对比人工智能本地化与传统本地化

但是，即使将内容和用户体验本地化为五种语言也是一项艰巨的任务。它通常涉及到修改数百页的网站文案，营销材料、用户界面复制等。如您所知，对于传统的本地化方法，这需要投入大量的时间、金钱和精力。

那么，什么是更有效的方法，它与传统流程相比如何？

什么是人工智能本地化

人工智能本地化使用人工智能（AI）来执行和自动化本地化过程。本地化是为新的地区或目标受众调整一段内容的全部含义的过程，包括翻译、相关图像和影响内容被感知的文化元素。这一过程包罗万象，涉及调整以下内容，以确保明确性以及文化相关性和适当性：

• 语言
• 信息传递
• 品牌风格和基调
• 视觉效果
• 用户界面（用于网站、web应用程序和软件应用程序）
• 日期、时间、度量和数字格式
• 货币和支付方式

让我们进入人工智能在这里发挥作用的地方，以及它是如何有益的。

人工智能在本地化中扮演什么角色？

人工智能是指能够理解和模拟人类行为的机器或计算机系统。其两个主要职能是：

1. 减少人工工作量，使他们能够专注于需要人类专业知识的高影响力任务
2. 实现更快、更简化的流程执行

在人工智能领域，有三个子领域使上述成为可能，包括本地化项目。

人工智能的三个子领域及其在定位中的应用

人工智能包含什么，它有哪些与本地化相关的用例？

1.机器学习：机器学习算法是在广泛的数据集上训练的，这些数据集通常包含数百万个参数。他们利用所学的知识做出类似于人类的预测或决定——只是更有效，在某些情况下，更准确。

机器学习算法是翻译记忆库和其他翻译管理系统常见功能背后的驱动力。这包括Smartling的自动质量评估，检查目标和来源不一致、阻止列表术语、拼写错误等问题。

2.深度学习：当前位置深度学习是一种更复杂的机器学习形式，它使计算机能够模仿人脑的工作方式。它通过神经网络来实现这一点，神经网络可以处理大量数据，识别模式，并根据分析做出预测或采取适当的行动。

在本地化行业，神经机器翻译（NMT）是深度神经网络的一个流行应用。神经机器翻译引擎不仅可以理解句子的意思和上下文并准确翻译，还可以保留知识，使他们能够随着时间的推移提供更好的翻译。大型语言模型像GPT一样，也是一类可以处理和理解自然语言数据的深度学习模型。大语言模型越来越多地被用于预编辑源文本等任务，以获得更高质量的翻译。

3.自然语言处理：自然语言处理是计算机理解和使用人类语言的能力。您已经看到这种机器学习技术通过模糊字符串匹配发挥作用，它可以识别与先前翻译的字符串的部分匹配（尽管有拼写差异、错别字、缩写等）。

但是您可能还没有见过的一个应用程序是自动术语表术语插入。Smartling拥有一种独特的自然语言处理技术，可以从您的内容中提取您的自定义术语，以促进您的翻译中最大限度的品牌相关性。

这些只是人工智能本地化的几个例子。但是，人工智能技术只是一个可选的铃声或哨声，还是真的对你能得到的结果产生了影响？

AI本地化与传统本地化：有什么区别？

下面是这两个过程的叠加情况。

1.速度

人工智能可以在一个或多个专业翻译所需时间的一小部分内本地化大批量内容。例如，我们的神经机器翻译中枢，可以立即翻译数十亿个单词。所以，说到效率，人工智能本地化往往会胜出。人工智能还可以加快过程的其他部分：

• 自动接收内容
• 优化源内容预翻译
• 翻译后的质量评估

使用Smartling的神经机器翻译中枢，您可以自动执行90%或更多的工作。超过一半的客户实现了令人印象深刻的99%以上的自动化，从而节省了时间和成本。

2.费用

人工翻译通常每个单词的成本在0.15美元到0.30美元之间。相比之下，机器翻译在每字0.000010美元到0.000020美元之间。从这个角度来看，机器翻译可以是支付150,000美元翻译100万个单词，或者支付10美元翻译，也许是后期编辑和定位图像象征性的额外费用。

       AI也是翻译记忆库背后的驱动力。顾名思义，它会记住你翻译的内容——包括品牌风格和术语——这样你就不用再为同样的翻译付费了。在Smartling，我们的目标是至少40%的翻译记忆库，这不仅有助于实现一致的高质量翻译，还可以将成本降低近一半。

3.可扩展性

由于人工智能的成本效益和可扩展性，品牌正在使用人工智能快速进入新市场。如您所知，传统流程需要大量人工参与和手工工作，即使使用了计算机辅助翻译工具。这使得它太昂贵和/或太耗时，许多公司这样做营销本土化或者更大规模的其他类型的本地化。

4.个性化

除了为品牌创造效率，人工智能也可以成为面向客户的解决方案。例如，对话式人工智能聊天机器人使用自然语言处理来理解客户的问题或担忧，并以个性化的、类似人类的消息做出回应。还有人工智能支持的客户支持解决方案，可以翻译支持票和实时聊天消息。

5.质量

质量是你决定是否利用人工智能进行本地化的最大影响因素之一——这是理所当然的。与具有本地专业知识的母语翻译和语言学家合作肯定有价值。它们可以捕捉到人工智能技术有时无法捕捉到的语言和文化细微差别。但这并不是说人工智能在为新受众调整内容和用户体验方面仍然没有用。

       随着人工智能的不断进步，它的能力也会不断进步。在过去的几年里，随着神经机器翻译的进步，我们已经看到了机器翻译的质量和准确性的提高。这只会继续下去。与此同时，关于利用人工智能的平衡观点至关重要。我们的语言服务副总监Andrew Batwash在我们的语言人工智能网络研讨会上这样说：”当人们谈论人工智能系统时，有时他们（期望）它必须完全自动化，没有任何人工干预。（但是）你可以设计人工智能系统，让它具有有效和有意义的人工干预。”

人工智能系统并不意味着取代翻译和其他参与本地化过程的专业人员。安德鲁说：

“这些系统，在很多方面，将帮助人们提高生产力。他们的工作将会更有价值，更有意义，并且会给客户带来更好的产出。客户将会从人工智能系统（在人类参与的情况下）中获得很多效率。”

人工智能对本地化行业的当前和未来影响

业界已经看到安德鲁在上面描述过的人工智能的影响。这项技术实现了以下所有功能：

• 通过人工智能解决方案，如翻译记忆库、翻译代理和自动质量评估，节省了成本，所有这些都可以在Smartling中获得
• 广泛的工作流自动化，能够自动化90%或更多的内容
• 随着技术的进步，大量文本的实时翻译质量稳步提高

因此，译者的角色正在发生变化。他们过去常常借助一些工具来承担大部分工作。现在，人工智能可以与翻译人员一起完成大部分工作，在流程的前端提示人工智能，并在后端应用他们的专业知识来润色翻译。因此，在2023年及以后的变化中，我们将看到对后期编辑服务的更大需求。

根据我们的人工智能和机器翻译副总裁Olga Beregovaya的预测，我们还将看到其他几个变化。人工智能将能够更好地处理混合和多媒体格式。项目管理角色将会发展到更广泛地关注程序管理。随着减少人工智能偏见仍然是一个热门话题，人们将更加关注多样性、公平和包容性倡议。

在本地化过程的每一步都利用语言人工智能

你可能听说过语言人工智能这个术语最近在业界流传。许多人认为这只是机器翻译。事实上，它包含了更多的东西。因为我们继续在本地化和翻译技术的前沿，Smartling的客户可以在本地化过程的所有阶段利用人工智能。你也可以这样做。

要了解如何将翻译成本降低70%，工作量减少90%，并获得高达350%的高质量翻译，看看我们的5分钟演示.之后，我们很乐意与您讨论如何将人工智能融入您的工作流程，以及这样做可以带来的好处！ 

 （机器翻译，轻度译后编辑，仅供参考。）