本月初，日本作家村上春树的新作《夏帆》尚未由内地出版社引进，AI译本却已经以1.78元的价格在网上平台流通。“AI是否超越人类翻译”这个问题再度引发讨论。资深翻译家对此表示惊叹，也有学者指出AI翻译无法理解细微的上下文。作为在媒体与传播领域探索人机协同、讨论技术与社会的专栏，从数字媒介生态的视角来看，翻译绝非单纯的语词转换，而是跨平台、跨文化的数字媒介中介过程。本文既无意扮演中世纪抵抗印刷术的守旧派，也无意鼓吹AI无所不能。目前诸多关于“AI可否取代人工翻译”的辩论，之所以鸡同鸭讲，原因之一在于讨论者犯了概念降维的谬误。
首先，绝大多数断言AI可以取代翻译的技术派，并没有真正见过或者理解翻译实践。在基础技术定义里，翻译是从A语言到B语言的信息映射（information mapping），这是一个工程学和条件概率问题。在这个狭隘的边界内，机器不仅能做，而且注定比人更快、更便宜。几十年来，计算语言学界流传着一句略带调侃的名言（最早用来形容语音识别系统的发展）：“每开除一名语言学家，系统的表现就提高一大截。”这种嘲讽并非全无根据：机器翻译的底层是超高维向量空间里的条件概率分布，比如计算“猫”与“cat”共同出现的概率，就可以判断中文的“猫”很可能对应英文的Cat，这个过程中，计算机不需要懂任何人类语言，会算数就行。
在很多应用场景里，AI翻译确实提升了效率。这类场景往往有几个共同特征：基于正规文本、非实时交流、应用类和商业场景偏多，如跨境电商（尤其基础的产品介绍）、代码注释、自然科学论文的初步阅读。对于行业内部的沟通者（比如买卖双方都是皮革厂），机器翻译完全可以达到基本需求。乐观主义者会说：AI以万分之一的价格解决了90%的需求，翻译产业完了。但即便如此，我依然要追问：真的是这样吗？就以看似最标准化的跨境商务对接为例：挪威语里的“Hytte”，查字典会告诉你是“小屋”，但那其实是维京人流传至今的精神圣殿：每逢复活节前后，他们举家奔赴山林湖畔的祖传木屋度假，那是刻进民族性格里的文化图腾，绝非“合家欢度假屋”几个字可以承载。如果你的挪威商业伙伴在这段时间联系不上，字典给出的翻译不会告诉你原因，但文化常识会。推而广之，我们必须严格区分“作为技术的转码”与“作为人类沟通机制的翻译”。如果把低成本转码等同于理解，会导致公共语境低质化和简化。这就像90%的基础代码能被AI自动生成，并不代表“计算机工程学”被取代一样。