引言

近年来，语言服务行业的重要性日益凸显。翻译既是国际交流、国家外交的沟通桥梁，更是不可或缺的战略资源，只有好的翻译才能有效促进国家间友好交流与和平发展，尤其在医学、法律、金融、工程等重要领域的应用，更加体现翻译的必要性和重要性。然而，在技术研发狂飙、机器翻译使用率激增的时代，随之出现的是越来越多的伦理问题，涉及翻译活动的各利益相关方。

医学作为一门研究人类生命健康、疾病防治及健康促进的科学，其在个体健康、公共卫生、科技创新乃至国家战略安全等多维度多方面都占有一席之地。如今国家外交愈发频繁，医学翻译成为翻译行业中举足轻重的领域。医学翻译术语的精准性与专业性使其成为专业翻译领域中要求最高、责任最重的分支之一。技术革新时代，科技与医学逐渐融会贯通。比如，基于Transformer架构的专用医学翻译模型（BioBERT）在专业文献翻译和手术视频实时字幕翻译的准确率都处于较高水平，这使得中西医学交流潜力显著提升。另一方面，学者们也注意到了大量因机器翻译造成的医学事故。历史和现实告诉我们，在关注科技发展和潜力的同时，更要高度重视并积极规避其在医学翻译中可能引发的伦理问题。

一、文献综述

伦理，即伦常道德之理，指人与人、人与事之间要遵守的各项道德准则。有人的活动即有伦理。翻译是人类活动，必然包含伦理关系。

（一）人际翻译伦理到人机翻译伦理

一直以来，中西方学者对于伦理翻译和其伦理关系的研究较多。西方学者更侧重于研究翻译过程中译者的责任关系，包括译者与作者、译者与读者、译者与出版商等的伦理关系，较少探讨翻译活动本身的伦理学问题。国内学者黄国文提出翻译伦理是语言符号中的意义协商过程，需符合社会符号系统的规范性，强调翻译应保持符号的社会约定性，译者的选择不能成为决定因素，而是要通过社会、道德、人际约束进行意义协商，产出最终译文；刘云虹则认为翻译伦理是译者在“求真”和“务实”之间的动态选择，需兼顾文本内外的多重因素，不仅体现出翻译伦理中译者的主体性，更是强调翻译过程中伦理的动态变化特征。

总的来说，中西方学界在翻译伦理领域的研究都以传统人际翻译伦理为主，主要围绕译者主体性展开，强调译者作为文化中介者的道德责任，其建立在“译者－作者－读者”三方关系上，核心关注译者如何平衡忠实性、创造性和社会责任。而切斯特曼于2001年提出的五大伦理模式将译者视为翻译行为的唯一道德主体，译者翻译方法和翻译道德的选择直接决定译文，其伦理决策往往具有高度情景化和个性化特征。该五大模式分别为：(1)再现伦理（Ethics of Representation）：强调忠实源文作者与内容，道德责任首先指向“源文”和“作者”；(2)服务伦理（Ethics of Service）：认为作者需满足委托人目标，核心责任在于实现客户目标；(3)交际伦理（Ethics of Communication）：着眼于跨文化理解与交际，译者则是文化中介，为接收者的可理解性负责；(4)规范伦理（Ethics of Norm）：翻译行为受制于目标文化中的翻译规范，译者需要遵从这些规范；(5)承诺伦理（Ethics of Commitment）：呼吁译者秉持“职业承诺”，道德责任在于译者自身的“职业良知”。

近年来机器翻译技术的深度发展，翻译伦理范式从人际伦理逐步转变为人机伦理，其责任主体扩展为“人类译者－算法开发者－平台运营方”的多元主体网络。该转变提高翻译效率和准确性的同时可能会模糊译者的责任主体性，换言之，当翻译出现问题时，责任可能涉及训练数据偏差、算法缺陷或人工审核疏漏等多重因素。就如今国际社会而言，人机伦理不是来替代人际伦理的，而是要共同发展，形成互补共生的新生态，专业译者身份从执行者转变为监督者和调试者，在机器翻译基础上进行文化把关和伦理审查，适应快速发展的科学技术，培养机器翻译技术素养和伦理判断能力，朝着提高翻译质量、满足读者要求目标努力。

（二）医学翻译伦理

医学伦理是规范和指导医学实践活动中医务人员、研究人员、患者、患者家属以及医药产品的开发、生产与经营者等不同主体之间人际关系的道德准则，是协调医疗活动中各方利益的道德规范体系。早在古代社会，中西方就已存在医学伦理学的思想雏形，强调医者的道德责任、保护患者的切身利益，到20世纪，比彻姆（Beauchamp）与邱卓斯（Childress）提出四大原则（自主、不伤害、有利、公正），成为现代医学伦理学的核心框架。

虽然翻译与医学分属不同的领域，但二者在职业伦理上却有着高度的相似性，因为翻译也是处于“求真”和“求善”张力作用下的一种活动。医学领域与翻译领域的交织融合必然形成医学翻译伦理，尤其是专业翻译实践中至关重要的道德准则体系，其核心在于确保医疗信息在跨语言转换过程中的准确性、安全性和文化适宜性。作为直接关系到人类生命健康的特殊翻译领域，医学翻译要求从业者必须恪守严格的职业规范：在术语层面必须确保绝对精确；在文化层面需要兼顾目标受众的认知习惯，采用适宜疾病表述方式；在技术应用层面则需谨慎处理敏感医疗数据，禁止使用未加密的公共翻译平台处理患者隐私信息。

（三）研究现状

本文采用CiteSpace可视化分析软件绘制智能时代下医学翻译伦理研究知识图谱，通过关键词共线网络图谱辨析研究热点，解释该领域的发展动态和趋势。本文聚焦该领域的期刊研究文献，以中国知网（CNKI）数据作为数据来源（约269篇），在其关键词共线分析的基础上进行聚类，得到医学翻译伦理关键词的聚类图谱。图谱中共形成9个聚类，Q值（模块值）为0.6742（大于0.3），表明聚类有效；S值（平均轮廓值）为0.8679（大于0.5），表明聚类成员一致性较高，聚类结果合理。根据下图图1可以看出，国内医学翻译伦理领域的研究依然比较缺乏，大多聚焦于独立的医学、翻译及伦理领域。

因此，本文通过分析医学翻译中存在的一些典型案例，分析过程中带来的各种伦理挑战及产生原因，尝试通过具体案例分析将医学伦理与翻译伦理结合，应对全球化医疗挑战需求促进全球医疗、翻译事业发展。在此基础上，本文将两个领域紧密结合，探讨两者之间的联系与发展，为深度剖析医学翻译伦理领域打下一定理论基础，促进该领域研究的发展。换言之，通过研究分析医学翻译伦理，体现医学翻译的专业性，促进跨文化医疗沟通，规范人工智能在医疗领域的应用。

二、人工智能时代医学翻译的伦理挑战

人工智能技术快速发展的背景下，医学翻译领域正面临严峻的伦理挑战，这些挑战深刻影响着医疗信息的准确性、患者安全和全球健康公平。本节通过分析因技术局限和责任归属难题两方面的典型案例，具体指出人工智能时代下医学翻译的伦理挑战。

（一）技术局限性引发的伦理风险

人工智能在医学翻译中的应用暴露出显著的技术缺陷，主要包括术语准确性问题、隐私与数据安全问题以及文化缺失问题。技术发达的今天，人工智能（AI）在医学领域的应用随处可见，一方面解决了专业领域译者短缺问题，另一方面一旦导致医疗事故，将是无法挽回的损失。

案例一：中国某医院放射科护士用AI翻译软件与日本患者沟通，询问患者需做CT还是MRI，结果AI将“CT”误译为“MRI”，还把“simple check”（简单检查）错译为“cheap check”（便宜检查）。

伦理分析：该案例涉及AI翻译软件将CT（Computed Tomography）与MRI（Magnetic Resonance Imaging）两种医学影像检查技术术语混淆，将simple和cheap词义价值混淆。CT是检查脑出血、脑梗死的重要诊断技术，案例中日本患者因头疼到医院治疗，由于机器翻译的失误，选择更便宜的检查，导致该患者漏做关键CT检查，医生未能及时发现其脑出血症状，险些瘫痪。

这种错误不是简单的词汇误译，而是暴露了AI翻译在医疗语义解析上的根本缺陷，更触及切斯特曼翻译伦理模式中的两大核心层面。从“服务伦理”看，关键医学术语“CT”误译为“MRI”，并将描述性的“简单检查”扭曲为价值判断的“便宜检查”，这种双重错误直接导致患者基于完全失真的信息做出医疗选择，译者未能履行对医院与患者提供安全、准确翻译服务的责任；从“规范伦理”看，本案暴露出医院在引入AI翻译技术时，既未建立有效的术语校验机制，也未设置人工专业复核的强制流程，更未对医护人员进行翻译风险识别培训，严重违反了医疗翻译领域“术语绝对精确”与“信息零失真”的核心职业规范。伦理模式的连环失守警示我们，在人工智能深度融入医疗实践的今天，必须建立技术透明性、流程规范性、责任明确性三位一体的伦理治理框架，才能确保每一个词语的转换都能承载起生命的重量。

案例二：四川某精神卫生中心因省级医疗信息共享平台接口未做好加密防护工作，被黑客轻易攻破系统，最终导致2.7万份患者档案被盗取。

伦理分析：医院集团为提升翻译质量，选择默认存储所有翻译记录且不进行匿名化处理，这种做法将患者隐私置于高风险境地。该案件主体作为省级医疗中心，其信息共享平台接口未做加密防护，致使患者个人信息被轻易获取，对患者的生活造成重大安全隐患。

该信息泄露案件的核心伦理失范体现在服务伦理、规范伦理与承诺伦理共同坍塌上。在数字时代，数据保护规范已成为医疗翻译必须遵循的新规范，即规范伦理。然而，AI翻译系统默认的数据收集、存储与共享逻辑，源于互联网语料训练的通用模式，与医疗领域规范严重不符。在“承诺伦理”模式层面，算法开发者、医院采购和平台运营方三者未对保护患者数据安全这一伦理承诺负责，导致各方的责任意识稀释、责任主体模糊。此外，传统模式中“服务伦理”要求译者满足客户需求，服务与患者的健康权益与隐私安全，该案件中医院为追求翻译效率，利用储存数据中的算法优化，信息系统成为患者隐私泄露的渠道，违背了医疗服务应以患者安全为首要考量的伦理原则。

本次事件本质上暴露了医疗信息化进程中效率导向对伦理优先性的侵蚀。因此，医疗信息技术的发展必须嵌入“伦理先行”的设计逻辑，通过技术透明化审查、责任矩阵化分配的制度建设，重构人机协同时代的医疗数据伦理框架，真正实现“便捷与伦理共存”。

案例三：一名叙利亚女性在英国格拉斯哥某医院生下第一个孩子后，出现危及生命的大出血症状。医护人员使用AI翻译软件向产妇解释手术相关事宜，但AI翻译的内容表意模糊，产妇完全无法理解医护人员的救治意图。

伦理分析：该案件涉及当今主流AI软件的翻译技术局限性，治疗过程中出现危及生命的症状，医院并未通过专业译者的交流，而是完全信任AI翻译。尽管该案件中并未提及其交流的具体内容，但是显然AI翻译并未做到基本的忠实原则，导致产妇完全无法理解医护人员意图，最终医院在未获得产妇同意情况下，进行子宫切除手术，给产妇造成心理和生理双重伤害。

该案件最为核心的伦理失范在于对服务伦理和交际伦理的破坏。“服务伦理”层面，使用AI翻译向处于危重状况的产妇解释紧急手术方案，其根本目的应是确保患者理解风险并做出知情决策。然而，AI翻译的“表意模糊”使其输出内容无法被产妇理解，这意味着翻译行为非但未能促进这一核心医疗目的的实现，反而剥夺了患者的知情权，直接导致了“在未获得明确同意下实施手术”这一严重违背医学伦理的后果。“交际伦理”层面，本案发生在文化背景（叙利亚）、语言（阿拉伯语）和医疗紧急状况三重复杂情境下。AI翻译模糊的输出阻碍了双方沟通。本案将未经验证、缺乏保障的通用技术工具，应用于高风险的特定专业场景，本身就是一种伦理上的疏忽。在任何涉及人身权利与生命健康的领域，技术应用必须服从于伦理原则。未来必须在技术部署前建立“技术失效时，人文必须顶上”的刚性应急机制，在数字时代守住医疗伦理的底线。

（二）责任归属难题引发的伦理风险

医学翻译领域的人机协作模式（如机器翻译+人工译后编辑）在提高效率的同时，也带来了责任归属模糊的伦理困境。这一问题在医疗等高风险领域尤为突出，涉及技术缺陷、人工监督不足、流程管理漏洞等多方面因素。

案例一：某中医院国际部使用AI翻译处方：“水煎服，每日一剂，分早晚两次温服”误译为“Boil in water, take one dose daily, divide into two warm doses”，导致外国患者煮沸后冷却至室温服用，药效大减。

伦理分析：该案例中，首先AI系统开发商与医院之间的责任边界存在显著模糊性。AI系统未针对中医特有的文化－医学耦合概念（如“温服”的温度35-40℃的精确性）设计专用算法，仅提供通用翻译服务，医疗机构未对AI输出进行专业适配性评估，直接将结果用于临床。但开发商称其产品“仅辅助翻译，不替代专业医疗建议”，试图规避责任。其次是该事件中护士的责任归属问题，护士既无中医药知识，也未受专业翻译训练，却被默认为“译文审校者”；同时医院未明确校核人员的具体职责范围，仅要求“浏览确认”而非“专业验证”，责任归属边界模糊。

案例二：医学中心的研究人员测试中发现谷歌翻译将英文医嘱“You can take over the counter ibuprofen as needed for pain”（“你可以根据疼痛程度服用非处方布洛芬”）译成亚美尼亚语时，竟变成“你可以根据疼痛程度使用尽可能多的反坦克导弹”。

伦理分析：该案例中将“over the counter ibuprofen”（非处方布洛芬，一种常见的止痛药）译为“反坦克导弹”的荒谬错误虽显极端，但其背后的伦理失范十分严肃。“再现伦理”层面，该翻译破坏了源语与译语之间最基本的对应关系，使翻译行为失去了传递真实信息的基本功能。在“服务伦理”层面，医疗翻译的根本目的是通过准确传递医嘱，帮助患者安全地进行自我护理。案例中这一行为可能引发对其医疗环境的信任危机。翻译在此不再是服务于医疗的工具，反而成了破坏医疗信任与患者安全感的威胁。

此案例典型地体现了人机协同模式下伦理责任归属的“双重模糊性”难题。首先，AI开发商以“仅辅助工具”为由，将责任转移给医院；而医院虽为临床决策的最终执行者，却以“依赖成熟技术系统”为托词，回避了建立审核机制的组织责任。当技术开发者、医疗机构与临床操作者都能在责任链条中找到避责理由时，患者因翻译错误所承受的健康风险大大增加，但责任归属无法具体。

一定程度上，以上两个案例可表明，医学翻译的责任模糊问题本质上是技术伦理、医疗伦理与文化伦理的三重冲突，唯有通过结构性制度设计，实行“AI初译－中医师标注－医学译者润色”三级审核，确保译文的准确性。做到技术开发者为技术负责，医疗机构为审核机制负责，临床操作者为服务对象负责，在责任链中各司其职、积极互动合作，才能避免人机协作沦为“无责可问”的灰色地带。

三、结论与不足

（一）结论

AI技术在医学翻译中展现出强大的能力，极大地提升了翻译效率。其能够快速处理海量医学文献、病历资料，为医疗工作者提供即时的翻译支持，缩短信息传递时间。在跨国医疗会诊、国际医学学术交流等场景中，AI翻译可以实时翻译对话内容，打破语言障碍，促进医疗知识的共享与合作。另一方面，AI缺乏对医学知识的深度理解和人文关怀，容易出现如中医“忌口”“温服”“术数”等术语的误译、“simple”“check”等词以及对话翻译不准确、错误翻译等问题。此外，过度依赖语料库算法可能会造成患者隐私信息泄露，增加患者的安全隐患。

医学翻译的特殊性决定了必须将人文关怀置于首位。医学涉及人的生命与健康，翻译的准确性直接关系到患者的诊断、治疗，每一个翻译错误都可能引发严重后果。同时，医学翻译还涉及患者的隐私、尊严等人文价值。在翻译包含患者敏感信息的病历资料时，必须严格保护患者隐私，遵循伦理规范。此外，医学翻译也是不同文化间医疗知识交流的桥梁，需要尊重和理解源语言与目标语言的文化差异，确保翻译内容既准确传达医学信息，又符合目标文化的价值观和表达方式。

只有通过伦理框架的有效约束，规范AI的应用行为，同时不断推动技术创新，实现技术与伦理的协同发展，才能在医学翻译中达到精准与安全的平衡。这不仅是保障患者权益、提升医疗服务质量的必然要求，也是推动AI技术在医疗领域健康、可持续发展的关键所在。在未来，随着AI技术的不断进步和伦理体系的日益完善，AI必将在医学翻译中发挥更大的作用，为全球医疗事业的发展做出重要贡献。

（二）不足

本研究运用切斯特曼的翻译伦理理论进行分析，构建了人机协同下医学翻译伦理挑战的基本分析框架，通过典型案例探讨了技术局限性与责任归属难题两大核心问题，并提出了宏观伦理框架构想。但仍存在明显不足：理论与实践结合不紧密，提出的伦理框架缺乏细化的实施标准、操作流程；研究方法单一，以案例分析为主，缺乏量化数据与实证研究支撑，文献综述未涵盖最新研究成果与学术争议；案例数量较少，且存在场景覆盖局限、问题呈现单一的不足。

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