位於加州蒙特雷的明德大學蒙特雷國際研究學院（Middlebury Institute of International Studies at Monterey，簡稱MIIS）以口筆譯教學聞名世界，有「翻譯界的哈佛」之稱。然而，MIIS在今年8月底宣布，在2027年6月全面終止所有校內研究所課程與部分線上學位。
根據校報《The Middlebury Campus》報導，被終止的包括所有在蒙特雷校區的研究所學位，以及兩個線上學程——國際教育管理，以及TESOL（教授非英語母語者英語）。
明德大學（Middlebury College）校長鮑康（Ian Baucom）透過全校電子郵件與影片公告表示，董事會已批准其建議，決定在未來兩年逐步關閉該學院的蒙特雷課程，理由是招生人數嚴重不足及財務虧損。
今年4月，校方披露其財政赤字達 1,410 萬美元，其中 870 萬美元來自MIIS。當時的削減方案包括縮減教職員退休福利、增加招生人數，引發抗議聲浪。隔月，教職員更以壓倒性票數通過一項動議，要求在三年內關閉該學院。
鮑康強調，這是「純粹的財務考量，並非對蒙特雷課程品質或教職員工作的否定」。他承諾，目前所有在學學生仍可完成學位，並享有完整校園資源，教職員也將獲得過渡期保障，若職位受影響，將至少提前四個月獲通知。
據了解，MIIS創立於1955年，以外語、國際政策、翻譯研究及恐怖主義研究為核心。2003年因長期財務赤字而被列入觀察，後尋求與更具實力的學院合併。2005年，明德大學時任校長利博維茨（Ron Liebowitz）最終決定收購MIIS，儘管當年有八成教職員投票反對。
然而，MIIS的入學人數自2009年起持續下降，目前僅有 440 人，不到明德大學最初設定的 850 名目標的一半。
校友師長嘆專業訓練難以取代
曾攻讀該校「翻譯與在地化管理」（LTM）碩士學程的台灣校友Adria，畢業後曾在Salesforce擔任在地化專案經理。她在接受本報採訪時坦言，MIIS的關閉「真的很可惜」，意味著「口筆譯與本地化管理完整訓練的消失」。
Adria強調，MIIS的訓練之所以特別，在於其獨步全球的在地化（localization）能力，課程涵蓋遊戲、網站內容，甚至基礎程式設計（coding），「這在其他翻譯或語言相關科系裡很少見」。
她舉例，遊戲在地化（Game Localization）課程的期末專案要求學生選擇一款開源遊戲，並翻譯至少三種語言版本。「這不只是文字翻譯，還必須兼顧不同語言使用者的操作體驗與文化差異」。
同為該校口筆譯碩士出身的台北大學應用外語學系教授張中倩受訪時也表示，MIIS關閉對口筆譯界是重大損失。該校提供包含中、日、韓、法、德、俄、西文7種語言的多元訓練環境，「一旦關閉就是全部關閉，這對口譯人才的培育是很大的衝擊」。除此之外，許多教授是從聯合國退役後到該校任教，未來他們的去向也不明。
AI衝擊產業轉型與教育挑戰
隨著AI快速發展，專業技能是否會被取代？Adria認為，關鍵在於人類與AI的協作，「和很多產業一樣，最後能生存下來的，應該是懂得與AI共存合作的人。專業能力確實可能被部分取代，但在職場上，就是要學會用AI幫助團隊，讓自己更有效率」。
至於產業現況，Adria觀察到，矽谷許多科技公司近年大幅縮減在地化預算，對翻譯公司和下游譯者造成衝擊，「未來生意會越來越難做，勢必要轉型投入機器翻譯譯後編輯（MTPE），甚至只做純機器翻譯（MT）」。
她更直言，客戶對「速度」與「品質」的取捨已經出現變化。「以我在客戶端的經驗，有些產品會直接採用機器翻譯，犧牲品質以節省成本。例如幫助文件（help documentation）或曝光度低的產品，往往只求詞達意，即使帶有AI痕跡也無妨」。
《AI輔助英中筆譯》書中提到，根據翻譯產業研究機構 Nimdzi 去年的報告，2018年全球翻譯市場產值約為 550 億美元，至2023年成長為 679 億美元。這股成長動能預估將延續至未來數年，2028年市場規模可望達 953 億美元，而且又以MTPE的產值成長尤為迅速。
然而，在教育前線，AI的融入仍處於摸索階段。張教授坦言，目前系上並未全面性地將AI工具融入課程，多由個別老師自行決定。她在自己的課堂中，更傾向教導學生如何「導正AI的使用習慣」，而非全面禁止使用。
張教授表示，曾在課堂上讓學生練習檢視ChatGPT的中翻英譯文，分析其中的理解錯誤及其成因，「即便在那些看起來沒有錯的句子裡，也能發現語氣、重點、詞彙選擇不夠精確的地方，這正是AI翻譯最容易被忽略的問題」。
人機協作成未來
專家指出，AI雖然能夠處理大量重複性任務，像是內容預翻譯、術語匹配與語言模式分析，但是真正的翻譯仍需文化理解、語感潤飾與情感傳達，人類的專業和監督不可或缺。未來翻譯與本地化產業將朝人機協作模式發展，而非單純由AI取代人力。
張教授也說，低階、重複性高的翻譯工作最可能被AI取代。反之，高階口譯因涉及複雜的口音、語氣等細微之處，AI短期內仍難以勝任。她預估，5年內翻譯人員還不會被大規模取代，但10年後的發展則難以預測。
