猫在说什么，AI知道吗？
每个宠物主人的梦想，可能都是知道自己的宠物在说什么。
猫在凌晨对着卧室门叫，是饿了、无聊，还是单纯希望所有人都醒着？狗听见门外的声音突然吠叫，究竟是在害怕、警告，还是认出了熟悉的脚步？人类和宠物共同生活了上万年，仍然经常只能依靠经验、表情和一点自信过头的直觉作答。
近几年，一些结合了 AI 的应用开始尝试替主人给出一个更明确的答案。
例如猫语翻译应用 MeowTalk 会录下猫叫，将其归入“开心”“生气”“疼痛”“捕猎”或“需要关注”等 11 类意图，再把结果改写成人类能够理解的句子。
公司称，这款应用下载量已经超过 2,000 万，用户上传了超过 2.8 亿次猫叫，建立了 800 多万个猫档案。
图丨MeowTalk（来源：YouTube）
几秒钟的等待后，一声喵可能变成“陪陪我”。
这种体验很容易让人产生一种感觉：似乎横在两个物种之间的墙终于裂开了一条缝。
可问题是，屏幕上的答案究竟是猫的心声，还是来自人类预先写好的选项？
MeowTalk 允许主人纠正翻译，再从列表中选择一个更符合当时情境的说法。
模型由此逐渐熟悉某一只猫。
可如果答案最初由主人提供，机器学到的也可能只是主人对猫的理解。
人类相信猫在撒娇，于是把这声叫标成“想要关爱”；模型以后再听见相似声音，便更有把握地告诉人类：猫在撒娇，一个循环就这样形成了。
问题是，这到底算不算翻译？抛开宠物 App 的界面，AI 理解动物的声音，目前究竟做到了什么程度？
动物在跟谁说话
人类语言翻译拥有一个巨大的便利：同一句话通常能够在另一种语言中找到对应表达。
模型可以阅读双语文本，学习“苹果”与“apple”之间的关系，再从数以亿计的例子中理解词语在不同句子里的位置。
但动物的声音没有这样的平行语料。
一段鸟鸣或者一串蝙蝠的尖叫出现时，不会同时附带一行字幕。
研究人员连一句可靠的译文都没有，更不用说用几百万组成对的句子训练模型。
于是，动物语言研究首先要完成一件看起来不太像语言研究的工作：记录谁发出了声音，当时面对谁，周围发生了什么，以及声音结束后，其他动物做了什么。
2016 年，特拉维夫大学的研究团队连续 75 天监控埃及果蝠，把录音与视频逐一对应。
他们最终得到近 1.5 万段能够确认发声者、接收者和行为背景的叫声。
对人耳来说，这些声音大多只是挤在一起的蝙蝠争吵；机器学习模型却能以 61% 的准确率判断争吵与食物、交配、睡觉位置还是栖息空间有关，随机猜测的准确率只有 25%。
图丨埃及果蝠的不同类型叫声。
（来源：Scientific Reports）
辨认争吵发生在什么情境，只是第一步。
研究人员还想知道，动物是否会用不同的声音指向特定同伴。
2024 年，研究人员分析了狨猴在看不见彼此时进行的 53,993 次呼叫。
他们发现，模型可以根据声音判断一只狨猴在呼唤哪个同伴；同一家族的狨猴，对同一个体使用的声音标签也更相似。
随后进行的回放实验显示，当狨猴听到原本就是对自己发出的呼叫时，回应概率高于听到面向其他同伴的呼叫。
野生非洲象的研究采用了相似的路径。
研究者先整理 469 次能够确定发声者和接收者的低频隆隆声，让机器学习模型寻找与特定接收者相关的声学结构；再到野外播放录音。
大象听见原本对自己发出的声音时，回应得更快，叫得也更多。
这些发现常被简单地说成动物也会“叫名字”。
目前能够确认的是，某些叫声包含了接收者的个体信息。
但研究者尚未指出大象名字位于叫声的哪个部分，也不知道狨猴是否像人类一样，把一个稳定的词与某个个体联系起来。
声音标签还可能同时包含亲疏关系、紧张程度和说话者当时的状态。
这些研究真正建立起来的是一条验证链：先记录声音和行为，让 AI 发现人耳忽略的模式，再提出假设，最后把声音播放给动物，看它是否作出符合预期的反应。
而 AI 位于这条链的中间，要判断它有没有听懂，仍要依据链条另一端的动物来验证。
鲸的字母表
如果放在海里，这条验证的链路会变得格外漫长。
抹香鲸大部分时间生活在人类难以观察的深水中。
它们用一组组被称为“尾声点击”（coda）的声音进行交流，声音听起来像有人在水下有节奏地敲击木块。
研究人员能够录下点击声，却很难同时看清是哪一头鲸在发声、它面对谁，以及几百米外正在发生什么。
Project CETI 为此把动物语言研究做成了一项海洋工程。
水听器负责持续录音，吸附在鲸身上的传感器记录运动和潜水状态，无人机从空中观察鲸群关系，海上机器人寻找发声的个体。
AI 需要的训练数据，最终来自这些设备与研究人员多年跟踪的结合。
2024 年，CETI 和麻省理工学院的研究人员分析了东加勒比抹香鲸群的 8719 组尾声点击。
他们发现，鲸会组合使用节奏、速度、轻微的时序伸缩和额外点击。
过去被归为同一类型的声音，内部可能还有大量稳定变化。
论文把这套组合结构称为抹香鲸的“语音字母表”，可区分的声音形式比此前的估计多了近一个数量级。
“字母表”这个说法很容易让人误认为实现了语言上的破译，但它实际回答的是声音由哪些部分组成，以及这些部分怎样组合。
研究者仍不知道其中大多数形式表达什么。
2025 年，CETI 又推出了鲸声模型 WhAM。
研究团队先使用音乐训练声音模型，再用约 1 万段抹香鲸尾声点击进行调整。
WhAM 可以补全被遮住的点击，也能把人声、音乐或其他声音转换成结构逼真的抹香鲸式点击。
这类能力在技术上很接近语言模型的“续写”：给模型一段序列，它预测接下来最可能出现的部分。
WhAM 能够生成听起来像鲸的声音，也能保留鲸声中的节奏特征。
它没有因此获得“食物”“幼崽”或“船”的概念。
声音形式与含义之间，缺少的仍是现实世界。
同一组点击可能随着发声者、关系和情境发生变化。
母鲸与幼鲸的对话、下潜前的协调、鲸群重逢时的交流，也许会使用相似的声学材料。
研究人员必须把模型找到的结构重新放回鲸的生活中，观察它在什么情况下出现，又引发什么反应。
这也是动物语言基础模型面临的局限。
Earth Species Project 训练的 NatureLM-audio 已经可以识别物种、叫声类型和生命阶段，也能在部分任务上处理训练时没有见过的动物。
然而其官方使用说明仍明确写着：模型目前不能判断动物的情绪，也不能翻译动物在说什么。
与其翻译，不如先学会回话
理解含义还有另一条路径：先发出声音，再观察动物如何回答。
传统的动物叫声回放实验通常很短。
研究人员播放一段预先录好的声音，记录动物接近、离开、回叫还是毫无反应。
声音本身不会根据动物的回答发生变化，因而更像广播，很难模拟真正的交流。
2026 年，Earth Species Project 与麦吉尔大学等机构的研究人员公布了一项斑胸草雀实验。
他们分析了超过 1,000 小时、150 万次雌性斑胸草雀叫声，训练了一个可以实时检测、预测并生成叫声的模型 ZF-AIM。
当鸟发出声音时，模型会决定何时回答，并生成相应的鸟叫；鸟也会调整自己的回应时机和声音结构。
部分互动呈现出真实鸟类交流中的轮流发声和声学适应。
这项研究尚未经过同行评议，也没有告诉人类斑胸草雀在谈什么。
它证明了一件稍有不同的事：AI 可以掌握一段交流的节奏，让动物把机器发出的声音纳入自己的互动。
Google 与 Wild Dolphin Project 开发的 DolphinGemma，则试图把这种互动带进海里。
这个约 4 亿参数的声音模型用数十年积累的大西洋斑点海豚录音训练，可以分析一段海豚声音，并预测接下来可能出现的声音。
图丨 DolphinGemma（来源：Google）
与模型配套的 CHAT 水下设备没有直接翻译天然海豚叫声。
研究人员先为海草、围巾等海豚感兴趣的物体设计全新的合成哨声，希望海豚学会模仿某个哨声来索取相应物品。
如果海豚发出表示“海草”的声音，设备识别后会提醒潜水员递出海草，从而强化声音与物体的联系。
某种程度上来说，这项研究可以称得上是双方共同创造了一套简易词汇。
人类暂时不必猜测海豚原本的声音是什么意思，双方从一个可以验证的关系开始：发出某种声音，得到某件物品。
第一批可靠的跨物种对话，可能因此显得相当朴素。
它不会让海豚讲述昨夜的梦，也不会让鲸评论经过的货轮。
它可能只有几个请求、警告或回应，每一个信号都必须经过反复实验，确认动物确实理解并愿意使用。
这套小词汇的价值，反而来自它不那么像人类语言。
宠物翻译器出售的是确定感
科学研究可以花几年确认一个声音标签，但宠物主人们显然等不了那么久，例如笔者现在就想知道，我家的小猫为什么大清早就在门口叫个不停。
在这种迫切的需求下，近两年也的确出现了一批宠物 AI 公司，开始尝试各种方式来破解宠物的语言，比如用更多信息弥补单一叫声的不足。
Traini 开发的模型同时分析狗的声音、面部、身体动作、活动状态和环境信息。
公司称，其数据覆盖超过 200 万只狗和 120 多个品种，并在 2026 年开放了宠物情绪识别 API，计划把模型装入智能项圈和手机。
多模态方向符合动物行为研究的基本常识。
狗的叫声需要结合尾巴、耳朵、身体姿势、主人动作和周围环境理解。
但信息多了，模型也可能不看狗、只看背景。
2025 年，一项研究让 GPT、Gemini 和 LLaVA 等视觉语言模型识别狗的情绪。
面对来自互联网、带有普通用户标签的照片时，部分模型表现尚可；换成实验环境中拍摄、裁去大部分背景的拉布拉多犬面部图像后，模型表现降到接近随机水平。
给同一只狗换上草地、沙发、雨天或诊所背景，也会改变模型对“开心”“放松”或“悲伤”的判断。
模型看见的“悲伤”，有时来自阴雨背景；所谓开心，也可能只是草地和阳光。
因此，就目前的技术水平下，相比给宠物配上一整句台词，任务更窄的产品可能更容易得到验证。
例如，加拿大公司 Sylvester.ai 就通过让用户拍摄猫的正面照片，模型根据耳朵、眼睛、胡须、口鼻和头部姿势，来判断猫是否可能处于疼痛或不适状态。
它采用兽医学中的猫科疼痛表情量表，只提供舒适度提示，也明确说明结果不能替代诊断。
这显然离“翻译猫语”还很远，却更能回答一个实际的问题：模型的提示有没有帮助主人更早发现异常。
猫未必需要用一句人话描述牙痛，主人发现它神态不对，随后由兽医检查出问题，这条信息就有了可以核实的结果。
回头看我们前面谈到的所有进展，从蝙蝠吵架到鲸鱼字母表，从大象的名字到草雀的实时对话，再到现在识别猫的状态，AI 真正能做到的其实一直是同一件事：帮人类听见（以及看见）更多此前听不见的东西。
它能从十几万次叫声里捞出人耳分辨不了的差异，能发现咔嗒声里藏着可以自由组合的结构，能生成一段让鸟愿意接话的声音。
但从听见到听懂，中间隔的那一步，至今没有被跨过。
2025 年，Jeremy Coller 基金会设了一个一千万美元的大奖，颁给第一个实现跨物种双向交流的团队。
首届十万美元年度奖给了研究海豚哨声的 Laela Sayigh，她在佛罗里达的萨拉索塔湾跟踪同一群宽吻海豚跟踪了几十年。
一千万美元的奖金，足以证明人类对于这一梦想的迫切程度。
而首届年度奖的去向，则说明这件事很难只靠一次算法突破完成。
AI 可以在几十年的录音里寻找人耳难以发现的模式，也能帮助研究人员更快提出和检验假设。
但让这些模式获得意义的，仍是像 Sayigh 一样愿意在野外蹲守多年、默默收集动物叫声的人。
回到家里的猫狗，道理其实也一样。
App 可以分析一次叫声，把它归入饥饿、紧张或需要关注；主人还要看看它当时站在哪里、盯着什么，又会对开门、加粮或者抚摸作出怎样的反应。
所以，想读懂家里的猫狗，除了打开一个 App，终归还是需要你多看它几眼。
参考资料：
1.https://www.meowtalk.app/
2.https://www.nature.com/articles/srep39419
3.https://www.zoology.ubc.ca/edg/pdfs/Oren2024.pdf
4.https://www.nature.com/articles/s41467-024-47221-8
5.https://projects.earthspecies.org/naturelm-audio/prompting_guide.html
6.https://blog.google/innovation-and-ai/products/dolphingemma/
7.https://www.globenewswire.com/news-release/2026/05/21/3299008/0/en/traini-launches-the-world-s-first-pet-emotional-intelligence-api-opening-a-new-era-of-ai-for-non-human-communication.html
运营/排版：何晨龙
穿越：参观山西绛县西吴壁夏商时期青铜冶炼考古遗址
赵晓爱/山西 早有参观山西绛县西吴壁夏商时期青铜冶炼遗址愿望，终于在县作协组织下，于半月前实现了。一路上，我的脑海中闪现着电视上考古现场的场景。
但真到了现场，还是被眼前真切的考古场景震慑了：荒凉的旷野里，一面红旗在一顶帐篷旁迎风招展，上面赫然印着“西吴壁考古队”；一张红底金字条幅霸气宣誓“建设中国特色中国风格中国气派的考古学”；已然开挖的坑道，正在勘探的考古队，让人耳目一新。
跨过高低不平的坑坑洼洼，我们直奔考古队，四五名手持灰铲的工作人员正排成一行，有序地探测；测绘员、记录员穿梭在他们中间，不时地勘测、记录着……回头看到地面上被灰铲挖的一个个圆形小洞，我充满新奇，不禁摩拳擦掌，跃跃欲试。
一名队员看出我的心思，毫不吝啬递过灰铲，我双手接过来，这不起眼的灰铲可真重，双手抓紧朝地上直凿挖下去，拔起更是费力，倒出土继续凿挖，却怎么也挖不出工作人员那样规则的圆洞，几铲子下去地面惨不忍睹，忙让其他同行者试一试。
工作人员告诉我们，要转着圈来挖，才能挖圆，也才能尽快找到生土层。
同行者轮番试验一番，都败下阵来，连连感慨，这份看似简单的工作不易！ 队伍集合，讲解员让我们在预约签到表上签了名后，带我们来到展板前，开始了正式讲解。
中条山素有“金头、铜腰、铁尾巴”的美誉，毗邻绛县的垣曲县境内铜矿石丰富，目前还进行着铜矿开采、冶炼作业。
中条山上有着丰富的木材资源，为烧制木炭提供着原材料。
西吴壁考古现场发掘的铜矿渣，大量的燃烧灰烬，发现的陶制品和青铜制品，均验证了这里曾经是一个具有相当规模的官方青铜冶炼基地，甚至可能还建了都城。
随着讲解员姚老师的讲解，我们了解到了西吴壁考古进展情况、考古成果和下一步打算。
原来这里已经挖掘出了大量的铜矿渣和炼制铜而燃烧的痕迹，还有木炭烧制的痕迹和陶器烧制的遗迹，并有祭祀坑和几个墓穴，通过墓穴的陪葬品和对遗骸的鉴定，确定这里正是夏商时期的青铜冶炼遗址，宏大的规模让我们不由想起当年冶炼青铜的壮观场面。
听完展板讲解，我们跟随姚老师参观现场遗址。
随着他的视角，我们看到木炭烧制燃烧的痕迹，看到冶炼青铜留下的痕迹，看到了祭祀坑和M8号、M16号墓坑。
给我留下深刻印象的M8和M16号坑，虽然出于保护，所有遗骸和陪葬品都被封存起来，但展板上的图片已深深刻在我的脑海里。
站在两个墓坑前，身临其境感受到夏商时期的异同。
相同的是，两个墓主人的下葬方式都采取南北向仰直式，陪葬器物都以陶器和青铜为主。
不同的是，因商王朝殉葬盛行，通过对墓及陪葬品对比，专家推断M8墓主人属于夏朝，M16号坑墓主人属于商朝。
M8墓主人陪葬品里陶罐类较多，青铜制品相对较少，且做工较粗糙；M16葬墓主人的棺椁里陪葬品青铜器具数量明显多，且做工也精致许多，棺椁外面左右有两个殉人。
我驻足良久，不由得后脊背发凉，这两个被殉葬的人，又是谁的子女？谁的兄弟姐妹？当时该是怎样的生离死别？抬头遥望历史的天空，仿佛阴云密布，暗暗庆幸我们生活在如今这个强大的国度、美好的时代。
现场一具千年古尸展现在我们面前，仔细一看没了双脚，从骨架结构来看是男性，采用的是东西方位俯直式埋葬，没有棺椁且埋葬较浅，我们不由去猜测他的身份。
眼前这具历经千年依旧坚硬的铮铮白骨，刷新了我的三观，现场同行人也不由惊叹，历经千年也能保存这样完好吗？ 将逾不惑，面对一些东西不再那么矫情，比如生死。
看着这具千年古尸，我陷入沉思，原来生命可以很脆弱，弱到可以一棍子打死；原来骨头可以很坚硬，硬到千年不腐！内心深处，对中华民族祖先采用传统的土葬方式肃然起敬。
中华民族保留几千年的土葬方式，终究是为了什么？我想一定是对逝者的深深眷恋和久久怀念。
站在考古现场，你一定会深切体会出土葬的意义！至少，从考古来说，如果没有土葬，我们对历史的认识是残缺甚至是断层的。
参观完祭祀坑，姚老师的讲解就全部结束了。
接着进入自由问答时间。
同行的老师们纷纷提出了自己的问题。
“M8号坑和M16 号坑相距多长时间？” “从下葬风格和陪葬品来看，大概相距800年到1000年之间。
” “据考古研究，目前为止绛县境内土葬的方式有几种？” “俯直式葬、仰直式葬、瓮棺葬、殉葬等。
” “作为考古学家，您更多看到土葬，怎样看待今天被推崇的火葬？” “这个……” 姚老师摇头，笑而不语。
“M16号墓坑的墓主人大概多大年龄？那两个殉人是不是一男一女？年纪有多大？” “墓主人年龄正在测算中，两位殉人是一男一女，年龄确实特别年轻，而且是双手被捆绑着，殉葬时可能被一棍子打昏，可能已直接致死，也可能……殉葬很残忍，大家尽管发挥想象力。
”姚老师眉头紧拧。
“比你想象的还残忍，也许你根本想象不到有多残忍。
周家庄遗址瓮棺殉葬的有很多小孩……” 周家庄遗址我没有去过，听了这些只言片语，我的心已如刀割，半天说不出话来。
一年一场风，从春刮到冬。
隆冬时节，中条山上寒风从南边强劲吹来，吹得人头皮生疼，耳朵没有了知觉，缩着脖子背山而站，仿佛有人轻轻推你。
站在考古现场，回望身后的中条山，但见一个个白色的大风车错落有致排布在山间。
同行的一位老师不禁感慨:“这里不只是矿石丰富、燃料资源丰富，距离夏县近，更重要的是这里强劲的风，只要点燃火，南下的风可劲吹，全年无休，大大节省鼓风所需的人力。
” 我回过身，任风吹得我睁不开眼，头发凌乱，突然觉得同行老师的说法很有道理，站在厚重的黄土地上，环顾四周，我仿佛一下子回到古老而沧桑的夏商王朝，与冶炼青铜的选址者相遇，不禁觉得这里真是一片天时地利人和的天然冶炼青铜的风水宝地。
作者简介 赵晓爱，河东永济人，文学爱好者，擅长散文及诗歌创作，作品散见于报纸及网络平台，为运城市作家协会会员、运城市诗词协会会员。
坚我笔写我心，用心发现生活中的美，享受生活中的美，赞扬和记录生活中的美。
来源：三只眼传媒
为什么今天我们还要读多甫拉托夫？
今年是谢尔盖·多甫拉托夫诞辰85周年。作家出版社S码书房大规模引进出版多甫拉托夫作品，推出了《妥协》《看守笔记》《异乡女人》《分支》《保护区》五部作品，这也是我国首次系统译介多甫拉托夫的作品。
近日，在“荒诞中的轻盈——谢尔盖·多甫拉托夫系列作品新书分享会”上，邱华栋、刘文飞、葛灿红及译者团队等一起谈起了这些书，也谈到了俄苏文学中的“轻”，以及多甫拉托夫作品中的“荒诞”。
“荒诞中的轻盈——谢尔盖·多甫拉托夫系列作品新书分享会”现场。
主办方供图 多甫拉托夫擅以克制、幽默的笔调书写苏联与侨民生活，用最轻的声音说最重的事，是二十世纪最受读者喜爱的俄语作家之一。
活动现场，作家出版社副总编辑徐峙在开场致辞中表示，多甫拉托夫是俄语文学星空中一颗独特而闪亮的星辰。
作为俄罗斯“第三浪潮”侨民文学的代表人物，他的作品没有托尔斯泰式的宏大叙事，也没有陀思妥耶夫斯基式的灵魂拷问，而是以一种近乎残酷的幽默和极致的简洁，揭示了现代人存在的本质——生活的荒诞与生存的荒谬。
谢尔盖·多甫拉托夫系列作品。
在对谈环节，中国作家协会副主席、党组成员、书记处书记邱华栋首先分享了他阅读多甫拉托夫的感受。
邱华栋强调，每一位翻译家都是创造者，“在一种语言里找到跟自己母语相对应的词汇，充满了创造性。
创造性的翻译实际上是一种写作。
”邱华栋将多甫拉托夫放在俄国文学“重、中、轻”三种美学风格中加以定位。
他认为，陀思妥耶夫斯基、托尔斯泰这些作家像巨大的重一百多吨的坦克一样过来了，是“重”的代表；苏联时期有一批作家写“中型史诗”，是“中”的代表；而多甫拉托夫则属于“轻盈”这一脉。
他的篇幅都不大，但正是这种轻盈，让他以小博大，呈现出俄苏文学传统中的“扩大的沉重”。
邱华栋认为，多甫拉托夫给中国作家的启发在于：一是能不能以非常轻巧的表达，呈现出特别宏大的历史和宏大的主题；二是作家面对生活应有的主体性——生活再复杂，它不过就是原材料。
就像厨师和食材一样，作家就是厨师。
“哪一个厨师会哀叹说食材太多了，我崩溃了？” 首都师范大学燕京资深教授、翻译家、作家刘文飞在发言中回应了邱华栋关于“自传与他传”的话题，并朗读了一段俄语批评家格里斯的评论：“多甫拉托夫无论作为作家还是作为作品中的人物，都为自己选取了一个非常有利的位置”。
中国的智慧教导我们，大海永远能战胜河流，因为海比河低。
同样，多甫拉托夫征服读者的手段，就是他并不觉得他比读者更高明，也不比他们更好。
刘文飞从四个维度阐释了多甫拉托夫的文学史地位。
第一，他是二十世纪下半叶最重要的俄语小说家之一。
在帕斯捷尔纳克、格罗斯曼等作家之后，长篇小说在俄语文学中逐渐式微，“小说开始被诗歌挤压”，而多甫拉托夫的创作显示了小说在这一时期对诗歌、对政论的一种抗拒。
第二，从俄国短篇小说发展史来看，多甫拉托夫是“集大成者”——他的小说有果戈理的荒诞，有契诃夫的幽默，有巴别尔的简洁，还有左琴科的辛辣。
他把之前最重要的四个短篇小说家所长全部融合到一块了。
第三，从彼得堡文学传统来看，多甫拉托夫曾是彼得堡作家协会主席潘诺娃的秘书，潘诺娃对他的保护，就相当于阿赫玛托娃保护布罗茨基。
第四，在“第三浪潮”侨民文学中，专门写中短篇小说的，应该没有人超过他。
刘文飞还分享了他与多甫拉托夫妹妹克谢尼娅·布兰克的通信。
布兰克在回信中表示，很高兴多甫拉托夫的作品在中国出版，希望中国读者能享受和欣赏多甫拉托夫的散文、他简洁的文学风格、幽默感，以及对生活荒诞性的意识。
布兰克还特别提到，多甫拉托夫的父亲生于哈尔滨，“他对中国一直怀有深厚的情感，他如果知道多甫拉托夫的作品被译成中文了，一定会非常高兴。
” 谢尔盖·多甫拉托夫。
作为该书的译者，陈方谈到，多甫拉托夫的句子非常短，但难在于翻译那些不可言喻的部分——比如说这个作品中传达出的某种色调、温度、语气，我觉得这是最难的。
她引用多甫拉托夫本人的话：“他完全不关注作品当中的情节、思想理念，他关心的就是这种不可言喻的内容。
”陈方认为，翻译多甫拉托夫的关键在于翻译出他那种不居高临下的态度，那种从容的叙事和声调。
胡晓静分享了翻译《保护区》时遇到的难题：书中有一个酒鬼伊万内奇，经常讲醉话，他的语言不一定是完整的，也不一定是合乎语法规范的，他自己经常会创造一些词。
她认为，“除了语言层面，最大的难度可能就是对他幽默的把握。
其中有很多小笑话，我们必须跨越语种把它翻译出来，把那个幽默性传递出来。
”贾长龙是最晚加入翻译团队的，他翻译的《看守笔记》中，书中劳改营的“黑话”较多，处理这些部分花费了很多的时间和精力。
贾长龙说，“多甫拉托夫作品中大多是短句子，每个句子就像一个鼓点儿，如果翻译得不好的话，节奏就乱了。
” 张猛翻译的是《分支》。
他认为，这部小说的核心是“并置”——侨民对俄罗斯的这种复杂的爱，宛如对前女友，已经天各一方却又忘不掉，译者要擅长处理作品中的自嘲式描写，要将自己和作者放在一起。
他还提到，多甫拉托夫擅长半虚构写作，书中人物多为真实存在，“你要为此做好注释，有的时候一页可能就要有十几个注释”。
作为丛书主编和《异乡女人》的译者，葛灿红谈到，翻译多甫拉托夫，难就难在他的简单。
他的文字游戏里有多层意思，翻译的时候要特别注意。
她举了一个例子：布罗茨基有一天晚上坐地铁，发现地铁关了，铁栅栏门里有个民警，说“第一次看到栅栏里的警察”。
但在俄语中，“在栅栏里”本身还有“在笼子里、坐牢”的意思，“他一个巧妙的讽刺，但想翻译出特有的双关意思，还挺不容易的。
” 记者/何安安 编辑/李永博 校对/刘军
