1. 引言
翻译作为文化交流的核心环节，不仅是语言的转换，更是文化的传递与再创造过程。正如郑延国所说“翻译是文化转换的一种运作行为”([1], p. 103)。翻译界无法脱离文学，文学的传播依靠着翻译。在全球化的时代，文学作品跨越国界的能力，很大程度上取决于翻译的质量与深度。无论是中国文学的走出去还是外国文学的引进来都离不开译者的作用，但是如今独立承担高质量文学翻译任务的人才显得尤为稀缺。文学翻译不仅要求译者具有扎实的语言功底，还要具备深厚的文化底蕴和艺术鉴赏能力，以确保原作的精神内涵能得以完整体现。这是一项极具挑战性又极富创造性的工作，其难度和复杂程度远非一般翻译可比。而随着人工智能在“算法、算据、算力”上的突破，引发全球各行各业技术上颠覆性的变革与革新，让我们看到出现在翻译界的新局面[2]。蔡力坚对比了ChatGPT，Google翻译和DeepL翻译各自的优势，得出：ChatGPT写文章的确很不错，对传统文化一些概念的把握是比较准确的，对语法的把控优于其他软件[3]。基于此我们产生新的疑问：是否能将人工智能应用于文学翻译？使技术赋能翻译，提升国际传播能力。
2. 机器翻译现状
机器翻译是利用计算机的规则或概率将文本或语音从A语言转换为B语言的过程。这是一种自然语言处理技术，可以在没有人类干预的情况下进行文本翻译。机器翻译最早可以追溯到20世纪30年代，1947年一位美国科学家提出利用计算机进行语言自动翻译的想法。这一技术历经几十年的演变发展，从最初的构想到今日的高度智能化，见证了计算机科学、语言学以及人工智能领域的重大进步。在中国，翻译学作为一个学科逐渐受到重视，尤其是在21世纪初，翻译教育体系不断完善，翻译学博士点的设立进一步推动了学术研究的深化。“早在2004年，首个以翻译学命名的博士点开设以前，我国内地总共培养出110名翻译学博士，其中有42篇关于机器翻译的学位论文”[4]，这表明学术界对于机器翻译技术的浓厚兴趣与研究热情。表1是笔者以“机器翻译”为主题在知网上筛选统计了从2016~2023年发表的中文期刊，可以看出国内以计算机翻译为主题的论文大致呈增长趋势，其中涉及多个领域范畴，包括科技、经济、医学、政治等，反映出机器翻译正在渗透到社会的各个层面，对传统翻译行业产生了深远的影响。但是笔者就“机器翻译 + 文学”而言，只有96篇期刊发表，这表明在文学翻译方面，机器翻译的研究还远远不够。但是自从进入人工智能时代，从ChatGPT-3.5发展到4.0，以及后续将发布的5.0，人工智能不断发展和升级，葛颂和王宁指出：人工智能甚至现在可以从事诗歌创作，写出来的诗句从语言到情感层面都很不错，因此，不少学者开始担心机器是否会取代人类，我们所安身立命的人文学科是否还有存在的价值[5]？
Table 1. Number of chinese journal publications on machine translation from 2016 to 2023
表1. 2016~2023“机器翻译”中文期刊发表数量
2016 |
2017 |
2018 |
2019 |
2020 |
2021 |
2022 |
2023 |
161 |
206 |
249 |
338 |
342 |
367 |
325 |
344 |
为此，笔者将从语篇衔接、定冠词的翻译、词义的选择和信息对等四个方面对机器翻译与人工翻译对于文学文本的质量做一个浅析。本文选取海明威的小说Hills Like White Elephants，海明威的作品一直以其文学价值和深刻的情感而闻名，他曾提出一个著名的“冰山理论”：八分之一的已知，加上八分之七的未知。这篇小说便把这一理论发挥到了极致，全文只有一男一女的对话，堪称小说对话描写的典范，删掉可有可无、花花绿绿的东西，一切都要靠读者基于已知信息的想象。因此，在翻译时，保留文章的风格是一大难处，译者要做到恰到好处，多一分则过，少一分则淡。本文选取翟象俊(简称翟译)的翻译版本作为参考，翟先生作为资深的翻译家，能将原著的情感和意境较为准确地传达给读者，因此与ChatGPT的翻译版本相对比，可对比分析出机器翻译文学的可行性。
3. 译文质量对比与分析
3.1. 语篇衔接
衔接是实现语篇连贯的一个重要手段，是语篇研究的突出核心议题。Halliday和Hasan将英语的语篇衔接分为两大类：语法衔接和语篇衔接[6]。其中语法衔接又包括照应、替代、省略和连接，语篇衔接则包括词汇复现和搭配。在人工译本和ChatGPT译本的对比中，语篇之间的衔接是后者翻译的一个大问题，主要表现在无法对代词进行还原，只会字对字的死译。
例1：It stopped at this junction for two minutes and went on to Madrid.
它在这个交汇点停留两分钟，然后继续前往马德里。(ChatGPT)
列车在这个中转站停靠两分钟，然后继续行驶，开往马德里。(翟译)
小说开篇，海明威用六个句子将读者带入其中，简短的景物描写，交待出故事的场景、人物和地点，营造出一种独特的氛围和情感体验，从而为后续情节的发展提供的重要的铺垫。
在这个句子中，替代作为一种英文中常见的语法衔接手段，能够使行文更加流畅和简洁，避免重复。在这句话中，ChatGPT并未将“it”的具体指代译出，虽说读者能从上下文中读出意思，但是可以看出，机器翻译在衔接上面的一些翻译问题，不能够进行指代还原。
例2：“I’d better take the bags over to the other side of the station,” the man said. She smiled at him.
“我最好把行李拿到车站的另一边去，”那个男人说道。她对他微笑着。(ChatGPT)
“我还是去把旅行包放到车站那边去吧，”男人说。姑娘对他笑笑。(翟译)
单在这句话中，我们不知道“she”指的是谁，放到整个语篇中，“she”的指代已经很远了，上文中还出现了之前的服务生女人，在此为了不产生歧义，应该将其指代还原，而ChatGPT仍然照字翻译。
3.2. 定冠词
定冠词“the”本身并无具体含义，仅用于指示特定且可识别的对象。其所指对象的确定性可依据语境或情景。由于汉语中没有定冠词的概念，所以在英翻汉时，就要注重其在上下文的位置。
例3：The American and the girl with him sat at a table in the shade, outside the building.
美国人和他的女伴坐在建筑物外的阴影下的桌子旁。(ChatGPT)
那个美国人和那个跟他一道的姑娘坐在那幢房屋外面阴凉处的一张桌子旁边。(翟译)
在这句话中，一共出现了四次定冠词“the”，且都是为了特指某个特定的人或物。这是男女主角第一次出场，“shade”和“building”为上文中提到的事物。ChatGPT将所有的“the”都省去没有翻译，而在翟译中，译者翻译为“那个美国人”“那个姑娘”以及“那幢房屋外面阴凉处”。赵世开指出英语定冠词相当于汉语的“这”“那”以及“零形式”[7]。前两个特指表示强调，由此来引出主人公，应该将其译出；“the shade”在这里，我们已经很明确的知道了就是表示上文提到阴影，此时用汉语的零形指示词∅即可与the大体上构成对应；“outside the building”作为一个后置短语来修饰前文的“shade”，此处也是作者的强调，故也应该将定冠词翻译出来。由此看出，定冠词虽然为一个小词，但是在翻译中特别需要考量，不能一概而论地省去不译。
3.3. 词义选择
英、汉都有一词多义的现象，单在程度和表达形式上有很大的差异。在汉语中，一个词通常具有相对固定的含义，而在英文中，同一个词可能根据上下文、语境和用法产生不同的含义。这种灵活性使得英语词汇更具有丰富的表达，也增加了词义理解和翻译的复杂性。也就是说“每个词用于新的上下文，就是一个新词”[8]。在文学文本中，不同词义的选择会体现出不同深度的感情变化，需要根据上下文，甚至于全文的基调来选择词义。在机器翻译与人工翻译的译本中，机器只是单纯的表现出词语字面的意思，对于情绪基调的起伏变化则完全没有表现出来。
例4：Coming back. he walked through the barroom, where people waiting for the train were drinking. He drank an Anis at the bar and looked at the people. They were all waiting reasonably for the train.
他回来的时候，穿过了酒吧，那里的人们正在等待火车的到来，一边喝酒。他在吧台喝了一杯茴香酒，看着那些人。他们都在理智地等待着火车。(ChatGPT)
他走回来的时候，穿过酒吧间，看见候车的人们都在喝酒。他在柜台上喝了一杯茴香酒，同时打量着周围的人。他们都在宁安毋躁地等候着列车到来。(翟译)
这段话运用了一系列的动词，在第二句中“Look at”译为“打量”相比于ChatGPT直接译为“看着”，更具有审视的意味，“看着”是简单描述观察行为的中性词，而“打量”是一种具体的看，更能表现人物的神情与动作。第三句中“reasonably”的翻译值得考量，作为一个副词，修饰的明显是动词，翻译时最常见的就是直接放在动词之前，显然两个译文都是这样处理的。“reasonably”在朗文字典中的一个解释为“in a sensible way”，结合上下文，那群人就是以一种这样的方式在等待着列车的到来。ChatGPT直接译为了“理智地”，它能进行词语意思的选择，但是不能引申，使其更加贴切。翟译则译为“宁安勿躁地”，运用四字格，同时表现出了那些喝酒的人不慌不忙、悠闲的样子。
例5：“I’d better take the bags over to the other side of the station,” the man said. She smiled at him.
“我最好把行李拿到车站的另一边去，”那个男人说道。她对他微笑着。(ChatGPT)
“我还是去把旅行包放到车站那边去吧，”男人说。姑娘对他笑笑。(翟译)
还是在这句话中，对于“smile”一词的翻译，ChatGPT译为“她对他微笑着”，翟译为“姑娘对他笑笑”。“微笑”在《辞海》中的解释为“不显著的笑容”，微笑是温和、发自内心的笑。这时结合上文，他们才发生了争吵，女孩不可能这么快对男人和颜悦色的微笑，女孩只是表面上的笑，不应该是发自内心的笑，所以翟译为“笑笑”更为合理一些。
3.4. 信息对等
在翻译领域，强调以原文为中心是主要原则，而以读者为中心则是次要原则。不管是基于对原文本的忠实，还是以目标语读者为服务中心，其中最重要的就是信息的传达，任何信息如果起不到交际的作用，就会变得毫无价值。对此，译者应该尽最大的努力传达原文信息，实现信息对等，使读者能够一目了然。
例6：“It tastes like licorice,” the girl said and put the glass down.
“它的味道像甘草，”女孩说着放下了玻璃杯。(ChatGPT)
“这酒甜丝丝的就象甘草，”姑娘说，一边放下酒杯。(翟译)
这里的酒指的是上文的“Anis del Toro”(茴香酒)，一种外国酒，对于中国读者来说，接触得比较少，于是对于酒的味道知之甚少。根据奈达的翻译思想来说，他认为各种语言具有同等表达力，在人类经验和表达方式中都存在着一种“共核”，如“white as snow”(白如雪)。但是对于从来没有见过雪的读者来说，如照字面翻译就会造成zero message (零值信息)。在这里也是一样的，对于不知道甘草是什么味道的读者来说，ChatGPT的翻译无疑是一种无效翻译；而翟译，不仅准确表达出原文的意思，还增添“甜丝丝”的一种味道，对于不知甘草为何物的读者来说，更加清晰明白，更好地传递出来原文的信息。
4. 展望与讨论
随着ChatGPT从3.5发展到4.0，并展望未来的5.0版本，人工智能的浪潮正以前所未有的速度席卷全球，物联网、智能家居随处可见，科技已经渗透进生活的方方面面，各行各业，因此就翻译来说，其未来发展趋势绝对是势不可挡的，这给翻译界带来机遇又带来挑战。一方面，人工智能的快速发展为翻译提供了强大的辅助工具，使得大规模、即时的多语言交流成为可能，极大地提高了工作效率，降低了成本。另一方面，人们普遍担忧科技的进步是否终将完全取代人工翻译，这是一个合乎逻辑的假设，但需要理性看待。人类与机器的本质区别在于，人类能够创造性地使用工具，将科技融入生活，使之服务于更高层次的需求，而不仅仅是简单地执行指令。更重要的就是“情感因素”，计算机的设置基于已定的编程，是死的东西，而人脑确实灵活的，是可以思考的，因此原文的“艺术性”和“情感因素”越多，计算机对此的处理也越困难，需要人工参与的地方也就能越多。“所谓翻译无非是一种阐释，但是这种阐释不是一种简单的复制操作过程，而是一门升华了的艺术”([1], p. 114)。所以，这就给译者提出了更高的要求：文学翻译是艺术与文学的结合，不仅仅要求译文传达出作者的意图，更要表现出文章角色情感的变化与起伏，还要抓住作者的文章风格。因此，除去技术的更新迭代因素外，在教育层面应实现教育转型，培养译者人机协同能力，开设“人机交互叙事学”课程，提升译者掌握先进技术的能力，培养译者指导人工智能捕捉文本情感线索的能力。译者不再拘泥于语言的转换，而得以释放创造力，提升至翻译批评与鉴赏的高度，使人类文明通过技术中介实现自我超越。
为此，如果机器翻译今后发展到可适用于文学翻译，还应该考虑其可能会模糊译者身份。人工译者通常会在译本中署名，而机器翻译的译本可能没有明确的译者标识，这会影响到译者的认可度和职业地位；机器翻译服务提供商是否应该向用户披露翻译是由机器完成的；在机器翻译的文学作品中出现问题时，责任应如何分配，是归咎于机器翻译系统的开发者，还是用户，或是第三方？这些版权及伦理问题都应该纳入考量之中。由此可见，人工智能在独立完成文学翻译上面还有很长的路要走。
5. 结语
本文从四个不同的方面对比分析了机器翻译与人工翻译的优劣好坏，简而言之，机器翻译还是有可取之处的，只是应用于文学翻译上还有很长的路要走，需要不断优化改进，并且与人工译者相辅相成。其中最大的缺点就是机器在衔接方面的代词指代还原问题。人工智能时代对译者的要求将会更高，需要培养译者不仅是翻译方面的知识，更要有文学翻译批评与赏析的能力。单纯依靠译者提高不了效率，单纯依靠机器提高不了质量，因此需要机器与译者相结合，形成翻译(机器)–批评–翻译(译者)的过程。不断提高文学翻译的质量与效率，才能使更好的文学作品引进来和走出去。