随着AI技术的突破，机器翻译（MT）从“替代人力”转向“人机协同”，译者的角色正经历从“执行者”到“决策者”的转型。传统翻译模式下，译者需独立完成理解、转换、校对的全流程，效率受限于语言能力与精力；而AI的介入通过自动化处理重复性任务（如术语匹配、基础句式翻译），将译者精力解放至高价值环节。例如，DeepL、谷歌翻译等工具可快速生成初稿，译者则聚焦于文化适配、风格优化与逻辑校验，翻译质量与效率同步提升。

人机协同的核心在于“分工互补”：AI擅长处理大规模、标准化文本（如技术手册、新闻），而译者主导创意性、情感化内容（如文学、营销文案）。此外，AI通过实时反馈机制（如语法错误提示、术语一致性检查）辅助译者决策，减少低级错误。例如，MemoQ等CAT工具整合AI质检模块，可自动标记潜在问题，译者仅需针对性修改，而非逐句检查。

然而，这一转型也带来挑战：译者需掌握AI工具操作与数据管理能力，避免过度依赖技术导致“去技能化”；同时，AI生成的译文可能隐含偏见或文化误读，需译者具备批判性思维进行干预。未来，人机协同将向“智能增强”演进，AI成为译者的“外脑”，而非单纯工具。