边走边推敲：古诗试译二首

大熊星座

周六和家里人去逛了成都的世园会~
在里面看到了一个竹文化展馆，里面有间房子叫“幽篁居”；又看到成都馆，里面放了架古琴~
不禁想到，在世园会这样的活动中，如果要向外国人介绍相关的文化背景，相关的几首古诗要怎么翻译？
于是边逛边琢磨，试译了两首，发出来和大家探讨。

1. 竹里馆（王维）
Sitting alone in the serene bamboo forest, playing an ancient cither and sighing long. No one hears me in this remote grove, only the bright moon comes to shine upon.
独坐幽篁里，弹琴复长啸。深林人不知，明月来相照。

2. 听弹琴（刘长卿）
From the gently weeping of seven strings, quietly hear the chilliness of the pine wind. The ancient melody is pure and dignified, but people nowadays seem not play it much anymore.
泠泠七弦上，静听松风寒。古调虽自爱，今人多不弹。

羽·凌风

差评，你忘了翻译诗名（X）
emmmm，基本全程参与了你的琢磨过程，看你琢磨的头秃那个样子，不知道的人还以为这诗词是你写的呢！（炸）

尝试用你的翻译喂了我的AI（国内的通义），还是挺像模像样的


GPT也问了，但相似诗词回答有误，可能是我问的方式有问题（害怕.jpg）


也让AI也翻译了一遍

也有GPT的版本

emmm，GPT在押韵方面和你的翻译很相似耶，而且你的琢磨用词很成功，确实sigh比whistle或者单调的sing有美感多了，whistle甚至显得有些油腻WWWWWWWW
相比起来第二首你的翻译感觉韵律上差了点，有考虑再琢磨一下吗？

大熊星座

回复 2#  @羽·凌风

高质量回复！了不起！

从这个回复里，显然生动鲜明地体现出了两个AI各自的优势！
通义在英译中以及对中文诗词的判断上远超gpt，但相应地，gpt的中译英水平则明显更强~
考虑到通义是国内AI亦即中文母语者做的AI，而gpt则是美国AI亦即英文母语者做的AI，这是否表明，在翻译领域面向目标语言的掌握水平要比面向源语言的掌握水平对翻译质量贡献更大？
这大概也是现实中，英译中作品一般选择中国翻译（而非懂中文的英语母语译者），而中译英作品一般选择英文母语翻译（而非会英文的中文母语译者）的原因吧~

回到这个讨论本身~
我觉得你在测试AI的时候，有一个变量没有控制~
就是你给GPT输入的时候，你写的是“请将这段英文翻译成中文诗词，并判断它和现有的哪首诗词最接近”，但给通义输入的指令中则无“诗词”二字~
这导致了，GPT首先试图将输入的英文译为诗文形式的中文，然后再对应译出的诗文从其收录的现有诗词库中找接近的~
但由于GPT相比通义来说，不单经历了英译中的语义损失变形，同时还多经历了一次中文诗词化带来的语义损失变形，最后造成无法准确定位到正确的诗歌~
可以考虑再试一次，看把“诗词”两个字去掉后gpt的表现如何。

中译英层面，通义更倾向于将中文诗歌中的完整句子拆为短句意译（很多译者也有这种倾向），而gpt则倾向于按照原文语序整句直译~
从我个人而言，我向来是更倾向后者，并且反对、不理解前者的~
从严复提出的翻译“信、达、雅”理论而言，所谓信，我以为不单单应追求意思层面符合原文，同时也应尽可能追求在语言结构和韵律上接近原文~
有时原文句式过于杂糅，从句过多，翻译成目标语言后会看起来太绕，所以作适当拆分可以理解~
但类似这样句式简单的四言绝句还要进行拆分，就实在不知是怎么考虑的~
拆分后，读起来韵律的连贯性完全被打断了，并且蕴含在语句结构中的原文内在逻辑关系也完全变了~
这样译简直可以说有百害而无一利~
（顺便吐槽下，语言的韵律并不完全等同于【押韵】；通义强行押韵的译法，用王小波的话说，有股东北二人转的味道）

最后聊聊翻译中的一些得失和考虑~
AI的译文有几处很有意思，也让我惊讶~
一是通义把泠泠七弦上的泠泠翻译为“gentle weeping” ，和我的译法非常相似。从中文来说，泠泠本身是拟声词，指声音清越悠扬，和gentle weeping本身并不存在直接的语义对应关系，用gentle weeping来表示泠泠，可以说是一种高度意译的译法，需要用到比较多的理解和加工。我选用这个译法，是因为想到了我所喜欢的披头士有首歌“While my guitar gently weeps” ，觉得这用在这里很合适。但AI能想到用这个来表示泠泠，就觉得确实很厉害。额外分享一点，就是当初我考虑用gently还是用gentle的时候也反复推敲了很久，weeping本身在这里是动名词，可以用形容词修饰也可以用副词修饰，但考虑到原文“泠泠七弦上”这句话并不仅仅是描写声音，同时也描写了古琴弹奏作响这个动作和状态，因此，weeping也更多作“呜咽（鸣响）”的意思而不仅仅是“呜咽声（响声）”的意思，所以最后还是选用了更能体现weeping动词性的副词gently来修饰，而没有选择形容词gentle~
二是“明月来相照”，本身这句话并不难译，但不知道为什么，我看了很多译者的翻译似乎没人用过comes to shine upon这个表达，甚至连shines upon都没有。这句话中，shine upon我个人觉得是非常贴切的翻译，与原文那种似乎对明月有一丝拟人（来）但同时又保持了其超然姿态（相照）的禅味很贴合，因为英文中，无论是comes还是shines，都把明月作为了动作的发出者有了拟人感，但它shine的姿态同时又是upon高悬其上的。所以，gpt在这里能与我不谋而合，也是让我觉得有些得意且欣喜的。
三是古调虽自爱的“自爱”，这是翻译的一个难点，原文中的这两个字通常有歧义、多义解，一是“令我喜爱”；二是类似于现代汉语中的“自爱”，作自持自重、纯善自尊讲。我个人考虑到这首诗隐含有感叹世风日下的意思和道德崇古情节，而并不仅仅是从主观中性的角度表述“古调我自己很喜欢但现在的人不喜欢了”，因此我选择了后一个含义去翻译。而AI的翻译则更有意思，通义的翻译显然是把两个解都兼顾了，既有I cherish又有pure and grace；而gpt的翻译则是只选择了“令我喜爱”这个意思译为“I love”。我以及两种AI对“自爱”译法的不同，正是体现出原文中这两个字解释的多义性和争议性。
四是两处翻译难点，至今我还没有想到特别好的译法。首先是“松风”一词，只有两个字，但翻译起来很麻烦，直译容易让外国人看不懂（pine wind有这个嫌疑），而用wind among the pine glove之类，则又会显得过于冗长导致语句结构繁复。通义的pine's breeze和gpt的cold wind in the pine也都因为同样的原因显得差了不少意思。其次是“今人多不弹”这句话，意思很简单翻译很容易，但正因为太简单了，你却很难简洁、优美且富有韵律地把它译好，我承认，我之前只想到用hardly和seem not之类的词来表示“多不弹”，确实没想起seldom来，换用seldom再琢磨一下，也许能找到更贴切优美的译法。

羽·凌风

回到这个讨论本身~
我觉得你在测试AI的时候，有一个变量没有控制~
就是你给GPT输入的时候，你写的是“请将这段英文翻译成中文诗词，并判断它和现有的哪首诗词最接近”，但给通义输入的指令中则无“诗词”二字~
这导致了，GPT首先试图将输入的英文译为诗文形式的中文，然后再对应译出的诗文从其收录的现有诗词库中找接近的~
但由于GPT相比通义来说，不单经历了英译中的语义损失变形，同时还多经历了一次中文诗词化带来的语义损失变形，最后造成无法准确定位到正确的诗歌~
可以考虑再试一次，看把“诗词”两个字去掉后gpt的表现如何。

变量控制不了，因为国内的GPT镜像一天只能问他两三句话，问错了就没机会改了
但并不影响结论，因为今天用通义的方式再问，GPT依然是一样的回答（炸）WWWWWWWWWWW

这些老外库里的中国古诗词只有《静夜思》是吧！（X）

相反，用昨天给GPT那句话问通义，它直接完美复原WWWWWWWWWWW

所以我才给通义换了一种问法，不然就看不出你的翻译本身的还原度了WWWWWWW

松风我也觉得 pine wind 很怪，有种Chinglish的感觉，wind in the pine 感觉比较符合英文的美感，但“寒”的意思怎么出来就得再考虑一下了，cold太单调了（X）
总之《听弹琴》看上去确实要比《竹里馆》更难一些，看来景物较多的诗词更容易在翻译时保持美感和韵律，而抒情的部分光是还原本意就比较难了，保持韵律就更不容易了