摘要：随着包括大语言模型在内的人工智能技术的飞速发展，其在文学翻译领域的应用引发了广泛讨论。基于深度学习的生成式模型在文学翻译中究竟有“创造性”吗？它是否具有“主体性”？人工智能在处理非信息文本，尤其是文学作品时所面临的挑战是什么？人工智能翻译的“硬伤”固然是目前人工智能还无法替代人类翻译主体的主要原因，但是最根本的原因还在于人工智能在文学翻译中难以复制人类译者的“文学性”和“主体性”。而“主体性”的缺失也使得人工智能在文学翻译实践中可能引发一系列伦理问题。因此，我们对人工智能在文学翻译中的应用持审慎态度，因为说到底，维护文学翻译的人文价值和伦理责任就是维护人类的尊严。
关键词：人工智能；文学翻译；生成式语言模型；主体性
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袁筱一.人工智能文学翻译的“主体性”与“创造性”[J].上海交通大学学报(哲学社会科学版),2025,33(01):1-10.
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基于深度学习的生成式模型的广泛使用已经成为人工智能技术发展的一个关键转折点，它标志着人工智能从专用性走向了通用性。因而，在某种程度上，它也是人工智能给我们的日常生活带来全方位冲击的开始，并且让人类的未来出现了巨大的不确定性。在知识生产的领域，一方面它提高了知识生产的效率，为新的知识生产带来了很大的想象空间；但另一方面，它也引起了一定的担忧和恐慌，对以往知识生产、传播和接受方式提出了极大的挑战。
作为知识生产和传播的代表性领域，翻译受到的冲击不言而喻，更何况生成式人工智能实现的主要飞跃体现在对于自然语言的处理。因为随着算法的突破、新的语料训练架构的形成、“可以对人类偏好进行识别的反馈模型”的成熟，机器翻译突破了传统算法的限制，能够通过学习“创造性”地生成新的文本内容，从而使得翻译，尤其是信息类文本的翻译，取得更高的完成度。
这是否意味着假以时日，人工智能总有一天能够全面地取代人类完成翻译这一几乎和人类一样古老的行为？对于这个问题，人工智能领域的专家与语言艺术的专家有着截然不同的回答。后者执着地认为，“创造性”、审美能力和情感表达是人类独有的特性，无论算力提高到什么程度，都不会影响到具有审美意义的艺术活动。因而，即便人工智能能够在一些信息类文本的翻译上有较为出色的表现，在文学翻译上却永远不尽如人意。而前者从技术的角度出发，则认为只要有明确的要求和指令，一切新的生成模式都是可以想象的，更何况情感计算等已经有了长足的推进，文学翻译并不是技术不能抵达的领域。很可惜的是，如果说两个领域的专家的判断都出于各自的立场，因而在各自的逻辑基础上也都成立，对话却远远未能形成。
本文从文学这一非信息文本类型的翻译出发，通过“人机”翻译的对比研究，考察人工智能文学翻译的“过程”与结果，着重解释人工智能的“创造性”与人类“创造性”的差异，从而在人工智能的时代背景下对文学翻译中的“主体性”这一区分人类主体与人工智能的问题进行再思考与再阐释。
一、 人工智能文学翻译的“硬伤”
事实上，大语言模型给翻译带来冲击，恰恰是因为它在自然语言的处理上有出色的表现。随着文学的“祛魅”，文学的形式因素发生了重大改变，文学边界与文学文本类型也随之拓宽，文学语言在某种程度上也变成了“自然语言”。对于翻译而言，过去，机器翻译受限于只能处理简单信息类文本的瓶颈，但现在这一问题已得到解决，其在文学翻译领域的准确性和完成度也有所提升。
虽然尚无足够的研究可以支撑，但是人们对人工智能的翻译能力所产生的“惊艳”感不外乎印象式的三点：其一，针对原文的理解错误减少；其二，译文受到原文句法的干扰减少，表达的顺畅度有了显著提高；其三，在算力所规定的一次性可处理的文本范围内，人工智能能够更好地兼顾到上下文，这就使得我们期待在未来，随着算力的不断提高，人工智能在译文整体性上的表现也可以更加突出。
上述三个方面都与文学翻译所谓的“硬伤”有关，也是我们传统的文学翻译评价中较为客观的因素：即理解错误的多少、表达的流畅度与让译文同样作为“作品”存在的整体性。虽不足以构成评价译文好坏的全要件，但在这几个条件上达到一定水平的译作通常可以被视作是“合格”的。换言之，如果人工智能的工具的确在这三个方面已经与人作为译者的翻译不相上下，从技术上来说，人工智能全方位地“替代”包括文学翻译在内的翻译便是可能的。
为此，在我们的研究中，在较为宽泛的“文学”定义之下暂时选择了三类文本，第一类是虚构文本，即小说；第二类是非虚构文本；第三类是理论文本。通过定性和定量的统计、甄别与分析，可以得出这样三个基本的结论。
首先，也是最为重要的，是相较于以人为翻译主体的译本，就定义最为明确的“硬伤”，即理解错误而言，目前无论是DeepL还是ChatGPT的“硬伤率”均远远高于一个“合格”的译者，虽然ChatGPT的错误率在三个类型的文本翻译中均明显低于DeepL。仅以法国19世纪作家福楼拜的《包法利夫人》，第一部第一章的第一句，同时也是最具代表性的第一小节为例，短短37词的文本翻译，DeepL在“l’ Étude”（自修室）、“habilléen bourgeois”（便装）、“garon de classe”（校工） 等今天较少使用的词语的翻译上均出现了明显错误，而ChatGPT从词义上来说虽只错译了“garçon de classe”，但也“巧妙地”漏译了“l’ Étude”一词。除此之外，福楼拜精炼准确的风格也对人工智能构成了较大的挑战，例如第一小节的最后半句“chacun se leva comme surpris dans son travail”（李健吾译为“像是用功被打断了的样子”）让两个人工智能的工具也都陷入了不知所云的窘境。
其次，倘若把“硬伤”与不同的文学文本类型联系起来，我们会发现，在人工智能文学翻译的“硬伤率”上，对于DeepL而言，理论文本明显高于虚构文本，虚构文本的“硬伤率”也明显高于非虚构文本。但对于ChatGPT而言，排序则不完全相同，其翻译的虚构文本的“硬伤率”要明显高于理论文本，而理论文本的“硬伤率”则高于非虚构文本。需要指出的是，在我们比较译文的三类文本中，虚构文本《包法利夫人》为19世纪作品，非虚构文本《致安娜情书集》与理论文本《写作的零度》为20世纪作品，写作年代相仿。如果对DeepL和ChatGPT在《包法利夫人》翻译上的硬伤进行分类，较为明显的事实是：接近90％的词义“硬伤”均因为词语语义的历时变化所致。DeepL在《写作的零度》翻译上的硬伤则主要源于原作者对于哲学术语，即该词语在常规使用之外的所指，或者句法的个性化使用而导致的理解和阐释的错误。
最后，比较明显的事实是，基于不同原理的DeepL和ChatGPT在这三类文本的翻译上都存在着较大的差异。虽然都是以句为单位，但DeepL对语序和句法的调整持最小原则，因而也更偏向直译；ChatGPT显然在以句为单位的形式调整中更为“大胆”，会按照目的语的惯习对语序、长句做出调整，也会通过增加或者简化的方式使表达更符合目的语的特性。这就使得ChatGPT处理的译文看上去完成度更高，而其“硬伤”也更为“隐蔽”，更加难以标记。
如果我们回到开始时所提出的问题，即人工智能的翻译是否已经具备了独立完成文学翻译的能力，似乎答案还是非常明确的：至少目前，人工智能尚未达到一个“合格”译者的基本要求。然而正如我们所了解的那样，人工智能的可圈可点之处就是“基于深度学习的自然语言处理技术”的预训练模型，能够“通过大规模的文本数据进行自监督学习，使模型学习到语言的潜在结构、语法规则和语义关系”。因而，翻译中的“硬伤”问题通过预训练模型得到解决并非不可以想象的事情。也就是说，如果我们为任何一个人工智能的工具提供足够丰富的19世纪法国乃至19世纪文化和文学相关文本及其翻译的预训练，“硬伤率”的下降应该是可以期待的。
二、从“文学性”到“主体性”：人工智能的“盲区”
“文学性”不仅仅是我们在评价文学作品时的重要依据，在文学翻译中，“文学性”也是保证译作也能够作为一部“作品”而存在的标志性因素。“文学性”与创作主体密切相关，其本质就在于创作主体调动叙事及语言手段，从而实现自己独特的风格。因而，如何重建原作者有别于其他作家的“文学性”，就成为翻译主体在文学翻译过程中必须要思考的事情，也是我们评价一部译作的基本维度。人工智能翻译是否能重建原作品的“文学性”或许是我们回答人工智能是否能替代人类主体进行文学翻译的关键所在。
（一）“文学性”的翻译
我们当然不能天真地认为，对于文学翻译来说，仅仅将“硬伤率”控制在一定的范围内就可以算是一部“上乘”译作。要回答人工智能是否能够取代人类来完成文学翻译的问题，还必须回答它在“文学性”的层面具有怎样的完成度。只是，虽然“文学性”是我们在评价文学翻译时必然考察的维度，但由于对于“文学性”的定义较模糊，因而在文学翻译批评中对于译本是否仍然保有原作的“文学性”也就很难定义。此外，“文学性”的形式因素与其产生的文学效果的关联，“文学性”所涉及的审美因素在不同时代不同语言中的变化等等，也都是影响译文保留原文的“文学性”的重要因素。
有的翻译家试图定义他所要翻译的作品的“文学性”，认为“文学性”是“表示某类特点的文本形式，即当文本形式本身传达特定意义或内涵时，这样的文本就是文学文本”，并且认为可以通过“操控符号达到形式的最佳文学效果”以及在文体上再现原文的风格，从而完成对于“文学性”的翻译。
的确，形式因素是最为直观的“文学性”的表现。虽然“文学性”远远不止于它在文本中的直接体现，却往往是译者描述它、理解它、并且形成自己翻译方案的重要依据，也是我们在翻译评价中“还原”译文与原文关系的重要依据。例如，在涉及人为主体的翻译时，我们能够从译文对修辞的使用——比喻、夸张、拟人等，或是节奏的构成来判断译者对于“文学性”翻译的考虑。在施康强为周克希译的《包法利夫人》作的序中，曾经这样比较过周克希译的《包法利夫人》和李健吾译的《包法利夫人》：
李先生爱用四字成语和四字结构，因此句读较多，这一段文字一共用了三十五个标点符号，包括逗号、分号和句号。福楼拜极其重视文句的节奏，原文只用了二十二个标点符号。本书译者周克希先生力图在一定程度上复制原文的节奏，他的译文用了二十五个标点符号……我不敢说周克希先生的译本在总体上或在某一方面超过李先生的译本或其他译本，但是我可以说，这是一个不同的，有自觉的美学追求，因而有价值的译本。
句读只是节奏的一方面，再加上字数也许更能说明问题。就以施康强举到的这段文字为例，原文165法语词，在几个具有代表性的中文译本中，李健吾的译文字数最少，共284汉字，周克希的译文也只有291字，而许渊冲的译文则长达355字，比李健吾的译文多出近四分之一，但也与李健吾一样，用了三十五个标点符号。三位译者的译文，的确在节奏上有明显的不同，周克希和许渊冲的译文更加绵长，而李健吾的译文更加简洁，也更加体现出现代汉语在其确立的初期的审美要求。除了李健吾所处的时代与自身中文写作风格的原因之外，简洁的文风也的确更符合李健吾对福楼拜小说风格“匀整、准确、平正……无所偏失”的认知。单从字数论，DeepL和ChatGPT都较为简略，前者只用了254字，后者用了287字，标点数量都与原文标点相仿。只是在风格这一与作（译）者主体性息息相关的层面上，将人工智能与人翻译主体比较并无意义。因为无论被“处理”成什么样的节奏，人工智能在形成翻译结果之前，并没有事先预设的“动机”，其译文的生成是遵照一定的范式完成的，只与其事先的预训练相关。如果我们能够同意，人工智能还远远构不成一个认识和实践的主体，其译文的“风格”就是范式规定之下的偶然，因而也不是我们通常所说的“风格”之义。用罗兰·巴尔特（Roland Barthes）对于风格的定义来说，“形象、叙述方式、词汇都是从作家的身体和经历中产生的，并逐渐成为其艺术规律机制（automatisme）的组成部分”，而各自不同的“艺术规律机制”就是作家或者译者的风格。
人工智能在完成文学翻译时的“无动机性”，其实从其在不同时间生成的文本之间的差异中可窥一斑。我们的研究表明，ChatGPT的3.5版本与4.0版本在同一个文本的翻译上并没有显示出明显的差异，“硬伤率”没有明显降低，句式、语序等“风格”的形式因素均没有实质性的改变。甚至在文学的文本中，因为处理时文本生成的偶然性，还会出现更多错译的情况。
由此我们看到，倘若我们能够用“文学性”这一简单的术语来概括文学写作这一在不同语境中千变万化的具体实践行为的共性的话，那么“文学性”的翻译恰恰是人工智能翻译与人类翻译的分水岭，而其原因并不在于人工智能不擅长情感的表达，或是无法“理解”复杂的语义，而在于人工智能的翻译是建立在算法和模型的基础之上，人类翻译则建立在人作为历史主体的基础之上。
（二）人工智能是否具备“主体性”？
鉴于“文学性”与“主体性”的密切关联，我们有必要对于“主体性”概念进行辨析，以回答人工智能是否能够作为“主体”而存在的问题。哲学家们对于主体这一概念并没有完全一致的界定：有的强调主体的认识能动性，甚至将自我意识上升到绝对意识；而例如胡塞尔则强调“先验交互主体性”，即主体间性，认为“世界上的一切实在的客观性和超越性都是由主体间性构造出来的”；而马克思则偏向于将主体定义为“人的社会历史存在”。
基于上述对“主体”概念的界定，翻译研究的学者也随之提出了“翻译主体”的概念，并且成为形而上的翻译理论研究的核心概念之一。法国的翻译理论家，文化转向的重要代表人物安托万·贝尔曼早在20世纪90年代就试图界定“翻译主体”（sujet traduisant）这一概念，建议以此来取代“译者”（traducteur）这一简单的职业身份，并且从译者身份、译者立场、译者方案、译者视域的角度来界定译者的主体性，是对马克思“人的社会历史存在”的具体描述。查明建则从翻译过程、译者的译入语文化意识、译作与原作和译入语文学的互文关系、翻译主体间性四个方面探讨译者主体性的表现方式和特征，他谈到“翻译过程中体现的译者主体性最为明显， 也是目前翻译界在译者主体性方面探讨的最多的问题”查明建、。另外，国内更早关注译者主体性问题的学者，例如许钧提出的“创造性叛逆”，或是屠国元从阐释学角度谈到的译者主体性，更强调的是译者应该从“隐身”状态脱身出来，成为翻译理论研究的一个重要维度，是一个相对抽象的概念。和西方哲学对“主体性”的界定一样，翻译理论专家对于“翻译主体”的界定同样不尽相同。有的学者认为译者是唯一的翻译主体，而在翻译过程中的其他因素只是影响和制约译者的条件。但也有学者认为原作者、读者同样可以与译者一样被视为翻译主体。在此之上，人工智能的发展为翻译主体概念提出了一个新问题，即如果说从生成的角度，我们可以认为人工智能已经具备一定程度的“创新性”，它是否已经具备“翻译主体”的本质特征？
对于这个问题，我们首先可以参考领英的创始人，OpenAI公司的早期投资人里德·霍夫曼（Reid Hoffman）对于ChatGPT的定性：“GPT-4在本质上是一台高度精密的预测设备”，“并没有类似人类思维的存在”。诚如我们在上述的概念辨析中所看到的那样，“主体”这一概念虽然历经变化，但大家在这一概念上达成的共识是：“主体”既是认识论层面的，也是行为/实践层面的，这也就意味着人倘若要成为主体，就必须要有认识层面或是实践层面的主动的、有意识的行为发生。因此，一个译者要想真正成为“翻译主体”，则需要有一个将自己的翻译立场与翻译视域贯彻于自己的翻译方案，并且形成具有显见的主体性的翻译结果的过程。这也解释了为什么“文学性”是无法标记的，甚至虽然它依赖知识，但它却并非以知识体系的形成为自身的最终目标，它无法转化为某种可以通过计算而形成的模型。因此，如果说随着算力以及“思维链（Chain of Thought，简称CoT）提示技术”的提高，我们还可以期待人工智能可以强化更为复杂的逻辑推理能力，该项能力却只是有助于解决我们在上文中所提到的“硬伤”问题，并不能帮助它成为类人的翻译主体。
三、 文学翻译的“任务”与人工智能文学翻译上的伦理问题
毫无疑问，人工智能已经在文学之外的翻译得到了广泛应用。而在文学翻译的领域，它却始终作为问题而存在。事实上，技术乐观派与反对派的观点之所以无法展开交流，是因为技术乐观派试图证明的人工智能是否能够完成文学文本的翻译与反对派所阐述的是否需要、是否应该完成文学文本的翻译是两个问题。文学文本由人工智能来完成的“必要性”与文学翻译的“任务”相关；而文学文本由人工智能来完成的“合法性”则与人工智能的伦理相关。只有在对这两个问题有所思考之后，我们才能够对未来人工智能在文学翻译上的应用方式和应用前景做出界定。
（一）文学翻译的“任务”与人工智能文学翻译的有限“必要性”
当坠入具有颠覆性的新技术让我们产生的迷醉或者恐惧时，我们往往会忘记回答一个十分朴素的、前提性的问题，即我们为什么要用人工智能来“替代”人从事文学翻译？
的确，相较于人类的翻译主体，人工智能的优长是显见的。首先一点是极端高效：无论是大语言模型还是基于不同原理的人工智能翻译器，它凭借海量的知识数据库，凭借突破性的上下文学习能力，能够在短时间内“处理”人类的翻译主体根本无法想象的“任务”。法语文学翻译家罗新璋谈及他翻译司汤达的《红与黑》，速度为一天五百字；而ChatGPT或是DeepL的速度均能在1分钟的时间内处理完成10倍的内容。其次，人工智能，尤其是拥有100万亿级别参数的大语言模型，例如GPT-4，“堪比人类大脑”，“将达到与人类大脑神经触点规模的同等水平”，这也就意味着它已经“追上”了人类通过神经网络处理文本的能力，并且和千变万化的个体不同，它一旦获得了这样的能力，就总是表现得十分稳定。最后，凭借强大的算力和海量的语料，人工智能对于知识的记忆能力要明显高于个体的翻译主体。这是诸如ChatGPT之类的人工智能工具之所以能够造成“惊艳”效果的根本原因。我们在使用人工智能工具的时候，一方面，我们会忘记这是人类智慧的产物，在某种程度上集人类智慧的“大成”，而将它与个体的人类相比较，另一方面，我们又会忽略它高度抽象的泛化本质。人类翻译主体所产生出的译作是“历史社会的主体”的文本实践结果，它与抽象的智能工具所产出的结果具有本质差别。即便我们承认人工智能在“创造性”上的突破，并且相信它在未来会在“创造性”上取得更大的进步，例如，随着更大量的训练，大语言模型可能会突破诸如隐喻、影射、互文、语言游戏等这些文学文本的形式特征所带来的理解障碍，从而生成译本时能够完成更为复杂的理解、模仿更为微妙的写作风格，但这并不改变它的“创造性”与人类翻译主体的“创造性”迥然不同的实质。
我们不妨回顾一下本雅明对于（广义的文学）翻译的本质界定，会更加有助于我们看清楚这一事实。在本雅明看来，对于一部能够称得上“作品”的作品，译者的任务是奔着“纯语言”去的，其本质是“借助作品中的‘（可）变量’”，使得经历了不同语言的考验的作品“臻于完满”；反过来，“翻译也正是要通过自然语言的‘差异’”产生的碰撞，“以碎片的方式”，来努力接近一种“更崇高、更宏阔”的语言，即并非任何一种自然语言的“纯语言”，形而上意义的“真理之言”。这是文学翻译有别于信息类文本的根本所在。如果我们认同文学翻译的这一本质，文学翻译的目的，或者说“任务”就不在于最终形成的译作本身。因而任何一部译作，哪怕是最伟大的译者所完成的译作，可以是“前无古人”，却从来不可能是“后无来者”的。例如《包法利夫人》，李健吾的译本已经是继李劼人、李青崖之后的第三个译本，而即便李健吾已经是一个“完美翻译主体”的典型，即集写作者、译者与研究者于一身，在他翻译的《包法利夫人》之后，“《包法利夫人》先后至少被41个译者翻译”。
如果文学翻译的“任务”并不在于“生产”出一个译本，人工智能文学翻译的高效就是毫无意义的，它只在其他对即时性有更高要求的翻译场景里才具有不可替代的优先性。换言之，由于不具备主体的创作意图，人工智能“生产”出的译作充其量只是“另一部”译作而已。它可能不是最糟糕的，但是产生于模型的译本并不具备人类翻译主体“调用的元素符号进行组合和转换”生成“想象之物”的创造性特征。正因为这样，将人工智能应用在文学翻译领域的“必要性”便大大降低了。
（二）人工智能文学翻译引发的伦理问题
人工智能与人类主体的另一个区别在于作为“非人”的存在，人工智能工具并不具备伦理价值主动选择的能力，虽然某些人工智能在训练中已经参照人类的普世价值设置了一定的伦理边界。例如在有可能涉及种族歧视、性别歧视、暴力等或者触犯所在国法律时，ChatGPT会主动提示对话者。但是这显然不能完全规避更深层面的伦理问题。以ChatGPT为代表的人工智能可能带来的伦理风险包括但不仅限于以下三点：首先是技术“霸权”所带来的有选择的伦理倾向有悖于人工智能服务于全人类利益的宗旨；人工智能依赖于“人机”对话所生成的语言造成的“语言的趋同化或同质化将被规训并固定”；还有算法为上所带来的一系列伦理问题：算法歧视、算法偏见、算法越来越强大的自主性以及“算法的归责性困境”等。其次，大语言模型训练需要耗费大量的电力，也会带来大量的碳排放。仅以GPT-3为例，“需要耗电约19万度，大约产生了85000千克的二氧化碳当量，相当于一辆汽车行驶70万公里（大约是地球与月球间距离的两倍）的排放量”。最后，在人工智能多模态的具体实践中，人工智能还有可能带来其他的伦理问题，例如，不加甄别地侵犯人类知识产权、在人机的互动中捏造包括文献在内的事实以及加入文化艺术创意等领域之后加剧竞争，从而导致文化艺术领域产生恶性竞争，反过来影响了文化艺术领域的正常发展，等等。
在文学翻译领域，上述种种伦理风险当然也有更为具体的表现。随着语料库的不断增加，同时伴随着人工智能的伦理和立法探讨提上议事日程，ChatGPT已经能够部分识别出有可能产生侵犯知识产权风险的请求。例如，在输入大段的《包法利夫人》的文本时，GPT-4对话框里会提示道：“由于版权限制，我不能直接翻译整段文字。您可以提供简化的段落或片段，这样我可以为您提供帮助，或者我们可以就其含义和情节进行讨论”。但对于不在其语料库中的文本，ChatGPT则无法“意识”到其中的风险。而其他大语言模型以及DeepL除了在被要求执行的文本字数上有所限制之外，并没有关于版权的任何提示。
正因为包括大语言模型的人工智能的“惊艳”表现，在翻译领域，对人工智能工具的依赖正在逐渐加深。固然人工智能尚未“侵入”真正的文学翻译领地，但这并不是不可预见的。诚如我们在此前所揭示的那样，以追求译本产出为最终目的的人工智能翻译与文学翻译自身的“目的性”背道而驰，这就不禁让我们有所忧虑，如果文学翻译领域广泛使用人工智能工具来完成，“语言的趋同化或同质化”就会对人类的主体性产生极大的负面影响。文学翻译的本质取决于语言的本质，那就是“随着每一条新话语的出现发生改变”，最终“影响未来言语的可能性”，每一个人类翻译主体都是这种“新话语”的创造者。在极端的语境下，建立在“旧话语”之上的人工智能文学翻译是人类翻译主体的毁灭者，也是“新话语”的毁灭者。
结语：人工智能在文学翻译上的应用前景？
在人工智能攻破了自然语言处理这一瓶颈之后，文学翻译之所以到现在为止相对而言仍然是自然语言处理中未被大面积波及的“一方净土”，或许还有一个更为简单的原因，即文学是真正意义上的“大语言”。如果想要人工智能在包括文学翻译的文学创作上有更好的表现，就必须在现有的基础上，发展更为专业的语言模型。我们可以想象发展专门的语言模型来创作玄幻小说等类型小说，我们可以想象发展专门的语言模型来写作古体诗歌，创作法国古典主义戏剧，等等。同样，我们也可以想象用专门的语言模型，模仿一定李健吾/傅雷的文笔，翻译法国19世纪的小说；或是模仿更合乎潮流的风格来翻译当代的现实主义小说，等等。但是，这一发展方向却有悖于文学，同时也有悖于文学翻译作为“历史的偶遇”和主体参与的创造的本质。因此，哪怕是从经济原则出发，发展类似的专业语言模型也没有意义。如果17世纪的法国古典主义戏剧或20世纪中国的新诗不是历史的和语言的主体经验的产物，而是人工智能的“产品”，它们就不具有成为不同语言的人类文化遗产的合法性。
当然这也并不意味着人工智能对于文学翻译来说就是毫无价值的。一方面，它至少为我们提供了人工智能时代全面到来之前未曾想象过的泛化的“文学算法”的可能，也让我们意识到，“计算的思维”或是“编程的方式去建模和求解”，也至少是用语言进行思想实践以及从思维倒推到语言“地平线”的路径之一。而另一方面，在文学翻译的实践中，它往往可以作为人类翻译主体的“伙伴”存在，是人类翻译主体的一个友好、耐心的协商者。在《GPT时代人类再腾飞》这部可以勉强算作广义范围的“文学”作品的译序中，它的译者芦义如此描述其翻译的方式：“先通过调用GPT-4的API，来实现英文原稿到中文的翻译，然后利用给出提示（Promt）的方式让GPT-4用科技文风重写翻译，这样可以让译文不断接近出版水准。这需要人工在原始译稿阶段对翻译单词和句子的准确性进行校准”。在这个案例里，用GPT-4来翻译一本介绍GPT-4的书是一种具有象征意义的实验。它未必能成为人工智能在文学翻译上的理想运用模式，但至少为我们提供了一种人类翻译主体“监制”，具有强大的知识搜索能力和超强记忆力的人工智能辅助的翻译可能。
文章来源：上海交通大学学报（哲学社会科学版）
