硅基AI说自己做不到,碳基人类又何必强AI所难

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作者：微信文章
编者按



自暑假以来工作室收到多篇学术论文英译的案例，大部分作者现在都是要求直接翻译全文，对此，小编和团队成员会综合分析目的期刊的语篇特点，细到惯用时态表达的一致性、术语表达的精准性、语篇风格的本地化等等；还有些作者想发国内核刊，要求把摘要英译，又或者试探性得问一下，“自己AI搞得摘要行不行？”结果显而易见，当然不行，确实不行，肯定不行。这个不是硬刚，而是实事求是，“不行”的原因AI自己都说的很明白：

1.专业术语与领域特异性不足

· 问题：AI翻译（如谷歌翻译、DeepL等）对高度专业化的术语（如医学、工程术语）或新兴学科词汇的识别能力有限，误译概率很高。

· 案例：例如，"allosteric regulation"（变构调节）可能被直译为"all-osteric regulation"，失去原义。

· 原因：通用训练数据缺乏细分领域的语料库支持。

2.句法结构与学术风格偏差

· 问题：学术摘要需遵循严谨的被动语态、名词化结构和复杂句式，而AI倾向于生成口语化或简单句。

· 案例：原文："The mechanism was investigated via XRD analysis" → 误译为"We studied the mechanism by XRD"。

· 影响：削弱文本的客观性和正式性。

3.文化语境与学科惯例忽略

· 问题：学术写作中存在特定领域的表达惯例（如"robust"在统计学中的特殊含义），AI可能无法捕捉。

· 案例：社会科学中"agency"译为"代理"（应为"能动性"）。

4.逻辑连贯性与长程依赖

· 问题：摘要需高度逻辑连贯，但AI对长句或段落间的因果、对比关系处理不佳。

· 案例：转折词（如"however"）可能被错误放置，导致语义矛盾。

5.数据偏见与训练局限

· 问题：主流AI模型依赖公开数据，可能忽视非英语母语学者撰写的论文特征（如中式英语结构），加剧翻译失真。

6.创新性表述的误译风险

· 问题：对原创性方法或概念的描述（如新造复合词）缺乏适应性。

· 案例：作者自创术语"multi-omics-guided"可能被拆解为错误词组。

改进建议

1. 人工校验：至少由领域专家或专业译者复核关键术语和语篇逻辑。

2. 混合策略：AI初译后结合学术写作规范（如APA/AMA风格）人工精润。

总结

这些AI总结和我们收到的实际案例情况是非常吻合的，学术论文属于特殊文体，对语言表达的要求又很高，直接用AI输出的译文有非常明显的机翻特点，而这些特点非专业人士很多时候是看不出来的，这就是为什么我们精润出去的文章都是“满篇红”。

Prepared by: Melody ZHANG

Edited by: Abby NI



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