随着人工智能和机器学习的出现，翻译和交流领域出现了一种新的方法：人工智能定位.它是关于将人工智能集成到翻译和本地化的各个方面——从修改测量标准到定制视频和图形设计。人工智能填补了互联世界中日益增长的内容需求与效率和个性化需求之间的差距。在本帖中，我们将分解人工智能如何影响本地化，使整个过程更加高效、准确、经济，并最终推动更多收入。
利用GenAI优化本地化流程
人工智能改变了从国际化（设计适应性软件）到本地化（实际适应）.在本地化工作流中集成机器学习可以自动化重复且耗时的任务，而无需大量的手动工作。内容可以快速转换，以最少的成本和精力匹配服务最差的市场。人工智能承担了翻译和内容改编的重任，人类翻译人员可以对此进行巧妙处理。随着人工智能不断学习并更多地利用过程数据和你的品牌声音，准确性和效率逐步提高，从而加快周转时间，甚至减少对人工纠正的依赖。
人工智能与传统本地化
与许多世界领先公司的数千名从业者合作，为Transifex提供了一个独特的视角来观察人工智能和本地化的影响和机遇。在这里，我们看到人工智能本地化越来越产生影响，以及它与更传统的方法相比如何。
用人工智能洞察衡量成功
在人工智能的掌舵下，您的业务将从以下方面的可衡量影响中受益提高质量,加速交付，和优化成本，引导您走向全球共鸣、基于数据的内容方法。它简化跟踪ROI，确定改进领域，并找到最有效的策略基于用户参与和反馈循环。这一过程更容易更快地接触到不同的受众，并建立真正的联系。利用这些见解和指标可以使您更接近全球战略最大冲击力这很符合你的观众偏好。
每种定位方法的人工智能
本地化需要适应性强。有了AI，你可以选择最适合你的项目的方法：
- Waterfall：非常适合监管密集型项目，人工智能可确保合规性。
- Waterfall：人工智能协助动态项目的快速迭代。
- Continuous：非常适合应用程序和网站，人工智能支持快速更新。
无论您的工作流程有多复杂或先进，人工智能都可以根据您的本地化需求轻松集成以改进流程。
通过人工智能实现人性化翻译
翻译是基础，把单词从一种语言转换成另一种语言。人工智能增强的本地化走得更远，在不同的翻译阶段采用先进的算法，使用超本地和上下文数据来创建高度个性化的体验。通过持续学习结合人类监督，人工智能系统可以不断完善其翻译能力，为世界各地的人们提供人类质量和真正包容的内容。
为什么大多数人工智能平台不削减它
人工智能驱动的翻译取决于输入数据的质量，包括上下文、语气和特定术语。精确、相关和公正的数据集定义了LLMs解释和转换不同地区内容的能力。由于这些原因，即使是最强大和最受欢迎的LLMs也经常在精确度方面失之交臂。先进的人工智能系统，如Transifex，通过基于定制资源（如特定词汇表、过去的翻译和其他相关数据）的上下文感知输出来解决这个问题。结果：以您独特的声音进行人性化的准确翻译。
Transifex：你的人工智能本地化中心
Transifex线束AI为所有内容类型和格式提供端到端本地化中心。无论是针对不同的语言、资源还是软件的各个方面，人工智能都简化了流程，确保每个项目都完美地适应其目标受众。这不同于任何其他人工智能或翻译管理系统（TMS）。与其他解决方案不同，Transifex AI深深融入了平台，而不仅仅是一个分层在ChatGPT上的漂亮UI。方法如下：
- 基于上下文的翻译和根据您的声音定制的内容
- 人工智能进程前沿的安全性
- 可扩展性和速度，即使对于最高级的工作流也是如此
- 所有团队轻松协作的统一内容中心
（机器翻译，轻度译后编辑，仅供参考。）
编辑：陈宏实
