翻译行业对人工智能解决方案的需求越来越大。然而，在公司急于尝试这种新技术的同时，也存在许多关于如何有效地将人工智能翻译付诸实践的问题。如果您正在寻找技巧和最佳实践，Smartling 2024 全球准备就绪大会的这些网络研讨会将是一个很好的开始。
首先，请听 Vimeo 本地化高级经理 Liliana Pardo-Becerra 和 Bluebeam 本地化高级经理 Juan Muñiz 讲述他们如何尝试使用人工智能来达到事半功倍的效果。他们讨论了他们目前的做法以及人工智能翻译路线图上的内容。
然后，加入 Smartling 的内部本地化专家小组，由 Andrew Batwash（语言服务总监）、Valerie Dehant（语言服务高级总监）和 Olga Beregovaya（人工智能副总裁）组成，讨论如何在人工智能驱动的世界中扩展质量保证计划和衡量质量。
缩小差距：探索与发现的时代
Bluebeam 为建筑、工程和施工行业开发技术解决方案。其本地化团队由四人组成，目前公司产品有 14 种语言版本。
Vimeo 为世界各地的人们提供了一个创建、编辑和共享视频的平台。该公司的本地化团队由两人组成，负责将视频软件公司的内容翻译成七种语言，并希望在未来扩展到更多语言。
来自 Vimeo 的 Liliana Pardo-Becerra 和来自 Bluebeam 的 Juan Muñiz 在介绍他们在人工智能翻译领域的尝试时提到，他们采取了谨慎的态度。他们希望利用新技术，但保持质量标准是最重要的。
涉足
两家公司的本地化团队都是在去年左右开始尝试人工智能的。他们希望了解如何在机器翻译 (MT) 的同时利用人工智能技术的进步，实现事半功倍的效果。
对于 Bluebeam 来说，他们的实验主要是在技术支持材料中使用 MT 加人工后期编辑的工作流程。到目前为止，结果令人满意：他们对质量很满意，并将周转时间从平均 9 天缩短到 5 天。
今年年初，Vimeo 投资了 MT 定制引擎培训。与 Bluebeam 一样，Vimeo 也是先从他们的支持内容开始试验，本地化团队对结果非常满意。
不过，Liliana Pardo-Becerra 和 Juan Muñiz 都强调了保持人工本地化专家参与的重要性。人工智能翻译技术可能很强大，但仍有可能出现错误。为了降低使用人工智能的风险，Bluebeam 和 Vimeo 仍然使用人工审核和验证翻译输出。
展望未来
本地化团队的下一步工作是探索其他哪些内容类型可能受益于人工智能驱动的翻译。例如，他们都计划尝试将可见度较低的营销内容纳入 MT 工作流程。
此外，Vimeo 也表示有兴趣探索人工智能如何帮助他们翻译某些视觉资产和视频内容。使用传统工具和工作流程翻译非常耗时、耗费资源和成本高昂的内容，现在使用人工智能可能更加可行–特别是考虑到他们已经从采用这项新技术中节省了时间和成本。
最后，Bluebeam 和 Vimeo 很想了解人工智能还能如何帮助他们及其同事在翻译工作流程之外更高效地完成工作。从使用人工智能创建源内容或将其国际化，到为翻译准备文件，以及以其他方式减轻他们的行政工作量，各种可能性层出不穷。
在扩大规模的同时确保翻译质量
人工智能驱动的解决方案正在帮助 Vimeo、Bluebeam 等公司扩大翻译规模。然而，生成越来越多的多语种内容也带来了自身的挑战，包括如何确保质量管理计划与时俱进。Smartling 专家 Andrew Batwash、Valerie Dehant 和 Olga Beregovaya 讨论了如何在人工智能世界中扩大规模，同时确保翻译质量。以下是他们的一些见解。
质量将成为重中之重
随着我们越来越依赖基于人工智能的解决方案，Smartling 预计翻译成本和翻译周转时间都将缩短。因此，在衡量与业务目标相关的翻译投资回报率时，质量将成为关键指标，为某些类型的内容达到正确的质量水平将变得非常重要。
企业及其语言服务提供商需要回答的问题如下： 我们如何才能在正确的地方为正确的内容部署质量管理流程，使其达到适合特定受众和市场的正确质量水平？
适应新的错误类型
人工智能驱动的翻译解决方案（如 MT 和大型语言模型 (LLM)）正展现出广阔的前景。许多企业对在本地化工作流程的不同地方利用人工智能感到兴奋：的确，从自动化到翻译再到本地化内容创建，存在着无数的可能性。
但是，尽管这些工具令人印象深刻，并且可以产生高质量的输出，但重要的是要记住它们目前的局限性。例如，与任何翻译解决方案一样，在本地化内容中可能会出现漏译和错误。然而，这些错误并不一定是本地化专业人员习惯于查找和纠正的风格和术语错误。Andrew Batwash 和 Olga Beregovaya 提到了几种需要注意的新错误类型：幻觉、MT 中的毒性、文化上适当的翻译、版权责任、人工智能输出的固有偏差等等。
当前的翻译质量框架必须根据这些新的错误类型进行质量管理。此外，公司还需要制定灵活的质量管理流程，以确保能够识别和解决这些类型的错误。
这就是像 Smartling 这样以技术为先的翻译公司可以提供帮助的地方： Smartling 的翻译管理系统内置了质量工具。这些工具能够应用行业认可的评估框架，可定制性很强，并能随着新技术的发展而发展。Smartling 还可以帮助您制定质量管理计划，使您处于最佳位置，从这些令人兴奋的技术中获得最大收益，同时将风险降至最低。
译员的作用
虽然机器似乎正在取代人工，但人工翻译仍然发挥着重要作用。事实上，译员比以往任何时候都更加重要。
瓦莱丽-德汉特（Valerie Dehant）详细阐述了这一点：”高技能的语言学家更加重要，因为他们确实在反馈并训练机器和人工智能模型。他们的每一次输入都将有助于消除我们从模型中看到的翻译偏差”。
然后，她描述了 Smartling 如何看待语言学家（包括翻译和质量评估人员）在这个新的人工智能世界中的角色：语言学家将更像是人工智能模型的副驾驶员。虽然人工智能的可能性是无限的，但显然需要人类来确保模型训练数据的一流质量，并对某些类型的翻译内容进行审查、事实检查和评估。不仅如此，其他类型的内容，例如那些需要大量创造性思维才能本地化的内容（如备受瞩目的营销内容），在未来许多年里仍需要人工触觉。
（机器翻译，轻度译后编辑，仅供参考。）
编辑：张媛媛
