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作家简介

王华树，翻译学博士，北京异邦语大学高等翻译学院锻练、博士研究生导师，兼任中国际文局翻译院智能翻译实验室实行主任，中国翻译协会翻译本领委员会秘书长，中国英汉语比较研究会外语培植本领专科委员会副秘书长，国际翻译家定约（FIT）本领委员会成员，国际模范化组织（ISO/TC37/SC3）术语资源照料责任组各人，世界谈话与术语模范化本领委员会术语学表面与应用分本领委员会（TC62/SC1）委员，《中国科本领语》编委等。多年来死力于于鼓吹翻译本领的产学研生态和会，并在《中国翻译》《上海翻译》《外语界》《外语电化教养》以及The Interpreter and Translator Trainer等期刊发表论文八十余篇，专揽国度级、省部级及校级科研名目十多项，出书《翻译本领研究》《翻译搜索指南》《东谈主工智能期间翻译本领研究》《推断机援救翻译概论》《应用范例腹地化》《翻译与腹地假名目照料》等十多部著述。研究鸿沟：翻译本领、外语培植本领、谈话就业照料

谢斐，北京异邦语大学高等翻译学院2021级研究生在读。研究场所：翻译与腹地化本领。

大谈话模子期间翻译培植实践模式创新研究

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纲领： 以ChatGPT、文心一言为代表的大谈话模子在翻译培植中具有丰富的应用场景和广大的发展前程，为翻译培植的创新带来了前所未有的机遇。本文驻足于大谈话模子驱动下的翻译培植发展趋势，深入分析传统翻译培植靠近的主要逆境，结合大谈话模子本领的脾气，探索其在赋能翻译教养中的应用策略，包括教养遐想、教养实施、教养评估等方面，并探讨大谈话模子在翻译教养中的主要问题，提议一定的建议，旨在促进大谈话模子本领与翻译培植的深度和会。

要道词： 大谈话模子；翻译培植；实践模式

本文原载于《中国翻译》2024年第二期，经作家授权由“异邦谈话体裁”公众号推出，略有改换。

1. 小引

连年来，东谈主工智能本领飞快发展，各样智能系统和应用推而广之。大鸿沟预进修谈话模子的出现，无疑是东谈主工智能发展进程中的一大里程碑。大谈话模子（Large Language Model，LLM）是一类基于深度学习神经汇注的天然谈话处理（Natural Language Processing，NLP）模子。该模子经过大鸿沟参数的通用谈话模子的学习和进修，或者证据和模拟东谈主类的谈话智商，字据东谈主类指示完成不同类型的天然谈话处理任务，如生成类东谈主智能文本、回答问题并完成其他谈话辩论的任务（Floridi & Chiriatti，2020：683），在当下各鸿沟大放异彩，包括培植（Kasneci et al.， 2023）、经济（何大安、许一帆，2023）、翻译（叶子南，2023；耿芳、胡健，2023）、出书（宋时磊、杨逸云，2023）等。大谈话模子就像一个重大的谈话知识库， 包含了平凡的词汇、语法、语义、知识等信息，或者证据、生成万般谈话处理任务。

以ChatGPT和文心一言为代表的大谈话模子，照旧平凡应用于各样天然谈话处理任务。顺应期间和行业发展，翻译培植也将在大谈话模子期间迎来深刻的变革。一方面，传统的翻译教养中存在诸多痛点，如教养资源匮乏、教养技能单一、师生互动不及等，这些问题亟待惩处。另一方面，大谈话模子具有谈话证据、谈话生成、谈话对话等刚劲的谈话处明智商，为翻译培植的数字化转型提供了重大的可能性。在新本领布景下，如若将大谈话模子的本领上风灵验地应用于翻译教养之中，必将对翻译培植产生翻新性的影响。

2. 大谈话模子驱动的翻译培植发展趋势

大谈话模子赋能下的翻译培植呈现出较为较着的变化趋势。教养模式的羼杂化变革将线上和线下教养有机结合，提高了教养活泼性和互动性。教养资源的数字化转型促进了培植资源的共建分享。教养流程的数据化分析为教师提供了更全面的教养数据，提高了教养效果。自动化评估的发展使教养评估更为准确、公谈，提供了更为客不雅、多远、实时的响应，匡助教师实时地颐养教养策略。

2.1. 教养模式的羼杂化变革

跟着科技的跳动，教养时势也在发生变化。教养模式的羼杂化变革，是将大谈话模子与线上、线下教养时势有机结合。举例，线上教养不错利用大谈话模子提供更个性化的学习旅途和实时响应，教师不错字据不同学生的学习水和气速率，量身定制不同教养内容和功课测评（魏爽、李璐遥，2023：38）；而线下教养凭借大谈话模子则不错提供万般化的捏造翻译场景，匡助学生模拟本体翻译气象，提前操练行业所需技能。整合了大谈话模子本领的线上线下羼杂式教养或者提供活泼万般、互动性更强的教养环境。这种羼杂式的教养模式，既能为学生提供更精确的学习旅途，又能提高学生的本体应用智商，大幅提高了教养质地和教养遵循（王华树，2021：85）。

2.2. 教养资源的数字化转型

教养资源数字化，意味着将传统的纸质教材和资源转化为数字形貌。教养资源的数字化转型，不仅不错促进优质教养资源共建分享，还能全面提高翻译教养效果。数字化教养资源破损了时空的为止，师生不再受制于课堂和纸质教材，不错随处随时探访教养资源，为自主活泼的教养环境提供可能。这些资源也更易于照料和更新（邓轶，2023：88），学校和教师不错更高效地汇集、整理、更新和分发学习资源，确保学生能持续赢得最新、最辩论的教养内容。同期，数字化资源也促进了培植鸿沟的绽开分享，有助于构建优质分享的培植生态系统。跟着大谈话模子、捏造本质、增强本质等本领的应用，教养资源也呈现出了影像、图片、三维交互等多种形貌，或者闲适不戚然境的教养需要，增强学生的学习兴味，提高课程的教养效果（冯雨奂，2023：27）。

2.3. 教养流程的数据化分析

教养流程的数据化分析是大谈话模子在翻译教养的一项紧要应用，通过汇集、整理和分析教养流程中产生的万般数据，不错让教师更好地了解学生的学习行动、学习需乞降学习程度，提供更灵验的领导。在翻译教养的不同阶段，教养流程的数据化分析齐能施展紧要的作用，课前阶段，教师不错通过模子分析学生的知识布景和学习纪录，为每位学生制定个性化的学习盘算推算和教养方针，使教养内容更贴合学生的需求（尚智丛、闫禹宏，2023：48）。在课中阶段，大谈话模子的实时响应机制为教师提供了有劲的器具，不错即刻识别和指正学生的诞妄，并提供有针对性的建议（吴兰岸等，2023：31）。在课后阶段，教师还不错字据学生的学习数据颐养教养资源的分派，制定更灵验的教养盘算推算。

2.4. 教养评估的自动化发展

传统的翻译教养评估不时依赖教师的主不雅判断和逐个评价，这不仅效率低下，而况可能因个东谈主主不雅成分影响评估的准确性。关联词，跟着大谈话模子的发展，东谈主工智能的合理当用或者提供相对更准确和公谈的翻译评估。举例，大谈话模子不错深度学习垂直鸿沟知识，结合教师制定的评价模范，遴荐横向对比与纵向对比的时势，评估学生译文的翻译质地。自动化评估不错生成更具针对性的个性化响应（郭茜等，2023：20），字据学生的具体翻译诞妄和需求提供建议，匡助学生改进翻译技能和提高自主学习智商。教师也不错借助自动化评估的数据，识别学生常见的翻译问题和薄时弊，实时颐养教养内容和设施，改进教养流程（胡壮麟，2023：12）。

翻译专科培植跟着期间的发展和科技的跳动正靠近结构性转型的要道时期，上述趋势不仅彰显了大谈话模子在培植鸿沟的重大后劲，还突显了翻译专科培植必须与时俱进、积极拥抱本领的期间需求。本领和培植的有机结合是翻译专科培植管待改日挑战和机遇的势在必行。

3.传统翻译培植实践模式靠近的主要逆境

大谈话模子的崛起为翻译专科培植带来了新机遇，关联词，在其兴起之前，传统翻译培植也靠近着一系列的挑战。教养资源获取低效、教养互动受限、响应滞后、数字修养提高渐渐等问题一直存在。这些挑战使得传统的翻译教养模式无法闲适握住变化的需求。

3.1 教养资源获取低效

面前，大谈话模子尚未平凡应用于翻译教养，传统翻译培植靠近诸多挑战，教养资源的低效获取是主要逆境之一。翻译培植经常需要多量的教养资源，包括教材、课程遐想、谈话资源、学习器具等。关联词，获取这些资源不时需要多量的时辰和资金，尤其是在多谈话和非通用谈话的教养环境中，寻找高质地的培植资源愈加贫困（徐光木等，2023：20）。教师经常需要破耗多量的时辰和元气心灵蕴蓄、搜寻、整理、筛选和更新翻译实践素材，这不仅残害时辰，也为止了教养内容万般性、适用性和创新性发展。同期，传统的教养资源经常存在一定的滞后性，较难提供全面的、涵盖各专科鸿沟的翻译教养资源，因此难以闲适握住变化的翻译阛阓需乞降翻译教养需求。

3.2 教养互动时势受限

由于本领为止和资源为止，传统翻译教养设施经常比较单一，缺少创新性。举例，传统的课堂教养和书面功课可能无法充分激勉学生的学习兴味和能源。此外，缺少实践和互动的契机也为止了学生的学习效果（张震宇、洪化清，2023：38）。传统翻译课堂教养经常以一种单向的时势进行，教师向学生传授知识，学生被迫领受。现存的教养步履也多为遐想好的同质化互动，无法激勉学生的积极性、不利于培养学生批判性和创造性想维。大谈话模子与翻译教养的握住和会，不错提供万般创新的教养时势，如模拟真实翻译场景的变装璜演，以及通过算法发送更为匹配的个性化课堂闇练等，破损了以往的为止，丰富了教养设施，提高了教养效果。

3.3 教养响应机制滞后

传统的教养响应机制不时依赖于教师或企业导师对学生翻译作品的主不雅性评估。这意味着教师需要破耗多量时辰逐个批改学生的功课，给出响应，并领导他们改进。这种时势经常效率低下，导致响应滞后，对学生的学习程度容易产生一定的负面影响。大谈话模子的出现，使得实时响应成为可能，从而大大提高了学习效率，同期也为教师和学生提供了一种新式的评价体系，鼓吹开采全新、实时、全面的教养响应机制（姜华等，2023：67）。传统翻译培植的教养评估不时受限于测试考试和名目侦查，难以客不雅的评估学生的谈话智商和翻译技能发展动态。此外，一定程度上还受到了教师主不雅性的影响，不同的评估主体可能对团结份译文有不同的评价模范和审好意思模范，这可能会导致学生对个东谈主译文质地和个东谈主翻译智商时感困惑。

3.4 数字修养提高渐渐

由于本领技能的局限性，师生难以在短时辰内提高数字修养。举例，在昔时，学生和教师在提高数字修养方面，靠近时辰和资源的双重压力，学生学习新的数字器具和本领经常需要多量的时辰和实践契机，同期，教师也需要破耗颠倒的时辰和元气心灵来学习和锻练这些器具和本领，并将其融入到教养流程中（Redecker等，2017）。这种费劲的责任包袱为止了数字修养的提高速率，使教养流程相对滞后于本领的发展。关联词，大谈话模子的出现，使得数字修养的提高变得愈加容易和快速。通过使用大谈话模子进行教养，学生不错在本体操作和学习中提高我方的数字修养，教师也不错利用大谈话模子进行教养遐想和评估，这不仅为学生提供了更丰富的教养体验，还提高了教师的数字修养。

在大谈话模子尚未平凡应用于翻译教养之际，除上述问题外，还存在教养技能单一，个性化教养实施贫困，教养效果难以跟踪等多方面的挑战，传统翻译培植已难以应酬上述问题和挑战（王华树、刘世界，2023：47）。在大谈话模子风靡各人的布景下，充分利用新本领成为鼓吹翻译专科培植创新发展的必经之路。

4.大谈话模子在翻译培植实践模式中的应用策略

传统翻译教养所靠近的万般挑战制约着翻译培植实践模式的创新转型，大谈话模子本领的出现给翻译专科培植变革带来了新的转机，关联词，想要真实施展大谈话模子的应用后劲离不开指示词工程的高效愚弄。指示词，又称为指示（prompt），是指发送到谈话模子的指示内容，指示词的质地和准确性将平直影响大谈话模子输出的质地和辩论性。在翻译教养中，合理愚弄指示词框架（prompt framework）生成多气象、有针对性的指示词，不错匡助教师赢得精确留心的谜底。

指示词框架是一种用于生成天然谈话文本的本领，它基于预界说的模板和端正如语法结构、语义端正、高下文信息等，生成合适特定条目的文本。模范的指示词结构不时包括布景信息，任务方针和特定需求三梗概素，在此基础上孳生出了多种指示词框架，其中代表性的框架有BORE框架：1.B(Background，阐发布景)；2.R(Role，界说变装)；3.O(Objectives，界说方针)；4.K(Key Result，界说要道甩手)；5.E(Evolve，考研并改进)。还有Matt Nigh提议CRISPE框架，即CR（Capacity and Role，智商与变装）：你但愿 ChatGPT 饰演怎么的变装；I（Insight，瞻念察）：布景信息和高下文；S（Statemen，述说）：你但愿 ChatGPT 作念什么；P（Personality，个性）：你但愿 ChatGPT 以什么立场或时势回答你；E（Experiment，实验）：条目 ChatGPT 为你提供多个谜底。

多元的指示词框架为教师提供了平凡的弃取，以闲适不同的教养需求。在不戚然境下，教师不错活泼地颐养和优化指示词框架，以顺应特定的培植方针和需求。底下将具体先容如安在教养遐想、教养实施、教养评估和教养研究等方面高效愚弄大谈话模子赋能翻译专科培植。

4.1 教养遐想

4.1.1教养案例遐想

在翻译教养中，可结合大型谈话模子遐想创新案例，促进本领与翻译教养和会。举例，教师不错荧惑学生在课堂中与模子互动，提议问题并征询翻译甩手。教师还可借助模子遐想不同主题、不同需求的翻译教养案例，如模拟结合国会议，让ChatGPT提供对话内容，创新口译教养案例，或针对某项技能让ChatGPT生成相应的教养案例（Hwang & Chang，2021）。以BORE指示词框架为例，指示语可为（1）阐发布景：我在为中国沿海地区高校准备MTI翻译专科辩论专科课教养，请为我生成创新性强、适用性高的教养有盘算推算；（2）界说变装：你将饰演资深的高校翻译教师；（3）界说方针：请生成为翻译专科硕士进行同声传译技能进修的教养有盘算推算；（4）要道甩手：教养的方针是但愿学生能熟练掌抓顺句驱动的同传技能，线下讲课，讲课时辰两周，共八个课时，有盘算推算至少包括三部分，别离是基本见地、基本愚弄和不同场景的具体案例；（5）考研并改进：请生成2份教养有盘算推算，并字据我的响应修改已生成的有盘算推算。

4.1.2教养步履盘算推算

教师不错遐想多元化、智能化教养步履，在小组征询、合作学习、翻译名目等传统教养步履的基础上，利用大谈话模子遐想东谈主机协同、东谈主机耦合等创新式教养步履。如派遣小组翻译名目，要肆业生共同使用ChatGPT等大谈话模子完成翻译任务，每个小构成员不错利用不同的大谈话模子提供多种版块的翻译，比较并分析翻译流程、翻译决策和翻译质地。

指示语：我是大学的翻译教师，我想遐想一场东谈主机协同的翻译课堂教养步履，请你饰演一位熟练愚弄ChatGPT的各人锻练，字据我给你提供的信息遐想教养步履，请遐想至少三项教养步履供我弃取：（1）步履方针是让学陌生组共同使用ChatGPT完成一篇150中翰墨的翻译任务，让学生比较分析东谈主工译本停火话模子译本的各别；（2）学生为大二年齿的英语专科学生，谈话基本功较好，但尚未经过系统的翻译进修；（3）讲课时势为线下讲课；（4）步履为三相称钟，在一个课时内完成。

指示语：请提供能源翻译辩论的课程资源，包括一篇中英双语翻译文本和学生术语表：我是翻译专科的教师，想获取与能源翻译辩论的课程资源，请你饰演一位熟练愚弄ChatGPT的各人锻练，字据我的条目向我提供教养资源：（1）主题为可再生能源；（2）辩论主题的汇注资源、三篇中英双语翻译文本和学生术语表；（3）材料难度为CATTI二级笔译难度；（4）立场崇敬，文本谈话质地高。

图 1 ChatGPT生成的教养步履案例

4.1.3教养资源获取

教师不错充分利用大谈话模子优化教养资源获取旅途，丰富教养内容、提高教养效果，借助大谈话模子快速检索互联网绽开资源、翻译语料、教养内容和辩论课程，丰富教养材料。字据课堂需求，生成自界说课本、教养大纲和不同难度闇练题，参照教养方针和学生水放心制针对性强的教养资源。教师还不错借助谈话模子生成辩论课堂主题的术语表和语料库，援救学生完成译前准备，闲适学生课前预习的需求。

指示语：请提供能源翻译辩论的课程资源，包括一篇中英双语翻译文本和学生术语表：我是翻译专科的教师，想获取与能源翻译辩论的课程资源，请你饰演一位熟练愚弄ChatGPT的各人锻练，字据我的条目向我提供教养资源：（1）主题为可再生能源；（2）辩论主题的汇注资源、三篇中英双语翻译文本和学生术语表；（3）材料难度为CATTI二级笔译难度；（4）立场崇敬，文本谈话质地高。

图 2 ChatGPT生成的教养资源获取案例

4.2 教养实施

4.2.1援救教师解答

在不打断课堂教养的情况下，大谈话模子不错提供即时答疑和评释注解，充任实时助教匡助学生惩处个性化问题（Lin & Mubarok，2021）。举例在翻译课堂中，学生可随时向ChatGPT发问为什么译文要进行某处的增删，让其给出判断依据和评释注解。

指示语：ChatGPT，我是又名大三翻译专科的学生，请你饰演又名资深翻译教师解答我的翻译问题，在“成为世界典范”这句话里，“典范”一词除了翻译成“model”还能翻译为什么？请你给我五个同义抒发，并评释其用法。

图 3 ChatGPT生成的援救教师解谜底例

4.2.2促进交互学习

教师组织学生小组合作完成名目化翻译，学生不错使用大型谈话模子来获取翻译建议，并在小组内征询最好译文。这荧惑了同伴互助和生生之间的翻译劝诫分享。模子不错为学生提供翻译建议，学生不错与模子互动，反复改造翻译，提高自主学习和名目照料技能（El Shazly，2021）。

指示语：ChatGPT，我是又名翻译专科的研究生，请你饰演又名资深翻译解答我的翻译问题，你刚才提到“典范”的翻译齐是名词，我觉得把它翻译成形容词会更好，请比较将其翻译成名词和形容词有何各别，并从专科译者的角度向我提议翻译建议。

图 4 ChatGPT生成的促进交互学习案例

4.2.3模拟真实场景

在口译教养中，借助语音识别本领和语音合成本领遐想口译闇练，模拟真实的口译场景，创设模拟会议、新闻发布会等情境，有助于学生在真实情境下进修口译技能，提高本质口译推崇。还不错让模子饰演不同的变装，如大使、商务合作伙伴、医师和病东谈主，使学生顺应不同的对话立场，提高不同口译场景和需求下的应变智商。

指示语：我是又名口译专科的学生，请你饰演特定的变装，匡助我完成模拟口译场景对话：（1）请你饰演又名只会说英语的病东谈主和又名只会说华文的医师，而我将行为口舌人，和你对话匡助病东谈主完成问诊；（2）请遴荐一问一答的形貌模拟对话，你所饰演的两名变装均只会说一种谈话；（3）一次对话仅由又名变装生成，你无需替我（口舌人）生成对话。（4）由我输入谜底后，再字据输入的内容实时生成病东谈主和医师的对话。面前初始和我对话。

图 5 学生与ChatGPT模拟口译场景对话

4.3 教养评估

4.3.1援救功课测评

大谈话模子不错字据教师提供的尊府生成不同难度的功课习题和测试答卷，援救教师完成阶段性教养评估。在确保数据安全和知识产权的情况下，教师还不错借助大谈话模子援救批改学生功课和翻译闇练，提高批改效率和评价客不雅性。大谈话模子不错初步识别学生的诞妄、提议改进意见，并提供有针对性的响应。

指示语：我是翻译专科的教师，请你为我生成两份不同难度的针对商务英语专科大三学生的财务回报汉英翻译功课。你将饰演一位熟练愚弄ChatGPT的各人锻练，字据我的条目向我提供翻译功课源文本和参考翻译：（1）主题为银行的财务回报翻译；（2）辩论主题的汇注资源、两篇中英双语翻译文本和学生术语表；（3）材料难度别离为中等和较难；（4）崇敬立场，合适财务回报的谈话表率抒发，双语文本谈话质地高。

图 6 ChatGPT生成的翻译功课案例

4.3.2援救自我评估

翻译技能的提高不仅需要教师的正确指引，还依赖于学生多量的自主闇练。大谈话模子或者提供高效、个性化的学习平台，为培养学生自主学习智商提供平台资源。学生或者借助大谈话模子和教师响应会诊个东谈主翻译不及之处，并借助模子推选辩论学习材料和资源，同期还能握住进行自我评估，随时了解个东谈主翻译智商变化，汇集定制化的评估响应。

指示语：我是又名翻译专科硕士研究生，你将饰演又名资深翻译教师，字据我提供的辩论气象变化的华文原文和英文译文进行质地评估，并指出需要修改的地方和依据，临了为我推选一些辩论翻译闇练匡助我提高翻译智商。

图 7 ChatGPT评估学生翻译闇练案例

4.3.3跟踪教养效果

大谈话模子不错协助教师创建依期的详尽评估测试，周期性提供教养评价。教师不错在确保数据安全和知识产权的情况下，使用模子纪录学生的翻译闇练，让模子跟踪学生的学习效果，生成评估回报供教师参考。

指示语：我是翻译专科的教师，你将饰演又名一位熟练愚弄ChatGPT的教养评估各人，字据我上传的学生答卷评估这一学期的教养效果，这是团结学生学期初和学期末的翻译测试答卷，请你字据这两份答卷，评估学生的翻译学习效果、生成教养评估回报，并向我提供下一阶段的教养建议。

图 8 ChatGPT教养效果评估案例

除ChatGPT外，东谈主工智能本领和大谈话模子鸿沟还存在繁多可供弃取的器具和资源。在国内，百度文心一言和讯飞星火等大谈话模子也展现出刚劲的后劲，不错在不同鸿沟提供有劲的撑持。以Midjourney、DALL-E、Stable Diffusion等为代表的东谈主工智能绘图模子，为艺术和创意鸿沟的实践者提供了丰富的器具和资源。因此，教师在选用本领模子时，不行只锁定在某一个特定的模子上，而是字据具体的需乞降方针进行详尽考虑，活泼弃取合适类型的器具，高效精确地提高翻译培植和翻译实践的效率和质地。

5. 大谈话模子在刻下翻译教养中的主要问题与建议

大谈话模子本领在改日翻译培植的各个鸿沟齐具有重大的后劲，关联词，咱们也必须相识到，这项本领的应用也伴跟着一系列的潜在风险和挑战。主要包括其可能引发的意志形态的渗入、事实偏差误导、过度依赖本领以及数据苦衷安全等问题。

5.1意志形态渗入

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在当下翻译教养中，大谈话模子的应用会带来辩论的意志形态问题（胡开宝、李晓倩，2023:69）。意志形态勾引于所零碎据的汇集、处理和评释注解流程，数据自己便是价值不雅的一种体现。在大谈话模子的开发中，研发东谈主员使用特定的统计模子或对数据进行特定的颐养，以获取合适其预期或偏见的甩手，在这流程中数据模子可能会类似或放大数据中可能存在的偏见（徐光木等，2023:26）。同期，以ChatGPT为主的大谈话模子进修数据主要来兴奋批的英文网页，这些网页自己便是包括好意思国在内的英语国度社区的不雅点和价值不雅的映射，在回应问题和惩处问题时，ChatGPT可能会偏向于好意思国霸权主张的视角，从而违反了社会主张中枢价值不雅（金旋，2023:56）。

为惩处这一潜在的意志形态隐患，咱们需要遴选一系列对策。领先，翻译教师应留心提高政事意志和政事醒觉，深入学习习近平总布告中枢想想，从而能准确证据和识别出模子中可能存在的意志形态偏见。其次，荧惑翻译教师使用国内的大谈话模子，如百度文心一言、天工开物等，凭借万般的数据模子和多元的文化视角幸免霸权主张国度意志形态的渗入或操控。

5.2事实偏差误导

大谈话模子愚弄所靠近的另一首要问题是其所生成的内容可能存在事实性诞妄。由于本领旨趣上的致命缺欠，可能会出现大谈话模子幻觉问题，提供虚假信息、诞妄信息，这可能会误导翻译教师原有的知识体系，影响教师的知识坐蓐流程（冯雨奂，2023:26）。OpenAI 公司在其官方网站上承认这款器具存在缺欠，其中第一条便是天然ChatGPT 生成的文本无意看起来真实但本体上并不正确甚而无理（OpenAI，2023）。该公司也承认ChatGPT 无意会编造事实或是输出不辩论的回应。为此，教师应持续加强自身的专科知识，提高妙辨厉害的智商，在使用模子时严慎核实信息的真实性，不轻信虚假或不准确的内容。

5.3本领过度依赖

新兴本领的强势发展也可能会使东谈主们失去感性判断，盲目烂醉数据（张威、雷璇，2023：105），甚而产生过度依赖本领的问题。教师过度依赖大谈话模子倾向于让AI作念出决策，可能导致其教养智商的退化，孤苦想考智商和创新智商的平缓。教养、论文写稿、案例研究等要领若过度使用模子，可能使培植流程变得过于机械，削弱了教师的原创性和想考深度（姜华等，2023:68）。为此，咱们需要加强对培植伦理问题的顾问。翻译教师应在使用大谈话模子时，信守东谈主本主张，加强批判性想维智商，提高本领伦理意志，明确东谈主机合作关系，确保翻译教养有温度、有深度、有创意，从而更好地应酬大谈话模子过度依赖所带来的挑战。

5.4数据风险突显

翻译教师使用大谈话模子时，另一不可疏远的隐患则是苦衷安全问题，模子可能会导致数据和个东谈主苦衷裸露（宋时磊、杨逸云，2023:78）。在翻译教养中，教师和学生的个东谈主信息，如上传的个东谈主图片、电子典籍PDF、未发表的论文等，可能波及知识产权和苦衷问题（王华树、刘世界，2023:14）。尤其是跟着最新ChatGPT Turbo多模态功能的平凡应用，翻译数据裸露的潜在风险愈加超过。教师使用不同的大谈话模子平台，可能导致师生的苦衷被骚扰或被点窜，教研效率被作恶使用或被坏心溜达等风险。针对这一问题，教师加强数据安全提神意志，提高数据管明智商，审慎处理波及个东谈主信息的教研数据。正确指引学生合理使用大谈话模子的同期，实施严格的数据安全和苦衷保护策略，幸免上传过于敏锐的个东谈主信息，贯注教养流程中的苦衷安全。

大谈话模子本领在翻译培植鸿沟展现重大后劲，但其应用也追随一定的潜在风险。改日咱们连续探索大谈话模子本领在翻译培植中的应用后劲的同期，必须以辩证、客不雅、严慎的立场看待这项本领。各利益攸关方应该共同尽力制定明确的领导方针和伦理框架，确保本领的正确表率使用，施展其潜在的翻新性上风。

6.结语

大谈话模子的重生发展无疑为翻译培植带来了久了的影响和全新的转型机遇。与传统翻译教养模式比拟，大谈话模子在翻译教养的全流程中展现出前所未有的后劲。关联词，要完毕大谈话模子与翻译教养的深度和会，咱们还需面对并惩处诸多挑战，如翻译培植的新理念、新想路和新旅途，以及模子的安全性、准确性和易用性等。瞻望改日，大谈话模子必将成为鼓吹翻译培植变革的紧要驱能源，它将引颈翻译培植走向更高层级的智能化和个性化，使翻译培植愈加顺应数智化期间的需求。咱们证据地相识到大谈话模子带来的机遇和挑战，信守东谈主本主张和全东谈主培植理念，以绽开的、积极的立场鼓吹翻译培植的创新发展。在大谈话模子的驱动下，翻译培植将展现出全新的培植形态和发展征象。

基金名目：本文是国度社科基金名目“数字东谈主文视域下译者数字修养研究”(编号：22BYY043)以及2023年中央高校基本科研业务费专项资金名目（编号：242500122002） 的阶段性效率。

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发布于：河北省