AI翻译名校暴雷事件，谁该为这波翻译失误负责？

美国翻译名校遭遇危机，AI技术被质疑是否应负全责，这一事件引发了关于AI技术责任和影响的广泛讨论，也提醒人们需谨慎对待AI技术的快速发展，在AI技术日益普及的今天，如何确保其正确使用和监管，避免潜在风险，是亟待解决的问题。

下一个轮到谁？

开学第一周喜提学校倒闭，大批赴美深造的翻译生一觉醒来发现天塌了。

前些天，在业内有 " 翻译界哈佛 "、被无数翻译专业学生视殿堂级学校的蒙特雷国际研究学院（MIIS）突发公告，表示学校目前已经停止招生并将在 2027 年 6 月全面停止办学，学校当前的主线任务是确保在校生可以顺利毕业。

一夜之间，学术骄子摇身一变成为" 蒙特雷绝版校友 "和" 名校关门弟子 "，小红书上不少素未谋面的校友纷纷现身说法，含泪挥别梦中情校，让整个事情显得更加真实且荒诞。

然而事情至此还没完结。

名校之死已成定局，倒闭余震还在震荡，在人工智能全面入侵各行各业的当下，即将关门的蒙特雷国际学院也被看成是" 第一所被 AI 淘汰的世界名校 "，由此衍生出更多更现实、更残酷的问题：

AI 时代下人工翻译还能坚持多久？下一个被 AI 淘汰的专业又会是什么？

01 AI 冲击，名校暴雷

蒙特雷国际研究学院（MIIS）的倒闭消息之所以引发业内轰动，离不开这所学校多年来在翻译行业树立的权威，用一个词来形容 MIIS 的话，那就是" 高翻院校的天花板 "。

如今，这张天花板却已轰然倒下。

MIIS 成立于 1955 年，前身是蒙特雷外国语学院，它与法国巴黎高等翻译学院、英国纽卡斯尔大学口译学院并称 " 世界三大顶级翻译学院 "。2005 年，MIIS 与美国百年私立名校明德学院结盟，5 年后正式并入明德学院成为其研究生院。

MIIS 开设有国际教育管理、国际环境政策、国际贸易与经济外交等专业，而让 MIIS 享有 " 翻译界哈佛 " 盛名的王牌专业则是该校的笔译与口译专业。

按照学校宣传，该专业毕业生主要流向大型跨国集团和联合国、欧盟、世界银行等国际组织，以一身高超的翻译技能在全球政治经济外交舞台上发挥着关键作用，据说在全球重要的国际谈判和会议场合，随处可见都是 MIIS 校友。

长年累积的行业盛名，让不少怀抱翻译理想的学生将 MIIS 视作梦中情校，入读 MIIS 意味着圆梦，也象征着获得了以翻译能力改变世界的入场券，这是 MIIS 向全球翻译专业学生贩卖的求学梦。

只不过这个梦如今看来有些过时。

MIIS 的创立时间，正是二战后全球开启经济、文化大融合的 20 世纪后半叶，在那个没有 AI 翻译、机器翻译并未普及的年代，MIIS 以其 " 严进严出 " 的办学理念培育了大批专业型翻译人才，使得每一位 MIIS 校友在毕业后都可以成为翻译行业独当一面的高级人才，并在垂直翻译领域拥有绝对话语权。

而为了保障教学质量，MIIS 长年学生人数不足千人，新生基本都是来自全球各地的优质留学生，当中不少人都是富布莱特计划学者，这个计划是美国政府在 1946 年创办并资助的用于推动国际教育、文化和研究交流的项目，也是全美最具声望的国家教育交流项目之一。

可以看到，MIIS 的崛起及其在业界的权威，源于早期全球化进程中跨国企业和国际组织对专业翻译人才的持续需求，相应地，MIIS 也以其严谨的办学理念持续为行业供应人才。

然而这样微妙的供需平衡，发展到当下其实已经来到破裂的边缘。

尽管名声在外，但营运亏损问题早已困扰 MIIS 多年，明德学院最新预计学校 2025 财年赤字将会达到 1410 万美元，其中仅 MIIS 就承包了当中超过 870 万美元的赤字压力。与此同时，随着近年来新生入学数量的持续下滑，MIIS 当前的实际学生规模仅有 440 人左右，和其 850 人的招生目标相距甚远。

尽管学校方面没有正面回应，但 MIIS 当下的困境与 AI 冲击显然脱不开干系。

AI 引发高校文科萎缩潮已经成为当下美国教育界共识。过去十多年间受到通货膨胀等因素影响，美国高校学费平均上涨超过 10%，在 AI 浪潮冲击下考虑到就业出路和经济回报率，大学生进一步聚集到计算机、医学、金融等 " 钱途 " 更光明的专业，文史哲等人文学科加速遇冷，为了降低运营压力不少高校更是开始裁减人文学科规模。

而随着近年来机器翻译的发展和 AI 翻译的爆发普及，翻译早已被视作是夕阳行业，相关学科也被划入" 待淘汰专业 "，MIIS 脆弱的办学结构进一步放大了这种影响，并最终让自己成为时代的眼泪。

正如网上一位 MIIS 毕业生所说，AI 浪潮下包括自己在内的不少校友和同行已经从刚毕业时的 AI 焦虑转向对技术的拥抱，而 MIIS 的陨落真正让人惋惜的，是" 一套精密，严谨，高效的语言训练体系与业界标杆的翻译准则将随着蒙特雷的关停而消解 "。

当下最残酷的事实就是，AI 时代人们已经开始习惯了 " 能用即可 "，随着 AI 应用普及，一个曾经高规格高门槛的专业，已经来到了被淘汰边缘，而 MIIS 的关门不过是敲响了行业的丧钟。

02 AI 翻译颠覆行业

一所世界级翻译名校倒下了，但围绕 AI 翻译的争论仍未结束。

有翻译行业从业者依然坚持，翻译院校倒闭优势依然在我，长远来看，可控核聚变甚至要比 AI 技术的发展更快一步。

人们关于 AI 翻译的偏见，源自于机器翻译多年来的不足和限制。

上世纪 50 年代，美国乔治敦大学在 IBM 公司协同下用 IBM-701 计算机首次完成了英俄机器翻译试验，拉开了机器翻译研究的序幕。自此以后，有关人工翻译何时被淘汰的猜想就从未停下。

然而在机器翻译问世的前半个世纪，基于规则和语料库统计开发的机器翻译始终难以突破多场景应用限制，美国科学院更是在 1966 年发布过一份名为《语言与机器》的报告，彻底否认了机器翻译的可行性。

在很长一段时间里，机器翻译意味着生硬、不准确和难以理解，这项技术的转折点发生在 2013 年左右，谷歌联同牛津大学、蒙特利尔大学研究人员提出了端到端的神经网络机器翻译技术。

与基于固定规则或统计模型的传统机器翻译相比，谷歌在神经网络机器翻译的编码与解码中加入了基于 RNN（即循环神经网络）的注意力机制，能够通过对输入和输出语言的不断预测和翻译，最终得到目标语言的译文。

2017 年，谷歌研究团队进一步完善了这项技术，正式提出了知名的 Transformer 架构，时至今日，Transformer 架构依然是全球 NLP（自然语言处理）领域最受欢迎的模型之一，被广泛应用在多种语言任务。

可以说，早在基于 LLM（大语言模型）的 AI 翻译爆发之前，基于神经网络的机器翻译已经完成了一次技术上的蜕变。而 AI 翻译的全面发展，将原本就能够满足日常应用的神经网络机器翻译应用，推到了一个新高度。

在融合了机器学习、生成式 AI、自然语言处理 和神经机器翻译 等技术后，AI 翻译能力已经超出了逐字转换的范围，基于庞大的多语言内容库训练，Ai 翻译可以学习人类独特的语法模式、词汇选择和句子结构，在翻译过程中会分析整个句子和段落，以掌握原文的总体含义和语气，最终以达到翻译准确、表述自然并引起目标受众共鸣的结果。

上个月，谷歌宣布在其 Translate 功能中加入基于 AI 模型驱动的增强实时翻译，其 Gemini AI 模型能够从用户每个月上万亿的文本翻译、搜索和视觉翻译单词学习中，进一步改进翻译质量、多模态翻译和文本转语音功能。

Meta AI 旗下的 SeamlessM4T，能够在 2 秒延时内口译上百种语言的语音，利用数百万小时的多语言语音数据预训练 SeamlessM4T 已经能够识别语言的一般模式，从而在处理使用频率较低的语言时表现得更加出色，更符合人类的说话习惯和理解。

OpenAI 曾经的 GPT 3.5 只能单次翻译数千字，到了 GPT-4.1 已经可以处理多达 100 万个词组，大约 80 万字。

在长达数年的 AI 军备竞赛中，AI 翻译在不知不觉间已经成为科技巨头博弈的重要落子，技术时刻在取得新突破，而对于翻译行业从业者来说，更加真实的感受，则是由此带来的就业和收入变化。

AI 翻译的效率和深度学习能力已经彻底改变了翻译行业的运作模式，倒逼传统翻译从业人员从曾经的逐字编译变成如今普遍的译后编辑，也就是AI 先翻译，再交由人工后续校对的新工作模式。

工作门槛降低，也就意味着收入的下降。

有业内人士表示，曾经的千字 50 元的文本翻译已经是自己能接受的底线，如今 30 元的报价都很难找到；短剧出海热初期，视频字幕翻译报价每分钟 15 元，如今每分钟 5 元爱干不干。

有从业者直言，曾经的专业笔译如今已经退化成 " 无情的校对和排版机器 "。

对于更多翻译专业的在校学生来说，相比起毕业后找一份专业对口的翻译工作，顺利取得学位证书进行考编或者考教师资格的可行性似乎更高。

一位曾经的口译从业者说出了 AI 冲击下翻译行业最残酷的真相：

与人工翻译就业萧条形成鲜明对比的，是当下 AI 翻译市场的繁荣。有研报数据显示，到 2033 年全球 AI 翻译市场规模将会 135 亿美元，年复合增长率高达 22.3%。

在实时语音翻译和多模态功能的普及下，人工智能的翻译水平已经不是重点，基于特定需求选择相应的组合解决方案已经成为当下被市场认证过的主流。

03 被悄然改变的生活

无论翻译专业的前景如何，AI 翻译已经在不知不觉间渗透到我们生活的方方面面。

智能手机整合的 AI 功能让 AI 翻译变得更加无缝，而近年火爆的可穿戴智能设备，则让 AI 翻译得到更多发挥场景和空间。

Meta 在 2023 年推出了新款 Ray-Ban Meta 智能眼镜，摄像和耳机功能足以让这款产品成为一个不错的玩具，但 Meta 在后续更新中宣布 Ray-Ban Meta 将支持旗下Llama 3 大模型，彻底改变了智能眼镜只能当玩具用的刻板印象。

在搭载了 Llama 3 大模型后，用户不仅可以直接用语音命令激活 Meta 人工智能助手并进行相应的语音操作，还可以借助其实时翻译功能，随时翻译不同语言间的对话。

如果说拍摄或者语音操作模式只是把原有的手机操作平移到智能眼镜上，那么实时 AI 翻译功能绝对是突破性的功能体验，在不进行额外操作下，光是戴着眼镜利用实时语音翻译功能就能进行跨语言对话，这已经无比接近拥有一个随身口译员的体验。

更重要的是，基于 Ray-Ban Meta 眼镜仅仅 2000 元左右的产品定价就能够实现这样的实时翻译对话，此时 80% 还是 90% 的准确率问题已经不再是重点。

消费市场也给予了这款产品充分的正反馈，开卖一年销量超过 100 万副，截止今年上半年，Ray-Ban Meta 眼镜占据全球智能眼镜 73% 市场份额，销量同比增长 200%，可以说是以一己之力带火了整个品类。对于它的成功，就连小扎本人也表示，原来不需要花里胡哨的显示功能，光靠 AI 驱动也能让人们爱上使用智能硬件。

小扎的这个启发，在更早的时候已经被一批智能耳机厂商洞悉。

相比起智能眼镜更高更复杂的集成度，智能耳机只需要往耳机里塞进能够提供语音交互的 AI 大模型即可，更低的制造门槛也让智能耳机成为激烈更竞争的品类。

讯飞、字节跳动以及一种手机厂商陆续推出了自家的智能耳机，在传统耳机基础上接入自家研发大模型，提供不同程度的语音交互和 AI 翻译功能，就连一向稳健保守的苹果，也在全新的 AirPods Pro 3 中加入了实时语音翻译功能，不需要额外购买专门同传耳机，一款 AirPods 即可实现日常听歌和口译的功能，一个无缝无感跨语言对话的未来已经在科技巨头的牵头下徐徐展开。

在智能可穿戴设备的加持下，AI 翻译已经成为一项垂手可得的功能，但要实现 AI 翻译全民普及，光靠这些还不够。当向来有电子产品风向标之称的华强北，也开始批量制造廉价 AI 智能眼镜和耳机时，真正的 AI 翻译革命才正式开始。

科技公司还在争论 AI 大模型的落地形式时，华强北大批 9.9 美元的 AI 翻译耳机已经畅销海外，有媒体报道，光靠给智能耳机接入 AI 实时翻译功能，一个白牌耳机产品今年的月销售额便从月均 200 万元跃升到 800 万元，大批平价 AI 翻译耳机经由华强北定制出海，源源不断地供应给北美和中东，成为耳机出海的最新流量密码，也再次让世人感受到什么叫华强北速度。

出租车司机、美甲店员工等移民群体成为 AI 翻译的最有力拥护者，相较于 AI 冲击人工翻译的宏大命题，AI 翻译带来的科技平权现象似乎更接底气，也更符合我们对于 AI 应用的想象。

至此，翻译行业的未来已经足够明确。

或许 AI 翻译从来都不需要完全取代人工翻译，当下行业变化的种种指向是大量曾经的专业翻译将会变成 AI 翻译的人工辅助，而 AI 翻译提供的跨语言阅读、交流能力则可以让大量原本非翻译行业或专业的人员获得了跨语言沟通、跨学科跨专业学习的全新能力。

从这个角度来看，翻译专业确实已经不复存在了。