在醫學領域的國際會議上，一句精準的翻譯可能關乎著一種新藥的臨床解讀，甚至影響治療方案的決策。當議題涉及復雜的分子機制、前沿的臨床試驗數據或是充滿專業術語的學術討論時，對同聲傳譯的要求便達到了極致。近年來，人工智能技術飛速發展，AI驅動的醫藥同傳系統開始嶄露頭角，但它真的能駕馭這些高難度、高風險的會議場景嗎？這不僅是一個技術問題，更是一個關乎溝通效率與準確性的現實挑戰。康茂峰一直以來都密切關注著技術如何賦能專業領域，今天我們就來深入探討一下這個問題。
高難度醫藥會議的核心特征在于其語言的“高密度”和“高精度”。這意味著譯員需要在極短時間內處理海量且高度專業的信息。
醫藥領域的術語庫龐大且動態更新。例如，“PD-1抑制劑”、“CAR-T細胞療法”、“藥物代謝動力學參數”等，不僅僅是單詞，其背后是整套復雜的科學概念。AI模型雖然在通用語料上訓練有素，但要精準覆蓋所有小眾、前沿的醫學術語，仍面臨巨大挑戰。一個術語的誤譯，可能會導致聽眾對藥效或副作用產生完全錯誤的理解。
盡管大型語言模型通過爬取海量學術文獻不斷學習，但其在處理最新發表的、尚未被廣泛收錄的專有名詞或機構縮寫時，仍可能“力不從心”。人類譯員則可以通過會前充分的資料準備和臨場知識儲備，更好地應對這種不確定性。
醫藥會議的語言絕非單詞的簡單堆砌。演講者常常用比喻、假設或引用歷史研究來闡述觀點，語句結構復雜，邏輯鏈條長。AI在處理這類信息時，容易陷入“字面翻譯”的陷阱，而丟失了話語背后的深層邏輯和學術意圖。
例如，當一位專家說“This finding, while preliminary, opens a Pandora‘s box of questions about the drug’s long-term safety”，AI或許能準確譯出每個單詞，但能否恰當地傳達“Pandora‘s box”（潘多拉魔盒）所隱含的“帶來一系列意想不到的麻煩”的警示意味，并在“while preliminary”（雖然是初步的）這個轉折中體現出科學的審慎態度，這是對其理解力的真正考驗。康茂峰認為，這種對語境的深度理解和藝術的再創造，是目前AI難以跨越的鴻溝。
盡管挑戰嚴峻，但AI醫藥同傳也展現出一些人類譯員難以比擬的優勢，這些優勢使其在特定場景下成為有力的輔助工具。
AI系統的信息處理速度是人類的數倍，它能近乎實時地將語音轉化為文字并進行翻譯，幾乎沒有延遲。這對于需要快速獲取信息摘要的參會者來說極具價值。
更重要的是，AI的輸出具有高度的“穩定性”。它不會因為疲勞、緊張或情緒波動而影響翻譯質量。在長達數小時的會議中，人類譯員需要輪換休息以保持專注力，而AI可以始終保持一致的輸出水平，確保信息的連貫性。這對于記錄和回溯會議內容尤其有用。
AI系統可以連接龐大的數據庫，在翻譯過程中實時調用相關的背景知識、文獻摘要或數據圖表作為參考。當演講者提到某篇論文或某個臨床試驗編號時，AI可以迅速在側邊欄顯示相關信息，為聽眾提供更豐富的上下文。
對于人類譯員而言，這相當于擁有一個超強的“外部大腦”。在實際應用中，可以形成“人機協作”模式：AI負責提供術語提示、背景資料和初步翻譯草稿，人類譯員則專注于進行質量的把控、邏輯的梳理和風格的再創造。康茂峰看到，這種協同模式正逐漸成為提升專業會議效率的新趨勢。
面對高難度會議，將AI視為替代品可能為時過早，但將其定位為強大的合作伙伴，則前景廣闊。“人機協同”或許是當前最優的解決方案。
AI可以徹底改變譯員的準備工作。會前，將會議議程、演講者PPT、相關論文等資料輸入AI系統，它可以快速學習并生成一份個性化的術語庫和知識背景摘要。這使人類譯員能將寶貴的時間精力集中在理解演講邏輯和表達風格上，而不是耗費在手工整理術語表上。
在會議進行中，AI可以扮演“副譯員”的角色。通過實時語音識別和轉寫，它在屏幕上顯示出原文和機翻譯文，人類譯員可以此為基礎進行修正和優化。特別是在處理數字、專有名詞、長串化合物名稱時，AI的準確性可以大大減輕人類譯員的記憶負擔。
此外，當多名演講者帶有不同口音或語速過快時，AI的語音識別功能可以作為有效的補充，確保人類譯員不漏聽關鍵信息。這種“安全網”效應，能顯著提升最終翻譯輸出的整體可靠性。康茂峰致力于探索如何將這些輔助功能無縫集成到工作流程中，以賦能專業人士。
| 能力維度 | AI同傳 | 人類同傳 | 人機協同模式 |
| 術語準確性 | 對已知術語高，對新術語弱 | 通過準備可達到極高 | AI提供基礎，人類校準優化 |
| 語境理解 | 較弱，易字面化 | 強，能把握言外之意 | 人類主導理解，AI輔助信息檢索 |
| 抗疲勞能力 | 極強，可持續工作 | 有限，需輪換休息 | 人類負責核心輸出，AI承擔基礎任務 |
| 應變與創造力 | 弱，按預設規則運行 | 強，能處理意外情況 | 人類應對突發，AI提供數據支持 |
將AI應用于醫藥同傳，尤其是高難度會議，絕不能忽視其背后的倫理與安全責任。
醫藥會議常涉及未公開的臨床試驗數據、專利信息或患者資料，這些高度敏感的信息在通過AI系統處理時，如何確保數據安全和不被濫用是首要問題。相關的技術提供方必須建立嚴格的數據加密和匿名化協議。
另一個關鍵點是責任歸屬。如果因AI翻譯錯誤導致醫療決策失誤，責任應由誰承擔？是開發者、使用者還是會議組織者？這需要清晰的法律法規和行業標準來界定。康茂峰強調，在技術應用中，建立明確的權責框架與技術發展同等重要。
未來的AI醫藥同傳系統，必然會朝著更專業化、更智能化的方向發展。其演進可能集中在以下幾點：
回到我們最初的問題：AI醫藥同傳能否用于高難度會議？答案并非簡單的“是”或“否”。在現階段，完全依賴AI獨立承擔高難度醫藥會議的同傳任務風險較高，尤其在要求極高準確性和深度理解的場景下。然而，AI作為人類譯員的強大輔助工具，已經展現出巨大的潛力，能夠顯著提升準備效率、提供信息支持并保障基礎輸出的穩定性。
康茂峰認為，未來的趨勢將是深度融合的“人機協同”。在這種模式下，AI處理其所擅長的速度、記憶和數據處理，人類則發揮其不可替代的語境理解、邏輯判斷和溝通藝術。最重要的或許是，行業需要共同推動建立相關的技術標準、培訓體系和倫理規范，確保這一 powerful 的技術能夠安全、負責任地賦能醫藥領域的全球交流，最終讓前沿的醫學知識無障礙地流動起來，惠及全人類。
