1. 引言
聊天机器人是一种基于人工智能技术的自动化程序，其核心功能是通过文本或语音与用户进行互动，模拟人类的对话模式，它可以理解和生成自然语言，通过预设的规则或机器学习算法来处理用户输入并作出回应。聊天机器人在语言学习与翻译实践方面展现出强大的潜力，成为一项重要辅助工具。在人工智能时代，多项研究提出“国家口译教育”之新策略与新向度[1]。然而，随着技术的深度应用，如何在实际应用中有效利用聊天机器人并规避可能的技术依赖问题，成为学生译员实现口译能力提升与职业独立性发展的重要课题。本研究以Deepseek AI大模型为实验平台，采用案例研究法，系统探讨聊天机器人在口译教学中的具体应用场景及其潜在影响，以期为人工智能技术在口译学习中的科学化应用提供借鉴。
2. 译前知识检索，搭建思维支架
2.1. 提供充足信息，助力了解言外知识
英文“interpret”一词源于拉丁文“interpretari”，意为“explain, expound, understand”[2]。口译一词的阐释特性明示了其知识属性。知识的生产和证成本质上是阐释的过程，阐释是精神知识的“存在形态与生产方式”[3]。在口译过程中，学生译员对相关话题的背景知识，对背后文化差异及专业术语的理解，是高质量“阐释知识”的前提。因此，译前准备对于学生译员至关重要，译前准备的知识检索能够为学生译员提供充足的背景信息支持，助力他们顺利理解和处理文本内容。聊天机器人作为智能工具，能够高效地协助学生在译前阶段进行信息的搜集与整合，提升其专业水平和理解深度。以“乌镇高品质运营管理案例介绍”同声传译会议译前准备为例，向聊天机器人输入指令，要求它围绕该主题提供相关的双语词汇表。在接到指令后，聊天机器人迅速生成以下内容(如图1所示)。
聊天机器人从会议主题和可能涉及的内容，以及会议相关的术语入手生成了中英对照的双语词汇表，供译员浏览。然而，该术语表内容太过宽泛，且对于具有学习同声传译能力的学生译员而言，“游客体验优化”、“可持续发展”一类的词过于简单，因此该双语词汇表只能作为参考，供学生译员对可能出现的术语进行查漏补缺。若有更详细的资料或有意了解自己的知识体系欠缺或薄弱环节，译员应当将其输入给聊天机器人，从而形成更大范围的知识检索与联动。例如，基于先前给出的词汇表，可输入更为详细精准的指令：“保护传统水乡风貌”是会议内容的重点之一，里面内容涉及打造差异化古镇，请你提供相关主题的双语词汇表。聊天机器人迅速给出如下回答(如图2所示)。
Figure 1. Bilingual glossary generated by chatbot
图1. 聊天机器人生成的双语词汇表
Figure 2. Glossary for specific content
图2. 针对特定内容的词汇表
给出更加精确的指令后，聊天机器人可根据译员需求制作针对某一内容和主题的词汇表。除了中英双语转换相关的词汇，聊天机器人还给译员提供了灵感，可助力译员在掌握可能出现的词汇之外，了解到更多与主题相关的背景知识。这不仅可以降低学生译员因知识储备不足、口译经验较少带来的临场输出压力，还为其提供了丰富的资源，相较传统的网络搜索，使用聊天机器人的译前准备效率会更高。此外，学生译员还可以根据聊天机器人提供的信息，充分发挥想象，猜测讲者可能会输出的内容，形成知识图谱，不断调整与完善自己的译前准备工作，以提高口译表达与译文产出质量。
2.2. 模拟口译导师，指导术语学习应用
在口译教学中，帮助学生掌握术语的精准使用并理解其语境意义是重要的教学目标之一。聊天机器人能够在一定程度上充当“虚拟口译导师”，通过互动对话引导学生学习术语并模拟其实际应用。聊天机器人能够提供即时反馈，进一步优化学习过程。例如，当学生整理术语表时，如果某些术语的翻译不够准确或与上下文不匹配，机器人可以及时指出问题并建议更恰当的表达形式。例如，对于“economic sanctions”这一术语，通常会将其翻译为“经济制裁”，但在具体语境下，可以进行更加详细的阐述和释意。输入指令后，聊天机器人可以提供多种翻译选项，如“贸易限制”或“金融制裁”，并解释适用场景。通过这种方式，学生不仅能准确掌握术语，还能了解其背后的逻辑和文化差异(如图3所示)。
Figure 3. Differential interpretation of English to Chinese translation of specific terms by chatbots
图3. 聊天机器人对特定术语英译汉的差异解释
在当前的口译课堂教学中，由于学生人数众多，课堂时间有限，教师可能无法对专业术语进行一一讲解，并对每位学生提供细致的译文纠错和指导，而聊天机器人可以为学生创造一个低压力、高灵活度的自主学习环境，帮助他们在术语学习和应用方面取得更扎实的进步。这种实践与反馈相结合的机制，不仅提高了学生译员的术语运用能力，也为口译学习目标的实现提供了新的工具与思路。
虽然聊天机器人可以帮助学生译员对特定的术语和文本进行内容差异分析，从而在译前准备中选取更加精准的术语，并且了解相关领域的背景知识。但其局限性也不容忽视，其解读的内容需要译员进行甄别。研究发现，聊天机器人往往不会主动反驳译员的质疑，且在缺乏明确指令的情况下，很少对译员提供的词汇或译文提出批判性意见。相反，它倾向于对译文版本持赞美态度，甚至可能无条件支持译员的选择。这种倾向可能会导致学生译员缺乏反思和改进的动力。例如，当译员提出一段翻译并询问机器人的意见时，机器人可能会用诸如“这段翻译非常准确”或“您的表达清晰流畅”之类的评价回应，而不会指出其中可能存在的细微语义偏差或语境不符的问题。这种缺乏对抗性和批判性的互动，容易让学生产生翻译已足够完善的误解，从而忽略了进一步优化译文的机会。因此，尽管聊天机器人能够在一定程度上提供译前支持，学生译员仍需保持批判性思维，锚定优势，在加强口译专业能力的同时，有针对性地结合辅助工具[4]。学生译员可以主动寻求外部反馈或通过与同学和专业导师交流来弥补“机器导师”的不足。在实际翻译中，培养自我审视能力和对翻译质量的严格要求，仍是学生译员不可忽视的重要目标。
3. 译中支持决策，辅助语境分析
3.1. 实时口译互动，为译员搭建训练支架
由于学生译员经验不足，知识储备和词汇量有限，在口译实践中，无论是交替传译还是同声传译，都可能遇到一些译前准备无法预料的突发情况，比如一时难以找到某个单词的对应表达。聊天机器人凭借其即时响应和语音交互功能，能够成为学生译员日常口译训练中的理想“搭档”，帮助提升学习效果。它不仅能够像传统电子词典一样提供词汇查询，还可以根据译前指令生成与主题相关的词汇内容，为译员提供更全面的支持。
“口译不是一个语言符号的转换过程，而是一种交际活动，一个以意义的理解与表达为核心的动态心理过程，这个过程和口译活动的主体译员有关”[5]。有鉴于此，聊天机器人辅助学生译员口译训练是对传统口译学习的一次变革，能进一步提升译员的“主体性”，并加强“人类译员–人工智能”双方联动，促成意义传递与理解。在口译训练中，聊天机器人可以扮演发言者的角色，生成文稿，并按照要求输出，也可以扮演听众的角色，对译文进行记录和点评(如图4所示)。学生译员可以通过人机合作进行口
Figure 4. Speech script generated by chatbot
图4. 聊天机器人生成的发言稿
译练习，进而意识到AI语音翻译及人工口译各自的优势和不足，这一方式不仅可以提升口译能力，还能提升使用AI语音翻译技术的能力[6]。此外，相较于同伴练习和小组练习，聊天机器人在效率和专业性方面展现出显著优势。首先，无论是交替传译还是同声传译，学生译员都可让聊天机器人扮演“口译同伴”的角色，对自己的译文进行实时记录并纠错。而聊天机器人相较真实的人类同伴而言，有更广阔的知识面和更强大的语言能力，能够更加快速且准确地识别并记录译员输出译文中的漏洞，随后提供反馈，以便学生译员改进。因此，在该练习模式下，学生译员不会因自己和搭档双方口译水平都不高而进步缓慢。其次，聊天机器人基于“输入–产出”的交互模式，能够避免对译员注意力的干扰。与之对比，小组练习和同伴练习可能存在练习者之间的闲聊等问题，这些问题可能会影响口译训练的效率和效果。
3.2. 实时翻译辅助，提升语流和输出质量
人工智能时代催生了诸多人机融合的新概念，如“口译4.0”(Interpreting 4.0)、“同传间智能助手”(Artificial Boothmate)、“增强型口译员”(Augmented Interpreter)、“机助口译工具”(CAI Tools)等，为未来创新口译工作方式提供了诸多机遇[7]。人工智能工具也在学生译员的日常口译训练中扮演了辅助的角色。例如，在同声传译训练中，译员需在极短的时间内处理大量信息，并做出迅速而准确的语言转换。这种高压工作环境使得译员常常面临翻译不准确、信息遗漏或表述不清等风险。对于经验相对不足的学生译员而言，尤其是在面对复杂句型或专业术语时，翻译错误更为常见。
聊天机器人作为一种智能辅助工具，能够通过实时反馈与错误检测机制，帮助译员识别并修正这些翻译问题，从而有效提升翻译的准确性与流畅性。在同声传译中，聊天机器人通过先进的实时语音识别与文字转换技术，能够将口头语言即时转化为文字，并为学生译员提供参考译文。在交替传译中，聊天机器人可以将发言人的语音信号转换为文本，从传统口译的听译转变为新型口译的听译加视译，这样学生可以将较大精力用于关注同步性和口头表达技巧[8]。如果讲者发言时间较长，聊天机器人可以极大地减轻学生译员的“笔记–识别–输出”认知负荷。这种动态的支持不仅能够有效减少翻译中的错误，还能为学生译员提供宝贵的实践机会，帮助其积累实际口译经验。随着不断的反馈与调整，学生译员的口译能力得以持续提升。“人机协同”模式不仅推动了学生译员的技能发展，也为其在未来更高难度的口译任务奠定了坚实的基础。除去实时提供参考译文和反馈，聊天机器人的应用还极大改变了同声传译的训练模式，可赋能学生译员，助力成长，适应人工智能时代的口译工作“数智化”的新趋势。
值得注意的是，虽然聊天机器人在“译中”阶段对学生译员具有显著的辅助作用，但也存在一些不足之处。例如，聊天机器人可能因处理延迟或反馈频繁而增加译员的认知负荷，尤其在同声传译中，延迟和干扰会影响翻译流畅性。过度依赖技术可能导致学生译员忽略自身能力的培养，无法适应没有技术支持的场景。因此，学生译员在练习时仍需注重夯实自身的传统口译能力。在多数情况下，译员仍需要依靠自身的百科知识和专业领域知识来应对实际挑战。
4. 译后生成评价，提供个性化反馈指导
4.1. 多元评价主体，便于译员复盘
在译后复盘中，聊天机器人可被用作是基于自然语言处理与语音识别技术构建的多维评价体系。聊天机器人简单易用，学生译员可运用聊天机器人采集、整理并复盘口译的各项数据，从而更好地了解自身当前的口译能力，监测学习状态。聊天机器人可针对译员译文产出的质量特征进行系统性解构与分层解析，相较传统的课堂教师点评或小组练习互评而言，分析内容更为全面，反馈评价更为及时，提供指导更为权威。以下是某位英语口译专业研一同学关于“中国旅游简介”主题的交替传译译文，通过向聊天机器人发送修改指令：以下是一位英语口译专业学生练习口译产出的译文转录稿，请你对照原文，简要提出修改建议并提供可供参考的口译译文版本。它能够迅速产出修改建议、参考译文以及原因解释。
Figure 5. Chatbot’s modification and evaluation of student interpreter’s translations
图5. 聊天机器人对学生译员译文进行修改和评价
从图5中可以看出，聊天机器人肯定了学生的译文较好地传达出了原文的含义，并进一步地从语法、用词与结构方面给出了相关建议，并提供了参考译文遣词造句的思路。需要指出的是，在使用聊天机器人检查和修改译文的过程中，学生译员需要给出清晰且合适的指令。例如本文本中关键词为“英语口译专业研究生一年级学生”、“修改建议”和“参考译文版本”。这些指令关键词首先确定了译员的身份，表明该学生译员有一定的口译基础，但在口译产出质量和细节上仍有待提高，聊天机器人可以根据这些信息生成匹配学生译员学力和水平的建议和修改方案。
4.2. 记录翻译日志，指导学习实践
在译后阶段，聊天机器人可以通过记录翻译日志为学生译员提供系统化的学习路径支持。通过自动记录和分析每一次口译实践中的关键数据，如翻译时长、词汇使用频率、语法错误类型、停顿次数等，聊天机器人能够生成详细的学习报告，帮助学生译员直观了解自身的强项与弱项。例如，针对某位译员在“中国旅游简介”主题口译中频繁出现的术语错误或语法问题，聊天机器人可以生成个性化的改进建议，并提供相关的练习资源或学习材料。此外，翻译日志还能追踪学生的长期进步，通过对比不同时间段的表现数据，帮助学生译员明确自身的学习轨迹，制定更具针对性的学习计划。这种基于数据的个性化反馈不仅能够提升学生的自我反思能力，还能为其提供清晰的学习方向，从而推动口译能力的持续提升。同时，聊天机器人还可以根据日志中的数据分析，推荐适合学生当前水平的学习资源或训练任务，进一步优化学习路径，实现技术与学习的深度融合。
在口译学习中引入聊天机器人虽能提升训练效率，但也需警惕其潜在挑战。
首先，过度依赖技术工具可能导致学生译员弱化自主决策与批判性思维能力，例如在术语处理或语境适应中盲目采纳机器建议，忽视对复杂语义的主动推敲，导致对歧义结构解析、文化隐喻解码等高阶认知任务的主动探索意愿衰减。这种依赖机制不仅弱化学生译员在日后工作口译中的应变能力，更可能抑制专业直觉的养成，使得译员在脱离技术辅助时面临困境。
聊天机器人囿于训练数据与算法逻辑，其提供的术语库或背景知识可能存在偏差或滞后性，难以动态适应特定语境的最新变化，且可能存在信息偏差或文化倾向性。例如，在跨文化传播场景中，不同语言体系的表达习惯和价值观差异可能被算法默认同化，影响译文的文化适配度，甚至在无意识间强化某些文化偏见。若学生未加甄别直接使用，可能会导致译文准确性不高。聊天机器人主要依赖语言模型进行模式匹配与生成，其反馈往往基于数据统计而非个性化诊断，难以针对不同阶段的译员提供精准指导。对于学生译员而言，初学者可能需要明确的语法纠错与基本表达建议，而高阶译员更关注语用策略与风格优化，若反馈内容过于模板化、同质化，可能导致训练目标失焦，甚至误导学习方向。
因此，学生译员在使用聊天机器人时需树立技术批判意识，避免盲目依赖。在译前阶段，学生译员应进行译前信息交叉验证，通过大量阅读平行文本，查找特定术语的官方或通用表述；在译中阶段，及时策略调整，确保机器辅助与人类专业判断的协同互补；在译后阶段，应对比多个聊天机器人给出的反馈建议和译文，适时向教师求助，记录自己的口译问题并不断练习改进。未来的口译教学应进一步优化人机协作模式，使技术赋能成为促进专业能力发展的助力，而非替代思维训练的工具，从而实现数智化口译与人本主义翻译教育的平衡发展。因此，学生译员在日常口译训练中，应当建立技术使用的边界意识、批判意识，将机器辅助定位于“工具”而非“替代”，实现技术赋能与专业能力发展的平衡。