AI带你读｜与AI一起3分钟学习最新口译技术文章

文章题目：Interpreting technologized_Distance and assistance

文章作者：Franz Pöchhacker and Minhua Liu

本次阅读使用ChatGPT 4o模型辅助，通过指令要求大语言模型概括学习这篇文章，并总结论文中的新观点。

这篇论文主要围绕口译领域的技术应用与研究现状进行讨论，涵盖了以下几个主要方面：

🤳🏻口译从完全无技术支持的人类实践演变为逐渐依赖技术的过程，包括电话口译、视频远程口译（VRI）等。

人工智能（AI）和自动语音识别（ASR）等技术在近几十年对口译产生了深远影响，特别是在远程同传和字幕生成领域。

       👨🏻‍💻不同场景下的技术应用差异显著，例如会议口译更强调同声传译设备的标准化，而社区口译则更注重远程视频或电话支持。

       新兴技术如增强现实（AR）被探索用于术语管理，但目前仍存在可用性和适用性问题。

       ✍️信息通信技术（ICTs）在口译教育中的应用，例如用于术语管理、虚拟学习环境及远程教学的工具。

       🦠COVID-19 疫情推动了在线培训的广泛采用，特别是在多语种虚拟课堂中。

       👏对技术在口译中的影响进行系统研究的呼声逐渐增高，涵盖从认知负担到用户体验的多方面议题。

       当前对自动化技术（如机器口译）的研究仍集中于探索其对专业口译员的影响及其可能的应用领域。

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双向影响：论文强调技术不仅在改变口译员的工作方式和培训模式，口译实践本身也在推动技术的创新。例如，术语管理软件和自动语音识别（ASR）的发展源于对口译员需求的回应。

       ♻️“技术转向”：文章提到 Fantinuoli 提出的“技术转向”概念，认为技术已经成为不可忽视的研究主题，并对口译领域产生了系统性变革。

       👓一项实验研究探讨了使用增强现实技术为同传口译员提供术语建议的可行性。这种应用方式为在口译过程中直接获取信息提供了新思路，但当前仍面临设备不适、虚拟对象交互困难等挑战。

       🎬一项研究分析了自动生成字幕的准确率对口译员认知负担和翻译准确性的影响。结果显示，当字幕准确率达到90%以上时，能够显著提高口译员的表现，同时降低认知负担，表明高质量的视觉提示对口译过程具有支持作用。

       📃新的实验研究考察了全源语文本转录（基于自动语音识别生成的实时文本）作为辅助工具在口译中的作用。这种方式与传统的关键词提示不同，可以为译员提供更多上下文支持。

       📖论文讨论了机器口译（machine interpreting）与自动语音翻译（automatic speech translation, AST）的定义及应用边界问题，并质疑 AST 是否能被视为真正的口译。这种观点引发了对技术定义与口译本质的哲学性思考。

       📚文章指出，尽管已有研究关注技术对口译员认知负担的影响，但用户体验、尤其是技术中多模态交互（如视频、音频和字幕）的影响，仍然是一个尚待深入探索的领域。

AI领读人：项利，广东第二师范学院副教授、翻译系主任