随着全球化发展，全球范围内文化交流逐渐频繁，而纯人工翻译已无法满足当下日益增长的翻译需求，尤其是耗时长且有较高文化素养要求的文学作品翻译。 使用机器翻译技术进行文学翻译成为必然趋势，并展现出愈发重要的作用。
目前，专家们普遍认为机器翻译技术在文学翻译中的应用尚处于起步阶段。 有道翻译、谷歌翻译等常见的机器翻译软件，能够对简单的文本进行翻译，但面对文学翻译的复杂语境时，表现则不尽如人意。而利用了人工智能技术的翻译软 件，如阿里云翻译、腾讯云翻译等，对比传统的机器翻译软件就有了明显的提升。利用神经机器翻译技术，能够识别更为复杂的语句结构，实现更加精淮的翻译。这为机器翻译技术在文学翻译中的应用提供了更多可能性。
一方面，机器翻译技术的优势显著，其具有成本低、译时短、及时性、一致性、准确性这些人工无法比拟的优点。李奉栖采用错误记分法的对比试验，从忠实度、流利度、术语翻译、风格和文化接受度五个维度 进行系统分析，得到了机器翻译的英汉翻译质量整体高于英语专业翻译学习者的结果。虽然该试验的研究样本较少，不能反映普遍性，但也能从一定程度上反映机器翻译相较初级翻译人才的显著优势。此外，学者梁本彬、李天云对 World History 翻译项目进行分析，发现机器翻译在数字翻译、术语翻译、语块翻译三方面发挥积极作用，做到了翻译效率与质量的兼顾。这些结论表明机器翻译 技术在短语和简单句的翻译上已经取得了一定突破，凭借高效优质的特点优于人工翻译，随着技术的不断提升、数据的不断完善，未来在文学翻译中，我们有望 将该部分全权交给机器翻译技术完成。
另一方面，机器翻译技术当下的弊端也不可忽视。 首先是在文学翻译中应用较少，需要人工干预调整。人们对日常实用需求的关注导致目前市场上的机器翻译工具多数针对的是非文学类文本或日常用语，在文学类文本翻译方面普遍存在翻译质量不佳的情况，因此对于文学作品的翻译， 仍然需要人工起主导作用，对机器译文进行人为调整。学者余红卫指出 “机器翻译比较适用于科技、法律、新闻等程式化文本或信息性文本，而在小说、 散文、诗歌等文学文本、国家特色外交话语等翻译领域未能发挥主导作用，需要 由人工翻译承担。”邓良艳表示机器翻译在面对句式复杂、语法结构困难的句子时质量堪忧。两人都表明了对机器翻译在文学翻译的应用上，持有与笔 者相同的看法。尽管翻译工具在技术上有所进步，但它们在文学翻译上的应用仍有待提高。
其次是翻译质量参差不齐。其一是机器翻译在词汇、句法、语篇三个层面错误频出，包括词汇层面的多 义词误译、词性错译，句法层面的语序错误、从句错译，篇章层面的逻辑混乱问题等。受目前技术限制，机器翻译主要依赖机器算法，做不到像人脑一样灵活，对部分语境的理解能力不足，倾向于选择使用频率最高的词句， 致使翻译错误频出，拉低准确度。词汇方面，学者李耀指出机器翻译过于依赖直译，用词单一的问题。句法方面，学者翁义明、王金平通过统计文学语篇中汉语流水句英译文的句法，发现机器翻译一味参照原文顺序与结构，不懂调整文本语序，翻译成果乏味无趣。人工翻译相比之下用词更丰富，翻译手段上依照需要灵活切换直译与意译结构上主次分明，更贴近读者阅读习惯，既 能精准传递原作内涵又能兼顾译文流畅度，做到翻译要求“信达雅”中的“信” 与“达”。
其二是处理个性化语言风格和文化差异的能力弱。文学类文本不同于其他文本，其个性化的特征也是机器翻译文学作品的一大难点。文学作品鲜明个性的语 言风格、文化背景难被程序化格式化的机器翻译技术所感知，造成了最终机器翻译的质量不佳，不符合翻译要求。以英汉互译为例，两种语言在文化背景、思维方式等方面存在较大差异，在文学作品中主要表现为表达方式上英文较直白，中文较含蓄;思维方式上英文重逻辑，中文重感受;句式上英文多复合长句，中文多简单短句等。这要求具备广博的文化知识与深厚的文学素养，熟悉相关国家的 文化背景知识并落实到翻译中，目前的机器翻译技术还未能满足这些要求，依赖人工翻译的支持。
近五年里，机器翻译技术高速发展，机器翻译市场愈发广阔，基于神经网络的神经机器翻译的质量得到极大地提高，但在英汉双语文学翻译方面的应用仍存在许多不足，例如翻译质量参差、翻译缺乏创造性艺术性等，机器翻译准确度仍待提高。对此，译者应深刻认识到机器翻译技术的巨大潜能，掌握各类翻译技术，利用计算机进行辅助翻译，实现人机交互，使机器翻译技术在文学翻译中的应用更广泛，文学翻译更高效更精准。在未来，机器翻译技术将持续完善升级，辅助 人类在文学翻译领域发挥举足轻重的作用。
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