摘要： 本文基于网文翻译实例，对比传统谷歌翻译与AI实时翻译的译文，从翻译，润色等不同角度分析AI实时翻译在网文翻译中的表现，列举出AI实时翻译的先进性与不足之处。基于以上论证，本文认为机器翻译在面向海外市场的中文网络小说翻译中具有巨大潜力，但同时应注意到AI实时翻译的局限性，未来关注点应集中在人工训练AI以产出更加高质量的译文。

关键词：机器翻译；AI实时翻译；Chatgpt；网文出海；译文润色

一、引言：网文出海和网文翻译

（一）网文出海

作为中华文化走出去的新亮点，中国网络文学以其瑰丽的想象、精彩的故事、强烈的代入感，吸引了世界各地的读者[1]。App Growing Global发布的《2021 Q1 泛娱乐&社交应用买量分析报告》显示，小说出海买量急剧增加[2]。阅文集团2022全年营收超10亿美元。较之于以往出海热门产业，网文产业门槛低，内容多元化，受众面小众但广泛，可参与度更高。传统小说产业需要编辑审稿筛选，小说发行内容需符合各国出台的政策，网文的低门槛为拥有奇思妙想的作者创造了发布平台。

网文出海的主导思想是变现，即通过海外市场实现经济效益。然而，中国文化的海外宣传却意外地获得了成功。用户通过阅读小说等网文作品了解中国的人文地理文化，构建对当下中国的认知。以往对外文化宣传长期依赖政府支持，如创办海外孔子学院，举办海外文化节等，由国家主动向海外国家介绍中国文化。社交媒体tiktok的成功出海给文化出海带来了新的视野：在互联网时代，海外用户可以主动探索中国文化，国家也可以在此过程中谋求适当的收益。仅由中国游戏公司米哈游出品的《原神》在2022年创造的17.2亿美元盈收远超过韩国政府举国宣传的韩流文化，同期收益为10亿美元。网文出海者以此为契机，创造了又一个出海的渠道——以言情文和仙侠文为主导，涵盖内容广泛的中国网文也很快在美国、欧洲和东南亚等地都吸引了大量读者。我国相关部门为网文出海出台了许多政策支持以大力推动网文出海[3]。

（二） 网文翻译

网文对本地化翻译的要求极高，一篇想要成为热门的网文，文章本身剧情的精彩程度，译文的可读性，以及译文语言的生动性三者缺一不可。

传统网文翻译以译者为主导，伴以机器翻译为辅。但考虑到网文语言偏口语化多网络用词的特征，机器处理这类文章的难度远大于语言规范的法律或政经类文本，且建立在语料库基础上以数据为支撑的机器翻译在系统性的处理译文时，不具备分析涵盖人类社会创造的生活化的表达的能力，为避免译文出现因缺乏逻辑或因逐句、词直译造成的理解误区等问题，译者的角色仍举足轻重。

不可忽视的是机器翻译进步的速度，chatgpt集成了目前谷歌翻译等机译不具备的校对、替换、改述功能[4]，这些学习功能加速了机器翻译未来取代人类在一个完整翻译过程中发挥角色的速率。

在后文中，笔者将通过案例，具体分析人工、传统机器翻译GL（谷歌翻译）和AI翻译共三种翻译手段出产译文的质量，阐述各手段的优缺点以及网文翻译未来的发展方向。

二、三种翻译手段的案例差异化分析

例1：

痛！

好痛！

头好痛！[ 《诡秘之主》 爱潜水的乌贼]

GL： pain！

it hurts！

Head hurts！

译者：painful！

How painful！

My head hurts so badly！

作为文章的导入，作者以女主角情绪为导入，此段没有任何华丽的词藻，但希望译文可以传达出一种层层递进的内心独白。由谷歌翻译可以看出，尽管此段翻译难度并不强，但仍然暴露出机器翻译逐次翻译的弊端，头好痛，实际主语是主人公认为自己的头很痛，而非机器理解的段落首词，即“head hurts”，“头自己感觉痛”。译者的译文对比简单的机器翻译，无疑用正确的语法，以及符合外国人理解的表达，第二句与第三句之间存在一种人物逐渐感受到身体疼痛循序渐进的过程。

下面笔者将展示笔者如何用chatgpt给段落进行润色，

笔者：请翻译“痛！好痛！头好痛”

AI：Pain！ It hurts so much！ My head hurts so much，

笔者：这句话是女主人公内心的感受，情绪上存在着一种递进，请以更本地化和口语化的表达在此进行翻译

AI： Ouch！ It hurts so much！ My head is killing me！

作为一款问答型机器人，AI被赋予的指令是与人交流，并从交流中学习。初产的译文若只是孩童水平，如同受过教育的孩童思想逐渐丰富，由人类主动告知，解释段落的过程是AI学习的过程，在掌握人类思考后，译文水平甚至于译者不相上下，“ouch”这种极具口语化的表达更易令读者感同身受，类似的翻译比如“My head is killing me”，“xx is killing me”是一个常见的英语表达，多次出现在英文脱口秀电视剧中，如<极品老妈>中的“my back is killing me”  AI机器翻译的过程符合李长栓CEA翻译框架，阐述词语含义的过程实际是“理解”的过程，表达需要注意的传递原文的意思，变通是在二者基础上的本地化的过程。一段在精确传达原文意思后并能使母语使用者共情的翻译，达到了CEA对于理解表达和变通的要求，因此效果高于机器的逐字翻译以及译者的注重准确的译文。

例2：

全网无前任无白月光，彼此唯一。[ 这是一段小说的简介/引子]

GL：There is no predecessor， no white moonlight in the whole network， and each other is the only one.

请翻译“白月光”

chatgpt： “white moonlight”

笔者：不，我想说的不是白月光。这个词是形容在主人公心目中如同白月光一样纯洁的人物。要如何翻译呢？

chatgpt：非常抱歉，我误解了您的意思。根据您的解释，"白月光"的意思是在主人公心目中如同白月光一样纯洁的人物。这个词可以翻译为 "pure and untouchable love" 或者 "pure and innocent love"。

和所有的机器翻译一样，AI给出的是逐字翻译的译文，但AI的对话功能给人提供交流的机会，在对话的过程中，人告诉机器词语真正的含义。机器学习词语的意思，译者在对话中进行反思，逐步给出更加精确的形容词，比如笔者在最初解释的时候并未提及可望而不可及，在思考如何准确给机器传达该词含义时想到这个词语，对于译者来说，这样的过程即给了译者多一个选项，即AI给出的译文，也能激发译者更好的理解，从未译文可以选择直接采用AI的翻译，也可以搜索更多现有的表达。

建立在“纯净”“青年错过”笔者搜索了更多的表达

并发现"The person I had a pure and innocent crush on during my teenage years， who I always admired from afar."

"My long-time secret crush from my youth， who I held in the utmost purity and innocence in my heart."等语句。“ pure and innocent crush on”更易被外国读者理解。用“纯净”“天真”“在过去曾为之痴迷”代替直译“white moonlight”，传达出“白月光”在追译者心中美好干净的形象。这样的翻译符合CEA翻译理论，优于直接处理的“直译”。

例3：

作为一名合格的键盘政治家、键盘历史学家、键盘经济学家、键盘生物学家、键盘民俗学家，自己一向号称“什么都懂一点”，当然，死党也常常嘲笑是“什么都只懂一点”。

GL：As a qualified keyboard politician， keyboard historian， keyboard economist， keyboard biologist， and keyboard folklorist， I have always claimed to "know a little about everything". Understand a little."

Chatgpt： As a qualified keyboard politician， keyboard historian， keyboard economist， keyboard biologist， and keyboard folklorist， I have always claimed to "know a little bit about everything." Of course， my close friends often mock me for only knowing a little bit about everything.

译者：As a qualified keyboard politician， keyboard historian， keyboard economist， keyboard biologist， and keyboard folklorist， he had always deemed himself as ‘knowing something about everything’， of course， his best buddy would often mock him as ‘only knowing a little about everything’

根据CEA的翻译理论，在翻译前译者首先要理解原文的意思，该句前段直译即可解释，难点在：“什么都懂一点”“什么都只懂一点”尽管双引号中的内容只有一字之别，但表达的含义却有天壤之别。前者的什么都懂一点暗示了说话者的自豪，有暗示自己储备知识范围广阔之意，显示了与旁人的不同，你们可能知识某个专业的精英，对于范畴外的知识知之甚少，而我却光之天下事。后者来自死党的嘲笑，语言有贬低的意思，什么都懂，却没有真正在某处的建树，即所了解的都是皮毛。两个双引号之间存在着一层递进的关系。在GL的翻译中，"know a little about everything"，即 “每样事物都知道一点”Understand a little."即“略有了解”不符合原文想要表达的含义，与CEA理论中“忠实传达作者意图”相悖。再看AI给出的译文，前者与谷歌翻译相同，但在后文死党嘲笑什么都懂一些时运用了“only”， “mock” 嘲笑我“only”这个词语传达出“只”的双重意思——有“你只是什么都懂一点”“你懂得只有这么一点”准确的传达出作者意图，符合CEA翻译原则。AI处理双引号句子与译者译文差距不大，译者将“死党”译成“best buddy”更口语化，buddy有好兄弟，损友的含义。“close friend”多指玩的亲密的朋友，可以根据文章具体内容选择译文，实际差距不大。

例四：摘自某网络小说的tag

傲娇一时爽，追妻火葬场

这是一类国内非常流行网文小说的类型，追妻火葬场作为热门的网络名词，用来形容主人公在过去不珍惜女主角导致女主角决心离开，复又后悔展开一段艰难的挽回女主角的过程，由于这个过程极其心酸，会遭受各种打击与冷眼，网友以火葬场戏称这段不可挽回的感情。但机器翻译显然难以处理这样的句子。

GL：“Chasing wife crematorium”

直译过来“妻子打猎火葬场”，若是不进行任何修改，则在首次接触该类型网文的外国人眼中，文章的的内容就会变成“在火葬场里追妻”“在火葬场里猎杀妻子”，这样的表达与中文实际想表达的意思完全相反，并很可能会被归为暴力黄色的标签中，将原文输入chatgpt中译者：请翻译“追妻火葬场”

chagpt：  The Crematorium for Following Wife

译者：追妻火葬场的意思是，男主角一开始不珍惜女主角，导致女主角和男主角分手，最后男主角艰辛追回女主角的过程

chatgpt： 了解了解，如果是这样的话，"追妻火葬场"的英文翻译应该是 "The Crematorium of Love： A Story of Pursuing My Wife"。不过请注意，这只是一种根据您提供的情节描述所推测的翻译，具体情况还需要结合具体的语境和作品内容来确定。

AI处理为“The Crematorium of Love”即“火葬场一般的爱：一个追回妻子的故事”相比较于谷歌翻译等老牌机器的翻译进步很多，但笔者细究“The Crematorium of Love”近看前半段实际和“一个追回妻子的故事”关联性并不强，读者会产生火葬场的爱和追回妻子这两者之间有什么必然关系的译文，同时，“The Crematorium of Love”是一个符合中式表达的用法，在谷歌搜索“The Crematorium of Love”Crematorium Love”，输出内容是海外各墓地的图片，甚至在相关搜索中也没有任何关于情感的表达，仅有“Crematory temple of love”（歌名）以及其他无任何相关性搜索。笔者尝试搜索现有的对于“追妻火葬场”的翻译，发现译文“All the indifference to your future girlfriend will turn into your sweat and tears in running after her” 等效理论认为译文不必拘泥于原文的形式，直译行不通时可使用对等语代替。李长栓在论文中提出，如果原文的表达很清楚，译者的理解和表达都不会有任何困难，甚至机器翻译都不会出大错，但若原文难以理解或存在瑕疵，译者究需要具有批判性思维，根据原文意思实际情况，适当选择翻译5。因此笔者认为将火葬场完全拆开，仅翻译出所指代的内容即可，该译文已经可以用来解释该词的含义。对于目前尚未出现一个较官方或具有代表性的翻译出现之前，这样的翻译是更符合现状的。

三、AI智能时代机器翻译在网文出海中的应用前景

AI智能问答的出现加速了机器翻译在网文出海翻译中的运用。AI智能翻译超越了普通机器翻译的范畴。首先，AI智能翻译具备传统翻译软件的翻译功能，除此以外，AI具备的学习技能赋予了在翻译过程中不断地修改润色，直至给出最符合原文表达的译文，这一点都在上章节的例子中得以体现。以一篇网文小说为例，除改善翻译质量以外，chatgpt可改善目前传统机翻的部分不足：其一，传统机器翻译按照规定的字数章节进行翻译，尽管相同小说中人物姓名称谓很少发生改变，但译者无法要求传统机翻软件固定小说人物的姓名，译者需要在每段翻译后手动进行修改。其二：传统机器翻译，如谷歌翻译目前最大翻译字数限制在5000字以内，算法只能处理给定原文的翻译，机器无法感知给出的原文是否存在于同一篇文章或小说，逻辑关联是否极强，因此给出的译文之间不具备连接性，易造成不同段落代词等关联词的混乱，给后期人工审校增加了非常多的工作量。但AI机器人在对话中进行翻译改变了这一现状，译文可无限增加，在同一个对话框中，AI产出的译文具有较高的逻辑性。其三：传统翻译无法识别隐喻意极强的原文，在AI翻译中，只需要译者告知机器AI作者实际表达的意图，AI就会产出相对用意思的原文，这点在例四中得以体现。其四：译者在翻译中可对译文的产出风格提出要求，如笔者在例一中要求AI翻译用更口语化和本地化翻译原文。其五：AI翻译会给予笔者正向、反向提示等辅助功能，帮助笔者避免误译，提高翻译、审校效率[6]。译者可在与AI的对话中，或是建立在AI的译文进行修改润色。

但不可否认的是AI智能翻译仍然存在许多局限性。尽管大部分AI翻译给出的翻译质量远超传统翻译机器软件，但AI翻译软件仍无法处理一些较难的词语，甚至在人工传达出该词语真正的含义后仍然难以给出准确的译文，这一点在例四中便得以体现。同时，在研究AI翻译的相关论文中，笔者也发现其他学者对AI翻译缺陷的研究，基于上述试错调整可以看出，ChatGPT 在汉语表述方面仍存在较多问题，在汉语词汇搭配、句法结构等方面缺乏系统性知识。 ChatGPT每次给出的调整理由以错误居多。同时，尽管AI在学习后可以提供更符合原文含义的译文，但中间仍会因为难以识别对话者意思，或因意思传达不到位产出的一些错误表达，比如AI有时会错误的翻译表达者向其解释词语含义的对话。值得注意的是这些过程所耗费的翻译时间和精力。因此笔者认为，AI翻译完全取代人工翻译，从目前的情况来看仍然是没有合理依据的。

未来需要注意的方向是AI智能与人工的配合。尽管AI翻译存在着不可忽视的缺陷，但其进步速度与产出的愈发高质量的译文意味着AI翻译在未来的翻译中发挥重要角色，译者不可固步自封于眼下的低级翻译，学会如何高效的使用AI翻译以产出高质量的译文将是未来工作的重中之重。从例四中可以看出，译者需要保持翻译中的批判思维，这要求译者有强大的翻译素养与语言灵敏度，译者首先需要具备较强的理解能力，准确的感知作者的意图，同时需要具备丰富的语言功底，用适当且准确的词，向AI传达词语的含义。

四、结语

AI智能翻译的先进性弥补了传统翻译的许多不足，在提高翻译效率的同时提供了质量更高的译文，因此AI智能翻译未来将在网文翻译中承担重要角色。但同时，AI器翻译的局限性也不容忽视，考虑到未来AI的进步速度，如何训练操作AI翻译以产出质量更高的译文将是未来工作的重中之重。（通讯作者：白秀敏）

参考文献：

[1]何弘.“网文出海”的现状、问题及对策[J].人民论坛，2022（16）：104-106.

[2]app-growing-2021Q1泛娱乐&社交类应用买量报告 https：//www.vzkoo.com/document/b61485d25184b9097b5c7eaf7b997479.html？tag=%E6%B3%9B%E5%A8%B1%E4%B9%90

[3]洪长晖，徐雯琴.网络文学“出海”的演进脉络、现实图景与突围策略[J].出版与印刷：1-11.

[4]耿芳，胡健.人工智能辅助译后编辑新方向——基于ChatGPT的翻译实例研究[J].中国外语，2023（03）：41-47.

[5]李长栓.以批判性思维贯穿翻译始终[J].上海翻译，2017（05）：32-36+95.

[6]白玉.AI时代机器翻译技术对文学翻译的协助介入作用[J].兰州文理学院学报（社会科学版），2021（03）：84-88.