SlatorCon 伦敦 2024 会议举行了一场专题讨论会，重点讨论机器翻译（MT）和语言人工智能的商业利益。 来自 DeepL 和 Clarivate 探讨了合规性、质量和投资回报率等方面的问题，并讨论了如何在各种组织环境中使用 MT 来提高运营效率。
DeepL 的首席风险官 David Parry-Jones、DeepL 的产品营销经理 Joy Uzuegbu 和 Clarivate 的翻译总监 Chloe Ratcliffe 作为小组专家交换了意见。 斯莱特公司的埃斯特-邦德（Esther Bond）主持了讨论。
Parry-Jones 解释说，除了 DeepL 的几十万企业高级用户外，公司还越来越多地注意到，”这些企业的最终用户正在企业之外使用我们的消费产品来获取翻译”。
关于合规性问题，他补充说，DeepL 的目标是为这些最终用户提供一种途径，使他们能够以符合其业务实践的方式访问 MT，并触及 “影子 IT “现象–这可能会影响企业如何选择他们正在使用的技术。 Uzuegbu 解释说，必须对如何处理翻译数据保持警惕，以保护客户信息并遵守监管标准。
对于 Clarivate（一家专注于学术和政府、生命科学和医疗保健以及知识产权领域的大型全球信息服务提供商）来说，安全实践至关重要。 正如 Ratcliffe 所说：”控制 [员工使用公共机器翻译] 的最佳方式显然是尝试将所有用户引入受控平台，并通过该平台运行所有内容。
对员工访问机器翻译进行控制，会给企业带来一层以前没有的成本。 然而，正如 Parry-Jones 所说：”成本可能会增加，但不合规的负面成本又是多少呢？
投资回报率和 MT 要求
DeepL 的 Uzuegbu 说，从成本到质量，公司推向市场的所有产品都要经过 “极其严格的流程，并由语言专家网络提供支持”。 Parry-Jones 补充说，此外，客户对 “根据使用机构定制翻译的需求 “也在不断增加，例如词汇表。
Ratcliffe 还强调了保持高翻译质量与管理成本之间的关键平衡，他指出：”如果质量不高，如果最终产出与您的需求不符，那么其他一切都是白费。
讨论质量和成本的核心是投资回报率（ROI）的概念。 Parry-Jones 分享了最近一项 Forrester’s Total Economic Impact (TEI) 研究的一些数据。 DeepL 委托进行，采访了一些匿名客户。 总体而言，他说：”我认为部署 MT 的投资回报率定义非常明确。 对它的需求[……]是非常明显的，因为人们正在你的组织之外消费它，无论你是否希望他们这样做。
小组讨论的一个关键主题是机器翻译的易用性。 正如 Parry-Jones 所说，”你需要在人们想要使用翻译的地方为他们提供翻译”。 翻译专业人士和 DeepL 的高级用户有一系列特定的需求和功能，但 “大多数组织中的大多数用户都希望在他们的生产力套件中使用它”。
Clarivate 公司的 Ratcliffe 也赞同这一观点：”真的，如果你想让人们遵守工作方式，那么它就必须易于使用。 她说：”如果你能在其他地方更快地获得什么，那么你就会去做。
在讨论的最后，小组成员就法律硕士、数据安全和定制翻译等话题回答了听众的提问。
（机器翻译，轻度译后编辑，仅供参考）
编辑：刘煜珍