近年来，随着数字化和智能化的深度融合，Google Translate等神经机器翻译、ChatGPT等大语言模型在语言服务业中得到广泛应用，极大地提升了行业效率与规模化能力。在此背景下，医学翻译能力有了新的内涵，包括人机协作能力、数据安全与伦理能力、持续学习能力等诸多方面。面对时代和行业提出的新要求，本文认为有必要基于经典翻译能力模型构建医学翻译能力模型，从而为医学翻译教学提供明晰的目标和路径。

1 翻译能力模型

根据Holmes对翻译学的分类，翻译能力研究属“译者培训”研究[1]。学界普遍认为，翻译能力是一个复合体，包含一系列的知识与技能；翻译能力是由子能力组成的，但在子能力界定方面存在一些分歧[2]。有了翻译能力的内涵定义，翻译能力的习得研究也开始逐渐发展。Kiraly和Colina均认为，“翻译能力”应是译者培训（或称翻译教学）的出发点[3-4]。Kiraly[3]认为，翻译能力应是翻译教学的终极目标，这有助于突出“专业翻译人员任务的多面性”。Colina[4]认为，翻译教学须以对翻译能力及其习得研究为基础，才能使翻译获得与其他学科相当的学术地位。

翻译本身是一个复杂的现象，甚至对专家来说也很难教授，因此识别学生所需的主要能力、建立翻译能力模型是发展翻译教学的必要步骤。从本质上讲，翻译能力模型中的组成部分是对理想翻译者的描述，理应是每个译者培训或翻译教学项目的目标。下文概览3种较受欢迎的经典翻译能力模型：翻译能力习得过程和评估（Process in the Acquisition of Translation Competence and Evaluation，PACTE）模型、翻译能力（Translation Competence，TransComp）模型和欧洲翻译硕士（European Master’s in Translation，EMT）能力框架。

在众多翻译能力模型中，PACTE模型影响较大。PACTE小组自1997年成立以来，一直从事翻译能力研究。2003年，该小组提出一个修订版的翻译能力模型，其中包括双语能力、语言外能力、策略能力、工具能力、翻译知识能力和心理生理要素[5]。见图1[6]。

图1 PACTE模型

PACTE：翻译能力习得过程和评估。

基于修订版的PACTE模型，Göpferich提出了TransComp模型[2]。如图2所示，其中包括以下6个相互联系的能力：至少两种语言的交流能力、专业领域知识能力、工具和研究能力、心理运动能力、翻译习惯激活能力和策略能力与动机。该模型还包含3个影响因素。见图2[7]。

图2 TransComp模型

EMT能力框架是欧盟翻译培训项目的参考框架，2017年，EMT委员会发布了修订版的EMT参考框架，包括语言与文化能力、翻译能力、技术能力、个人与人际能力和服务提供能力[8-9]。新框架考虑了学界关于翻译和翻译能力的研究成果及语言服务行业的变化，也考虑了技术发展所带来的变化。

PACTE模型、TransComp模型和EMT能力框架一脉相承，主要异同见表1。

表1 经典翻译能力模型子能力比较

注PACTE：翻译能力习得过程和评估；Transcomp：翻译能力；EMT：欧洲翻译硕土。

2 医学翻译能力模型的构建

随着数字智能化的不断深入，语言服务行业不断发展，传统的翻译能力模型未能探索专门领域的翻译，也未能完全覆盖或呼应时代和行业要求的各种能力，如在机器翻译和译后编辑、数据伦理、研究能力等方面缺乏足够关注。因此基于上文中的2003版PACTE模型、TransComp模型、2017版EMT能力框架，本文构建了医学翻译能力模型，见图3。

图3 医学翻译能力模型

语言与文化能力：由于语言与文化的天然联系，本翻译能力模型采用EMT能力框架中有关“语言与文化能力”的描述，界定该子能力为语言学、社会语言学、文化、跨文化的知识与技能，其是翻译能力模型的基础[9]。

翻译能力：综合PACTE模型[5]、TransComp模型[2]和EMT能力框架[9]，该子能力包含涉及翻译本体、职业操作和翻译理论的知识和技能：（1）有关翻译本体的知识和技能：为使译文达到信、达、切之标准而在理解、表达和变通过程中涉及的知识和技能，包括但不限于翻译技巧、方法、策略等[10-11]。翻译本体强调语言、文化和交际等维度上的转换，是后续职业操作的基础。（2）有关职业操作的知识和技能，是翻译本体在职业情境下的应用和延伸，包括：①为满足医学语言服务任务的目的或需求而在译前、译中、译后所采取的策略与方法；②有关翻译服务的能力，例如，根据医学翻译任务的质量和生产目标，使用适当的译后编辑标准和技术对机器译文进行译后编辑，并认识到数据所有权和数据安全问题的重要性[12]。（3）有关翻译理论的知识和技能，即与翻译相关的理论，可用于指导翻译本体和职业操作。

医学领域与研究能力：综合PACTE模型、TransComp模型和EMT能力框架，该子能力包括医学领域知识和百科知识，在理想状态下也应包括相应的技能[2，5,9]。当已有领域知识和技能不能覆盖翻译材料时，还要有研究和拓展它们的能力。

工具与技术能力：通过借鉴EMT能力框架[9]；该子能力指与当前或未来翻译工具和技术相关的知识与技能，包括但不限于：①使用相关的IT应用软件（如全套办公软件），并迅速适应新工具和IT资源；②有效使用搜索引擎、语料库工具、文本分析工具和计算机辅助翻译工具；③预处理、处理和管理文件及其它媒体/资料（如视频和多媒体文件），具备网页技术能力；④掌握机器翻译的基础知识及其对翻译过程的影响；⑤评估机器翻译系统在翻译工作流程中的相关性，在适当的情况下运用相关的机器翻译系统，并会使用译后编辑工具；⑥使用其他工具支持语言和翻译技术，例如工作流程管理软件。

策略能力：如TransComp模型所述，该子能力是一种元认知能力，设定子能力的优先级和层级关系，进而生成宏观策略，在理想情况下，所有决策均服从这一宏观策略[2]。译者在多大程度上严格遵循这一宏观策略，取决于其策略能力及具体情境下的动力，而这种动力可能是内在的（如享受翻译的过程），也可能是外在的（如报酬、对赔偿损失的担忧等）。

个人与人际能力：综合PACTE模型[5]、TransComp模型[2]和EMT能力框架[9]，个人与人际能力指为增强适应性和拓展机会而所需的能力，其中，个人能力包括但不限于动力、记忆力、注意力、思维能力、创造力、IT亲疏度、好奇心、时间管理能力、压力管理能力、执行力等；人际能力包括但不限于团队合作精神、协作学习能力等。

在本模型中，6个子能力模块相互联系。其中，“策略能力”位于模型的中心，是一种元认知能力，为完成翻译任务设定各个子能力的优先级别与层级关系，而“个人与交际能力”影响整个翻译能力或过程。不同于PACTE模型[5]和TransComp模型[2]，本模型不认为策略能力一定是核心子能力，但它也起着控制和协调的关键作用。至于哪个模块为核心能力，这与医学翻译能力习得的阶段相关，例如：对于刚接触翻译的学习者来说，语言与文化能力是核心所在；对于医学翻译硕士来说，翻译能力中的翻译本体和翻译理论是翻译能力发展的重点；对于刚入行的医学翻译新手来说，翻译能力中的职业操作、工具与技术能力是核心子能力；对于相对成熟的译员来说，医学领域与研究能力是核心子能力；而对于其他能力无明显缺陷的成熟医学译员来说，策略能力可谓核心子能力。

为初步验证模型所含子能力的真实性和合理性，本研究邀请某翻译公司有医学翻译项目经验的高年资（10年以上）、中年资（5～10年）、低年资（1～＜5年）译员各10名开展问卷调查，内容包括：①基本信息；②关于各子能力重要程度的5级李克特量表题；③主观题，用于了解译员对医学翻译能力模型子能力的建议。结果显示：语言与文化能力重要程度平均得分4.90分、翻译能力4.93分、医学领域与研究能力5.00分、工具与技术能力4.96分、策略能力4.60分、个人与人际能力4.67分；所提建议经分析也均能归入上述子能力。后期研究将扩大样本量，改进计算方法，并考虑单位性质、区域等其他因素。

3 医学翻译能力模型的特征子能力

通览上述医学翻译模型中的6个子能力，医学领域与研究能力和翻译能力具有比较明显的医学特征。

3.1 医学领域与研究能力

该子能力包括医学领域知识和百科知识，在理想状态下也应包括相应的技能。当已有领域知识和技能不能覆盖翻译材料时，还要有研究和拓展它们的能力。

在医学翻译中，医学领域能力的重要性不言而喻，可确保译文的准确性、专业性和适用性；医学研究能力同样不可或缺：（1）医学领域兼具广度和深度，不断发展和变化，医学译员时常会遇到背景知识不符或不足的现象，因此需要具备较强的研究能力，及时掌握最新的医学进展，确保医学领域知识的匹配和同步[13]。（2）医学文本往往复杂且细致，医学译员需要深入研究，以理解文本的原意。此处，医学研究能力又与“工具与技术能力”和“个人与人际能力”相关：①为匹配或同步医学领域知识，医学译员要学会使用AI工具或互联网搜索内容，从而快速了解掌握相关知识；②若无法通过“工具与技术能力”解决问题，可发挥“人际能力”，找寻具有相关背景的医学人士答疑解惑；③在面对医学文本时，医学译员须动用逻辑分析等各种能力，从而攻坚克难，这恰恰落入“个人能力”的范畴。这些也侧面证明了医学翻译能力模型中各个子能力的相互联系。

3.2 翻译能力

在数智时代下面向语言服务行业的医学翻译能力模型中，翻译能力涉及3个方面：翻译本体；职业操作；翻译理论。其中，有关职业操作的知识和技能涉及“机器翻译译后编辑”，须格外关注。相较于传统的纯人工翻译，“机器翻译译后编辑”的翻译模式将医学译员从繁重低效的劳动中解放出来，有效实现了人类译员与机器翻译在成本和质量方面的平衡[14]。然而，这种新模式的出现也给医学翻译伦理带来了挑战，引发了数据隐私安全、译员责任、医学伦理等方面的风险。

主要的伦理风险包括：①医学翻译数据资源存在滥用与安全风险。译者在借助机器翻译完成翻译任务的过程中，会产生大量的医学翻译数据资源，或被系统收集，这些语料资源在交付给客户的同时，也会自动存储到翻译记忆库中，可能被用于未来的翻译项目或作为商品进行交换或售卖，这也与生命伦理学中的“尊重隐私”这一基本原则不符[15]。②医学译员责任原则面临冲击。医学译员是翻译产品质量的责任主体，然而在“人机共译”的翻译模式下，由于机器翻译愈发先进，医学译员或会迷信或误信其翻译结果，责任原则难免被削弱；医学译者若执行轻度译后编辑任务，责任原则也将处于模糊地带，这些都潜在威胁着生命伦理中的“不伤害”和“有利”等基本原则[15]。

为规避以上风险，防范路径包括：①使用可信赖的机器翻译。机器翻译必须安全可靠，要确保用户的医学数据安全不受侵犯，包括用户个人信息及与机器翻译系统交互过程中产生的语料和数据。机器翻译既要防范系统和数据受到网络攻击或破坏，又须确保用户数据不会被滥用。②强调“责任为重”。对于机器翻译等新兴翻译技术，约纳斯提出的“责任伦理学”具有借鉴意义。他认为，行为者有“责任”考虑其行为可能引起对外部环境甚至是对未来的影响[16]。具体到机器翻译的应用上，这种责任体现为确保机器翻译的使用不会影响到医学、翻译等行业的可持续发展、不会影响到更大群体的社会生活、不会对语言生态产生不良影响等[17]。上述从本质上都与生命伦理中的“尊重原则”“不伤害原则”“有利原则”和“公正原则”保持一致[15]。

4 小结

本文基于经典翻译能力模型，提出了数智时代下面向语言服务行业的医学翻译能力模型。文中还阐述了医学翻译能力模型的特征子能力，提出要清醒意识到新兴翻译技术所带来的伦理风险，积极采取防范措施，将有助于构建人机和谐共生的翻译生态，推动医学语言服务行业的持续健康发展。在后续的研究中，重点可置于医学翻译能力模型子能力之间的相互独立且共同作用，并考查其能否有效预测医学翻译的质量和效率，从而进一步丰富译者培训领域的相关研究，为特定领域的翻译教学提供参考。

利益冲突声明：本文所有作者均声明不存在利益冲突。

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Medical translation competence model for the language services industry in the digital intelligence era

GUO Zikai CHEN Chen
Center for Medical Language and Culture Studies,Xi’an Medical University,Shaanxi Province,Xi’an 710021,China

[Abstract] With the arrival of digital intelligence era and the transformation of the language services industry,this paper proposes a medical translation competence model based on three classic translation competence models so as to clarify the objectives and paths of medical translation teaching and explore translator training research in specific fields.The model consists of language and culture competence,translation competence,medical domain and research competence,tool and technology competence,strategic competence,as well as personal and interpersonal competence.After the analysis of the characteristic competences in the medical translation competence model,the paper emphasizes the medical domain and research competence,and proposes the awareness of the ethical risks arising from emerging translation technologies and the adoption of preventive measures to build a harmonious human-machine coexistence in the translation ecosystem.

[Key words] Medical translation competence model;Medical domain and research competence;Translation teaching;Language services industry;Artificial intelligence

[中图分类号] R-05

[文献标识码] A

[文章编号] 1673-7210（2025）08（b）-0124-05

DOI：10.20047/j.issn1673-7210.2025.23.24

[基金项目] 陕西省哲学社会科学研究专项“国际传播能力建设”重点研究项目（2024HZ0872）；西安医学院第五批校级重点学科（西医发[2023]63号）；西安医学院教师教育改革与教师发展研究项目（2025JFY-32）；西安医学院“专创融合”创新创业课程（2024ZCRH-06）；西安医学院“课程思政”示范课程和教学团队（西医党政办发[2024]144号）；西安医学院校级一流本科课程。

[作者简介] 郭子凯（1987.7-），男，硕士，副教授；研究方向：医学翻译理论与实践。

（收稿日期：2025-06-12）

（修回日期：2025-07-17）