4月11日，上海市科技翻译学会2026年年会暨“人工智能背景下翻译的未来发展”研讨会在沪召开。

上海外国语大学语言科学研究院教授倪琴认为，大语言模型凭借强大的语义理解与上下文建模能力，较好推动了翻译技术从传统机器翻译向智能协作范式的跨越。香港理工大学语言科学及技术学系副教授刘康龙提出，建设AI语料库的新路径，既保留语料库的可验证性，又借助人工智能提升检索、解释和反馈效率，使翻译教学从“查找信息”转向“理解依据、比较方案与形成判断”。在北京外国语大学翻译研究中心主任王洪涛看来，社会翻译学原理为理解人工智能翻译中的版权归属、译者身份认同危机以及人机协作的伦理边界提供了不可或缺的分析框架，推动了翻译研究从文本中心向社会现实的深度介入。南京大学翻译研究所所长刘云虹强调，翻译的伦理责任、主体性边界与创造性生成机制，共同构成了抵御技术异化的理论防线，唯有在坚守人文精神的前提下积极吸纳技术红利，才能确保翻译学科在范式转型中不失批判性与反思性，为国际传播和全球治理提供更高质量的智力支持。

会议由上海市科技翻译学会主办，上海外国语大学语言科学研究院承办。