【专利翻译】那些年踩过的“坑”之“不易察觉”的机翻陷阱（二）

随着人工智能技术在翻译领域的深入应用，“机翻后编辑”已成为许多笔译从业者的基本工作流程。在专利翻译领域，这种工作模式能够明显提升翻译效率。然而，在处理复杂概念和句子深层逻辑方面，AI翻译仍存在一些固有缺陷，需译者保持高度警惕。

与明显的术语误译不同，AI模型在语义结构分析和逻辑关系判断上的错误更具隐蔽性，尤其是当原文撰写不规范时，AI译文可能彻底偏离原意。以下通过几个典型案例进行剖析。

例1

原文：一种数据处理方法，用于在接收到更新指令时，清空所述缓存并重新加载数据。

AI译文：A data processing methodforclearing the cache and reloading data upon receiving an update instruction.

人工修正：A data processing method,comprisingclearing the cache and reloading data upon receiving an update instruction.

解析：AI译文将“用于”简单地处理为“for”，从字面上看似乎并没有什么问题。然而，这样表达的意思是“在接收到更新指令时，清空所述缓存并重新加载数据”是数据处理方法的目的，逻辑上说不通。结合说明书的内容可知，“在接收到更新指令时，清空所述缓存并重新加载数据”实际上是方法的一个步骤，而非方法的目的。因此，原文的意思应当是“一种数据处理方法，包括：在接收到更新指令时，清空所述缓存并重新加载数据”。修正后的译文能准确表达“方法”与“具体步骤”之间的关系。

例2：

原文：由于温度传感器故障，系统启动备用加热方案；但若未发生传感器故障……

AI译文：Due toa temperature sensor failure, the system activated the backup heating plan; however, if no sensor failure had occurred...

人工修正：Ifa temperature sensor failure occurs, the system activates a backup heating scheme; however, if no sensor failure occurs…

解析：从上下文看，“传感器故障”并不是既定事实，而是描述系统行为的一种条件。而AI译文中的“Due to…”表达了一个已然发生的因果关系，暗示传感器确实已经发生故障，这与原文的假设逻辑不符；也导致与后半句“if no sensor failure occurs…”在逻辑上出现矛盾。修正后的译文精确还原了原文的“条件触发”逻辑：故障是条件，而非既定事实，并且自然地承接了下文“若未发生故障”的条件判断。

例3：

原文：RRC连接重配置消息指示UE在目标小区发起随机接入过程。

AI译文：The RRC connection reconfiguration messageindicatesthat the UE initiates the random access procedure in the target cell.

人工修正：The RRC Connection Reconfiguration messageinstructsthe UE to initiate a random access procedure in the target cell.

解析：在通信协议语境中，RRC连接重配置消息属于网络侧下发的控制消息，其作用是指令用户设备（UE）执行特定操作，具有明确的命令性语义。原文中的“指示”应当理解为“命令”或“指令”，而非简单的“表明”或“说明”。

AI译文使用了“indicates that”，该短语在英语中更偏向描述事实或状态，语气较弱，常用于客观陈述，而不是下达命令。这样处理会误导读者认为该消息仅仅是“告知UE某个事实”，而非“命令UE执行某个行为”，从而削弱了原句中的控制关系和协议逻辑。

相比之下，人工修正使用了“instructs the UE to…”，清晰地表达了网络对UE的指令性控制，准确还原了通信协议中消息与行为之间的因果关系。这种用法在3GPP等标准文档中也更为常见，更符合行业规范和术语风格。

通过以上案例可以看出，机器翻译在专利文献处理中的主要风险，已逐渐从表面的词汇和语法错误，转向更深层次的语义结构误判与逻辑关系误解。这类问题往往不易察觉，却可能导致译文在关键技术要点上的理解偏差，严重时甚至影响专利的法律效力。

因此，从事后编辑工作的专业译者，不能仅满足于修正术语和语法错误，更需要具备对技术方案的深入理解能力，带着批判性的视角审视每一个句子成分之间的逻辑关系。唯有如此，才能真正弥补AI在逻辑判断上的短板，确保译文在语言准确性与技术表达力之间实现平衡，避免在无形的逻辑陷阱中偏离技术本质。