笔译过程中三大核心行为为:理解、表达、取舍。首先是全方位的理解,包括对原文、作者和翻译背景的掌握。“表达”,即狭义的表达,是使用地道的语言把原文意思不折不扣再现出来。“取舍”是表达的一种特殊形式,在不得已时,变通原文表达形式甚至字面意思改变后再表达。自2013年,基于神经网络技术的机器翻译快速发展,机器通过“学习”大量语料库文本,可以在表达上贴近人类。但是机器翻译仍有许多不足,其最大的缺点在于终究只能以原文形式或字面意思为依托。翻译需要理解,需要脱离原文的外表,甚至对语言外表进行较大变通,才能更加准确地表达出原作者最想要达到的效果。机器翻译在缺乏理解的情况下,无法精准处理许多信息。目前对机器翻译的评估,是使用人工参考文献进行相似度比较进行的:比较时使用的参照译本不同,校准效果也不同。然而,由于制定参照文本的译者风格和策略截然不同,由此“训练”出的机器翻译很难向统一方向改善。本文通过分析20 1 7级北京外国语大学高级翻译学院笔译作业中一次涉及空间结构的译文,寻找机器翻译和人工翻译之间的差异,尝试论述翻译过程中理解和取舍不可替代的地位。通过对比机器翻译与近一百份人工翻译文本之间的差异,评估机器翻译与人工翻译各自的优势和劣势。研究发现,机器翻译具有词汇掌握精准的优势,但无法变通,极容易受到原文中瑕疵的影响。相反,人工翻译比较灵活,能够克服原文的瑕疵,但对陌生的概念,往往掌握得不到位。