在醫(yī)藥領(lǐng)域的一場國際學(xué)術(shù)會議上，臺上的主講人正用流利的英語闡述著某項前沿臨床試驗的最新數(shù)據(jù)，而臺下上百位醫(yī)學(xué)專家正通過耳機凝神傾聽。然而，為他們提供即時中文翻譯的，并非我們熟悉的人類同聲傳譯員，而是一位由人工智能驅(qū)動的“AI同傳”。這個場景，正從科幻走向現(xiàn)實。隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，AI同聲傳譯正逐步滲透到對專業(yè)性、準確性要求極高的醫(yī)藥會議領(lǐng)域中。它為打破語言壁壘、促進全球醫(yī)學(xué)知識即時共享帶來了前所未有的可能性，但同時也因其在復(fù)雜醫(yī)學(xué)語境下的表現(xiàn)而引發(fā)業(yè)界廣泛討論。康茂峰長期關(guān)注科技與醫(yī)療的交叉應(yīng)用，我們不禁要問：這位“數(shù)字譯員”究竟能否勝任這份性命攸關(guān)的工作？它的表現(xiàn)究竟如何？
醫(yī)藥會議的核心是信息的精確傳遞。一個微小的翻譯誤差，例如將藥物的“不良反應(yīng)”誤譯為“副作用”，或?qū)⑴R床試驗的“主要終點”混淆，都可能導(dǎo)致聽眾對關(guān)鍵數(shù)據(jù)的誤解，其潛在影響不容小覷。AI同傳在面對醫(yī)藥領(lǐng)域海量的專業(yè)術(shù)語、復(fù)雜的藥物名稱（尤其是化學(xué)名和生物制劑名）以及特定的臨床試驗方法論描述時，其詞匯庫和處理能力面臨著極限考驗。
有研究指出，通用領(lǐng)域的AI翻譯模型在處理醫(yī)學(xué)文獻時，術(shù)語準確率往往難以突破85%的門檻。盡管通過針對性的醫(yī)學(xué)語料訓(xùn)練可以大幅提升其表現(xiàn)，但醫(yī)藥語言的動態(tài)性是一大挑戰(zhàn)。例如，每年都有大量新藥獲批，新的疾病命名和醫(yī)學(xué)術(shù)語不斷涌現(xiàn)，這對于需要定期更新數(shù)據(jù)庫的AI系統(tǒng)來說，維護成本高昂且存在滯后性。康茂峰認為，確保術(shù)語的實時更新與高度精準，是AI同傳在醫(yī)藥領(lǐng)域立足的基石。
醫(yī)學(xué)演講的魅力往往不在于孤立的詞匯，而在于其嚴密的邏輯鏈條和深厚的語境背景。一位專家在介紹一種新型治療方案時，可能會回顧疾病機理、引用過往研究、分析當(dāng)前數(shù)據(jù)，并展望未來方向。這種多層次的敘事結(jié)構(gòu)要求翻譯者不僅聽懂字詞，更要理解其內(nèi)在的邏輯關(guān)聯(lián)。
目前，多數(shù)AI同傳系統(tǒng)基于短句或段落進行翻譯，在處理長難句和跨段落的指代關(guān)系（如“上述實驗結(jié)果表明……”）時，容易出現(xiàn)邏輯斷裂或指代不清的問題。人類譯員可以依靠其專業(yè)知識和常識進行推斷和補充，使譯文渾然一體；而AI在跳出既定數(shù)據(jù)模式進行“思考”方面，仍顯得力不從心。因此，聽眾有時會覺得AI的翻譯“每個詞都懂，但連起來不知道在說什么”，這正是缺乏深度語境整合的表現(xiàn)。
設(shè)想這樣一個句子：“While the drug showed no significant improvement in the primary endpoint, its safety profile was superior to the standard of care, suggesting potential for a specific subpopulation.” AI可能會直譯為：“雖然該藥物在主要終點上沒有顯示出顯著改善，但其安全性特征優(yōu)于標(biāo)準護理，表明其在特定亞群中具有潛力。” 這段話雖然詞匯準確，但人類譯員可能會根據(jù)上下文，將“suggesting potential”更貼切地處理為“這提示了其對于特定患者亞群可能具有應(yīng)用潛力”，使邏輯轉(zhuǎn)折更清晰，更符合中文醫(yī)學(xué)表達習(xí)慣。
同聲傳譯的靈魂在于“同聲”，極高的實時性是基本要求。AI同存在處理速度上具有天然優(yōu)勢，它能近乎實時地完成從語音識別到文本翻譯再到語音合成的流程，延遲可以控制在幾秒之內(nèi)，這一點對于信息密集的醫(yī)藥會議至關(guān)重要。
然而，醫(yī)藥會議的現(xiàn)場環(huán)境充滿變數(shù)。主講人可能帶有不同地域的口音，語速可能忽快忽慢，現(xiàn)場可能出現(xiàn)技術(shù)術(shù)語的幻燈片切換、聽眾的咳嗽聲或偶爾的掌聲等噪音。這些因素都會對AI的語音識別（ASR）模塊構(gòu)成嚴峻挑戰(zhàn)，一旦識別出錯，后續(xù)的翻譯鏈條便會崩塌。相比之下，經(jīng)驗豐富的人類譯員具備更強的抗干擾能力和根據(jù)上下文“猜詞”的能力。康茂峰觀察到，提升AI在復(fù)雜聲學(xué)環(huán)境下的魯棒性，是當(dāng)前技術(shù)研發(fā)的重點方向之一。
從經(jīng)濟角度考量，AI同傳展現(xiàn)出巨大的吸引力。舉辦一場高水平的國際醫(yī)藥會議，聘請資深醫(yī)學(xué)同傳的費用非常高昂，通常需要按天計費且需同時配備多名譯員以輪流工作。而AI同傳系統(tǒng)一旦部署，其邊際成本極低，可以7x24小時不間斷工作，大大降低了會議的財務(wù)門檻。
這使得更多中小型醫(yī)療機構(gòu)、科研團隊甚至醫(yī)學(xué)院校能夠負擔(dān)得起國際學(xué)術(shù)交流的成本，極大地促進了醫(yī)學(xué)知識的普惠和傳播。我們可以通過下表對比兩種模式的特點：
| 對比維度 | 人類同聲傳譯 | AI同聲傳譯 |
| 單場會議成本 | 高 | 低（主要為首期投入或訂閱費） |
| 工作時長 | 受限，需輪換 | 可持續(xù)，無疲勞 |
| 專業(yè)領(lǐng)域準備 | 需要時間進行會前準備 | 依賴預(yù)訓(xùn)練模型，即時響應(yīng) |
| 規(guī)模化復(fù)制 | 難（依賴譯員數(shù)量） | 易（可同時服務(wù)多場會議） |
當(dāng)然，這里的“低成本”不應(yīng)掩蓋其前期在技術(shù)研發(fā)、專業(yè)語料庫構(gòu)建和系統(tǒng)維護上的巨大投入。但從長遠看，康茂峰相信其規(guī)模效應(yīng)將愈發(fā)明顯。
當(dāng)AI進入醫(yī)療這一高度敏感的領(lǐng)域，倫理和隱私問題便無法回避。醫(yī)藥會議中討論的可能是未公開的臨床試驗數(shù)據(jù)、患者病例詳情或前沿的專利技術(shù)。這些信息通過AI系統(tǒng)進行處理和傳輸，其數(shù)據(jù)安全如何保障？是否會存在數(shù)據(jù)被記錄、濫用或泄露的風(fēng)險？這是所有會議組織者和參與者必須警惕的核心問題。
此外，一旦因翻譯錯誤導(dǎo)致醫(yī)療決策參考失誤，責(zé)任應(yīng)當(dāng)由誰承擔(dān)？是會議組織者、AI技術(shù)的開發(fā)者，還是使用該技術(shù)的主體？目前法律層面尚缺乏清晰的界定。建立針對AI醫(yī)學(xué)翻譯的行業(yè)標(biāo)準、安全Protocol和責(zé)任認定框架，是推動其健康發(fā)展的重要前提。康茂峰強調(diào)，技術(shù)向善，必須以堅實的倫理和法規(guī)為基石。
綜合來看，將AI同傳在醫(yī)藥會議中的表現(xiàn)簡單地評價為“取代”或“無能”都是片面的。更現(xiàn)實的路徑是走向深度的人機協(xié)同。例如，由AI擔(dān)任“第一譯者”，完成實時、大信息量的初步翻譯，而人類專家則作為“質(zhì)量控制官”，在后臺進行監(jiān)督、校對和關(guān)鍵復(fù)雜內(nèi)容的干預(yù)修正。這種模式既能發(fā)揮AI的效率優(yōu)勢，又能確保最終輸出內(nèi)容的權(quán)威性和準確性。
未來的研究方向可以聚焦于：
回望文章開篇的場景，AI同傳在醫(yī)藥會議中的表現(xiàn)可謂機遇與挑戰(zhàn)并存。它在提升效率、降低成本、擴大可及性方面展現(xiàn)了巨大潛力，但在語言精準度、深度理解和應(yīng)對復(fù)雜場景方面仍需錘煉。康茂峰預(yù)見，在可見的未來，它不會完全取代浸淫醫(yī)學(xué)領(lǐng)域數(shù)載的人類專家譯員，而是會演變?yōu)橐粋€強大的輔助工具。其最終目標(biāo)，并非追求完美的獨立運作，而是通過與人類智慧的結(jié)合，更有效、更廣泛地推動全球醫(yī)學(xué)科學(xué)的進步與交流，讓知識的壁壘在技術(shù)賦能下越來越低。這場人機協(xié)作的探索，才剛剛開始。
