生成式AI 在口譯訓練中的應用

生成式AI 被定位為口譯教學中的「第五類」技術：在傳統四類（口譯工作流程工具/CAI、遠距口譯、機器口譯等）之外，生成式AI應被獨立視為一條主線，系統地納入課綱，特別用於自我導向學習與協作式學習。

Amy Colman(2025) 在新的文章〈GenAI for Self-Directed Individual and Collaborative Learning in the Training of Conference Interpreters for the European Union Institutions〉中提到關於生成式AI在口譯訓練中的一些前瞻應用，以下是這篇文章的一些重點摘錄。 具體設計

• 任務準備（Assignment Preparation）

  • 學習目標：高效率摘要長文、擷取術語、製作詞彙表（如指令、規章、立場文件）。

  • 方式：優先採小組協作；比較不同 GenAI（ChatGPT/Gemini/Copilot/Claude）在上傳處理、詞表品質、輸出格式；透過Prompt 工程與小組回饋提升品質。

  • 評量：對提示詞與產出進行批判性分析。

• 撰寫演講稿（Speech Writing）

  • 學習目標：依 EU 場景撰寫可供訓練的演講稿。

  • 注意：避免「把思考外包」給模型；強調對議題的主動理解與事後實質編修。

• 模擬辯論（Mock Debates）

  • 學習目標：小組從議題選題→角色配置→語言制度→發言要點→EU 行話詞表全流程生成與演練，強化長時段、多語情境之耐力與臨場性。

  • 評量：以情境適切性、角色公平、論證事實性、詞表完整度與 Prompt 工程為準。

• 回饋紀錄分析（Feedback Logs）

  • 學習目標：以 GenAI 對自評/同儕/教師回饋表做彙整、視覺化，追蹤對齊 EU 評分細目之進步軌跡。

  • 資料治理：先行假名化/匿名化再處理。

  • 評量：反思式短文

    
    

對 EU 口譯培訓的前瞻建議

1. 「AI-ready 課綱」雙主軸：

   • A 軸：資料處理能效（長文摘要、法規解析、關鍵術語挖掘、詞表格式化）。

   • B 軸：高階認知鍛鍊（批判性思考、事實查核、論證與結構化口譯策略），明確區分工具加速與人類判斷的邊界。

2. 以 EU 評分標準做「對齊」與回饋自動化：將EU 口譯評分細目內嵌於回饋表，週期性以 生成式AI 產生趨勢圖，並要求學生交付反思報告（而非僅提交模型輸出的結果）。

3. 低資源語言路線圖：對馬耳他語等低資源語言，建立「校內基準詞庫＋人審修訂流程」；對生成錯拼與幻覺詞彙設「必檢清單」，以人機協作降低整體風險。

4. 安全與合乎規範的沙盒：

   • 所有上傳材料先匿名化；

   • 明定不可輸入的機密資料清單；

   • 以校內封閉環境或合規 API 執行機敏任務；

   • 設立「提示詞與輸出留痕」規範，便於稽核與教學。

5. 情境真實度提升：結合 DG SCIC/DG LINC 虛擬課、模擬會議與實務平台（Zoom/Webex/Interactio 等），將生成式AI 任務嵌入 EU 正式會議的時程、文件類型與工作節奏。

6. 評量改革：在筆試/口試前置加入「Prompt 工程＋資料處理＋來源透明度」的可評量產物；把「創造力與批判思維」視為生成式AI 時代無法外包的核心能力。

小結

對 EU 口譯培訓而言，生成式AI 最快能創生的淨效益在於「資料準備與知識組織」；而要把它安全且有效地推向「情境演練與評量」，關鍵在於AI素養、資料治理與對 EU 標準的精準對齊。 出處 Colman, A. (2025). GenAI for self-directed individual and collaborative learning in the training of conference interpreters for the European Union institutions, L10N Journal 4(1), 21–44