SlatorCon Remote 2024年第一次会议于3月20日举行，留下了许多值得回味的见解。活动以Slator董事总经理Florian Faes的“行业健康检查”介绍开始。
Faes向与会者解释了语言行业正在经历的变化，这些变化受到人工智能技术进步、市场压力和客户期望的影响，使其处于关键的十字路口。
关于语言服务提供商（LSPs）的财务健康状况，Faes表示，根据包括Slator的语言服务提供商指数（LSPI）在内的数据，行业总体上稳定，超级机构报告了一些增长。然而，一些公司的去年情况更为艰难，近40％的LSP报告了负增长，“这是我们有史以来最高的”，Faes评论道，还提到了最近的两起破产案：WCS Group和Lengoo。“我们看到，缺乏差异化的提供商确实面临困难，” Faes补充道。
Aya：大规模多语言数据集和语言模型
主题演讲由Cohere的高级研究科学家Marzieh Fadaee主持，她重点介绍了一个名为Aya的项目的结果。
Fadaee将Aya描述为一个大型的、单一的、多语言语言模型，许多来自多个国家的研究人员和评估者共同合作完成了该项目。Fadaee表示，该模型涵盖了大多数数据集不包括的许多语言，“使Aya尤为宝贵”。
Fadaee邀请观众尝试该数据集和模型，该数据集和模型可根据开源许可证使用，并注册使用“Aya Cohere Playground”中的22种语言。
API、人工智能和策略
Florian Faes主持了一个小组讨论，包括DeepL的客户成功运营总监Lynn Nguyen和HubSpot的本地化与系统高级经理Dierk Runne。Faes为讨论设定了舞台，提到了DeepL免费的“报告：2023-2024年翻译和本地化状况”，其中包括两个HubSpot的案例研究。
在这个背景下，Nguyen解释说DeepL正在努力了解自己服务的市场。对她来说，调查证实了通过本地化内容提升客户参与度是有意义且值得的。Runne补充说，在HubSpot，他们构建了“一个内部的本地化工具集，DeepL与之深度整合在一起”。
Slator的高级分析师Alex Edwards主持了一场小组讨论，讨论以LSPs面临必须提供所有语言服务“否则将被API所淘汰”的前提展开，正如主要小组成员Pangeanic的CEO Manuel Herranz所言。
Herranz解释说，“被API淘汰”指的是企业在思考如何利用AI技术以及如何通过API连接到潜在非常擅长翻译的东西时所面临的问题。他补充说，LSPs开始理解AI不是机器翻译，而是自动化，而那些创造它的人对翻译行业并不太在乎。
Transifex的CEO Chris Menier讨论了现代化本地化过程中的挑战和机遇，强调了当前本地化过程的周期性和低效性，“充斥着人工接触点，造成了源内容和本地化内容之间的同步问题……我认为我们可以通过使用AI改变这一过程，并使其更加高效，而不会牺牲质量。”
SurveyMonkey的全球体验与本地化负责人Julia Cassidy强调了公司当前的本地化方法，专注于本地市场专业知识，并利用翻译管理系统（TMS）来管理各种内容类型和复杂性。
一场由Slator的咨询负责人Esther Bond主持的小组讨论汇集了Zendesk的高级参与营销-跨创作和全球运营高级总监Wada’a Fahel、Kenyon College数字人文实验室的作者、研究员、导演和教授Katherine Elkins以及Bureau Works的创始人兼首席执行官Gabriel Fairman。
小组成员谈到了自己对生成式AI的经验和兴趣，Fahel将其描述为“不可避免的”。他们一致认为AI在本地化方面的速度和可扩展性方面具有优势，同时也认识到人类在塑造与技术互动方面的作用。
Adobe的AI/机器翻译负责人Shivali Goel在会议结束时介绍了Adobe的本地化之旅，以及所获得的经验和未来发展方向。
如果您错过了2024年3月的SlatorCon Remote会议，录音将在适当的时候通过我们的Pro和Enterprise计划提供。
（机器翻译，轻度译后编辑，仅供参考）
编辑：刘煜珍
