原标题：
数智赋能文学翻译的创新路径
随着生成式AI和数字人文技术的不断发展，文学翻译正从传统的人工实践逐步迈向人机协同的深度融合阶段。本文将围绕“远读—中读—近读”框架，探讨生成式AI与数字人文如何在文学翻译中协同创新，并以《飘》的多译本研究和莫言作品的跨文化传播为例，具体阐释这一协同创新的价值。
远读阶段，翻译智能体通过LDA主题建模与情感分析工具，生成文本的主题分布图，揭示核心主题，AI绘制的情感流动曲线明确了文本在不同章节中的情感高峰与低谷。中读阶段，聚焦情感节点与叙事结构。AI辅助分析人物复杂的情感起伏，帮助译者确保译文在传递情感流动时保持叙事连贯。近读阶段，翻译智能体针对关键段落提供多译建议，重点处理隐喻与文化特定词汇，力图准确传递其文化与情感内涵。通过生成式AI的辅助，译者能够选择符合目标语言文化的最佳表达方式，确保艺术性与忠实性的平衡。
随着生成式人工智能（AI）与数字人文（Digital Humanities）的深度融合，文学翻译正迈向技术与人文协同共生的新阶段。在这一背景下，传统翻译方法的局限性逐渐显现：过分依赖细读（Close Reading）虽能精准处理语言细节，却难以把握文本的整体结构与文化脉络。而由弗朗科·莫雷蒂（Franco Moretti，2005）提出的“远读”方法（Distant Reading）打破了传统的局限，通过数据驱动的宏观分析发现文学作品的规律与模式。
然而，仅有“远读”并不足以支撑文学翻译的全方位理解。刘海涛与隆蝉忆（2024）谈到，数字人文研究的核心在于从“细读”向“远观”转变，但更重要的是结合不同尺度的文本分析，形成“远读—中读—近读”的多层次阅读方法。这一框架为文学翻译提供了新的方法论，通过宏观洞察、局部剖析与细节打磨，实现了文本理解与再现的系统化、科学化。
与此同时，随着人机耦合（Human-AI Coupling）理念的提出，AI技术在翻译全流程中的作用进一步凸显。从译前的智能检索与文本分析，到译中的人机协同优化，再到译后的质量评估与多模态呈现，生成式AI与人类译者的深度协同正推动文学翻译走向精准化、智能化与艺术化的新高度。
本文将围绕“远读—中读—近读”框架，结合人机耦合的理念，探讨生成式AI与数字人文如何在文学翻译中协同创新，重点分析译前、译中、译后三个阶段的具体应用及其价值，力求为新时代的文学翻译实践提供理论支撑与技术路径。
通过这一研究，我们不仅可以深化对文学作品的理解，还能探索如何在技术赋能下实现文学翻译的艺术再现与跨文化传播，为全球文学交流开辟新的路径。
数智人文赋能的内涵与技术工具
楚耘在《中国储运》2024年10期提到，“数智化是数字化和智能化的融合体，它强调将数据和智能技术相结合，以实现对事物的全面感知、深度分析和智能决策。”“数智时代是‘数’与‘智’融合推动发展的时代，其中‘数’指的是以大数据为主的数字化趋势，‘智’则是以人工智能为主的智能化趋势。”数智人文（Digital-Intelligent Humanities，DIH）是指通过数字技术与人工智能的深度融合，为人文学科的研究提供支持和创新。其核心在于处理、分析和挖掘大规模数据，发现隐藏的模式和规律，从而推动人文学科的理论探索与实践应用。这一领域不仅高效解决了传统研究中的难题，还为文学翻译等领域提供了丰富的技术支撑。数智人文的发展不仅仅在技术方法上革新了人文学科的研究手段，也推动了学科对自身边界的重新思考与定义。
数字技术在文学翻译中的应用。数智人文的技术应用为文学翻译提供了全新的方法和工具，涵盖数据挖掘、机器翻译、可视化技术等多个领域。以下是具体的实践方向：
首先，在数据挖掘与文本分析方面，自然语言处理技术使译者能够处理大量文本并识别其中的模式和趋势。例如，情感分析技术能够捕捉文本中的情感倾向，帮助译者把握作品的情感脉络；文本聚类算法则可以将作品按照主题或风格分类，从宏观层面理解文本结构；隐喻识别技术通过机器学习算法辅助译者发现深层含义和文化符号。
其次，大语言模型与机器翻译极大提升了翻译效率和质量。诸如GPT-4o等大语言模型通过海量语料训练，能够生成高质量的初步译文，为译者提供翻译基础。同时，这些模型还可以分析文本的语言风格与特点，帮助译者在翻译中保持原作风格的一致性。
再次，可视化技术与知识图谱为译者提供了更直观的文本分析方式。例如，通过构建知识图谱，译者可以清晰呈现作品中的人物关系、事件脉络与概念网络，从而深入理解文本的复杂结构；情感曲线绘制技术则以可视化方式展示作品的情感起伏与关键情节（Elkins，2023）；主题分布图则有助于译者突出翻译中需要强调的核心主题（Heuser & Le-Khac，2012）。
翻译智能体与AIPE的引入。在数智人文的框架下，翻译智能体（Translation AI Agents）和AI互动译后编辑（AIPE）技术为文学翻译的理论与实践带来了新的可能性。
翻译智能体结合了嵌入模式、副驾驶模式和智能体模式，覆盖了翻译的全流程。在译前阶段，智能体能够快速检索背景信息并制定翻译策略；在译中阶段，提供实时翻译建议和术语管理；在译后阶段，通过自动化质量检测与多模态生成，帮助译者优化译文质量并提升艺术表现力。
AI互动译后编辑（AIPE）则通过人机实时协作，实现了动态优化。在译者校审过程中，AIPE不仅能够识别语法错误与术语偏差，还能提供多种文化适配的翻译方案，帮助译者在艺术与精准之间找到平衡。AIPE结合文本情感和文化隐喻，为译者提供了可供选择的多样化表达方式，最终实现更高质量的译文。
这些技术的引入，不仅大幅提升了文学翻译的效率与质量，也推动了译者角色从单一的语言转换者转变为多领域知识的整合者与创造者。
数智赋能的全流程翻译框架
数智赋能的全流程翻译框架涵盖了译前、译中和译后三个主要阶段，通过人机耦合模式将生成式AI与数字人文工具相结合，为文学翻译提供了全面支持与深度优化。
译前阶段：智能检索与文本分析。译前阶段是文学翻译的起点，其核心任务是帮助译者理解文本并制定翻译策略。在这一阶段，AI技术通过智能检索和文本分析，为译者提供了强有力的辅助工具。
首先，AI工具（如Perplexity、秘塔AI）能够快速检索作品的背景信息，包括作者的创作意图、历史文化语境以及文本风格。例如，在翻译《红楼梦》时，AI可以提取清代的文化背景及文本中的诗词意象，为译者的文化理解奠定基础。其次，数字人文工具（如Voyant Tools、Python自然语言处理技术）能够提取文本中的高频词汇、主题分布及叙事结构，并生成可视化图表，帮助译者把握作品的核心情感与叙事框架。例如，《飘》中高频词“战争”“家园”“希望”清晰地呈现出作品的主题，为译者精准捕捉原作内涵提供了依据。此外，借助情感计算与风格分析工具（如TextBlob、VADER），译者可以绘制文本的情感流动曲线及语言风格特征。在文学翻译中，AI通过识别情感高峰与低谷，帮助译者精准传递原作的情感表达和文化隐喻。
译中阶段：人机协作与动态优化。译中阶段是翻译的核心环节，侧重于实现译文的精准性与艺术性的统一。在这一阶段，人机耦合模式将AI的计算能力与译者的艺术创造力相结合，推动翻译质量的动态优化。
首先，生成式AI（如GPT-4o）能够基于译者输入实时提供翻译建议，译者则结合文本情感与文化语境对AI生成的初译稿进行微调。例如，在翻译《飘》中斯嘉丽复杂情感的段落时，AI可以生成多种翻译选项，译者从中选择最能传递原作情感的表达方式。其次，通过术语库管理与风格校验工具，AI能够确保译文中术语使用的一致性和语言风格的统一性。例如，借助CAT工具的术语管理功能，译者能够避免专业术语翻译偏差和用词混乱问题。此外，AI互动译后编辑（AIPE）是译中阶段的重要环节。在这一过程中，AI通过实时交互为译者提供优化建议，解决复杂句法结构与文化特定表达的翻译挑战。在翻译文学作品时，AI结合语境生成多种翻译方案，帮助译者选择最佳表达方式。
译后阶段：质量评估与多模态呈现。译后阶段的重点在于保障译文的质量与艺术呈现效果。在这一阶段，AI技术的自主性与创新能力得到了充分体现。
AI工具通过语言模型和校验工具检测译文中的语法错误、术语偏差及风格不一致问题，并生成详细的修订报告供译者参考。例如，在《红楼梦》的英译过程中，AI可以识别诗词翻译中的韵律问题，并提出优化建议。与此同时，AI的多模态生成能力进一步增强了译作的艺术表现力。通过生成与译文内容相匹配的插图、配音与多媒体展示，AI为译作注入了视觉和听觉的艺术价值。例如，在《小王子》的翻译中，AI生成了与文本情节对应的插图，同时通过TTS（Text-to-Speech）技术制作了有声朗读版本，为读者带来了沉浸式体验。此外，AI还能够自动生成适配出版要求的格式化文件，为译作的全球传播提供技术支持。
在文学作品的翻译出版中，AI完成了译文的多轮质量检测和润色优化，同时生成了相关文化符号的插图和音频内容，帮助译作在跨文化传播中实现了艺术再现与文化适配。
综上，通过译前的智能检索与文本分析、译中的人机协作与动态优化，以及译后的质量评估与多模态呈现，数智赋能的全流程翻译框架实现了文学翻译的精准化、智能化与艺术化，推动文学翻译迈向了全新的高度。
翻译智能体与三重阅读方法的协同创新
在文学翻译实践中，“远读—中读—近读”框架与翻译智能体的结合，不仅提升了翻译的系统性与深度，还为复杂的文学作品提供了多层次的分析与再现路径。以下以《飘》的多译本研究和莫言作品的跨文化传播为例，具体阐释这一协同创新的价值。
《飘》的多译本研究：框架应用与智能体支持。远读阶段，翻译智能体通过LDA主题建模与情感分析工具，生成核心主题。同时，AI绘制的情感流动曲线明确了文本在不同章节中的情感高峰与低谷。例如，斯嘉丽失去家园时的情感低谷和她重建生活时的情感高峰，通过AI的可视化展示，使译者能够全面掌握文本的主题线索与情感变化。
中读阶段，聚焦情感节点与叙事结构。AI辅助分析斯嘉丽与瑞德复杂的情感起伏，帮助译者确保译文在传递情感流动时保持叙事连贯。此外，关系网络可视化工具解析角色互动模式及其在叙事中的作用，使译者能够更深刻地理解文本的人物关系与情感脉络。
近读阶段，翻译智能体针对关键段落提供多译建议，重点处理隐喻与文化特定词汇。例如，“红土”作为家园象征的隐喻，需要准确传递其文化与情感内涵。通过生成式AI的辅助，译者能够选择符合目标语言文化的最佳表达方式，确保艺术性与忠实性的平衡。
这一多层次框架与翻译智能体的结合，使《飘》的译文不仅忠实于原作情感与艺术特质，还兼顾了目标语的文化适配性。
莫言作品的跨文化传播：从文本理解到艺术再现。在莫言作品的翻译实践中，翻译智能体与三重阅读框架的协同进一步凸显了复杂文化隐喻与情感叙事的再现价值。
远读阶段，智能体通过知识图谱技术解析文本的宏观结构，揭示《蛙》中的关键主题及其关联。这种宏观洞察为译者理解文本提供了全局视角。
中读阶段，情感分析工具解析文本中的情绪波动与叙事流动。例如，《蛙》中涉及伦理冲突的情感高峰，通过AI生成的情感曲线可视化呈现，译者可据此调整译文的情感表达，确保符合目标文化的接受习惯。
近读阶段，智能体针对富有文化特色的表达（如方言、隐喻、习俗）提供翻译建议，并标注潜在挑战。例如，“蛙”在不同语境中的象征意涵，通过翻译智能体的辅助分析，译者能够选择既贴近原意又适合目标文化的表达方式。
通过从远读提供全局洞察，到中读优化情感与叙事表达，再到近读精雕细琢文化与语言细节，莫言作品的翻译实现了对原作深度与广度的艺术再现，为全球读者打开了一扇理解中国文化的窗口。
三重阅读与翻译智能体的协同价值。翻译智能体在三重阅读框架中的作用，不仅体现为工具的辅助，更体现为创新路径的引领。远读阶段为译者提供宏观结构与情感洞察，中读阶段通过动态协作优化叙事与情感表达，近读阶段实现细节的精雕细琢与艺术再现。这种人机耦合模式，为文学翻译带来了从理解到艺术重构的全流程支持，进一步推动文学作品在跨文化传播中的价值提升。
人机耦合的未来展望
随着生成式AI和数字人文技术的不断发展，文学翻译正从传统的人工实践逐步迈向人机协同的深度融合阶段，并朝着人机耦合的方向持续演进。在“远读—中读—近读”方法论框架的指导下，生成式AI已经不仅仅是译者的辅助工具，而是一个可以深度参与、互相驱动的智能体，为文学翻译带来了全新的可能性。
在译前阶段，未来的翻译智能体将实现更高水平的自适应规划，能够自主完成多维背景信息的检索与整合，构建细致入微的知识图谱，并生成精准的翻译策略与情感分析模型，为译者提供高度定制化的支持。这种技术驱动的精准规划将大大提升译者对作品的理解深度，为翻译过程奠定坚实基础。
在译中阶段，AI将进一步通过实时动态反馈，与译者共同优化翻译质量。翻译智能体将从当前的“副驾驶”角色逐步进化为与译者深度互动的“共创者”。译者的人文艺术性与AI的计算分析能力将形成紧密的“耦合系统”，共同完成高质量译文的创作。这种人机共生的协作模式，不仅提升了翻译的效率与质量，更激发了翻译创作的艺术潜力。
在译后阶段，AI将展示出其强大的多模态生成能力，通过融合插图、音频、视觉特效等多种媒介，为文学翻译成果赋予新的生命力和艺术表现形式。翻译不再仅仅是文字的转换，而是跨媒介艺术的重构，为文学作品的跨文化传播开辟全新路径。
在这一人机耦合模式下，译者与AI的关系将从简单的分工协作转变为彼此促进、共同演化的有机整体。AI通过承担繁重的技术任务与大数据分析，为译者释放更多时间与精力，使其能够专注于文学艺术性与文化创造力的高阶表达。译者则通过对作品的深度理解与情感把控，赋予译文以鲜活的艺术灵魂。
展望未来，文学翻译将超越传统的语言转换，发展为技术与艺术高度融合的“人机共生”过程。这一过程不仅为译者赋能，更为全球范围内的跨语言、跨文化、跨媒介交流开辟了全新的维度与可能性，为文学翻译的创新实践注入了无尽的活力。
（作者系浙江越秀外国语学院外语实验教学中心主任，本文系2025年度浙江省哲学社会科学规划课题-交叉学科和冷门“绝学”课题-“大语言模型背景下精准国际传播与翻译中的情感叙事研究”阶段性成果，课题编号：25JCXK004YB）
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内容来源：《文艺报》2025年1月6日7版
二审：许婉霓
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