翻译能力是完成翻译所需的一系列知识、技能和策略的总和（苗菊2007；钱春花2011），概念会随社会翻译环境的变迁而发生流变。当前，人工智能和机器翻译技术发展迅猛，这对人工翻译和翻译教学而言既是挑战也是机遇，急需在人工智能视域下对翻译能力进行探讨，从而把握新时代下译员翻译能力培养的新需求与新导向。为此，有必要系统、全面地比较人工翻译和机器翻译，进而明确翻译能力培养的侧重点，更好指导译员在人工智能时代扬长避短、充分发挥自身价值。本研究基于语料库数据量化人工翻译与机器翻译产出在词汇、句法、篇章等多个维度上的文本特征差异，并结合实例分析，系统探究与机器智能相比人类智能在翻译能力方面的优势，旨在为人工智能背景下的翻译教学提供指引。 2.研究背景 2.1 翻译能力的内涵与特征 翻译能力是完成翻译的基础。学界对翻译能力的属性和内涵进行了长期探究，以期为翻译教学提供理论支持和实践依据（李瑞林2011：46）。一般认为，翻译能力由一系列相关联的子能力构成，例如，西班牙巴塞罗那自治大学的PACTE小组基于一系列实证研究和理论建构，提出了翻译能力综合模型，主要包含5个能力成分：双语能力、语言外能力、翻译知识能力、工具能力、策略能力。该模型同时加入了认知视角，认为心理—生理机制是5项子能力的基础和保障（PACTE 2003：60）。苗菊（2007：48）把翻译能力划分为认知能力、语言能力、交际能力三大范畴，并对每个范畴的内涵以及具体构成成分进行了阐述，结合了“翻译能力整体的宏观审视和独立成分的微观分析”。 上述多成分模型体现了翻译能力的多元性。此外，翻译能力构念还具有显著的动态性，即其构念会随社会翻译环境的发展而变化，不同时代对译者的要求各有侧重（孙三军、陈钇均2023）。最初，翻译能力构念脱胎于语言学框架内的“二语能力”。“自然翻译”理论主张具备语言层面的转换能力即可完成翻译（Harris & Sherwood 1978）。但随着译学研究的深入，翻译能力研究的视角不再局限于语言能力，强调需要加入对社会、文化因素的考量（Toury 1995；许钧2002）。现实生活中的翻译活动离不开特定的社会文化背景以及交际场景，译者本质上是交际者，因此跨文化交际能力在翻译活动中发挥着重要作用（Colina 2003）。此外，随着时代的发展和科技的进步，译员借助工具和技术完成翻译任务的能力愈发得到重视（Pym 2004；王湘玲等2010；钟守满、雷雪莲2009）。特别是随着机器翻译的发展，以人工翻译为主、机器翻译为辅的人机协同翻译模式逐渐普及，译员的译后编辑能力成为新时代下翻译能力的重要组成部分。 2.2 人工智能视域下的翻译能力 当今时代，在深度学习、神经网络等人工智能技术的加持下，机器翻译迅速兴起，给传统翻译实践和教学带来了巨大冲击。机器翻译具有速度快、成本低等显著优势，这使得社会对翻译人才的需求相应降低。但同时，机器翻译仍具有明显的局限性，导致其翻译质量与人类译员存在一定差距。如何正确认识和应对人类译员与机器翻译的关系至关重要。具体到翻译能力研究，则需在考虑翻译能力构念多元性和动态性的基础上，探讨如何调整翻译能力培养的侧重点才能适应新时代的特征和需求。为此，有必要对人工翻译和机器翻译进行对比研究，重点探究人类智能相比机器智能在翻译能力方面的优势，以期为新时代的翻译教学指明方向。此类尝试，一方面可以明晰人类译员的固有优势，帮助译员扬长避短、充分发挥自身价值；另一方面也可以深化我们对机器翻译局限性的认识，帮助译员有针对性地完成译后编辑，实现人类智能和人工智能的优势互补，促进人机协同翻译的发展。 现有人机翻译研究大多从理论层面探讨机器翻译的局限性（胡开宝、李翼2016），目前已有少量实证研究开始通过个别例证或计量指标体现两者差异（Kuo 2019；蒋跃2014）。但总体而言，全面比较人类译员和机器翻译的实证研究非常有限，因此难以系统展现人工翻译与机器翻译本质性的差异。基于此，本研究自建翻译平行语料库，借助自动化文本分析工具Coh-Metrix 3.0对人机翻译译文的多维度特征进行系统对比。一方面，语料库能够为翻译能力研究提供大量真实的翻译语料，从而助力研究者透过译文分析推导译者运用的知识、技巧及翻译决策过程（杨志红、王克非2010：94）。另一方面，开展语料库研究的关键在于全面深入地挖掘文本背后的规律，Coh-Metrix 3.0因其指标的多样性（共提供106项分析指标）以及对衔接等深层文本特征的触及受到广泛关注，成为开展语料库研究的有力工具（McNamara et al.2014）。 综上，本研究将采用量化手段系统分析人、机翻译产出在词汇、句法、篇章等多个维度的文本特征差异，探讨人类智能的翻译能力优势，拟具体回答以下两个研究问题： （1）人类译员和机器翻译系统的翻译产出在哪些文本特征上存在显著差异？ （2）人、机翻译产出的文本特征差异反映了人类智能在翻译能力方面的哪些优势？ 3.研究方法 3.1 语料库 本研究收录了2019年9月至2022年6月期间外交部发言人例行记者会文本，自建英汉翻译平行语料库。语料库包含中文原文、人工和机器英译译文三个语料子库。中文原文和人工译文摘自外交部官网，机器翻译译文是笔者使用谷歌翻译（Google Translate）对中文原文进行机翻得到的译文。其中，人工翻译出自外交部翻译司高级译员之手，而谷歌翻译是目前处于第一梯队的机器翻译系统，因此本研究所选语料能够代表人工和机器翻译的较高水平，有助于通过文本特征分析，探知人机翻译能力较为本质性的差异。
