译学文献 | 大语言模型技术驱动下翻译教育实践模式创新研究（节选）

翻译技术教育与研究

2024-09-09

摘要：大语言模型在翻译教育中具有丰富的应用场景和广阔的发展前景，为翻译教育的创新带来了前所未有的机遇。本文立足于大语言模型驱动下的翻译教育发展趋势，深入分析传统翻译教育面临的主要困境，结合大语言模型技术的特点，探索其在赋能翻译教学中的应用策略，包括教学设计、教学实施、教学评估等多个方面，并探讨大语言模型教学应用中的主要问题与建议，旨在促进大语言模型技术与翻译教育的深度融合。

关键词：大语言模型；翻译教育；实践模式；创新

近年来，人工智能技术飞速发展，各类智能系统和应用层出不穷。大规模预训练语言模型的出现，无疑是人工智能发展进程中的一大里程碑。大语言模型（Large Language Model，LLM）是一类基于深度学习神经网络的自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）模型。该模型经过大规模参数的通用语言模型的学习和训练，能够理解和模拟人类的语言能力，根据人类指令完成不同类型的自然语言处理任务（Floridi & Chiriatti，2020：683），当下在教育（Kasneci et al., 2023）、经济（何大安、许一帆，2023）、翻译（叶子南，2023；耿芳、胡健，2023）、出版（宋时磊、杨逸云，2023）等多领域大放异彩。大语言模型就像一个巨大的语言知识库，包含了广泛的词汇、语法、语义、常识等信息，能够理解、自动生成以及对话，完成各种语言处理任务。

以ChatGPT 和百度文心一言为代表的大规模语言模型，已经广泛应用于各类自然语言处理任务。翻译教育也将在大语言模型时代迎来深刻变革。一方面，传统的翻译教学中存在诸多痛点，如教学资源匮乏、教学手段单一、师生互动不足等，这些问题亟待解决。另一方面，大语言模型具有语言理解、语言生成、语言对话等强大的语言处理能力，为翻译教育的数字化转型提供了巨大的可能性。在新技术背景下，如果将大语言模型的能力有效地应用于翻译教学之中，必将对翻译教育产生极大的影响。

一、大语言模型驱动的翻译教育发展趋势

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二、大语言模型之前翻译专业教育面临的主要困境

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三、大语言模型在翻译教学实践中的应用策略

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（一）教学设计

1）教学案例设计

在翻译教学中，可结合大语言模型设计创新案例，促进技术与翻译技能融合。教师可以借助模型设计不同主题、不同需求的翻译教学案例，如模拟联合国会议，让ChatGPT 提供对话内容，创新口译教学案例，或针对某项技能让ChatGPT 生成相应的教学案例（Hwang & Chang，2021）。

以BROKE 提示词框架为例，提示语可为：

（1）阐述背景：我是大学的翻译教师，请为我生成创新性强、适用性高的教学方案；（2）定义角色：你将扮演资深的高校翻译教师；（3）定义目标：请生成一份针对翻译专业硕士进行同声传译技能训练的教学方案；（4）关键结果：教学的目标是希望学生能熟练掌握顺句驱动的同传技能，线下授课，授课时间两周，共八个课时，方案至少包括三部分，分别是基本概念、基本运用和不同场景的具体案例；（5）试验并改进：请生成2 份教学方案，并根据我的反馈修改已生成的方案。

2）教学活动规划

教师可以设计多元化、智能化教学活动，在小组讨论、合作学习、翻译项目等传统教学活动的基础上，利用大语言模型设计人机协同、人机耦合等创新型教学活动。如布置小组翻译项目，要求学生共同使用ChatGPT完成翻译任务，每个小组成员可以利用ChatGPT 提供不同版本的翻译，比较并分析翻译过程、翻译决策和翻译质量。例如：

提示语：我是大学的翻译教师，我想设计一场人机协同的翻译课堂教学活动，请你扮演一位相关的专家教授，根据我提供的信息设计教学活动，请设计至少三项活动：（1）活动目标是让学生分组共同使用ChatGPT 完成一篇150 中文字的汉译英翻译任务，让学生比较分析人工译本和语言模型译本的差异；（2）学生为大二年级的英语专业学生，语言基本功较好，但尚未经过系统的翻译训练；（3）线下授课；（4）三十分钟，在一个课时内完成。

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四、大语言模型在当前翻译教学中的主要问题与建议

大语言模型技术在未来翻译教育的各个领域都具有巨大的潜力，然而，我们也必须认识到，这项技术的应用也伴随着一系列的潜在风险和挑战。主要包括其可能引发的意识形态渗透、事实偏差误导、过度依赖技术导致教学能力退化以及数据隐私安全等问题。

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（四）数据风险凸显

翻译教师使用大语言模型时，另一不可忽视的隐患则是隐私安全问题，模型可能会导致数据和个人隐私泄露（宋时磊、杨逸云，2023：78）。在翻译教学中，教师和学生的个人信息，如上传的个人图片、电子图书PDF、未发表的论文等，可能涉及知识产权和隐私问题（王华树、刘世界，2023：14）。尤其是随着最新ChatGPT Turbo 多模态功能的广泛应用，翻译数据泄露的潜在风险更加突出，可能会导致师生的隐私被侵犯或被篡改，教研成果被非法使用或被恶意散播等风险。因此，教师应加强数据安全防护意识，提升数据管理能力，审慎处理涉及个人信息的教研数据。正确引导学生合理使用大语言模型的同时，实施严格的数据安全和隐私保护政策，避免上传过于敏感的个人信息，维护教学过程中的隐私安全。

大语言模型技术在翻译教育领域展现出巨大的潜力，但其应用也伴随潜在风险。未来我们继续探索大语言模型技术在翻译教育中的应用潜力的同时，必须以辩证、客观、谨慎的态度看待这项技术。各利益攸关方应该共同努力制定明确的指导方针和伦理框架，确保技术的正确规范使用，发挥其潜在的革命性优势。

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五、结语

大语言模型的蓬勃发展无疑为翻译教育带来了深远的影响和全新的转型机遇。与传统翻译教学模式相比，大语言模型在翻译教学的全过程中展现出前所未有的潜力。然而，要实现大语言模型与翻译教学的深度融合，我们还需面对并解决诸多挑战，如翻译教育的新理念、新思路和新路径，以及模型的安全性、准确性和易用性等。展望未来，大语言模型必将成为推动翻译教育变革的重要驱动力量，它将引领翻译教育走向更高层级的智能化和个性化，使翻译教育更加适应数智化时代的需求。我们应清醒地认识到大语言模型带来的机遇和挑战，坚守人本主义和全人教育理念，以开放的、积极的态度推动翻译教育的创新发展。在大语言模型的驱动下，翻译教育将展现出全新的教育形态和发展景象。

作者简介王华树，博士，北京外国语大学高级翻译学院教授。研究方向：翻译技术、外语教育技术、语言服务管理。

谢斐，北京外国语大学高级翻译学院硕士研究生。研究方向：翻译与本地化技术。

（节选自《中国翻译》2024年第2期，全文详见P70-78）