理解即错误的证明：翻译、克拉丽丝·李斯佩克托尔与人工智能

克拉丽斯·利斯佩克特、翻译与人工智能

💡宅男警告：1/5（低分）。

我是个害怕文字陷阱的作家：我说的话掩盖了别人——哪个？也许我会说出来。——克拉丽斯·利斯佩克特，《生命之息》

翻译一部文学作品就是选择其缺失之处。在2018年的一篇文章中，卡特里娜·多德森写到了翻译克拉丽斯·利斯佩克特作品的过程，题为“”理解是错误的证明“清楚地表明，翻译工作与同理心的劳动紧密相连。

她说，翻译意味着注意到作者遗漏了什么。所选词包含未被选中的词——它弥补缺失、被选中淘汰的部分。细心读者会在收到的作品中发现缺失：译者塑造文本以使这种缺失感显而易见。

机器的工作方向相反。softmax函数返回的词就是在剔除所有替代方案后剩下的部分。弃牌不会留下任何计算残留——其中没有任何东西会影响接下来的文字。

译者未被选中的词有另一种残留，缺失的部分被安排成让读者难以理解的方式感受他们.

弗吉尼亚·斯通克在BlueSky上

在注意力机制盛行的时代，选择的词汇决定了接下来的选择。语言模型从前一个单词构建每个词的含义，然后预测其含义很可能接下来。

多个词会影响下一个，但每选一个词，可接受的选择范围都会进一步缩小。作者的选择——什么造就了文学声音——选择的词汇与预期产生摩擦。

人工翻译不仅保留这些不太可能的选择，还保存了缺少可能的选择给读者发出信号。与翻译者努力保持的摩擦不同，模型默认能产出跟随最顺畅的词。

最新的模型会产生“推理痕迹”。这些内容较长，通常是幕后内容，描述选择和深思熟虑，类似于这种选择过程。它和早期系统一样，只是数量更多，并且经过调校以产生一个答案，而不是经过深思熟虑才能获得它。

设计上，一个优化到序列结束的系统没有理由保留“未说出口”的内容。但答案，或以停止标记的形式解决，并不总是我们在文学作品中所需要的。

多德森建议未被选中的词作者的作品对人类译者来说和作者本身一样重要。但那些未被选择的词汇，那些遵循逻辑假设的词语，是大型语言模型目前结构上用来复制的词语。

它让文本保持在一个狭窄的可能含义范围内，但人类选择一个词的过程会寻找“什么”本身未说出口.

理解即错误的证明——Believer杂志I。神秘克拉丽丝 两年前我在西雅图做一次占卜时，一位白发男子告诉我他曾住在巴西，并以克拉丽斯·利斯佩克特的名字给女儿取名。

后来，他递给我一张纸，上面潦草写着“卡特里娜：我常常觉得克拉丽斯是个特别的人物

文献综述

一些研究试图探讨这一点。Castaldo 等人，一份聚焦GPT-4和Mistral（2023年时代模型）的预印本，最直接地探讨了作者意图的问题。他们发现，机器翻译系统生成的文本“展现出独特的情感指纹，反映在情感内容在文本中分布、强化或减弱的方式上有系统差异。”

Ferstler 等人在另一份预印本中，聚焦GPT-5.4、Gemini 3.1 Pro以及我理解为用Claude代码构建的代理翻译过程：比Castaldo更现代。

大多数读者更倾向于人工翻译，尽管偏好并不代表翻译准确。相反，读者觉得机器版更清晰，而人工翻译则更具文学性和沉浸感。

读者觉得机器翻译更清晰，但人工翻译更具文学性和沉浸感。

对这些选择和声音的忠实度更难测试：语言，字面意义上，完全不同。在同一语言中，作为我批判性技术实践的一部分，我尝试过许多实验，试图让大型语言模型像我那样写作。

我有8+年的培训资料，但它还是没能完全准确。我们能写作的规模也是我们声音的一部分。

我的语言的失败

多德森的文章标题取自利斯佩克特的一句话：“理解是错误的证明。”我发现这在这段话中得到了呼应，来自《受难记》中的G.H.–

现实是原材料，语言是我寻找它的方式——也是我找不到它的方式。但正是因为我一直在寻找，却没有发现我所不知道的东西诞生了，而我立刻认出了它。语言是我的人类努力。我的命运是寻找，而我的命运是空手而归。但是——我带着无法言说的话回来。那些无法言说的话，只能通过我语言的失败来获得。只有当建设失败时，我才能获得我未能实现的东西。

不可避免地，未能达到完美是人之常情，而一个只为追求完美的体系，无法满足我们当前的状态。机器之所以“非人”，不是因为它犯错，而是因为它不能 失败：它遵循其结构和语料中所刻写的严格诫命，没有任何距离或余距。

利斯佩克特提醒我们，作为人的体验本就由我们无法抓住的事物与我们通过触及而成为的之间存在的张力构成。

“奇怪的是，我不能说出我是谁。也就是说，我太清楚了，但我不能说出口。最重要的是，我害怕说出来，因为一旦我试图开口，不仅表达不了我的感受，反而我的感受慢慢变成了我说的话。“——克拉丽斯·利斯佩克特，《靠近狂野之心》

人类追求语言，是因为语言能打开且无法填补的空白，但机器却从语言构建只有语言能表达的。没有语言可以填补的空白，也没有任何缺失，因此也没有可能不足。

联合国对人工智能的定义中，人类在哪里？

我为Tech Policy Press撰写的最新文章探讨了主要政策项目中描述“人工智能”的语言演变，展示了存在性风险框架如何悄然渗透，迫使人类问责被排除在外。

这一趋势最离奇地在联合国独立小组报告中达到顶峰：报告中，我们不仅看到定义反映了“无中生有的系统”，还显示出这种体系框架如何限制报告为政策制定者提供的选项。

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