問題的提出

近年來，以 ChatGPT、Claude、Gemini、文心一言等為代表的生成式人工智能（Generative AI）技術(shù)取得了突破性進展。該技術(shù)基于深度學習算法，能夠理解并解釋數(shù)據(jù)，并根據(jù)指令生成全新的文本、圖像、音視頻等內(nèi)容，為各行各業(yè)發(fā)展模式的創(chuàng)新提供了新的動力。目前，生成式AI技術(shù)已在醫(yī)療、金融、交通、工程、法律等領域展現(xiàn)出廣泛的應用前景。法律翻譯作為一種跨法系及跨語言體系的交際行為，其核心在于法律思想觀念、法律語言文化、法律規(guī)范及法律文本的轉(zhuǎn)換與傳播，具有專業(yè)性強、文化敏感性高、責任性大等特點。將生成式 AI 技術(shù)（如 ChatGPT）用于法律翻譯，或結(jié)合現(xiàn)有翻譯技術(shù)、翻譯系統(tǒng)以及翻譯平臺進行綜合性創(chuàng)新運用（下文簡稱“生成式 AI 翻譯技術(shù)”），能為法律翻譯流程和翻譯模式的數(shù)智化轉(zhuǎn)型提供新的技術(shù)支撐，促進國家跨境法律制度完善、國際法治合作與制度競爭、提升國家法治話語權(quán)和敘述水平具有重要意義。但是，在充分關(guān)注生成式AI翻譯技術(shù)所蘊含的勢能與潛力的同時，也要高度重視并積極規(guī)避其在法律翻譯中可能引發(fā)的倫理風險。

學界對法律翻譯相關(guān)倫理問題的研究主要集中在翻譯倫理和技術(shù)倫理兩個方面。在法律翻譯倫理領域，研究者主要關(guān)注法庭口譯員的職業(yè)道德問題、法律筆譯員的職業(yè)倫理問題。其中，有論者認為法律領域的口筆譯人員應追求的核心倫理價值是法律翻譯的準確性，并強調(diào)法律翻譯人才職業(yè)倫理教育和培養(yǎng)的重要性。此外，國外也有學者對法律職業(yè)或律師相關(guān)的倫理問題進行了研究。例如，Chiara 探索了法律職業(yè)跨國界的道德監(jiān)管與約束問題，提到不同法律文化之間的深刻差異以及相應的法律倫理問題；而 Giordano 則研究了律師作為譯員的作用及其道德問題，分析了律師擔任譯員或翻譯任務外包給第三方律師時出現(xiàn)翻譯錯誤是否會違反針對客戶的道德責任規(guī)則。關(guān)于翻譯技術(shù)倫理議題的研究，主要涵蓋譯者職業(yè)規(guī)范視角、技術(shù)哲學和技術(shù)倫理學視角、眾包翻譯平臺與商業(yè)倫理等商業(yè)視角，還包括從垂直領域視角探討翻譯技術(shù)倫理問題，如文學翻譯中計算機輔助翻譯的倫理研究。針對法律翻譯領域的翻譯技術(shù)倫理問題，Anabel & Robert 分析了人工智能技術(shù)進步對法律翻譯行業(yè)的影響、給法律職業(yè)帶來的風險和挑戰(zhàn)；張法連和曲欣探討了翻譯技術(shù)在法律翻譯應用中可能帶來的正面?zhèn)惱碛绊懠皾撛趥惱硗{，并提出了構(gòu)建法律翻譯技術(shù)倫理的基本原則；高玉霞和任東升指出了生成式 AI 技術(shù)的不當使用會對翻譯職業(yè)道德和倫理產(chǎn)生沖擊。

綜上所述，盡管現(xiàn)有研究從多個角度探討了翻譯技術(shù)在法律翻譯中的倫理問題，但對于生成式 AI 翻譯技術(shù)在法律翻譯領域所帶來的倫理風險，仍缺乏系統(tǒng)性的研究。隨著這一技術(shù)的不斷發(fā)展和廣泛應用，其潛在的倫理風險也日益凸顯。為了確保法律翻譯的質(zhì)量和可信度，并推動生成式 AI 翻譯技術(shù)的健康有序發(fā)展，本文將深入分析該技術(shù)在法律翻譯中可能引發(fā)的倫理風險，并提出相應的應對策略.這不僅有助于完善法律翻譯的技術(shù)框架，還將為中國法治話語國際傳播提供技術(shù)支持與實踐指南。

生成式 AI翻譯技術(shù)在法律翻譯中的應用潛力

加強涉外法治建設和構(gòu)建中國法治話語傳播體系是新時代國家發(fā)展戰(zhàn)略的方向和重點，法律翻譯的準確性對于我國的涉外法治建設至關(guān)重要。作為一項新興技術(shù)，生成式 AI 翻譯技術(shù)基于深度學習和自然語言處理 (NLP) 技術(shù)，其核心原理是通過對海量語料庫的訓練，生成具有流暢度和語義準確性的目標語言文本。該技術(shù)不僅能夠識別并掌握源語言的語言規(guī)律與結(jié)構(gòu)，還可以在翻譯過程中自主生成符合目標語言規(guī)范和表達習慣的自然文本，展示出一定的語言生成能力。

生成式 AI 翻譯技術(shù)在法律翻譯領域的應用受到全球市場需求擴展和本國涉外法治建設雙重驅(qū)動。從外部來看，跨國法律事務的頻繁開展以及國際商事活動的持續(xù)增長，催生了法律翻譯服務的巨大需求。特別是在多語種合同談判、跨境仲裁、國際訴訟等高度專業(yè)化領域，市場對法律翻譯的準確性、效率和跨語言跨文化的適應性提出了更高要求。與此同時，涉外法治建設的深入推進則進一步推動了法律服務數(shù)字化和智能化需求，法律翻譯作為涉外法律服務的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其數(shù)智化轉(zhuǎn)型成為提升涉外法律服務整體效能的重要抓手。目前，法律翻譯需求集中于合同翻譯、國際訴訟文書翻譯及跨國企業(yè)的法律咨詢等關(guān)鍵領域。隨著各國法律交流的日益頻繁，法律專業(yè)人士迫切需要快速、準確的翻譯工具，以應對日益復雜的法律服務需求。生成式 AI 翻譯技術(shù)憑借其高效的翻譯能力和對多語種的支持，正成為滿足這一需求的關(guān)鍵技術(shù)。有研究報告指出，在法律領域，使用人工智能工具已成為保持競爭力和提升效率的關(guān)鍵手段，這些工具能夠協(xié)助律師高效完成法律研究、文件審查、合同分析及翻譯等任務，從而釋放出更多時間專注于更復雜和具有戰(zhàn)略性的工作。生成式 AI 翻譯技術(shù)因其在語義理解、法律術(shù)語一致性處理和跨文化適配方面的顯著優(yōu)勢，正逐步成為應對這些需求的關(guān)鍵工具，為法律服務的效率提升、跨國法律協(xié)作及涉外法治體系的建設提供了有效支撐。

此外，生成式 AI 翻譯技術(shù)的優(yōu)勢不僅在于能夠快速處理大量法律文本，還在于能夠根據(jù)上下文動態(tài)調(diào)整,顯著提高譯者的翻譯效率和準確性。以 DeepLPro 等工具為例，其基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡訓練，能識別并處理法律合同文件中的復雜句式及高度專業(yè)化的表達，減少歧義與誤差風險。生成式 AI 翻譯在大規(guī)模文檔處理方面也表現(xiàn)出色，能夠保留原始格式、圖像、字體等重要元素，確保法律文件的完整性和專業(yè)性——這一點在法律文件的正式性需求中尤為關(guān)鍵。傳統(tǒng)的法律翻譯往往依賴譯者的語言文化能力和法律知識儲備，且需要耗費大量時間進行法律文獻和背景材料的查閱。相比之下，生成式 AI 翻譯技術(shù)利用深度學習模型，可以高效生成目標語言文本，使法律翻譯團隊能在更短時間內(nèi)處理大量文檔，有效降低了人工翻譯過程中因時間消耗和資源浪費所導致的成本增加。隨著深度學習和自然語言處理技術(shù)的不斷進步，生成式 AI 翻譯技術(shù)在法律翻譯領域的應用有望不斷深化，為法律專業(yè)人士提供更加精準、高效的翻譯支持。

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生成式 AI翻譯技術(shù)在法律翻譯中的主要倫理風險

法律翻譯不僅僅是語言的轉(zhuǎn)換，更涉及文化和法律體系的深度理解。盡管生成式 AI 翻譯技術(shù)在法律翻譯中的應用具有很大優(yōu)勢，但法律文本的正式性和嚴謹性,以及不同國家法律體系和文化背景的差異，使得生成式 AI 翻譯技術(shù)在處理法律文本時存在一定的局限。特別是在處理包含豐富法律背景知識和文化元素的翻譯任務時，生成式 AI 可能會錯誤解讀或過度解讀信息。而法律翻譯的準確性直接關(guān)系到法律的正確執(zhí)行，任何失誤都可能導致嚴重的后果。因此，生成式 AI 翻譯技術(shù)的應用不可避免地會引發(fā)倫理風險。總體而言，這些風險主要集中在翻譯倫理、數(shù)據(jù)倫理、技術(shù)倫理和責任倫理四個方面。

(一) 翻譯倫理風險

翻譯倫理風險主要涉及翻譯的準確性和歧義性問題。法律語言的權(quán)威性要求其語體風格準確嚴謹、言簡意賅、不偏不倚，而生成式 AI翻譯技術(shù)在處理法律文本中的特色術(shù)語以及文化知識時可能不夠精準，這可能會影響法律信息的有效傳播,從而加劇跨國法律糾紛的風險。

1. 法律翻譯的準確性問題

法律用語的精確性、法律句式的嚴謹性、法律概念的抽象化等特點決定了法律文本翻譯的高要求和高難度，因此，生成式 AI 翻譯技術(shù)在處理法律術(shù)語和法律句式時無法做到完全的準確性與靈活性。例如，宋麗玨基于法律文本例句，對比了其自建的法律翻譯專題數(shù)據(jù)庫檢索得到的譯文結(jié)果與 ChatGPT 給出的譯文結(jié)果，發(fā)現(xiàn) ChatGPT 在法律術(shù)語和句式的翻譯方面存在不足。此外，張文煜和趙璧在比較 ChatGPT 與神經(jīng)網(wǎng)絡機器翻譯處理不同文本類型的翻譯質(zhì)量時發(fā)現(xiàn)，在針對法律文本的翻譯中，無論是英譯漢還是漢譯英，ChatGPT 的 BLEU 值都低于有道翻譯、DeepL 等神經(jīng)網(wǎng)絡機器翻譯系統(tǒng)。

準確性問題不僅涉及語言層面，還涉及深層的跨文化理解和法律體系的轉(zhuǎn)換。翻譯不同法系的法律概念時，生成式 AI 翻譯技術(shù)可能無法準確處理原文的法律含義與隱含的文化信息，也難以在目標語言中找到恰當?shù)膶硎?。例如，“判例法? (caselaw) 是英美法系國家法律體系的基石，具有動態(tài)性特點，會隨著新案件的出現(xiàn)而變化。在翻譯成以成文法 (statutory law) 為主的大陸法系國家的法律語言時，生成式 AI 翻譯技術(shù)可能無法完全準確地解讀“判例法”背后的動態(tài)情景變化，從而影響法律文化的精準傳播。因此，法律譯員在借助生成式 AI 翻譯技術(shù)進行翻譯時，如果不能有效識別和彌補該技術(shù)在翻譯方面的不足和缺陷，就會引發(fā)翻譯倫理問題。

2. 法律翻譯的歧義性問題

法律翻譯的復雜性在于特定法律文化或情境下詞語含義的多樣性、不同語境中詞義的變化，以及某些單詞、短語或詞組意義的模糊性，這些特征均增加了法律翻譯的難度。Jeffrey 指出，法律術(shù)語尤其容易受到歧義的影響，這對人類譯員來說是一個挑戰(zhàn)，也是自然語言處理技術(shù)需要克服的難題。生成式 AI 在語言知識生成過程中可能會出現(xiàn)幻覺，產(chǎn)生不真實或前后信息不一致的內(nèi)容。目前,尚不清楚生成式 AI 翻譯技術(shù)是否能夠充分理解復雜的法律概念，并避免歧義性翻譯結(jié)果或技術(shù)幻覺問題。

在跨文化法律交流中，法律翻譯的歧義性問題可能會對我國的涉外法治建設產(chǎn)生不利影響。例如，中國法律中的“民法通則” (The General Principles of the Civil Law of the People’s Republic of China) 這一概念，在翻譯成英語時被誤解為 “Civil Law General Principles”，而實際上 “民法通則”在中國法律體系中的地位和作用與西方法系中的 “general principles” 存在顯著差異。再如，法律文本中常見的模糊性表達 “合理的” “適當?shù)摹钡龋诓煌晌幕杏胁煌慕忉寴藴?。盡管生成式 AI翻譯技術(shù)能夠結(jié)合上下文語境進行理解，但其能否準確把握這些表達在特定法律文化中的含義，并在譯文中適當體現(xiàn)模糊性，尚難定論。這種不確定性會對涉外法治建設產(chǎn)生深遠影響，尤其是在國際條約翻譯中，歧義性問題可能會導致締約方對條款的理解出現(xiàn)分歧，不利于國際法律合作的可持續(xù)發(fā)展。

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(二) 數(shù)據(jù)倫理風險

數(shù)據(jù)倫理風險主要涉及訓練數(shù)據(jù)的偏見和隱私安全問題。生成式 AI 翻譯技術(shù)依賴海量的訓練數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)本身可能包含歷史偏見或敏感信息，從而導致翻譯結(jié)果出現(xiàn)數(shù)據(jù)偏見以及隱私安全問題，這直接關(guān)系到翻譯結(jié)果的公平性、準確性，以及法律文本的保密性和權(quán)威性。

1. 數(shù)據(jù)偏見

有論者將數(shù)據(jù)偏見的來源歸納為三種類型:由人類社會文化和價值觀因素對機器系統(tǒng)產(chǎn)生的偏見（涌現(xiàn)偏見）；歷史數(shù)據(jù)中未經(jīng)處理的人類社會偏見（歷史偏見）；數(shù)據(jù)集中的某一類樣本數(shù)少于其他類（數(shù)據(jù)類別不平衡）。這三種數(shù)據(jù)偏見類型也可能在生成式 AI翻譯技術(shù)應用于法律翻譯時出現(xiàn)。首先，法律翻譯過程中譯員與生成式 AI 系統(tǒng)的交互可能會導致涌現(xiàn)偏見，因為系統(tǒng)在處理法律文本時往往會傾向某種特定的價值觀或文化背景。例如，若法律文本中包含性別歧視或種族歧視的內(nèi)容，AI系統(tǒng)可能會無意中強化這些偏見，并將其傳遞給目標法系的國家，從而放大偏見的影響力。其次，生成式 AI 的訓練數(shù)據(jù)集若時效性不足，可能會引發(fā)可信度危機?，F(xiàn)有的法律翻譯語料中可能會包含以往翻譯中遺留的一些社會偏見，若這些語料數(shù)據(jù)未得到及時清洗與更新，法律法規(guī)的權(quán)威性和有效性可能會受到公民的質(zhì)疑，給國家的法治文化建設事業(yè)帶來信任危機。最后，數(shù)據(jù)類別不平衡問題在低資源語言的法律翻譯中尤為明顯。對于某些法律體系或語言資源稀缺的國家，訓練數(shù)據(jù)的不足可能會導致生成式 AI 翻譯技術(shù)無法有效學習語言特性，影響翻譯質(zhì)量。例如，在處理某些小語種的法律文本時，由于訓練數(shù)據(jù)的稀缺，生成式 AI 翻譯技術(shù)可能無法準確理解和翻譯這些文本中的法律術(shù)語，導致法律釋義偏見。

2. 隱私安全

翻譯數(shù)據(jù)在傳輸和應用過程中的安全問題和用戶的隱私保護問題日益受到關(guān)注，而生成式 AI 的自監(jiān)督學習方法，通過大量無標注文本進行訓練，可能會引發(fā)數(shù)據(jù)安全隱患。生成式 AI 翻譯技術(shù)在訓練過程中使用真實的翻譯語料，可能涉及個人隱私問題、翻譯勞動成果與知識產(chǎn)權(quán)歸屬問題。法律文件通常包含大量敏感信息，如個人隱私、商業(yè)機密和國家安全等。無論是將法律文本語料用于生成式 AI 翻譯技術(shù)的訓練，還是利用該技術(shù)進行法律文本的翻譯，數(shù)據(jù)隱私保護都是一個需要重點關(guān)注的問題。例如，2017 年，國內(nèi)某翻譯公司在使用機器翻譯系統(tǒng)處理商業(yè)合同時發(fā)現(xiàn)，系統(tǒng)會將翻譯后的文本存儲在云端，這可能引發(fā)客戶數(shù)據(jù)泄露風險。該事件也促使業(yè)界更加關(guān)注 AI 技術(shù)在翻譯中的數(shù)據(jù)安全問題。同理，如果在未能明確技術(shù)使用者身份的情況下，將生成式 AI 翻譯技術(shù)用于法律翻譯實踐，隱私數(shù)據(jù)和信息安全很難得到保障，可能會導致隱私數(shù)據(jù)被非法收集、使用、泄露或篡改。這不僅會侵犯數(shù)據(jù)主體的權(quán)利和利益，而且會對國家安全構(gòu)成威脅。因此，在使用生成式 AI 翻譯技術(shù)時，必須嚴格控制翻譯數(shù)據(jù)的使用范圍和訪問權(quán)限，充分保障數(shù)據(jù)隱私和安全。

(三) 技術(shù)倫理風險

翻譯技術(shù)在帶來巨大便利的同時，也引發(fā)了諸多傳統(tǒng)模式下未曾遇到的技術(shù)倫理問題。技術(shù)倫理風險指的是在技術(shù)的生命周期中，由于技術(shù)本身的特性或人類對技術(shù)的使用不當而引發(fā)的一系列違背道德準則、侵犯人權(quán)、損害社會公平正義的問題。這些問題不僅涉及技術(shù)本身在功能和使用效果方面的偏差，還包括技術(shù)應用對社會、文化、法律等方面的負面影響。技術(shù)倫理問題的產(chǎn)生是由技術(shù)的特殊性導致的，生成式 AI 翻譯技術(shù)的特殊性在于其能夠自動生成文本、圖片、視頻等內(nèi)容。在法律翻譯中使用生成式 AI 翻譯技術(shù)，主要存在以下兩方面的技術(shù)倫理問題。

1. 算法濫用

生成式 AI 翻譯技術(shù)在法律翻譯中的應用存在 “算法黑箱”問題，主要體現(xiàn)在兩個方面。一方面，生成式 AI翻譯技術(shù)依賴自我學習機制，通過大量數(shù)據(jù)訓練生成翻譯規(guī)則，而這些規(guī)則在技術(shù)層面往往難以被自然人觀察和理解。在法律翻譯領域，算法的決策過程涉及復雜的法律術(shù)語和邏輯推理，非技術(shù)人員很難進行有效監(jiān)督。另一方面，算法的決策規(guī)則可能會被開發(fā)者隱藏，導致算法的使用缺乏透明性。這種“算法黑箱”問題會扭曲生成式 AI 翻譯技術(shù)的預期功能和使用目的，不僅會影響具體法律制度下個案判決的公正性，還會影響法律制度在不同法系國家傳播的公信力和權(quán)威性。

首先，算法濫用可能會引發(fā)信息偏見問題。法律翻譯要求對法律術(shù)語、條款和判例進行精確的翻譯和解釋，任何偏差都會改變法律的含義。如果生成式 AI 翻譯技術(shù)的算法被編程為偏向某些特定的法律解釋或術(shù)語，就會導致原法系的法律內(nèi)容在翻譯為目標法系文本后被曲解或不當使用，出現(xiàn)“偏見執(zhí)法”的情況。例如，對跨國法律糾紛案件進行翻譯時，如果生成式AI翻譯技術(shù)的算法被設置為偏向某一國的法律體系，翻譯后的內(nèi)容會導致目標國家對案件的判決傾向于某一方，這會嚴重損害法律的公正性，不利于違法行為的跨國管控。

其次，算法濫用可能會引發(fā)重大法律翻譯事故。法律文本具有強制性和約束力，任何翻譯錯誤都可能導致嚴重的法律后果。例如，借助生成式 AI 翻譯技術(shù)進行合同翻譯時，算法濫用問題會導致譯文中出現(xiàn)法律術(shù)語錯誤，影響合同條款的順利執(zhí)行，情況嚴重時可能會引起訴訟事件。而在國際商業(yè)合同或跨國法律協(xié)議中，翻譯錯誤則可能造成嚴重的經(jīng)濟損失，甚至引發(fā)國際爭端，損害涉外法治建設的穩(wěn)定性和可持續(xù)性。

最后，算法濫用可能導致法律翻譯技術(shù)本身的功能被篡改或濫用。例如，某些利益相關(guān)方可能會利用生成式 AI 翻譯技術(shù)的“黑箱”特性操縱翻譯結(jié)果，以符合其特定的法律訴求，從而影響法律的執(zhí)行和判決。尤其是在翻譯文本中涉及政治敏感或商業(yè)機密時，一旦翻譯結(jié)果被操縱，便會對國家安全或企業(yè)利益造成嚴重損害。這不僅會削弱法律翻譯的公正性，還會影響國際合作的信任和法律文本的權(quán)威性。

2. 技術(shù)異化

在人工智能時代，技術(shù)問題使新時代的翻譯倫理焦點從人際倫理更多地轉(zhuǎn)向人機倫理，其背后的深層動因是技術(shù)倫理對翻譯社會實踐的交叉影響日益顯著。盡管生成式 AI 翻譯技術(shù)的廣泛應用促進了法律翻譯的發(fā)展以及法律文化的傳播，但也加劇了技術(shù)異化的風險，主要體現(xiàn)為法律譯員的角色轉(zhuǎn)變和主體性弱化，以及法律譯員的國家法治話語表達能力以及法治敘述水平下降。

法律譯員通常具備卓越的語言能力和法律專業(yè)素養(yǎng)，能夠深刻理解不同法律體系、法律術(shù)語的特點以及法律文本的嚴謹性和規(guī)范性，具有高度的專業(yè)性、判斷力與創(chuàng)新意識，在整個翻譯過程中發(fā)揮主導作用。然而，生成式 AI翻譯技術(shù)的引入可能會改變這一應然關(guān)系。法律譯員的角色可能從主導翻譯過程的專家轉(zhuǎn)變?yōu)榧夹g(shù)的操作者或監(jiān)督者，這種角色轉(zhuǎn)變可能會削弱譯員的主體性和專業(yè)地位。

生成式 AI 翻譯技術(shù)作為人類譯員能力的一種擴展，其應用本身并非必然導致異化，關(guān)鍵取決于人類譯員使用技術(shù)的方式以及對技術(shù)的依賴程度。有論者指出，機器翻譯泛濫會導致人類譯員過度遷就機器意愿，人類的自然語言會不斷被機器侵蝕，導致譯者群體性身份弱化、隱身甚至消亡。當法律譯員過度依賴技術(shù)時，技術(shù)異化的風險便會凸顯。還有論者認為機器翻譯為譯者提供詞庫選擇，可能會降低譯員的心理詞庫激活頻率，導致其語言能力萎縮。生成式 AI 翻譯技術(shù)不僅能夠為法律譯員提供譯文選擇，而且能夠自主生成新的譯文，對法律術(shù)語、語境和文化背景進行自主理解與判斷。長期而言，譯者可能會逐漸失去對翻譯過程的控制權(quán)，成為技術(shù)的附庸，如果法律翻譯的生產(chǎn)呈現(xiàn)出一種高度依賴技術(shù)的狀態(tài)，譯員的專業(yè)判斷力和法律語言敏感度就會逐漸下降。這種情況下，法律翻譯的質(zhì)量很難得到有效把控，法律翻譯行業(yè)可能會陷入一種被技術(shù)主導的被動局面，進一步削弱國家的法治話語國際傳播能力，甚至影響國家的法治形象。

(四) 責任倫理風險

在法律翻譯中，生成式 AI 翻譯技術(shù)的應用潛藏著重要的責任倫理風險。生成式 AI 翻譯技術(shù)在法律翻譯中的責任倫理風險主要涉及技術(shù)的開發(fā)者和技術(shù)的使用者兩個群體。

1. 開發(fā)者責任

法律翻譯的技術(shù)開發(fā)者應具備“人工智能倫理”理念，該理念強調(diào)人工智能開發(fā)者有效開發(fā)合乎倫理道德的人工智能系統(tǒng)。開發(fā)者不僅要對開發(fā)行為產(chǎn)生的后果承擔責任，還要預測未來可能出現(xiàn)的問題。有學者指出，在訓練生成式人工智能時，研發(fā)者輸入的數(shù)據(jù)類型及輸出內(nèi)容承載的價值觀各異，質(zhì)量參差不齊，生成式人工智能在開發(fā)中面臨全新的法律風險和倫理挑戰(zhàn)，可能會危害國家安全、侵犯商業(yè)秘密、侵犯公民個人信息等。因此，技術(shù)開發(fā)者在使用法律翻譯數(shù)據(jù)作為訓練數(shù)據(jù)時，必須高度重視數(shù)據(jù)的知識產(chǎn)權(quán)和隱私保護問題。如果忽視了法律翻譯數(shù)據(jù)中的個人隱私等敏感信息，就會導致隱私泄露或濫用，引發(fā)法律糾紛。例如，若技術(shù)開發(fā)者未經(jīng)授權(quán)使用某公司的法律文件作為訓練數(shù)據(jù)，導致 AI 生成的翻譯結(jié)果中包含了該公司的商業(yè)機密信息，這將構(gòu)成對該公司知識產(chǎn)權(quán)的嚴重侵犯，甚至引發(fā)訴訟。

2. 使用者責任

將生成式 AI 翻譯技術(shù)應用于實際的工作場景時，技術(shù)使用者需要承擔相應的責任風險。任文指出，機器翻譯活動中的“責任”原則包括個體責任和集體責任。在法律翻譯中，生成式 AI 翻譯技術(shù)的使用者不僅包括專業(yè)法律譯員，還包括律師、法官或企業(yè)管理者等普通用戶。在使用生成式 AI翻譯技術(shù)時，譯員可能會過度依賴技術(shù)，忽視對 AI 翻譯結(jié)果的審查。在處理跨國合同糾紛案件時，若譯員提供的譯文由 AI 生成且未經(jīng)人工審校，會在一定程度上導致案件處理出現(xiàn)誤差,甚至會引發(fā)嚴重的跨國法律糾紛。此外，在集體協(xié)作的翻譯任務中，技術(shù)使用的責任邊界很難界定。例如，法律團隊中多個成員同時使用生成式 AI 翻譯技術(shù)進行法律文本翻譯和審查，出現(xiàn)翻譯錯誤時，責任的具體歸屬難以明確。這種情況下，如何有效規(guī)范生成式 AI 翻譯技術(shù)使用者在法律翻譯中的行為，以及如何防范因技術(shù)的廣泛使用而引發(fā)的風險，是重要的法律翻譯責任倫理問題。

四、生成式 AI 翻譯技術(shù)倫理風險的應對策略

在大語言模型時代，生成式 AI 翻譯技術(shù)為法律翻譯帶來了前所未有的便利，但同時也伴隨著一系列倫理挑戰(zhàn)。為了應對這些挑戰(zhàn)，學界、業(yè)界以及政府等多方共同努力，從加強法律翻譯倫理教育、提升法律譯員專業(yè)技術(shù)能力、深化法律翻譯技術(shù)研究、加強法律翻譯技術(shù)監(jiān)管四個方面出發(fā)，制定全面的倫理應對策略，確保生成式 AI 翻譯技術(shù)在法律翻譯中合法合規(guī)使用。

(一) 重視法律翻譯技術(shù)倫理教育

ChatGPT 的應用和 AIGC 產(chǎn)業(yè)的加速發(fā)展，迅速激發(fā)了智能翻譯教育的內(nèi)生動力，為未來構(gòu)建智慧翻譯教育產(chǎn)業(yè)生態(tài)提供了重要契機。當前，生成式 AI 翻譯技術(shù)逐漸深入應用于法律翻譯，法律翻譯教學必須重視法律風險防范與法律規(guī)制問題，進一步強化倫理教育。

1. 加強倫理意識培養(yǎng)

生成式 AI 翻譯技術(shù)的廣泛應用引發(fā)了諸多倫理挑戰(zhàn)，包括數(shù)據(jù)隱私、算法偏見和責任歸屬等問題。在法律翻譯教學中，加強法律翻譯人才的倫理意識培養(yǎng)至關(guān)重要。教育機構(gòu)應通過課程教學，重點培養(yǎng)學生在使用生成式 AI 翻譯技術(shù)過程中的責任倫理意識，提升他們的法律翻譯素養(yǎng)。教育機構(gòu)應積極應對生成式 AI 翻譯技術(shù)帶來的挑戰(zhàn)，創(chuàng)新法律翻譯課程內(nèi)容設計。翻譯技術(shù)課程的設計應集多學科知識、能力素養(yǎng)、思維認知于一體，內(nèi)容設計要兼顧多方面因素?？梢栽诜煞g課程中加設“法律翻譯技術(shù)倫理”“法律翻譯數(shù)據(jù)安全與隱私”“法律翻譯技術(shù)使用規(guī)范”等相關(guān)內(nèi)容，全面深入地分析法律翻譯中的技術(shù)倫理問題。

教學過程中應輔以生成式 AI 翻譯技術(shù)在法律翻譯中的具體應用案例分析，培養(yǎng)學生正確使用技術(shù)的能力。教師應在法律翻譯課程中引入生成式 AI 翻譯技術(shù)倫理的相關(guān)討論，通過案例分析讓學生理解不當使用生成式 AI 翻譯技術(shù)可能帶來的法律風險，如合同糾紛、隱私泄露等問題。同時，通過模擬真實的法律翻譯項目，讓學生在使用生成式 AI 翻譯技術(shù)時，識別并修正技術(shù)生成的翻譯錯誤，并討論這些錯誤可能引發(fā)的法律后果。這種教學設計不僅能夠?qū)⒎煞g中的技術(shù)倫理問題具象化，還能促進學生對技術(shù)倫理的深入理解與思考，增強其責任感和職業(yè)道德。

2. 創(chuàng)新翻譯教學模式

根據(jù)國家發(fā)布的《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，教育單位可以與企業(yè)、公共文化機構(gòu)等在生成式人工智能技術(shù)創(chuàng)新、數(shù)據(jù)資源建設、轉(zhuǎn)化應用、風險防范等方面開展協(xié)作。為加強法律翻譯人才在生成式 AI 翻譯技術(shù)應用方面的倫理教育，教育機構(gòu)應探索創(chuàng)新的教學模式。教育過程應通過技術(shù)增能，重構(gòu)教學理念，探索人機協(xié)同的新型教學模式。

學校可以與企業(yè)合作，結(jié)合實際法律翻譯項目，探索生成式 AI 翻譯技術(shù)在法律翻譯中的創(chuàng)新使用和風險防范。例如，高校可以與法律科技公司合作，開發(fā)基于生成式 AI 的法律翻譯教學系統(tǒng)，通過真實案例的模擬，讓學生在實踐中理解技術(shù)的優(yōu)勢與局限性，并學習如何防范可能的法律風險。

教師可以設計多元化、智能化教學活動，在傳統(tǒng)教學活動的基礎上，利用大語言模型設計人機協(xié)同、人機耦合等創(chuàng)新型教學活動。在法律翻譯教學中、可以結(jié)合大語言模型設計創(chuàng)新案例，利用虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實 (AR) 技術(shù)，模擬特定法律翻譯環(huán)境（如模擬法庭、模擬談判等），為學生提供沉浸式的法律翻譯學習體驗。這種教學模式不僅能夠增強學生在法律翻譯過程中與生成式 AI 翻譯技術(shù)的交互能力，還能夠幫助學生在實踐中總結(jié)和提煉生成式 AI 翻譯技術(shù)在法律翻譯中存在的翻譯問題以及可能引發(fā)的倫理風險。如在模擬法庭課程中，學生在使用生成式 AI 翻譯技術(shù)進行法律文件的翻譯時，可以針對 AI生成的譯文中存在的具體術(shù)語歧義問題，討論這種錯誤可能導致的法律后果，加深自身對技術(shù)倫理風險的認識。

(二) 提升法律譯員的專業(yè)技術(shù)能力

生成式 AI 翻譯技術(shù)的發(fā)展對法律譯員的專業(yè)能力提出了更高的要求。為應對生成式 AI 翻譯技術(shù)帶來的翻譯倫理風險，須進一步強化法律譯員的工具能力和技術(shù)素養(yǎng)，主要從以下兩方面入手。

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1. 加強法律翻譯技術(shù)知識學習

針對技術(shù)賦能時代譯者對翻譯資源的使用方式，王少爽 (2024) 將翻譯實踐分為繼承型翻譯、改善型翻譯和生成型翻譯三種類型，分別對應譯者對翻譯資源的復用、優(yōu)化和創(chuàng)新行為，并將翻譯過程視為譯者通過運用翻譯工具和調(diào)配翻譯資源，解決翻譯問題，進而生成目標文本的過程。因此，資源管理能力指譯者有效管理和利用翻譯資源（包括術(shù)語庫、翻譯記憶庫、平行文本、風格指南等）的能力，以提高翻譯效率和質(zhì)量。人機協(xié)商能力指人類用戶在與 GenAI 系統(tǒng)交流時所需具備的一種特殊技能，當下主要包括理解AI、設定目標、發(fā)布指令、分析反饋和調(diào)整策略等要素（文秋芳、梁茂成 2024），要求譯者能夠針對翻譯任務中的需求，設定具體目標，設計并發(fā)布提示語，引導 GenAI 系統(tǒng)生成所需內(nèi)容，做出反饋并調(diào)整對話策略，更新提示語，優(yōu)化內(nèi)容生成。需要指出的是，人機協(xié)商能力是一種動態(tài)發(fā)展的能力，需要根據(jù) AI 工具的更新和迭代而持續(xù)演進。例如，2024 年 10 月，ChatGPT 上線 Canvas 功能，為用戶提供了全新的交互體驗，同時也對譯者的人機協(xié)商能力提出了新的要求。前述四項側(cè)重文本加工的能力，即譯前編輯、譯后編輯、機譯評價和譯文審定，均可以通過設計恰當?shù)奶崾菊Z，借助 GenAI 系統(tǒng)來協(xié)商和輔助相關(guān)任務的完成。

生成式 AI 翻譯技術(shù)的發(fā)展要求法律譯員具備更高的技術(shù)知識儲備。人工智能領域的最新發(fā)展催生了機器處理的新范式，推動生成式 AI 從數(shù)據(jù)驅(qū)動的判別性任務轉(zhuǎn)向復雜的創(chuàng)造性任務。正是由于這種創(chuàng)造性任務的復雜性，法律譯員需要加強對生成式 AI翻譯技術(shù)知識的學習和理解，以應對這一挑戰(zhàn)。早在 2011 年，PrietoRamos 就強調(diào)法律翻譯能力中工具能力的重要性。只有了解技術(shù)工具知識，才能具備正確使用技術(shù)工具的能力。法律譯員應深入學習生成式 AI 翻譯技術(shù)的運作原理和發(fā)展路線，掌握其核心的算法基礎,掃清自身對技術(shù)的算法盲區(qū)。例如，了解生成式 AI 如何通過大規(guī)模數(shù)據(jù)訓練來構(gòu)建翻譯模型、如何在不同語境下進行語言生成等，這些知識有助于譯員在使用技術(shù)時更好地理解其局限性和潛在風險。

此外，法律譯員還應學習生成式 AI 翻譯技術(shù)的功能特性，并結(jié)合技術(shù)的優(yōu)勢與劣勢來分析其對不同類型法律文本翻譯的適用性，以找到最佳的技術(shù)使用策略。例如，借助生成式 AI 翻譯技術(shù)翻譯合同時，系統(tǒng)可能在術(shù)語翻譯方面表現(xiàn)出色，但在處理復雜的法律推理或具有文化差異的內(nèi)容時表現(xiàn)不佳，譯員需根據(jù)具體情況決定是否使用該技術(shù)以及如何進行人機協(xié)同。同時，法律譯員應學習針對生成式 AI 翻譯錯誤的應對策略，例如如何識別和修正 AI 生成的法律術(shù)語錯誤或語義偏差，有效規(guī)避 AI 技術(shù)在法律翻譯中的翻譯倫理風險，充分發(fā)揮技術(shù)優(yōu)勢。

2. 提升法律翻譯技術(shù)應用能力

除了加強技術(shù)知識的學習，法律譯員還應提升合理使用生成式 AI 翻譯技術(shù)的能力。法律譯員在使用生成式 AI 翻譯技術(shù)時，應規(guī)范自身與技術(shù)系統(tǒng)的交互行為，提供適用于法律文本翻譯的指令，還要根據(jù)具體的法律文本特征及翻譯要求決定是否使用生成式 AI 翻譯技術(shù)以及使用的程度。例如，在處理國際仲裁案件的翻譯時，譯員應明確指令，要求 AI 生成的譯文必須符合特定法律體系的術(shù)語和表達規(guī)范，并能夠根據(jù)系統(tǒng)的反饋譯文作出正確的判斷和選擇，撇棄譯文中可能存在的偏見信息。

此外，法律譯員應接受專業(yè)的技術(shù)應用培訓，在真實的法律翻譯項目實踐中靈活應用生成式 AI 翻譯技術(shù)。例如，在國際貿(mào)易糾紛案翻譯項目中，譯員使用生成式 AI 翻譯技術(shù)翻譯文本后，應仔細審校 AI生成的術(shù)語誤譯、文化信息差、數(shù)據(jù)偏見等問題，準確傳遞法律信息，維護法律效力。只有通過真實的法律翻譯項目實踐,法律譯員才能夠真正掌握生成式 AI 翻譯技術(shù)的使用技巧，實現(xiàn)技術(shù)賦能法律翻譯實踐以及法治文化建設與傳播

(三) 深化法律翻譯技術(shù)倫理研究

深化法律翻譯技術(shù)倫理研究是推動生成式 AI 翻譯技術(shù)在法律翻譯中廣泛應用的重要環(huán)節(jié)，有助于學界和業(yè)界正確認識并合理使用該技術(shù)。為此，應重點關(guān)注以下兩個方面。

1. 建立跨學科的技術(shù)倫理研究框架

翻譯技術(shù)與當今的法律、文化、社會規(guī)范以及道德實踐息息相關(guān)，相關(guān)體系建設只有緊跟翻譯技術(shù)的發(fā)展步伐，才能運用和引導翻譯技術(shù)的力量。生成式 AI 翻譯技術(shù)的應用涉及法律、倫理、語言學和人工智能等多個學科領域。因此，建立一個跨學科的技術(shù)倫理研究體系至關(guān)重要。

該研究體系應以生成式 AI 翻譯技術(shù)在法律翻譯中的應用為核心，全面分析其運作機制及發(fā)展規(guī)律，探討其潛在的倫理風險。具體而言，可通過跨學科的協(xié)同合作，深入探討生成式 AI 翻譯技術(shù)在法律翻譯中的局限性和挑戰(zhàn)。例如，分析生成式 AI 在處理涉及性別、種族等敏感法律文本時可能產(chǎn)生的翻譯偏見問題，評估其對翻譯質(zhì)量和法律公正性的影響。通過這種研究，可以揭示技術(shù)在法律語境下的風險，為行業(yè)提供科學的風險評估和管理策略。

此外，該研究框架應具有動態(tài)性和前瞻性，緊跟生成式 AI 翻譯技術(shù)的發(fā)展步伐，適應技術(shù)環(huán)境和法律需求的變化，不斷更新研究對象、內(nèi)容和方法。這種多元化、全景式的研究將全面剖析技術(shù)與法律翻譯的互動理路，為解決法律翻譯領域的技術(shù)倫理問題提供思路，確保生成式 AI翻譯技術(shù)的合理運用。

2. 加強法律翻譯技術(shù)倫理規(guī)范研究

為了確保生成式 AI 翻譯技術(shù)在法律翻譯中的應用符合倫理規(guī)范，必須加強相關(guān)的倫理規(guī)范研究。正如有論者指出的，翻譯行業(yè)協(xié)會應在資格準入、職業(yè)道德、權(quán)益維護、質(zhì)量評估和責任追究等方面，為技術(shù)倫理風險管控機制提供行業(yè)標準和依據(jù)

在資格準入方面，研究應聚焦制定新的法律翻譯從業(yè)標準，要求譯員不僅具備扎實的法律翻譯能力，還需掌握使用和管理 AI 翻譯工具的素養(yǎng)。在職業(yè)道德方面，探討譯員如何在使用 AI 翻譯工具的過程中保持獨立性和專業(yè)性，避免過度依賴技術(shù)，確保翻譯的準確性和可靠性。在權(quán)益維護方面，研究如何保護譯員的知識產(chǎn)權(quán)，特別是在 AI 系統(tǒng)可能學習和復制人類翻譯成果的情況下，防止發(fā)生侵權(quán)行為。在質(zhì)量評估方面，探索建立適合 AI 輔助翻譯的新型評估體系，既要客觀評價 AI 的貢獻，也要重視人類譯員的專業(yè)判斷，以保證譯文質(zhì)量符合法律標準。在責任追究方面，明確 AI 參與翻譯時的責任劃分，建立相應的機制，確保翻譯錯誤能夠得到及時糾正，并對責任主體進行合理歸責。

此外，可以采用調(diào)查研究和案例分析等實證方法,制定針對生成式 AI 翻譯技術(shù)的倫理準則，明確其在法律翻譯中的使用邊界與限度。例如，確保 AI 技術(shù)的應用不會侵犯當事人的隱私權(quán)，或?qū)е路山忉屍?。同時，還應研究法律翻譯 AI 技術(shù)應用的監(jiān)管機制，確保技術(shù)的發(fā)展和應用始終服務于法律公正和社會公平。

(四) 加強法律翻譯智能技術(shù)監(jiān)管

生成式 AI 翻譯技術(shù)在翻譯領域的應用日益廣泛，語言服務企業(yè)在各種翻譯平臺中集成此類技術(shù)，旨在優(yōu)化翻譯流程的智能化程度。在此過程中，可能會出現(xiàn)數(shù)據(jù)安全、算法濫用、技術(shù)透明度等多方面?zhèn)惱盹L險。因此，需要通過以下兩種措施來加強對法律翻譯中生成式 AI 翻譯技術(shù)的應用監(jiān)管。?

1. 加強數(shù)據(jù)監(jiān)管

生成式 AI 技術(shù)的基礎訓練數(shù)據(jù)可能存在內(nèi)容真實性問題。同時，法律大數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)集相比，具有非結(jié)構(gòu)化、多源化、及時性、隱私性和安全性等特點，因此，在法律翻譯中，需要加強對生成式 AI 翻譯技術(shù)的相關(guān)訓練數(shù)據(jù)的監(jiān)管，確保數(shù)據(jù)來源的透明性以及數(shù)據(jù)更新的及時性。

在數(shù)據(jù)來源方面，必須確保生成式 AI 翻譯技術(shù)的訓練數(shù)據(jù)不包含未經(jīng)授權(quán)的個人身份信息、隱私文件等敏感信息，以防止這些數(shù)據(jù)被非法提取、傳播或泄露。同時，在數(shù)據(jù)標注過程中，必須避免人類標注員在數(shù)據(jù)標簽中引入有害偏見。偏見信息不僅會影響 AI 生成的譯文質(zhì)量以及法律的公正性和權(quán)威性，還會導致法律文化觀念的錯誤傳播。此外，法律是一個動態(tài)發(fā)展的領域，法律文件和法規(guī)經(jīng)常會被修訂和更新。假如在某些國際貿(mào)易糾紛案中，AI 翻譯系統(tǒng)使用過時的法律數(shù)據(jù)，生成的譯文就會與現(xiàn)行法律不符，最終會導致法律判決結(jié)果出現(xiàn)偏差。因此，必須加強對訓練數(shù)據(jù)的實時質(zhì)量監(jiān)管，確保訓練數(shù)據(jù)能夠得到及時更新，為法律譯員提供與時俱進的參考譯文。

2. 規(guī)范應用場景

盡管生成式 AI 技術(shù)能夠廣泛應用于如智慧法院、智慧檢務及智慧公安等公共服務領域，但法律翻譯的嚴謹性和專業(yè)性從根本上決定了機器翻譯在法律翻譯領域的應用仍面臨多重挑戰(zhàn)。為了確保法律翻譯的翻譯質(zhì)量以及生成式 AI翻譯技術(shù)在法律翻譯中應用的透明性，相關(guān)技術(shù)應用主體需要規(guī)范技術(shù)在法律翻譯中的應用場景。不同的法律場景對翻譯的要求各不相同，因此不能將基于同一種訓練數(shù)據(jù)的生成式 AI 翻譯技術(shù)用于多種法律場景。比如，在翻譯兒童普法知識時，若法律服務平臺使用針對成人法律文本訓練的 AI 模型，生成的譯文對于兒童來說就會過于專業(yè)、難以理解。因此，法律翻譯中的 AI 技術(shù)應用必須根據(jù)具體場景進行定制，以滿足不同客戶的需求。

為了從宏觀上約束和規(guī)范生成式 AI翻譯技術(shù)在法律翻譯領域的應用場景，法律行業(yè)應制定專屬的生成式 AI 翻譯技術(shù)合規(guī)白皮書等制約性文件。此外，還應制定符合時代發(fā)展的機器翻譯通用技術(shù)倫理規(guī)范，這些文件應明確規(guī)定 AI 技術(shù)在不同法律場景中的適用范圍和應用規(guī)范，并對技術(shù)的透明性、數(shù)據(jù)來源、算法公正性等方面提出具體要求。

結(jié)語

在生成式 AI 技術(shù)的大潮中，法律翻譯領域的技術(shù)倫理挑戰(zhàn)呈現(xiàn)出新的復雜性和多維性。本文深入分析了生成式 AI 翻譯技術(shù)在法律翻譯中可能帶來的倫理風險，并從多個角度提出了應對策略。這些策略不僅為法律翻譯提供了有效的風險防控框架，也為政策制定者和教育工作者提供了明確的指導。生成式 AI 翻譯技術(shù)在法律翻譯領域具有廣闊的應用潛力，但其潛在的倫理問題，如算法偏見、翻譯內(nèi)容失真、法律信息濫用，需要通過有效的技術(shù)倫理規(guī)范加以規(guī)制。盡管目前相關(guān)生成式 AI 翻譯技術(shù)的倫理風險研究取得了一定進展,但該研究仍處于初步階段。未來，應進一步加強與法學、倫理學、計算機科學等多學科領域的跨界合作，深化對生成式 AI 翻譯技術(shù)在法律翻譯中的倫理風險研究，以確保生成式 AI 翻譯技術(shù)在推動法治話語國際傳播中發(fā)揮更加積極的作用，從而為法律服務的全球化、智能化及規(guī)范化提供有力支持，促進不同法域間的交流與理解。

本文轉(zhuǎn)自：翻譯技術(shù)教育與研究，作者：王華樹。