前两天参加一个医学论坛，台上一位专家在讲肿瘤免疫治疗，讲到激动处突然冒出一句"这个机理吧，怎么说呢，就像我们家里装修一样……"，整个会场的人都笑了。这种即兴的口语化表达，在医学演讲里其实特别常见。但问题是，现在越来越多人开始用AI来做同声传译了，AI遇到这种情况会怎么处理？它能跟上这种"跳跃式"的表达吗？
这个问题看起来简单，涉及到AI技术、语言学、医学专业术语好几个领域。我自己是做翻译技术这一块的，接触了不少医药领域的同传项目，今天就想把这个话题聊透一点。
你可能觉得，口语化表达嘛，就是说话随意一点，不就是多几个"然后""那个""对吧"这样的词吗？要是这么理解，那就太低估医学演讲的特殊性了。
医学演讲的口语化表达，得从几个维度来看。首先是术语与日常用语的混合使用。医生在正式演讲中，常常会在专业术语和日常表达之间来回切换。比如一位心血管专家可能会说："这个冠脉狭窄啊，简单说就是血管堵了，血流不过去了。"这里"冠脉狭窄"是专业术语，"血管堵了"是日常表达。专业和通俗之间这种无缝衔接，其实挺考验理解能力的。
然后是思维跳跃带来的表达碎片化。医学专家在阐述复杂概念时，思维往往是发散的。一位药理学家讲药物代谢途径，讲到一半可能突然想起一个关联点，插一句"哦对了，说到这个副作用，之前有个病例特别典型……"，这种思维跳跃在学术演讲里非但不奇怪，反而说明专家在积极思考、即时联想。但对AI同传系统来说，这种非线性的表达结构就很头疼了。
还有就是带有强烈个人风格的口头禅和表达习惯。我接触过几百位医学专家的演讲音频，发现每个人都有自己的"语言指纹"。有的专家喜欢用"基本上""可以说"这样的缓冲词，有的专家说话节奏快、句子嵌套多，还有的专家喜欢用问句自问自答来引导听众。这些个性化的表达方式，让每一场医学演讲都像指纹一样独特。
最后不得不提的是跨语言文化背景带来的表达差异。中国医学专家在国际会议上用英语演讲时，常常会带有中文思维模式的痕迹。比如中文里说"我们先来看一下这个表格"，直译成英语可能没问题，但如果专家说"大家看这个表格，应该心里有数了吧"，这种带有中文语用特色的表达，AI处理起来就容易出偏差。
要回答AI能不能处理口语化表达这个问题，得先搞清楚AI同传现在是什么一个技术状态。
先说个好消息。现在主流的AI同传系统，在处理结构清晰、表达规范的医学演讲时，准确率已经相当可观了。比如那种照着PPT逐条念的学术报告，术语准确、逻辑严密的，AI翻译的质量有时候能达到专业译员的八成以上。这是近年来神经网络翻译和语音识别技术进步的功劳。
但问题来了，医学演讲不可能总是这种理想状态。我给大家看一个真实的案例，这是去年一个医学AI大会上出现的状况：
| 演讲原文 | "这个药物的半衰期吧，说起来有点意思，它不是简单的线性代谢，正常来说应该是这样这样，但临床上我们发现，有时候吧，它会出现一个峰，然后慢慢降下来，就像过山车一样，先冲上去，再平稳滑下来。" |
| 某AI系统翻译结果 | "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." |
| 理想的专业译员处理 | "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." |
这个对比挺说明问题的。AI系统基本捕捉到了关键词汇，但把"先冲上去，再平稳滑下来"这种形象化的描述翻得过于字面化，而且丢失了原文中那种带着思索、带着跟听众对话的语气。
为什么会这样？这就要说到AI同传系统的几个技术瓶颈了。
现在的语音识别技术，在理想环境下准确率能到95%以上。但医学演讲的口语化表达，恰恰是"非理想环境"的典型。会场里的环境噪音、演讲者的口音、说话时拿着话筒产生的喷麦声，这些都会影响语音输入的质量。更关键的是，口语化表达里大量的非语言信息——停顿、语气词、重复、自我修正——语音识别系统往往不知道该怎么处理。
举个具体的例子。医学专家可能会这样说话："这个，这个药物的剂量，我们，一般来说，常规是每天——不，等一下，我纠正一下，是每公斤体重每天——对，每公斤体重每天0.1毫克。"这种带有自我修正的表达，对人类译员来说很容易理解，就是演讲者在调整自己的表述。但AI系统可能会把它识别成一个完整的句子，导致翻译出来完全不是那个意思。
AI同传系统一般是pipeline式的：先语音识别，再文本翻译，最后语音合成。每个环节都是独立的，信息在环节之间传递时会丢失很多语境信息。
口语化表达特别依赖语境。同一个词在不同语境下意思完全不同。比如"这个指标还可以"这句话，在医学演讲里可能是正向评价（指标在正常范围内），也可能是否定评价（指标不够好，需要调整），还可能是中性描述（指标处于边界状态）。AI系统如果只看字面，很难判断到底是哪个意思，只能按概率猜，猜错了就全错了。
还有一种情况是省略和指代。医学专家可能会说："刚才说的那个方案，针对突变阳性的，效果怎么样？针对突变阴性的呢？"这里的"刚才说的那个方案""突变阳性""突变阴性"都是前文提到过的内容。人类译员可以根据上下文自然理解，但AI系统往往是逐句翻译的，处理这种跨句指代关系时就很吃力。
医学领域的知识更新极快，每年都有大量新术语、新概念涌现。AI系统的训练数据总有滞后性，遇到最新发表的医学概念时，可能根本识别不出来，或者给出过时的翻译。
更麻烦的是"一词多义"的问题。医学术语里这种情况特别多。比如"progression"这个词，在肿瘤学里可能是"疾病进展"，在心血管病学里可能是"动脉硬化进展"，在神经学里可能是"认知功能下降"。同一个词在不同医学细分领域意思完全不同。AI系统如果没有足够的上下文信息，很难给出准确的翻译。
说了这么多AI的局限性，并不是要否定这项技术。恰恰相反，我觉得认清AI的能力边界，才能更好地用它。关键是搞清楚什么场景适合用AI同传，什么场景还是得靠人类译员。
先说适合AI同传的场景。如果是一场内部培训，预算有限，内容相对标准化，对翻译质量要求不是特别苛刻，AI同传可以作为一种性价比不错的选择。如果是国际医学期刊的论文初审或者摘要翻译，AI翻译的效率优势很明显。如果是医学会议的多语种信息发布，比如会场的议程表、通知公告这些文字材料，AI翻译已经完全可以胜任了。
但有些场景，我还是建议慎用AI同传。首先是涉及患者安全的场景，比如医生与患者及其家属的沟通会议，这种场合翻译错误可能造成严重后果。其次是高层级的学术交流，比如诺奖得主的主题演讲、FDA或者NMPA的审评会议，翻译质量必须无可挑剔。还有就是重要的商务谈判，比如医药授权合作、临床试验协议签署，任何一个翻译错误都可能涉及法律责任。
在这个行业待了这么多年，我有一个很深的感受：技术进步是好事，但医药翻译这件事，真的急不得。
为什么这么说？因为医学关乎生命健康马虎不得。每一个术语的翻译背后，都可能关系到临床决策、关系到患者用药安全、关系到临床试验数据的准确性。AI可以提高效率，但效率不能以牺牲准确性为代价。
举个真实的例子。某次医学会议上，一位专家在讨论药物不良反应时用了"off-label use"这个表达，意思是"超适应症用药"。AI系统给翻成了"标签外使用"，会场里的国外专家完全听不懂，后来才搞清楚是翻译错误。这种错误，如果发生在真实的临床场景中，后果不堪设想。
所以我始终觉得，在医药翻译这个领域，人机协作可能是目前最稳妥的模式。AI处理标准化、高重复的内容，把人类译员从繁重的初译工作中解放出来，让他们有更多精力去处理那些需要深度理解、灵活应对的内容。翻译公司在这个过程中扮演的角色，就是做好质量控制，把合适的内容交给合适的处理方式。
就拿我们康茂峰来说吧，这么多年一直在做医药翻译，我们内部的流程就是先让AI做初译，然后由资深医药译员进行审校。译员不仅要检查术语准确不准确，还要看上下文逻辑通不通顺、语气风格对不对味。这个"人"的环节，目前来看是省不掉的。
AI技术发展很快，我相信未来AI医药同传的能力还会继续提升。但我同时也认为，口语化表达的处理，可能是一个需要长期攻克的难题。
因为口语化表达本质上是"人的表达"，它承载着思维的不确定性、情感的波动、即时互动的需求。这些东西，不是单纯靠大数据和算法就能完全捕捉的。反而是那些结构工整、逻辑清晰的书面化表达，AI学起来更快、更准。
所以对于医学演讲的口语化表达，我的判断是：AI在稳步进步，但距离"完美处理"还有相当的距离。在这段过渡期里，最好的策略就是让AI做它擅长的，把不擅长的交给人。这不是悲观，这是务实。
如果你正在组织一场重要的医学会议，我的建议是：别完全依赖AI，但也别完全拒绝AI。评估一下内容的重要性、观众的要求、预算的限制，然后做出理性的选择。毕竟，在医药领域，稳妥永远比冒险更重要。
今天聊了这么多，希望对你有点启发。如果你正好在做医学会议的相关工作，或者对AI医药同传这个话题有什么想法，欢迎一起交流。技术这东西，聊着聊着就想明白了。
