻譯文學作品時，AI結合語境生成多種翻譯方案，幫助譯者選擇最佳表達方式。

譯后階段：質量評估與多模態呈現。譯后階段的重點在于保障譯文的質量與藝術呈現效果。在這一階段，AI技術的自主性與創新能力得到了充分體現。

AI工具通過語言模型和校驗工具檢測譯文中的語法錯誤、術語偏差及風格不一致問題，并生成詳細的修訂報告供譯者參考。例如，在《紅樓夢》的英譯過程中，AI可以識別詩詞翻譯中的韻律問題，并提出優化建議。與此同時，AI的多模態生成能力進一步增強了譯作的藝術表現力。通過生成與譯文內容相匹配的插圖、配音與多媒體展示，AI為譯作注入了視覺和聽覺的藝術價值。例如，在《小王子》的翻譯中，AI生成了與文本情節對應的插圖，同時通過TTS（Text-to-Speech）技術制作了有聲朗讀版本，為讀者帶來了沉浸式體驗。此外，AI還能夠自動生成適配出版要求的格式化文件，為譯作的全球傳播提供技術支持。

在文學作品的翻譯出版中，AI完成了譯文的多輪質量檢測和潤色優化，同時生成了相關文化符號的插圖和音頻內容，幫助譯作在跨文化傳播中實現了藝術再現與文化適配。

綜上，通過譯前的智能檢索與文本分析、譯中的人機協作與動態優化，以及譯后的質量評估與多模態呈現，數智賦能的全流程翻譯框架實現了文學翻譯的精準化、智能化與藝術化，推動文學翻譯邁向了全新的高度。

翻譯智能體與三重閱讀方法的協同創新

在文學翻譯實踐中，“遠讀—中讀—近讀”框架與翻譯智能體的結合，不僅提升了翻譯的系統性與深度，還為復雜的文學作品提供了多層次的分析與再現路徑。以下以《飄》的多譯本研究和莫言作品的跨文化傳播為例，具體闡釋這一協同創新的價值。

《飄》的多譯本研究：框架應用與智能體支持。遠讀階段，翻譯智能體通過LDA主題建模與情感分析工具，生成核心主題。同時，AI繪制的情感流動曲線明確了文本在不同章節中的情感高峰與低谷。例如，斯嘉麗失去家園時的情感低谷和她重建生活時的情感高峰，通過AI的可視化展示，使譯者能夠全面掌握文本的主題線索與情感變化。

中讀階段，聚焦情感節點與敘事結構。AI輔助分析斯嘉麗與瑞德復雜的情感起伏，幫助譯者確保譯文在傳遞情感流動時保持敘事連貫。此外，關系網絡可視化工具解析角色互動模式及其在敘事中的作用，使譯者能夠更深刻地理解文本的人物關系與情感脈絡。

近讀階段，翻譯智能體針對關鍵段落提供多譯建議，重點處理隱喻與文化特定詞匯。例如，“紅土”作為家園象征的隱喻，需要準確傳遞其文化與情感內涵。通過生成式AI的輔助，譯者能夠選擇符合目標語言文化的最佳表達方式，確保藝術性與忠實性的平衡。

這一多層次框架與翻譯智能體的結合，使《飄》的譯文不僅忠實于原作情感與藝術特質，還兼顧了目標語的文化適配性。

莫言作品的跨文化傳播：從文本理解到藝術再現。在莫言作品的翻譯實踐中，翻譯智能體與三重閱讀框架的協同進一步凸顯了復雜文化隱喻與情感敘事的再現價值。

遠讀階段，智能體通過知識圖譜技術解析文本的宏觀結構，揭示《蛙》中的關鍵主題及其關聯。這種宏觀洞察為譯者理解文本提供了全局視角。

中讀階段，情感分析工具解析文本中的情緒波動與敘事流動。例如，《蛙》中涉及倫理沖突的情感高峰，通過AI生成的情感曲線可視化呈現，譯者可據此調整譯文的情感表達，確保符合目標文化的接受習慣。

近讀階段，智能體針對富有文化特色的表達（如方言、隱喻、習俗）提供翻譯建議，并標注潛在挑戰。例如，“蛙”在不同語境中的象征意涵，通過翻譯智能體的輔助分析，譯者能夠選擇既貼近原意又適合目標文化的表達方式。

通過從遠讀提供全局洞察，到中讀優化情感與敘事表達，再到近讀精雕細琢文化與語言細節，莫言作品的翻譯實現了對原作深度與廣度的藝術再現，為全球讀者打開了一扇理解中國文化的窗口。

三重閱讀與翻譯智能體的協同價值。翻譯智能體在三重閱讀框架中的作用，不僅體現為工具的輔助，更體現為創新路徑的引領。遠讀階段為譯者提供宏觀結構與情感洞察，中讀階段通過動態協作優化敘事與情感表達，近讀階段實現細節的精雕細琢與藝術再現。這種人機耦合模式，為文學翻譯帶來了從理解到藝術重構的全流程支持，進一步推動文學作品在跨文化傳播中的價值提升。

人機耦合的未來展望

隨著生成式AI和數字人文技術的不斷發展，文學翻譯正從傳統的人工實踐逐步邁向人機協同的深度融合階段，并朝著人機耦合的方向持續演進。在“遠讀—中讀—近讀”方法論框架的指導下，生成式AI已經不僅僅是譯者的輔助工具，而是一個可以深度參與、互相驅動的智能體，為文學翻譯帶來了全新的可能性。

在譯前階段，未來的翻譯智能體將實現更高水平的自適應規劃，能夠自主完成多維背景信息的檢索與整合，構建細致入微的知識圖譜，并生成精準的翻譯策略與情感分析模型，為譯者提供高度定制化的支持。這種技術驅動的精準規劃將大大提升譯者對作品的理解深度，為翻譯過程奠定堅實基礎。

在譯中階段，AI將進一步通過實時動態反饋，與譯者共同優化翻譯質量。翻譯智能體將從當前的“副駕駛”角色逐步進化為與譯者深度互動的“共創者”。譯者的人文藝術性與AI的計算分析能力將形成緊密的“耦合系統”，共同完成高質量譯文的創作。這種人機共生的協作模式，不僅提升了翻譯的效率與質量，更激發了翻譯創作的藝術潛力。

在譯后階段，AI將展示出其強大的多模態生成能力，通過融合插圖、音頻、視覺特效等多種媒介，為文學翻譯成果賦予新的生命力和藝術表現形式。翻譯不再僅僅是文字的轉換，而是跨媒介藝術的重構，為文學作品的跨文化傳播開辟全新路徑。

在這一人機耦合模式下，譯者與AI的關系將從簡單的分工協作轉變為彼此促進、共同演化的有機整體。AI通過承擔繁重的技術任務與大數據分析，為譯者釋放更多時間與精力，使其能夠專注于文學藝術性與文化創造力的高階表達。譯者則通過對作品的深度理解與情感把控，賦予譯文以鮮活的藝術靈魂。

展望未來，文學翻譯將超越傳統的語言轉換，發展為技術與藝術高度融合的“人機共生”過程。這一過程不僅為譯者賦能，更為全球范圍內的跨語言、跨文化、跨媒介交流開辟了全新的維度與可能性，為文學翻譯的創新實踐注入了無盡的活力。

（作者系浙江越秀外國語學院外語教學實驗中心主任，本文系浙江省“大語言模型背景下精準國際傳播與翻譯中的情感敘事研究”年度課題的階段性成果）