语言风格的割裂是AI学术翻译的另一大顽疾。学术写作强调逻辑严密、表述精准，具有独特的文体特征。然而，AI工具在处理学术文本时，常常产生风格混乱的输出结果。一方面，系统可能将严谨的学术论述转化为口语化表达，如把"the results ...

此外，从长远角度来看，推动AI模型的训练范式创新至关重要。应从当前的统计匹配方式，向真正的知识理解转变，这需要计算机科学家与各领域专家的深度合作。虽然AI翻译技术的普及在某种程度上反映了全球化背景下学术交流效率的需求，但不能在追求效率的过程中牺牲准确性与严谨性，这往往会造成学术交流的障碍。未来的AI翻译系统，理应成为一个 谨慎的助手 ，能够标出潜在的问题点，而非擅自决策，保留人类专家的最终判断权。