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人工智能（AI）所带来的显著生态成本正日益引发关注。尤其是大型语言模型（LLMs），已成为人工智能领域乃至更广泛经济体系中的重要组成部分，而神经机器翻译（NMT）也常被视为人工智能成功应用的典型案例。在气候危机不断加剧的背景下，语言专业人士和翻译研究学者正逐渐开始关注该领域频繁使用这些技术所涉及的环境维度。
要在专业翻译领域内外应对人工智能所带来的环境危害，就必须抗衡强大的结构性力量，这些力量塑造并加剧这些技术在社会中的使用。为此，本文回应了 Piñeiro（2022）提出的“反霸权翻译”（counterhegemonic translation，la traducción contrahegemónica）的倡议，以支持集体行动，挑战那些持续造成对社会及环境产生危害的重要因素。该方法强调翻译的重要作用，因为翻译作为一个关键过程，通过它那些“处在反对资源掠夺（extractivism）前线” 的人们，能够“获取所需信息、获得关键材料，并建立国际团结网络”（Piñeiro，2022，第159页，作者自译： access the information they need, secure key materials, and build networks of international solidarity）。在这种抵抗精神的基础上，本文构建了一个生态翻译实践框架，用以对抗在翻译领域内外推动人工智能带来的环境危害的资源掠夺型力量。
尽管人们对人工智能生态成本问题的认识正在增加，但翻译从业者、学者和活动家对这些危害的本质和规模仍缺乏充分理解。因此，本文从三个主要方面概述了人工智能带来的环境危害的范围及其复杂性：碳排放、水资源消耗以及稀有矿物开采所带来的污染。这些危害的复杂性表明，要应对人工智能的生态影响，必须推动重要的社会变革。
若要使翻译真正推动积极的社会变革，就必须思考社会问题的叙事框架如何塑造人们对如何解决这些问题的设想（Baker，2019）。目前关于人工智能带来的环境危害问题及其解决方案的主导叙事，主要集中于企业自愿的可持续发展倡议（如碳抵消和“水资源正效益”承诺）、技术效率提升以及信息披露机制的改进。正如本文简要讨论的，这些方法都已被证明存在不足，尤其是在人工智能总体使用量爆炸式增长的情况下，这种增长往往抵消了模型效率提升所带来的改善（Varoquaux 等，2024；Bhardwaj 等，2025；Luccioni 等，2025）。相比之下，一种更具批判性的叙事框架借助“行星边界框架”（Rockström 等，2009），评估这些技术对地球脆弱系统和有限资源所造成的累积影响（见 Falk 等，2024；Bhardwaj 等，2025）。正如本文所示，科技行业高度集中的经济权力是塑造和加速与人工智能相关的资源消耗的重要因素（Hogan 与 Blue，2024；Kwet，2024）。科技巨头中的的权力集中构成了一种明确的霸权结构，在制定以人工智能带来的环境成本为核心的反霸权的翻译议程时必须正面应对。
严重的权力不平衡往往导致资源消耗相关行为之间出现高度的“距离化”（distancing）。所谓“距离化”，是指“消费决策日益孤立的特征，即各个节点上的决策者被切断了对其决策后果的情境化理解，无论是面对上游还是下游”（Princen 等，2002，第16页）。Princen（2002b，第129页）指出，缩短这种距离将减少生产链中不同决策者之间责任的分散，从而促进生态反馈机制的形成，以抑制资源过度消耗并防止环境退化。翻译或许能够在减少这种距离方面发挥关键作用，因为它可以通过增强信息获取能力来支持前线社区，并促进国际团结，从而抵抗资源掠夺型实践（Piñeiro，2022）。
正如本文所详细说明的，在人工智能全球生产链的各个节点，都存在高度的距离化现象，例如数据中心的建设。因此，要应对人工智能带来的环境危害，就必须超越终端用户（如专业的翻译人员）接触这些技术的有限情境，转而直面推动人工智能在社会中不断扩张中使用的结构性力量——即大型科技公司对人工智能全球生产链的单方面控制。基于此，抵抗策略可以分为两个层面或尺度：
职业层面的抵抗（vocational resistance）是一种策略，其旨在减少翻译行业内部所使用的人工智能语言技术对生态环境的影响。这一视角强调翻译作为一种职业，而这一职业已经与人工智能技术密切且日益紧密地交织在一起。
结构层面的抵抗（structural resistance）指直接挑战那些推动人工智能在整个社会中扩张并强化资源掠夺过程的更广泛结构性力量的策略。这一视角强调翻译作为一种实践，其在促进信息获取以及推动跨国团结方面具有巨大潜力。
本文针对职业层面的抵抗和结构层面的抵抗都提出了相应的行动建议。尽管本文提出的抵抗策略不可避免地仍然是初步且不完整的，但它们可以为译者思考如何通过减少“距离化”来采取具体行动、抵制人工智能的生态危害提供一个起点。这些建议也借鉴并放大了现有行动主义团体的相关实践。“距离化”概念有助于识别并挑战支撑人工智能分散供应链中资源掠夺行为的权力结构。同时，本文提出的行动也汲取了主要源自全球南方的行动主义翻译传统（见 Gould 与 Tahmasebian，2020）的经验，这一传统同样将行动主义理解为对权力结构的挑战（Bandia，2020）。这些建议还呼应了 Piñeiro（2026）的观点，即有必要将翻译及翻译研究与具体的抵抗行动联系起来，并与那些起源于全球南方、早在人工智能技术出现之前就已存在的反资源掠夺斗争相连接。
为了应对人工智能技术在翻译行业内外所带来的生态危害，一种激进的视角转变是必须的。本文认为，大型科技公司“以增长为唯一目标”的发展逻辑是人工智能相关的环境危害不断加剧的主要驱动力，而云服务提供商之间权力的高度集中进一步加剧了人工智能全球生产链中的距离化现象。正如本文所论证的，要有效抵制这些环境危害，就必须通过职业层面与结构层面的战略性翻译实践来减少这种距离化。
