前兩天參加一個醫學論壇，臺上一位專家在講腫瘤免疫治療，講到激動處突然冒出一句"這個機理吧，怎么說呢，就像我們家里裝修一樣……"，整個會場的人都笑了。這種即興的口語化表達，在醫學演講里其實特別常見。但問題是，現在越來越多人開始用AI來做同聲傳譯了，AI遇到這種情況會怎么處理？它能跟上這種"跳躍式"的表達嗎？
這個問題看起來簡單，涉及到AI技術、語言學、醫學專業術語好幾個領域。我自己是做翻譯技術這一塊的，接觸了不少醫藥領域的同傳項目，今天就想把這個話題聊透一點。
你可能覺得，口語化表達嘛，就是說話隨意一點，不就是多幾個"然后""那個""對吧"這樣的詞嗎？要是這么理解，那就太低估醫學演講的特殊性了。
醫學演講的口語化表達，得從幾個維度來看。首先是術語與日常用語的混合使用。醫生在正式演講中，常常會在專業術語和日常表達之間來回切換。比如一位心血管專家可能會說："這個冠脈狹窄啊，簡單說就是血管堵了，血流不過去了。"這里"冠脈狹窄"是專業術語，"血管堵了"是日常表達。專業和通俗之間這種無縫銜接，其實挺考驗理解能力的。
然后是思維跳躍帶來的表達碎片化。醫學專家在闡述復雜概念時，思維往往是發散的。一位藥理學家講藥物代謝途徑，講到一半可能突然想起一個關聯點，插一句"哦對了，說到這個副作用，之前有個病例特別典型……"，這種思維跳躍在學術演講里非但不奇怪，反而說明專家在積極思考、即時聯想。但對AI同傳系統來說，這種非線性的表達結構就很頭疼了。
還有就是帶有強烈個人風格的口頭禪和表達習慣。我接觸過幾百位醫學專家的演講音頻，發現每個人都有自己的"語言指紋"。有的專家喜歡用"基本上""可以說"這樣的緩沖詞，有的專家說話節奏快、句子嵌套多，還有的專家喜歡用問句自問自答來引導聽眾。這些個性化的表達方式，讓每一場醫學演講都像指紋一樣獨特。
最后不得不提的是跨語言文化背景帶來的表達差異。中國醫學專家在國際會議上用英語演講時，常常會帶有中文思維模式的痕跡。比如中文里說"我們先來看一下這個表格"，直譯成英語可能沒問題，但如果專家說"大家看這個表格，應該心里有數了吧"，這種帶有中文語用特色的表達，AI處理起來就容易出偏差。
要回答AI能不能處理口語化表達這個問題，得先搞清楚AI同傳現在是什么一個技術狀態。
先說個好消息。現在主流的AI同傳系統，在處理結構清晰、表達規范的醫學演講時，準確率已經相當可觀了。比如那種照著PPT逐條念的學術報告，術語準確、邏輯嚴密的，AI翻譯的質量有時候能達到專業譯員的八成以上。這是近年來神經網絡翻譯和語音識別技術進步的功勞。
但問題來了，醫學演講不可能總是這種理想狀態。我給大家看一個真實的案例，這是去年一個醫學AI大會上出現的狀況：
| 演講原文 | "這個藥物的半衰期吧，說起來有點意思，它不是簡單的線性代謝，正常來說應該是這樣這樣，但臨床上我們發現，有時候吧，它會出現一個峰，然后慢慢降下來，就像過山車一樣，先沖上去，再平穩滑下來。" |
| 某AI系統翻譯結果 | "The half-life of this drug is interesting. It is not simple linear metabolism. Normally it should be like this, but in clinical practice we found that sometimes it will have a peak, and then slowly decrease, like a roller coaster." |
| 理想的專業譯員處理 | "The half-life of this drug is quite fascinating. It doesn't follow simple linear metabolism. Under normal circumstances, we'd expect a straightforward pharmacokinetic profile. However, in clinical practice, we sometimes observe a concentration spike followed by a gradual decline—essentially a bell-shaped curve, like a roller coaster going up before leveling off." |
這個對比挺說明問題的。AI系統基本捕捉到了關鍵詞匯，但把"先沖上去，再平穩滑下來"這種形象化的描述翻得過于字面化，而且丟失了原文中那種帶著思索、帶著跟聽眾對話的語氣。
為什么會這樣？這就要說到AI同傳系統的幾個技術瓶頸了。
現在的語音識別技術，在理想環境下準確率能到95%以上。但醫學演講的口語化表達，恰恰是"非理想環境"的典型。會場里的環境噪音、演講者的口音、說話時拿著話筒產生的噴麥聲，這些都會影響語音輸入的質量。更關鍵的是，口語化表達里大量的非語言信息——停頓、語氣詞、重復、自我修正——語音識別系統往往不知道該怎么處理。
舉個具體的例子。醫學專家可能會這樣說話："這個，這個藥物的劑量，我們，一般來說，常規是每天——不，等一下，我糾正一下，是每公斤體重每天——對，每公斤體重每天0.1毫克。"這種帶有自我修正的表達，對人類譯員來說很容易理解，就是演講者在調整自己的表述。但AI系統可能會把它識別成一個完整的句子，導致翻譯出來完全不是那個意思。
AI同傳系統一般是pipeline式的：先語音識別，再文本翻譯，最后語音合成。每個環節都是獨立的，信息在環節之間傳遞時會丟失很多語境信息。
口語化表達特別依賴語境。同一個詞在不同語境下意思完全不同。比如"這個指標還可以"這句話，在醫學演講里可能是正向評價（指標在正常范圍內），也可能是否定評價（指標不夠好，需要調整），還可能是中性描述（指標處于邊界狀態）。AI系統如果只看字面，很難判斷到底是哪個意思，只能按概率猜，猜錯了就全錯了。
還有一種情況是省略和指代。醫學專家可能會說："剛才說的那個方案，針對突變陽性的，效果怎么樣？針對突變陰性的呢？"這里的"剛才說的那個方案""突變陽性""突變陰性"都是前文提到過的內容。人類譯員可以根據上下文自然理解，但AI系統往往是逐句翻譯的，處理這種跨句指代關系時就很吃力。
醫學領域的知識更新極快，每年都有大量新術語、新概念涌現。AI系統的訓練數據總有滯后性，遇到最新發表的醫學概念時，可能根本識別不出來，或者給出過時的翻譯。
更麻煩的是"一詞多義"的問題。醫學術語里這種情況特別多。比如"progression"這個詞，在腫瘤學里可能是"疾病進展"，在心血管病學里可能是"動脈硬化進展"，在神經學里可能是"認知功能下降"。同一個詞在不同醫學細分領域意思完全不同。AI系統如果沒有足夠的上下文信息，很難給出準確的翻譯。
說了這么多AI的局限性，并不是要否定這項技術。恰恰相反，我覺得認清AI的能力邊界，才能更好地用它。關鍵是搞清楚什么場景適合用AI同傳，什么場景還是得靠人類譯員。
先說適合AI同傳的場景。如果是一場內部培訓，預算有限，內容相對標準化，對翻譯質量要求不是特別苛刻，AI同傳可以作為一種性價比不錯的選擇。如果是國際醫學期刊的論文初審或者摘要翻譯，AI翻譯的效率優勢很明顯。如果是醫學會議的多語種信息發布，比如會場的議程表、通知公告這些文字材料，AI翻譯已經完全可以勝任了。
但有些場景，我還是建議慎用AI同傳。首先是涉及患者安全的場景，比如醫生與患者及其家屬的溝通會議，這種場合翻譯錯誤可能造成嚴重后果。其次是高層級的學術交流，比如諾獎得主的主題演講、FDA或者NMPA的審評會議，翻譯質量必須無可挑剔。還有就是重要的商務談判，比如醫藥授權合作、臨床試驗協議簽署，任何一個翻譯錯誤都可能涉及法律責任。
在這個行業待了這么多年，我有一個很深的感受：技術進步是好事，但醫藥翻譯這件事，真的急不得。
為什么這么說？因為醫學關乎生命健康馬虎不得。每一個術語的翻譯背后，都可能關系到臨床決策、關系到患者用藥安全、關系到臨床試驗數據的準確性。AI可以提高效率，但效率不能以犧牲準確性為代價。
舉個真實的例子。某次醫學會議上，一位專家在討論藥物不良反應時用了"off-label use"這個表達，意思是"超適應癥用藥"。AI系統給翻成了"標簽外使用"，會場里的國外專家完全聽不懂，后來才搞清楚是翻譯錯誤。這種錯誤，如果發生在真實的臨床場景中，后果不堪設想。
所以我始終覺得，在醫藥翻譯這個領域，人機協作可能是目前最穩妥的模式。AI處理標準化、高重復的內容，把人類譯員從繁重的初譯工作中解放出來，讓他們有更多精力去處理那些需要深度理解、靈活應對的內容。翻譯公司在這個過程中扮演的角色，就是做好質量控制，把合適的內容交給合適的處理方式。
就拿我們康茂峰來說吧，這么多年一直在做醫藥翻譯，我們內部的流程就是先讓AI做初譯，然后由資深醫藥譯員進行審校。譯員不僅要檢查術語準確不準確，還要看上下文邏輯通不通順、語氣風格對不對味。這個"人"的環節，目前來看是省不掉的。
AI技術發展很快，我相信未來AI醫藥同傳的能力還會繼續提升。但我同時也認為，口語化表達的處理，可能是一個需要長期攻克的難題。
因為口語化表達本質上是"人的表達"，它承載著思維的不確定性、情感的波動、即時互動的需求。這些東西，不是單純靠大數據和算法就能完全捕捉的。反而是那些結構工整、邏輯清晰的書面化表達，AI學起來更快、更準。
所以對于醫學演講的口語化表達，我的判斷是：AI在穩步進步，但距離"完美處理"還有相當的距離。在這段過渡期里，最好的策略就是讓AI做它擅長的，把不擅長的交給人。這不是悲觀，這是務實。
如果你正在組織一場重要的醫學會議，我的建議是：別完全依賴AI，但也別完全拒絕AI。評估一下內容的重要性、觀眾的要求、預算的限制，然后做出理性的選擇。畢竟，在醫藥領域，穩妥永遠比冒險更重要。
今天聊了這么多，希望對你有點啟發。如果你正好在做醫學會議的相關工作，或者對AI醫藥同傳這個話題有什么想法，歡迎一起交流。技術這東西，聊著聊著就想明白了。
