人工智能改变翻译行业的五种方式

通过 LLM，人工智能不仅让任务实现了自动化，还重塑了语言服务提供商（LSP）和本地化部门在企业中的运营、价值交付和业务增长的过程。

这些变化和人工智能对翻译的整体影响让语言行业深有感知，《Slator Pro指南：翻译AI》第二版收录了最新说明这一翻译行业变革发展的使用案例。

该指南不仅考核了其影响，还有 20 个使用案例的价值、实施工作、所涉及的技术、商业机会和用户观点。

人工智能在翻译领域的应用范围十分广泛，从核心的机器翻译（MT）到精密的制作和语言任务，有几个主营业务领域在一定程度上受到了人工智能的影响，但其影响肯定不仅限于这些领域：

1. 自动化，是人工智能对翻译的首要影响：从源内容准备到最终目标交付，宏任务和微任务正在通过代理工作流程实现自动化。减少了人工干预，使制作团队能够以更高的效率处理更大量的内容。协调器技术可实现 “超自动化”，即根据语言对、上下文和机器翻译质量等因素，智能地通过各个步骤对内容进行路由。
2. 通过人工智能，可以更有针对性、更有效地利用人类的专业知识和语言资产：例如，机器翻译质量评估（MTQE）工具可以预测哪些片段需要人工审核，从而让语言学家将精力集中在最需要的地方。人工智能增强型翻译记忆库现在可以改进模糊匹配，在进行小规模更新时可能不再需要人工干预。这种方法可以最大限度地发挥人力和机器资源的价值，并使项目经理和语言学家的角色转变为监督者。
3. 除了传统的语法和语法检查外，还通过增强功能提供质量保证 (QA)：具有语义错误检测功能的 LLM 可以识别传统质量保证工具可能忽略的错误翻译和文体不一致问题。通过将正确的内容与正确的 MT 模型相匹配，现在可以实现更高质量的人工智能翻译，尤其是技术或高风险内容的翻译。此外，加强语言资产的维护也有助于降低出现质量问题的风险。
4. 利用客户特定的语言资产生成多语言内容的能力正在产生更多的收入来源：本地服务提供商现在可以在提供翻译服务的同时提供内容创建服务，从而开拓日益增长的市场。人工智能化的后期编辑工具也使某些类型内容的本地化实现了更快的周转时间和更具竞争力的价格。这反过来又为本地服务提供商提供了更高水平的可扩展性和收入提升，同时也使他们能够利用本地语言服务提供商的翻译记忆库和术语库等资产。
5. 提高包括所有语言任务在内的所有工作流程的效率。自动语义校正、替代翻译/重新措辞建议以及搜索引擎优化等，都是 LLM 现在可以帮助简化和自动化的一些例子。生成多个目标版本的能力是语言学家更快、更高效地开展工作的另一种方式。此外，人工智能驱动的自动化管理任务进一步解放了语言学家的时间，使他们能够专注于核心语言任务。

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