1. 引言
人工智能技术的快速发展掀起了新一轮的信息技术热潮，影响着当今社会各行各业的生态，为人类社会发展赋能。翻译行业亦概莫能外 [1] 。近期，由OpenAI公司开发的基于转换器的生成式预训练模型(Generative Pre-trained Transformer, GPT)从语言大数据中获取了丰富的语言知识，在语言生成任务上达到了相当高的水平。这样一来，GPT便成为深度学习时代自然语言处理研究中最重要的神经网络模型。ChatGPT的出现，也引发了人们对翻译与人工智能关系的思考，其中最受关注的论题是：人工智能技术在将来是否可以完全取代人工翻译？技术赋能背景下翻译行业经历系统性变革，译者能力具有怎样的概念内涵？译者翻译能力结构包含哪些要素？如何实现翻译学习者能力的综合提升？本文重点围绕这些学术问题、现实问题探讨译者能力的结构模型和提升策略。
2. 翻译能力概念界定
翻译教学的最终目标是提高译者的翻译能力，培养翻译人才，研究翻译教学应该建立在研究译者翻译能力的基础之上 [2] 。关于翻译能力(translation competence)的概念，不同的研究阶段、研究背景、理论假设孕育了不同的翻译能力的界定。
在西方，翻译能力的定义经历了从“双语能力”到“多元能力”的转变 [3] ，早期的西方学者对翻译能力的描述更多的是对其主体(即双语者)的观察和研究。Harris和Sherwood是西方译界最早提出“双语者(a bilingual)”这一概念的研究者，他们认为双语者就是“生成的译者(a natural translator)” [4] 。20世纪70年代，随着翻译研究的“文化转向”，研究者开始关注社会文化因素对语言意义产生的作用，翻译活动被视为一种交际活动。Hymes首次提出了交际能力这一概念，认为交际能力既有赖于语言知识的掌握，也包括使用语言的能力 [5] 。在长期的研究过程中，研究者们逐步认识到翻译能力是由一系列复杂而相互关联的因素有机构成的，任何一种单一的描述方式都无法揭示翻译能力的全貌，翻译能力模式的建立和研究也就应运而生，并成为解决翻译能力定义、构成和运作的重要研究方法。
虽然与迅速发展的西方翻译能力及其模式研究相比，国内学者对这一领域的关注较晚，但是在针对翻译能力的构成要素及其与翻译教学的关系方面也做出了积极的探索。目前在翻译研究领域中已达成的共识是翻译能力是由一系列相关联的成分能力所构成的 [6] 。
3. 技术驱动下翻译能力模型构建
3.1. 翻译能力研究历程
Neubert提出语言能力、文本能力、主题能力、文化能力和转换能力共同作用形成学习者的翻译能力 [7] 。西班牙巴塞罗那自治大学的翻译能力习得过程和评估专项研究组采取理论探究与实证研究相结合的方法，对翻译能力及其习得问题进行了系统研究，他们将翻译能力界定为译者进行翻译所必需潜在的知识、技能体系，提出了翻译能力是由交际能力、非语言能力、心理生理因素、专业操作能力、转换能力和策略能力一系列相关的、有层次的、可变化的成分能力构成。2003年到2005年，PACTE更新了这一模型，提出了翻译能力由双语能力、百科知识能力、心理生理因素、工具使用能力、元翻译知识能力和策略能力构成 [6] [8] 。文军认为，翻译能力包括语言/文本能力、策略能力和自我评估能力，翻译能力是一个整体，任何方面的缺陷都会对翻译行为产生影响 [9] 。苗菊从3个视角将翻译能力划分为3个范畴，即认知能力、语言能力和交际能力，概括了翻译能力的构成成分 [10] 。钱春花构建了由内驱力、认知能力、语言能力和操作能力等4种能力构成的翻译能力体系金字塔模型，然后对这一模型进行实证检验，验证了4种能力之间的关系 [11] 。
在众多翻译能力模型中，现代技术的发展日新月异，促使越来越多的学者开始把工具或技术能力视为翻译能力的有机组成部分。由此，相关理论模型与框架必须考虑技术因素，才能避免对翻译运作机制的片面理解 [12] 。有学者还专门提出“译者技术能力体系模型”，具体包括技术知识、工具能力和技术思维三个层面 [13] 。从翻译实践的历史发展来看，翻译能力要素是一种动态构成，随着时代的变化而变化，演变至今受机器翻译等各种翻译技术的影响最大 [14] 。近年来，得益于人工智能技术的发展，翻译技术与工具也迎来了完善与升级，取得了巨大进步，成为高效率翻译过程的重要组成部分。在技术变革的驱动下，译者的翻译能力结构需要相应调整和升级，以更好地适应技术赋能时代背景下对译者要求。因此，也有学者认为翻译研究及实践的技术转向重新定义了翻译能力 [15] ，很大程度上说明了技术能力与技术思维在现代职业翻译实践中扮演日益重要的角色。
3.2. 翻译能力模型构建
译者集多重身份属性于一体，既是翻译实践者和语言服务者，也是翻译研究者、技术使用者、信息
Figure 1. Structural model of translator’s translation ability
图1. 译者翻译能力结构模型
加工者和文化传播者。基于翻译能力研究相关成果，结合技术革新驱动下译者能力的新要求，本文构建了译者翻译能力结构模型。译者能力是由翻译实践能力、翻译策略能力、技术能力、学习能力、心理生理能力和服务能力六种能力要素构成的动态复杂能力系统，涉及信念、思维、知识和技能四个主要维度(见图1)。翻译能力是六项能力要素在四个维度上相互作用而表现出来的动态协同的整体状态。
翻译能力结构模型的六项能力要素可分为核心能力层和通用能力层。核心能力层指译者应具备的专属能力，包括翻译实践能力和翻译策略能力，是译者不同于其他行业的区别性能力特征。通用能力层包括语言能力、技术能力、服务能力和心理生理能力，是译者需要具备的一般能力，体现翻译领域能力的共性特征。每项能力要素均涉及信念、思维、知识和技能四个维度。翻译能力的六个要素分别阐述如下：
1) 翻译实践能力位于核心能力层，是翻译能力系统中的关键要素，其他五项能力要素均服务于该能力。翻译实践能力指在其他五种能力共同作用下译者从始至终高效完成一篇译文的应用能力。翻译实践能力包括协同技术工具与知识文化素养的能力、完成译文并成功交付的能力、通过知识的习得、经验的积累以及认知资源的优化组合，所展现出的能力。
2) 翻译策略能力位于核心能力层，是翻译能力系统正常运行的基础和先决条件。策略能力指译者为综合提升编辑效率和译文质量所行使的决断能力、预测能力与评估能力的总和，涵盖工具评估能力、机器翻译质量评估能力、对神经机器翻译错误进行识别、归类与修正的能力、对译后编辑指南准确解读与执行的能力、对译后编辑程度准确决策的能力、基于特定文本类型、主题领域及客户需求制定译后编辑流程的能力。
3) 技术能力是翻译能力系统中的工具性要素，为其他能力提供技术支持。技术能力指译者利用工具/技术资源解决翻译难题，确保翻译任务高质量完成的技术素养，涵盖译前编辑能力与术语管理能力、机器翻译/译后编辑工具操作能力、复杂文件解析能力(如文档重复率及非译元素的提取与锁定)、语料库应用能力、信息检索与辨别能力、对机器翻译原理的认知能力、内容管理工具应用能力。同时，译后编辑人员还需要具备基本的编程能力，因为翻译不是单纯的进行译后编辑和修改，更是本地化翻译过程中的重要组成部分，常涉及一些编程方面的知识。例如持续本地化过程中涉及的代码更新、翻译环境与开发环境间的连接、译文回填至代码库等都要求译后编辑具备一定的编程能力。
4) 语言能力指译者在双语转换中进行编辑、修订和质量评估中具备的知识和技能水平。译者需要熟练掌握双语能力和翻译技能，通晓语篇的目的性、信息性、可接受性、衔接、连贯等特征对翻译实践的指导作用 [14] ，能够在源语言和目标语言之间实现顺畅的跨文化交际活动。扎实的语言能力功底能够帮助译者准确解码源语意图，快速识别源语与目标语之间不匹配的片段，进而提升翻译效率和译文质量。
5) 服务能力指译者从寻找翻译任务至交付任务的全过程中为他人提供服务的能力，是翻译能力的重要构成部分。译后编辑人员应该在与客户交流过程中充分展现自身的专业素养和客户意识，熟悉翻译市场、行业需求和议价行情，具备营销策略、寻求目标客户、明确客户需求与预期目标、熟悉翻译流程、解读翻译报告、确定预算与报价等方面的能力。同时，更要具备较强的翻译数据伦理意识、翻译技术伦理意识 [2] ，严格遵守职业道德准则和标准，确保翻译工作有条不紊地进行。
6) 心理/生理能力指译者在心理(认知、态度)及生理层面所表现出的综合能力。在心理层面，译后编辑需要保持良好的记忆力、感知力、注意力和情绪 [6] ，积极主动，避免技术焦虑情绪，不低估或畏惧机器翻译，具有批判精神，能客观理性对待机器翻译译文。在生理层面，当前译后编辑使用的工具在人体工效学(ergonomics)层面还有待改善，且面临久坐问题，常引起眼睛、腰椎、四肢等身体疾病，进而导致其心理方面的问题。因此，译后编辑人员应具备较强的时间规划和自我调节能力，确保能够在复杂的多任务情境下顺利交付任务，达到客户期望。
信念、思维、知识和技能四个维度贯穿于译者各项翻译能力要素。译者能力的提升最终指向高质量翻译产品的产出。信念是译者对翻译实践的整体认知和价值观念，对翻译实践、译者情感、心理等产生影响，是译者能力发展的精神基石。知识是根据不同领域与目的，利用语言、文化、行业、固有领域等知识完成符合翻译目的译文。思维是保持思想的与时俱进，能够接受并适应新时代新事物，适时地转变思维而更好地完成译文。技能驱动翻译行为发生系统性变革，要求译者改变固有信念，革新思维模式，解决翻译过程中的实际问题，促进自身能力提升。优秀的译者应能关注时代发展，适时调整个体信念，转变思维模式，更新知识和技能结构，实现能力要素的动态调整和升级。
4. 翻译能力模型对翻译教学的启示
在技术赋能时代下，市场对高端翻译人才需求增加，传统的翻译教学模式也需要革新以培养出语言服务业真正需要的专业人才，下面从四方面探讨译者能力培养路径。
4.1. 革新传统翻译认知观念
翻译教育主管部门和人才培养单位应该革新对于传统翻译的认知，注重行业发展需求及国家语言战略对于翻译人才提出的新要求。积极拓展智能技术在翻译教学实践中的融合应用场景，指导学生正确运用翻译技术工具。
4.2. 改善翻译课程教学内容
高等学校应该明确当前学生译员的个人素养和行业实际需求间的差距，与企业携手建立“产学研”一体化译后编辑人才培养和研究机制，共同打造翻译精品课程。
4.3. 强化师生数字技术素养
作为翻译教学和实践的主体，翻译师生应该适应数字化生存环境，熟悉智能技术在翻译实践中的应用。教师应在培养学生语言能力的同时，注重学生在工具、策略、服务、管理等方面的能力培养。学生应积极利用网络资源，习得译后编辑实践需要的工具操作能力、语料库应用能力、复杂文档解析能力。
5. 结语
人工智能时代，机器翻译译后编辑模式成为学界与业界关注的新话题，语言服务行业对译者的翻译能力也提出了更高的要求。为此，本文尝试构建一个新翻译能力模型，对各能力的内涵进行明确界定，并从革新翻译认知、重视课程建设、强化数字素养三方面阐述了新时代翻译能力的发展路径。