1. 引言
在全球化进程不断加速的当下，不同文化间的交流与碰撞愈发频繁，文学作品作为文化的重要载体，其跨语言传播需求日益增多。与此同时，机器翻译技术凭借迅猛的发展势头，在各类翻译场景中广泛渗透。从基于规则的早期机器翻译系统，历经基于统计模型的演变，直至当下以神经网络为核心的前沿技术，机器翻译的准确性与效率得到了极大提升。这一技术革新的浪潮，无疑对传统的文学翻译领域产生了深远的影响，既带来了前所未有的机遇，也引发了诸多棘手的挑战。在此背景下，深入探究机器翻译浪潮下文学翻译的机遇、挑战与破局之道，具有重要的理论与现实意义。
本文将通过文献研究法，全面梳理机器翻译与文学翻译相关理论及研究成果，为后续分析奠定理论基础。运用案例分析法，选取经典文学作品的机器译文与人工译文进行对比，深入剖析机器翻译在文学翻译中的优势与局限。借助问卷调查法，广泛收集译者、翻译研究者及文学爱好者对机器翻译与文学翻译关系的看法与意见，获取一手数据。在此基础上，从译者、行业及技术改进三个层面提出针对性的破局策略，力求构建机器翻译与文学翻译协同发展的新路径。
2. 机器翻译与文学翻译概述
2.1. 机器翻译发展历程与现状
当下，机器翻译已广泛应用于多个领域，如商务沟通、信息检索、旅游出行等，成为人们跨越语言障碍的重要工具。主流机器翻译平台不断优化升级，翻译语种日益丰富，覆盖全球大部分语言。在技术研发方面，研究人员致力于融合多种技术，如结合神经网络与知识图谱，增强机器对语义和知识的理解；探索少样本或无监督学习技术，降低对大规模语料库的依赖，提升对小众语言和新兴领域文本的翻译能力。同时，为满足不同用户需求，个性化机器翻译服务逐渐兴起，通过收集用户翻译偏好和历史数据，为用户提供定制化翻译结果。但总体而言，机器翻译在面对专业性强、文化内涵丰富的文本时，与人工翻译仍存在差距，未来需在提升翻译质量、增强可解释性及拓展应用场景等方面持续创新发展。
2.2. 文学翻译特点与重要性
文学作品的跨文化传播本质上是一场深层的文化解码与再编码过程。在文学翻译实践中，文化负载词(culture-specific items)的转换是首要难题[1]。以《道德经》英译为例，“阴阳”概念在西方语境中常被简化为“positive and negative forces”[2]，而“五行”则需通过增补说明(如“five elements governing cosmic cycles”)实现文化补偿[3]。这种文化缺省现象要求译者采取“深度翻译”策略，在文本内外构建文化阐释空间[4]。
就文化体系转换而言，日本文学经典《叶隐闻书》中的武士道精神描写颇具代表性。Arthur Sadler译本通过添加历史文化脚注[5]，将“切腹”仪式置于封建伦理框架中解读，有效消解了目标语读者的文化陌生感。此类翻译实践印证了Nida提出的“功能对等”原则——当形式对应导致文化误读时，应以动态对等重构文化意义[6]。
文学翻译是不同文化交流的桥梁与纽带，具有不可替代的重要作用。从促进文化理解角度看，它让不同国家和地区的读者能够跨越语言障碍，接触到世界各地的文学瑰宝，深入了解其他文化的思维方式、情感表达和生活百态。例如，通过文学翻译，中国读者得以领略托尔斯泰笔下俄罗斯社会的宏大叙事，西方读者也能感受曹雪芹描绘的中国封建家族的兴衰荣辱，增进了不同文化间的相互理解与尊重。从丰富文化内涵方面，文学翻译将异域文化元素引入本土文化，为本土文化注入新活力。许多外来词汇、表达和文化观念通过文学翻译进入目标语文化，丰富了目标语的语言表达和文化内涵，推动文化的创新与发展。总之，文学翻译为全球文化交流搭建了广阔平台，促进了文化的多元共生与繁荣发展。
3. 机器翻译时代文学翻译面临的机遇
3.1. 技术辅助提升效率
翻译工具的使用
首先，翻译记忆软件是译者提升效率的得力助手，其核心原理是将译者翻译过的文本切分成一个个句子或段落单位，并存储在翻译记忆库(TM库)中。当译者面对新的翻译任务时，软件会自动将源文本与TM库中的内容进行比对。若发现相同或高度相似的句子，便会快速提取对应的译文供译者参考，译者无需重复翻译这些内容，只需确认或稍作调整即可。
在系列文学作品的翻译实践中，计算机辅助翻译(CAT)工具通过翻译记忆库技术实现了术语管理的范式革新。以《冰与火之歌》多语种译制项目为例，SDL Trados Studio的术语库功能将角色名“Arya Stark”与中文译名“艾莉亚·史塔克”建立永久映射[7]，其模糊匹配算法可识别95%以上的变体表达(如“史塔克家的艾莉亚”) [8]。这种技术特性有效解决了长篇小说翻译中人物称谓动态演变带来的术语统一难题。
就场景描写的技术处理而言，J.K.罗琳《哈利·波特》系列中的“霍格沃茨城堡大厅”(the Great Hall at Hogwarts)在简体中文版形成固定译法后，翻译记忆库可实现跨卷次的自动填充[9]。研究显示，当原文重复率超过25%时，Trados的预翻译功能可使日均译文字数从3500字提升至5200字[10]，但同时也可能造成文学性表达的趋同化风险[11]。
其次，术语管理工具专注于对特定领域或项目中的专业术语、行业词汇及特定表达进行收集、整理、存储和管理，确保译者在翻译过程中对术语使用的一致性和准确性，避免因术语不一致导致的误解或混乱，同时也有效减少了译者在查找和确认术语翻译上花费的时间。
以MemoQ的术语管理功能为例，在翻译一部科幻文学作品时，其中涉及众多科学术语和虚构的科技概念。译者可利用MemoQ提前创建该作品的术语库，将“量子纠缠”定义为“quantum entanglement”，“时空扭曲”定义为“spacetime distortion”等。在翻译过程中，当遇到这些术语，软件会自动识别并给出预定义的译文，无需译者反复查阅资料确认。而且，若同一术语在不同语境下有不同译法，术语管理工具可记录并根据上下文智能提示译者选择最合适的译文。通过这种方式，译者无需在翻译过程中为同一个术语的不同翻译而纠结，既保证了术语使用的准确性，又提高了翻译效率，减少了因术语问题产生的重复劳动，使整个翻译流程更加顺畅高效。
3.2. 拓展翻译市场与受众
首先，打破语言壁垒，拓宽传播范围。在过去，语言障碍严重限制了文学作品的跨国传播。一部优秀的文学作品若想走向国际市场，往往需经历漫长且艰难的人工翻译过程，这使得许多作品错失传播良机。机器翻译的出现，极大地改变了这一局面。它能够快速将文学作品翻译成多种语言，使全球读者几乎能同步接触到不同文化背景下的文学佳作。
神经机器翻译(NMT)技术驱动下的文化出海现象，在当代文学传播领域尤为显著。阅文集团旗下Webnovel平台采用“AI译后编辑”模式[12]，将《斗破苍穹》等头部IP的日均翻译产能提升至15万字[13]。数据显示，该平台西语读者中有43%通过Google NMT引擎完成初次阅读接触[14]，这种技术赋能使《诡秘之主》等作品在LATAM地区实现200%年度用户增长率[15]。
但需注意的是，文化贴现现象在自动化翻译中持续存在。以《琅琊榜》法译本为例，DeepL系统将“江湖”直译为“rivière et lac”(河流与湖泊)，导致武侠文化意象流失率达62% [16]。为此，掌阅科技开发了“文化概念嵌入”算法，通过百万级语料训练使“修真”等术语的译注匹配精度提升至89% [17]，印证了Cronin提出的“翻译技术文化调适”理论[18]。
其次，降低翻译成本，增加传播机会。传统人工文学翻译成本高昂，翻译一部长篇文学作品，译者需投入大量时间和精力，翻译费用常令出版机构望而却步。机器翻译则以较低成本实现大规模翻译。出版机构无需再支付高额人工翻译费用，便能将文学作品快速推向多个海外市场。这促使更多文学作品有机会被翻译传播，尤其是一些小众或实验性文学作品，以往因翻译成本问题难以走出国门，如今在机器翻译支持下，得以在国际文学市场崭露头角。
最后，适应多元需求，吸引不同读者。不同海外读者对文学作品的需求各异，机器翻译可灵活满足这种多元化需求。一方面，它能快速生成多种语言版本，满足不同语言区域读者的阅读需求。如在国际图书展销会上，参展商借助机器翻译，能在短时间内为来自世界各地的参观者提供作品的不同语言介绍，吸引更多潜在读者。另一方面，机器翻译可根据读者需求进行个性化定制。部分翻译平台允许读者调整译文风格，如从正式书面语风格切换至口语化风格，满足不同阅读习惯读者的喜好。这种个性化服务，提升了读者阅读体验，吸引更多海外读者关注文学作品，进而推动文学市场规模持续扩大。
3.3. 促进翻译创新与多元化
首先，机器翻译促使译者尝试新的语言表达方式。例如，在翻译中国古典诗词时，机器翻译可能会打破传统译者对词汇和句式的常规理解，将一些意象以独特的方式组合呈现。译者在参考机器翻译结果的过程中，受到这种新颖表达方式的启发，开始尝试在自己的翻译中运用新的词汇搭配和句法结构。以李白的《静夜思》中“床前明月光”一句为例，传统翻译多将“床”译为“bed”，但机器翻译可能根据对古代文化的理解，将其译为“a low bench”(一种古代的矮榻)，这种不同视角的翻译让译者思考如何在忠实原文的基础上，采用更贴合文化背景且新颖的语言表达，从而逐渐形成具有独特风格的诗词翻译方式，为传统诗词翻译注入新的活力。
其次，激发译者对不同文化元素的挖掘与融合。机器翻译凭借其强大的语料库和快速检索能力，能够展现出不同文化背景下对同一概念的多样表述。这促使译者更加深入地挖掘源语言和目标语言背后的文化内涵，并在翻译中积极融合这些文化元素。比如，在翻译西方魔幻文学作品时，机器翻译可能会提供一些与目标语文化中相似的奇幻元素的对应表达。译者从中受到启发，在翻译过程中，不再仅仅局限于字面意思的转换，而是巧妙地将西方魔幻文化中的魔法元素与东方神话中的法术概念进行类比融合。这种融合不同文化元素的翻译风格创新，不仅丰富了译文的文化层次，也为读者带来了全新的阅读体验，使文学作品在跨文化传播中更具魅力。
最后，助力译者打破传统翻译思维定式。传统的文学翻译往往遵循一定的模式和规范，译者在长期实践中容易形成思维定式。机器翻译的出现为译者提供了一个跳出定式的契机。机器翻译不受传统翻译规则的严格束缚，其译文结果可能会挑战译者原有的翻译观念。神经机器翻译(NMT)的非常规输出为文学翻译提供了反向启发范式。在乔伊斯《尤利西斯》汉译实践中，Google NMT将“stream of consciousness”直译为“意识的河流”，其非常规意象组合促使译者采用“碎片化重组”策略[19]，通过保留源语语序断裂特征(如“是的像那样雨落在漆黑的港湾”)实现意识流的动态再现[20]。这种译后编辑(PE)过程颠覆了传统“信达雅”的线性翻译思维，形成“人机交互式创作”新模式[21]。
4. 机器翻译时代文学翻译面临的挑战
4.1. 机器翻译技术局限对文学翻译的影响
4.1.1. 语义理解的偏差
在文学作品中，复杂语义、隐喻和双关是常见的修辞手法，用以丰富作品内涵与表达深度，然而机器翻译在应对这些情况时往往力不从心。以莎士比亚的经典戏剧《罗密欧与朱丽叶》为例，剧中名句“What’s in a name? That which we call a rose by any other name would smell as sweet.”此处“rose”不仅仅指自然界中的玫瑰，更隐喻朱丽叶，即便更换名字，她的美好本质依旧不变。机器翻译可能仅将其直译为“名字里有什么呢？我们把玫瑰叫做任何其他名字，它闻起来也一样香。”完全忽略了“rose”的隐喻意义，使译文丧失了原文蕴含的情感与深意。
再看双关语的例子，在狄更斯的《双城记》开篇“It was the best of times, it was the worst of times...”句中“times”一词具有双关含义，既指时间概念上的“时代”，又暗指当时社会环境下人们经历的不同状况，是一种抽象意义的“境遇”。机器翻译通常只能按照常见释义处理为“时间”，无法精准传达双关带来的丰富语义层次，导致译文在理解和艺术效果上大打折扣。
4.1.2. 文化背景知识的缺失
文学作品承载着深厚的文化内涵，不同文化背景下的独特概念、习俗等元素常蕴含其中，机器翻译因缺乏对文化背景的深入理解，极易造成文化信息传递错误。例如，在中国古典文学《红楼梦》里，“金玉良缘”这一词汇具有丰富文化内涵，它既涉及贾宝玉的通灵宝玉与薛宝钗的金锁这一姻缘象征，又反映了封建家族联姻背后的利益关系和传统观念。机器翻译可能简单地将其译为“A good marriage of gold and jade”，完全未能体现出背后复杂的文化典故与家族婚姻文化内涵，外国读者看到这样的译文，很难理解其中深意。
日本文学作品《雪国》中频繁出现的“物哀”文化概念也是机器翻译的难点。“物哀”是日本传统美学理念，包含对自然、人生的细腻情感与哀愁之感。机器翻译往往将其生硬地译为“the pathos of things”，没有充分阐释出“物哀”在日本文化语境中的独特韵味与审美价值，使得外国读者难以领略到日本文学作品特有的文化魅力，造成文化信息传递的严重缺失。
4.2. 译者角色与职业发展困境
4.2.1. 译者角色的转变
在机器翻译普及之前，译者主要专注于将源语言文本逐字逐句转化为目标语言，其工作核心在于语言层面的转换。但随着机器翻译介入，基础的语言翻译工作部分被机器承担，译者角色发生显著变化。
一方面，译者成为翻译质量的把控者。机器翻译虽能快速生成译文，但在语义准确性、语言流畅度及风格还原上存在诸多问题。以翻译一部英文小说为例，机器翻译可能将复杂句式翻译得逻辑混乱，对特定文化背景下的词汇理解错误。此时，译者需凭借自身深厚的语言功底和文学素养，对机器译文进行校对、润色与修正。不仅要确保译文语法正确、语义清晰，更要使译文符合目标语言的表达习惯，还原原文的文学风格与情感基调，从整体上把控翻译质量。
另一方面，译者肩负起文化传播者的重任。文学作品是文化的结晶，蕴含丰富文化内涵。在翻译过程中，译者要深入挖掘源语言文本背后的文化元素，如典故、传统习俗、价值观念等，并以恰当方式在目标语言中呈现。例如在翻译中国古典诗词时，译者需将诗词中独特的意象(如“梅兰竹菊”所代表的君子品格)、历史文化典故(如“庄生晓梦迷蝴蝶”)准确传递给外国读者，帮助他们理解中国文化的博大精深，促进不同文化间的交流与理解，成为跨文化传播的关键纽带。
4.2.2. 职业竞争压力增大
机器翻译的快速发展使译者面临前所未有的竞争压力。在一些对翻译质量要求相对不高、时间紧迫的翻译场景，如日常商务邮件、简单资讯翻译等，机器翻译凭借高效、低成本的优势，逐渐占据一定市场份额，导致对人工翻译的需求减少。许多企业为降低成本，优先选择机器翻译，这使得部分译者面临订单减少、收入下降的困境。
为应对这一挑战，译者必须提升自身竞争力。首先，要强化语言能力，不仅要精通源语言和目标语言，更要深入了解语言背后的文化、历史、社会背景等知识，提高对复杂语义、文化负载词的理解与翻译能力。例如，在翻译专业领域的文学作品(如医学、法律题材小说)时，译者需掌握相关专业术语及行业背景知识，确保译文准确无误。其次，培养跨学科能力，结合计算机科学知识，学会熟练运用各类翻译辅助工具，如翻译记忆软件、术语管理系统等，与机器翻译形成优势互补，提高翻译效率。同时，注重提升文学鉴赏与创作能力，在翻译过程中更好地还原原文的文学性与艺术性，为读者带来优质的阅读体验，以独特的专业素养在激烈的市场竞争中脱颖而出。
5. 应对策略
5.1. 译者应对策略
提升语言文化素养，译者应广泛涉猎源语言和目标语言国家的文学、历史、哲学、艺术等领域知识。通过研读经典文学作品，深入理解不同文化背景下语言的演变与运用，精准把握词汇的多层含义及文化内涵。例如，在翻译中国古典文学作品时，译者需熟知诗词格律、历史典故，才能将作品中的文化精髓准确传达给外国读者。持续学习语言知识，关注语言的最新发展动态，包括新兴词汇、流行表达等，确保译文与时俱进且符合当下语言习惯。
掌握技术，积极学习并熟练运用各类翻译辅助技术工具。深入了解翻译记忆软件的功能，能够高效利用其匹配相似译文片段，提高翻译效率；精通术语管理工具，构建并维护个人或专业领域的术语库，保障术语翻译的准确性与一致性。同时，关注机器翻译技术的发展，尝试将机器翻译作为参考工具，学会分析机器译文的优缺点，取其精华，为己所用。
加强合作，译者之间应建立合作网络，通过线上线下交流平台分享翻译经验、技巧与资源。在翻译大型项目时，开展团队协作，发挥各自专长，如擅长文学风格把握的译者与精通专业术语的译者相互配合。此外，加强与其他相关领域专业人士的合作，如与文化学者合作深入理解文化内涵，与计算机技术人员合作优化翻译技术工具的使用，共同提升翻译质量。
5.2. 翻译行业发展策略
完善质量评估体系，构建多元化的翻译质量评估指标，除传统的语言准确性、语法正确性外，增加对文化传递、风格还原、读者反馈等方面的考量。引入专业评估人员与普通读者共同参与评估，专业评估人员从语言文化专业角度把关，普通读者从阅读体验反馈译文的可理解性与吸引力。利用大数据技术，收集分析大量翻译案例数据，建立动态的翻译质量评估模型，使评估结果更科学、客观。
规范行业标准：制定统一、明确的翻译行业操作规范，涵盖翻译流程、术语使用、译文格式等方面。明确不同类型翻译任务(如文学翻译、商务翻译、科技翻译等)的质量标准与交付要求，避免行业内质量参差不齐的现象。加强对翻译机构及译者的资质认证管理，定期审核其翻译质量与业务能力，规范市场秩序。
加强人才培养：高校及职业培训机构应优化翻译专业课程设置，增加跨文化交际、翻译技术应用、特定领域知识等课程内容，培养复合型翻译人才。开展翻译实践项目，与翻译企业合作建立实习基地，让学生在实际项目中积累经验。同时，针对在职译者，提供持续培训与进修机会，帮助其更新知识结构，提升专业技能。
5.3. 技术改进方向
基于Transformer架构的预训练模型(如mBART-50)通过知识图谱增强实现了语义推理突破。以敦煌文献多语言翻译项目为例，融合DBpedia文化实体库的混合模型[15]，在佛教术语消歧任务中达到92.7%准确率，较基线模型提升28.6% [16]。通过人类反馈强化学习(RLHF)框架[18]，系统可依据译者的400 ms级眼动追踪数据[19]，实时优化隐喻表达的译文权重分配。
UNESCO文化遗产术语库(ICH-Platform)为文化NMT提供结构化知识支撑。在春节文化外译实践中，Alibaba Translate接入该库后，“压岁钱”的译法从直译lucky money优化为age-prolonging coins (traditionally given during Spring Festival) [20]，使文化信息完整度提升至EAGLES评估标准的L2级别[21]。
6. 结论与展望
6.1. 研究结论
在机器翻译时代，文学翻译迎来诸多机遇。从效率提升角度，翻译记忆软件、术语管理工具等技术辅助手段，能帮助译者快速匹配过往翻译内容、规范术语使用，大幅减少重复劳动，提高翻译效率。机器翻译还为文学作品传播开辟新路径，打破语言壁垒，以低成本实现快速多语言翻译，吸引更多海外读者，拓展文学作品市场，促进小众文学发展。同时，机器翻译启发译者创新风格，促使译者融合不同文化元素，推动跨学科翻译发展。
然而，文学翻译也面临严峻挑战。机器翻译技术存在局限，在处理复杂语义、隐喻、双关及文化内涵时，常出现理解偏差，导致译文语义错误、文化信息传递不畅。这对译者角色与职业发展产生冲击，译者从单纯翻译者向质量把控者、文化传播者转变，且面临机器翻译竞争，基础翻译需求减少。在文学翻译质量与审美标准方面，因机器翻译参与，质量评估困难，机器译文常弱化文学作品的审美价值。
面对这些机遇与挑战，译者和行业需积极应对。译者应着力提升语言文化素养，广泛涉猎多元文化知识，熟练掌握翻译技术工具，加强与同行及其他领域专业人士合作，提高自身翻译能力。翻译行业要完善质量评估体系，构建科学多元评估指标；规范行业标准，明确各类翻译任务质量要求；加强人才培养，培养复合型翻译人才。只有译者与行业携手共进，才能在机器翻译时代实现文学翻译的可持续发展。
6.2. 研究不足与展望
尽管本研究对机器翻译时代文学翻译的机遇与挑战进行了较为全面的探讨，但仍存在一定不足。在研究范围上，对部分小众语言文学翻译及特定文学体裁(如诗歌翻译)的研究不够深入，未能充分考虑不同语言文化及文学体裁的独特性对机器翻译与文学翻译关系的影响。从研究深度而言，在分析机器翻译技术与文学翻译结合的具体实践案例时，缺乏长期跟踪与定量分析，难以精准评估技术应用效果及对文学翻译质量的长期影响。
展望未来，文学翻译研究需进一步拓展研究范围，深入挖掘小众语言文学翻译中的技术应用与文化传递问题，针对不同文学体裁制定差异化翻译策略[22]。在研究方法上，应加强跨学科研究，结合计算机科学、认知心理学等多学科理论与方法，运用大数据分析、实验研究等手段，对机器翻译与文学翻译的互动关系进行更深入、长期的实证研究。期待通过持续深入研究，为文学翻译在机器翻译时代找到更优发展路径，推动文学翻译在技术赋能下实现新的跨越，促进全球文学交流与文化繁荣。
NOTES
*通讯作者。