人工智能推动民族文化翻译与传播
近年来，人工智能技术发展如火如荼，已被广泛应用于工业、农业、商业、教育等领域，包括文化翻译出版事业。2018年，有公司宣称其研发的人工智能翻译设备在汉语新闻英译方面达到了专业翻译水平，完全超越了业务翻译者，实现了自然语言处理的飞跃；而在处理专业术语繁杂、格式较为固定、语法相对规范的科技文本方面，人工智能更是具有不可比拟的优势。但它会取代人类翻译工作者吗？它是否也适用于包含较多文化因素的民族文化翻译，做到“信、达、雅”？对于这些问题，我们需要从翻译的本质和民族文化文本特点方面进行探讨。
翻译的本质是一个争论不休的命题。本雅明在《翻译者的任务》中对此做过精辟的阐述。他认为，如果翻译的目的是追求与原作的相似性，那么任何翻译都是不可能的，过度拘泥于原文只会陷入僵化。而不同的语言之间既有矛盾性，又有互补性，这也反映出语言的流动性。翻译需要利用互补性等特质，返璞归真。虽然他的理论带有宗教色彩，但对认识翻译的本质具有一定的启迪作用。黄忠廉、谭载喜等翻译学者则认为，翻译不仅仅是语言的转换，而且是跨文化交际的过程。翻译的目的在于“合”，即以翻译为工具，将不同语言重新统一起来。这是个复杂和系统的工作，不仅涉及高级思维能力，还与创造力、变通力息息相关，这也是实现翻译“达”和“雅”的基础。而人工智能语言只是人类语言的模仿，并非真正的自然语言。因此，人工智能翻译难以真正代替人类翻译。
在我国实施中国文化“走出去”战略背景下，我们在民族文化翻译传播方面取得了一些成绩。民族文化是某一民族在长期历史发展过程中所创造的物质文化和精神文化，前者包括饮食、衣着、住宅、生产工具等，后者涵盖语言、文学、风俗、艺术、宗教等。它对民族认同与发展、文化自觉及自信等具有重要的意义。民族文化大多体现在民族典籍等民族文化文本之中。我国的民族文化文本汗牛充栋、包罗万象，翻译和传播工作任务艰巨。我们需要从人工智能翻译发展历程和民族文化文本的特质进行分析，看人工智能在民族文化翻译过程中起到的作用。
人工智能翻译经历了简单机器翻译和计算机辅助翻译（CAT）两个阶段。1954年，美国IBM公司所研制的计算机IBM—701就进行了简单的俄语和英语翻译，拉开了机器翻译的序幕。但一直以来，由于技术突破不大，翻译文本质量不高，其应用很有限。2014年以来，随着神经网络技术在翻译中的广泛应用，基于编码器—解码器框架的神经机器翻译使人工智能翻译进入新纪元。和人类翻译相比较，它具有处理速度快、专业术语翻译精准等优势，借助语料库在科技、新闻等信息类文本翻译方面甚至不亚于人类翻译。由此可见，和人类翻译相比，人工智能翻译的优点在于精准性，即“信”。从民族文化文本的特质来看，民族文化文本是具有生命体属性的表情类文本，即充满情感、修辞等文化元素和意识。人工智能可以通过深度学习具备初步的修辞能力，但正如著名翻译家王佐良提出的，译者必须是文化人，具有文化意识，让机器人具备文化意识，才能使机器人独立翻译成为现实。这就决定了人工智能在我国民族文化翻译“走出去”的过程中充当着辅助者的角色。
人工智能翻译和人类翻译都有各自的优势和缺陷。在翻译效率和经济性方面，人工智能翻译略胜一筹，而涉及复杂的语言逻辑或文化要素，则不得不由人类翻译来完成。在民族文化对外翻译传播的热潮下，我们要充分发挥人工智能翻译的工具性和辅助性作用，助力我国民族文化“走出去”。
首先，借助人工智能，完善民族文化语料库的建设。虽然我国在翻译语料库方面取得了一些成就，但主要集中在科技等文本方面，民族文化语料库构建尚处于起步阶段。人工智能翻译背景下的民族文化语料库建设是一个系统的工程，旨在通过人工智能技术的数据分析与挖掘等手段，在揭示我国民族文化特色与发展规律的基础上，设计和构建较为完善的民族文化汉英平行语料库，从而为人工智能翻译打下良好的基础。
其次，继续加强人工智能技术的研发力度，不断提高机器人的学习能力。新一代的人工智能机器人已经具有了一定的深度学习能力。如围棋人工智能程序阿尔法狗（AlphaGo）之所以能在围棋界所向披靡，是因为其在短时间内研究了几百万棋局。这种短期学习能力是人类译者望尘莫及的。目前人工智能技术对民族文化翻译的难点在于修辞、情感及语境理解等，虽然不能完全实现人类思维，达到人类翻译的“达”和“雅”，但可以向无限接近人类水平的方向努力。以隐喻为例，如果能在人工智能文学已有的隐喻研究的基础上，进一步将隐喻从单一语言扩充到翻译的源语言和目标语言，则有可能实现对隐喻的翻译。
再次，在民族文化翻译模式上，可以采取人工智能初译，人类译者进行译后修改与编辑的方式。在海量的文本处理效率方面，人工智能翻译所具有的优势让人类译者难以望其项背。采用传统人类翻译方法，浩如烟海的民族文化典籍翻译必然会耗费数年光景，这样会影响民族文化“走出去”的步伐。而采用人工智能机器人翻译，人类译者译后编辑的手段，既能大大提高翻译的效率，又可以避免单纯依赖机器造成“达”和“雅”缺失的弊端。因此，怎样进行人工智能翻译和人类翻译的有效合作，也是目前计算机辅助翻译领域研究的新命题。计算机辅助翻译从业者素质不高，也是制约人工智能翻译发展的因素之一。为提高我国民族文化翻译质量，除了在人工智能翻译技术上取得新突破，培养和储备一批具有较高外语水平且能熟练应用人工智能翻译软件和技术的人才，也是推动民族文化翻译“走出去”的重要条件。
最后，可以广泛地借助人工智能技术和手段提高民族文化传播力。例如，我国的民族文化典籍在国外出版后，可以通过人工智能大数据来统计目标读者群体数据，分析传播效果等。在传播形式上，除了传统的纸质媒介和普通电子媒介，可以探索开发研制双语文化传播机器人的形式，让双语机器人远渡重洋，借助人工智能更好讲述中国故事。
新技术背后蕴藏着宝贵的时代机遇，人工智能翻译为我国民族文化“走出去”带来了新的机遇和挑战。从翻译的本质看，未来人工智能翻译完全取代人类翻译并不现实，但可以将两者进行结合，共同推动我国民族文化翻译事业的发展和传播。
（本文系湖南省教育厅科学基金重点资助项目“‘湖湘文化走出去’背景下湘西《苗族史诗》跨文化语用翻译研究”（18A402）阶段性成果）
（作者单位：湖南城市学院人文学院）
未来已来：智能传播与智媒研究
二、智能传播应用
关于智能传播应用的探讨是最多的，主要有《一云多屏互动传播智能服务——中央电视台移动客户端的实践与探索》、《大数据时代下的智能传播及其盈利模式》、《艺术传播的人工智能应用需求研究》、《利用智能传播做好新闻舆论工作》、《智能传播推进动态新闻内容的多元化创新》、《自媒体时代我国智能移动终端媒体的传播及营销策略研究》、《媒体融合要善用智能传播平台》、《智能传播平台智能传播平台的构建——以今日头条为例》、《内容智能分发平台对新闻传播的价值创新分析——以“今日头条”为例》，这些研究主要是微观和中观层面的应用研究。
与此同时，也有不少关于智媒体的研究，如《智媒体的特点及其构建》《2019年人工智能技术在中国传媒业的应用与思考》《媒体融合运作体系构建方法与实现路径——以新华社全球视频智媒体平台与相关运作体系为研究样本》等，这些都智能传播结合媒体重构的实务研究。
三、智能传播理论
学者们还从多个理论视角对智能传播进行学术探讨，主要有《交流者的身体:传播与在场——意识主体、身体-主体、智能主体的演变》、《论智能传播时代的传播主体与主体认知》、《传播中的离身与具身：人工智能新闻主播的认知交互》、《智能传播中的“使用与满足”》，对智能传播的主体和认知展开了深入分析。2018年，《新闻记者》组织了一次关于智能传播的学术对话，学者们智能传播的生存与发展中若干问题展开深入讨论，吕新雨在总结中指出：“新媒体时代，新闻传播业所处理的问题其实依然是价值和意义重构的过程，也就是主流意识形态的意义再生产的过程。当一个社会的共识意义和主流价值的再生产不能维持良性发展，就会产生危机。今天人工智能时代的新闻传播业要面对的就是这样的危机，这是我们所有讨论的核心问题。”[i]智能传播的理论研究更多指向传播主体以及其认知和伦理。
四、算法与伦理
算法和伦理是近年来学界关注较多的两个问题。“国内学者对于算法的关注度高过国外学者，国内学者以观点和观察为主，国外学者以实证研究为主。”[ii]关于算法的论文主要有：《技术与价值的理性交往:人工智能时代信息传播——算法推荐中工具理性与价值理性的思考》、《解构智能传播的数据神话：算法偏见的成因与风险治理路径》、《驯化、人机传播与算法善用：2019年智能媒体研究》，学者主要对算法目前面临的缺陷和价值展开讨论，其中不少已涉及技术伦理问题。
在算法的伦理问题上，部分外国学者认为目前算法已经做出了一些带有伦理意味的决定，但这样的机器决策很可能不是基于以理性为中心的传统核心人工智能视角，而是基于机器学习过程以及情感和情绪的模型。国内学者对这一问题做了较多探讨，陈昌凤、虞鑫（2019）在韦伯工具理性与价值理性二分的基础上指出，在工具理性通过科技快速扩张的同时，价值理性也正在被人为嵌入和制度化。算法偏向可能导致的价值偏向可大致分为六个维度：确定性、可解读性、误导性、公正性、自主性、可追溯性。董天策等（董天策、何旭，2019）对算法新闻涉及的隐私权问题、技术伦理问题、价值偏向问题做了梳理，阐明其研究进展，初步探讨了未来强人工智能技术下算法新闻可能涉及的伦理问题与伦理规范，揭示进一步研究算法新闻的可能方向。严三九等（严三九、袁帆，2019）通过问卷调查为主、深度访问为辅的方式，调查算法工程师对伦理问题了解程度、对伦理问题威胁性评估以及对算法伦理问题改善倾向，发现大部分算法工程师对算法在新闻传播领域引发的伦理问题了解甚少，仅了解一些热门事件，对伦理问题的威胁性评估偏低且改善倾向整体趋于保守。郭小平等（郭小平、秦艺轩，2019）聚焦算法偏见这一现象，力图打破数据神话，指出智能技术是人类的工具，使用者的价值立场直接决定了技术的立场。[iii]
五、物联网与智能传播
关于物联网的研究很多，但物联网与互联网结合起来探讨智能传播的研究并不多，但这是一个重要的研究领域。主要文章有：《物联网和Web3.0:技术革命与社会变革的交叠演进》、《体外化的人内传播——物联网与可穿戴设备带来的新的可能性》、《5G时代的物联网变局、短视频红利与智能传播渗透》、《物联网:人类迈向智能的传播》、《浅析传感器新闻生产及风险化解》等。“由物联网、移动互联网和桌面互联网所构成的第一代互联网将重构一个全新的传播领域——从物质世界到人类社会，在这个全新的传播领域中一系列新问题摆在传播学者面前，这些问题牵涉自然科学和人文社科的各个领域，而物联网的出现则使这些联系更为紧密更为直接。”[iv]
万物皆媒，智能传播研究将从“人机合一”向“人物合一”拓展。从智慧地球到智慧社区，人们开始研究智慧社会。彭特兰在其《智慧社会——大数据与社会物理学》一书中提出基于交互、接触、连接的“想法流（IdeaFlow)”的概念，并建构基于“社会感知计算”的全新社会科学领域。
总的来说，笔者认为在目前的智能传播研究中、算法的伦理研究、智能传播中的具身问题都是特别值得研究的问题。许多研究聚焦在“人机合一”所生产的问题，笔者认为“人物合一”有更多的问题值得研究。在此过程中，跨学科研究和非线性思维显得更为重要。返回搜狐，查看更多
科学网—AI技术赋能智能传播
AI技术赋能智能传播
■方滨兴齐佳音
从史前传播到文字传播，从印刷传播到电磁传播，从数字传播到网络传播，技术的发展促进了传播方式的演进。如今，随着人工智能（AI）技术的广泛应用，智能传播时代势必很快到来。
智能传播是一种全新的信息传播媒介，其以人工智能技术为核心，结合了移动互联网、智能终端等，将颠覆现有的传播模式。这表现在，首先，以人为中心的传播形式将会转向以机器为中心，机器整合内容并传播信息，使得基于全广播式传输模式的高度智能化社交工具无处不在；其次，随着智能展示技术、柔性折叠屏等技术的推广应用，智能眼镜、头戴式设备等都将成为信息展示工具，届时沉浸式的信息展示将大行其道。
智能传播极大提升了全社会的信息供给能力。社交媒体赋予大众独立发布信息的机会，移动终端的普及为这一机会提供了支持，社会话语权有望进一步分散。同时，随着人工智能在内容制作方面的能力提升，专业内容制作的门槛将进一步降低，以短视频为代表的凝聚技术含量的信息展示模式势必在公众中铺开应用。
智能传播大幅增强了公众的信息获取能力。一是滤网式信息整合技术能够汇集海量信息，甚至能把不同的观点并列展示出来，让受众全面了解外部世界的多种想法，进而影响自身的认知；二是自动翻译技术可使不同语言即刻转化，受众不再局限于获取某种语言的信息，还可以获取世界多种语言的信息；三是多通道的信息融合技术，使多媒体之间可以互译，从而帮助受众深入理解多媒体内容，甚至可将之生成对应的文字摘要信息。
智能传播实现了信息供需的高效匹配。一是基于人工智能的个性化信息推荐服务可以迅速把各种相关信息汇集起来，使公众能够根据自身需要直接获得感兴趣的信息；二是社交化软件实现了用户自主的信息选择，例如以微信为代表的社交软件逐渐成为我国手机用户获取信息的重要来源。大多数用户除了在微信朋友圈获得信息之外，还通过各种微信公众号和各类在线兴趣群来获取信息。当然，信息发布者也试图利用个性化效应来影响受众，通过受众的信息茧房效应来影响受众的认知，甚至使其认知出现偏差。
智能传播开辟了传播业的全新时代。一是信息传播空间将会前所未有地平坦化，信息传播壁垒不断消除，信息不对称现象逐渐减少，过去依据信息传播壁垒向受众定向“投喂”信息的模式或将不复存在；二是以受众随身工具为载体、以社交媒体为传播媒介的微传播大行其道，传统媒体转型势在必行；三是以受众偏好为驱动，传播的内容、形式、方式必将发生重大变化，观点的多元化、形式的泛娱乐化、方式的亲民化将成为趋势；四是建立在智能传播基础上的融媒体是传播业态的发展方向。
智能传播形成了新的传播生态。一是由于信息获取不再是问题，内容极大丰富，受众对不同观点日趋宽容，“反弹”或“放大”现象将减少；二是随着各种观点互相碰撞，受众趋于谨慎，承受能力增强，面对各种网络事件及谣言的冲击将更加淡定；三是信息太多、太快，受众的专注力相对下降，“三分钟热度”的现象将会越来越普遍。
智能传播在带来传播业大繁荣的同时，也为传播业的技术穿透式监管提供了可能。信息内容以及内容传播过程的数字化，使运用人工智能技术实现智能化全程内容监管具有可行性。区块链等技术在某些场景的应用，还可以实现信息内容的受众自我审查。应用人工智能技术可以高效地打破信息茧房效应，保障受众获得更加全面客观的信息，促进受众理性认知，保障社会的健康运转。
（作者分别为中国工程院院士和上海对外经贸大学人工智能与变革管理研究院院长）
《中国科学报》(2020-07-23第3版信息技术)