生成式AI在日译汉翻译中的质量评估研究——以大语言模型GPT-4o为例
引言
自2018年OpenAI推出基于Transformer架构的生成式预训练模型（Generative Pre-Trained Transformer, GPT）以来，生成式AI在自然语言处理领域进步显著。到2024年，GPT模型参数规模扩大到万亿级，形成大型语言模型（Large Language Models, LLMs）。本研究以2024年OpenAI新发布的GPT-4o为研究对象，评估其在日译汉翻译任务中的质量表现。
文献综述与理论基础
本研究基于自然语言处理和机器翻译领域的最新研究成果，特别是关于生成式AI在翻译任务中的应用。通过对相关文献的综述，本研究确定了评估GPT-4o翻译质量的关键指标和方法。\n
研究设计与方法
本研究采用实验方法，通过构建一个包含多种类型日文文本的语料库，对GPT-4o的日译汉翻译质量进行评估。评估指标包括BLEU（双语评估度量）、METEOR（Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering）、ROUGE（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation）等。\n
GPT-4o的笔译质量表现
通过自动评估指标BLEU进行系统分析后发现，GPT-4o在日译汉笔译任务中表现出较高的译文质量，但与人工译文相比仍存在差距。具体表现在对信息型文本（如法律合同）的翻译表现优于表情型文本（如诗歌），而表情型文本的翻译质量又优于感染型文本（如广告）。\n
GPT-4o的口译质量表现
在口译任务中，GPT-4o对政界演讲的翻译表现优于TED演讲和大学典礼演讲，尤其在处理正式、结构化内容时效果更佳。\n
结论
基于本研究的结果，生成式AI翻译仍需与人工翻译协同工作，译后编辑步骤对于提高翻译质量至关重要。未来，随着AI技术的不断发展，生成式AI在翻译领域的应用将更加广泛，但人工翻译的作用不可替代。\n
讨论
本研究的结果表明，尽管GPT-4o在日译汉翻译任务中表现出较高的质量，但仍存在一些局限性。例如，在处理复杂、多变的文本时，GPT-4o的翻译质量可能不如人工翻译。此外，GPT-4o的翻译结果可能受到训练数据的影响，因此在实际应用中需要根据具体情况进行调整。
展望
未来，随着AI技术的不断进步，生成式AI在翻译领域的应用将更加广泛。例如，可以开发出更加智能的翻译辅助工具，帮助翻译人员提高工作效率和质量。此外，还可以探索生成式AI在跨语言文本生成、机器翻译质量评估等领域的应用。
参考文献
[1] 王羽迪. 生成式AI在日译汉翻译中的质量评估研究——以大语言模型GPT-4o为例[J]. 日语学习与研究, 2025(02): 12-24.
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