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作者：刘松;
单位：西北工业大学外国语学院;
摘要：随着人工智能和深度学习技术的迅猛发展，机器翻译在促进跨语言交流中扮演着越来越重要的角色。本文系统回顾了机器翻译技术从早期基于规则的系统，到基于大规模数据的统计方法，再到基于深度学习的神经机器翻译，直到当前生成式人工智能翻译模型四个阶段的演进；同时详细论述了，尽管生成式人工智能翻译模型在翻译质量和效率方面取得了显著进步，但仍面临数据稀缺、模型泛化能力有限、评估机制滞后、可解释性不足、伦理及文化敏感度欠缺等多方面问题。文章提出，未来机器翻译技术发展应聚焦于提高模型的泛化能力和可解释性，开发更全面的评估工具，确保翻译系统的文化适应性和伦理合规性，以使这一技术得以在更广泛的应用场景中释放潜力。
关键词：翻译技术;;机器翻译;;生成式人工智能
基金资助：西北工业大学2024年度教育教学改革项目“生成式人工智能时代翻译教学改革与人才培养质量提升路径研究”(项目编号：2025JGY44)的阶段性成果
