在数字化转型重塑各行各业的当今世界，人工智能（AI）成为创新的灯塔，尤其是在机器翻译和语言技术领域。随着我们继续探索机器翻译和网络安全问题，重点关注人工智能发挥的变革性作用及其带来的影响至关重要。
机器翻译的核心始终是算法和计算。人工智能的进步增强了算法能力，使得机器翻译系统能够以前所未有的精准度处理及翻译海量多语言内容，并提供进一步的质量控制。很长一段时间以来，由人工智能驱动的机器翻译模型（如神经机器翻译模型）利用深度学习来理解和复制人类语言的细微差别。这样的翻译不仅语法正确，而且与上下文相关联。
如今，随着大型语言模型（LLM）和生成式人工智能的进步，我们正面临一种范式转换，即如何利用机器翻译和人工智能来改进本地化项目。新技术的发展速度令人震惊，我们仍然不能完全确定它将如何改变语言服务和机器翻译的角色。但有一件事可以确定：随着人工智能的不断发展，维护网络安全也面临一系列新挑战。
实现这些高级翻译的算法也会处理大量的敏感数据。从内部沟通到专利研究，机器翻译系统可以访问海量信息，随着越来越多的人工智能解决方案部署到现有的机器翻译解决方案之上，将会需要考虑更多的潜在数据风险，原因在于机器翻译和人工智能解决方案将继续需要访问宝贵资产，并将继续成为网络威胁的潜在目标。
将人工智能集成到本地化系统中（无论是与现有的机器翻译解决方案共同作用，还是在现有解决方案之上），都放大了强有力网络安全框架的重要性。具有复杂算法的人工智能模型可能会引起网络犯罪分子的注意。这些模型非常复杂，此外还处理大量敏感数据，需要采用一种超越传统措施的以安全为中心的方法。
展望未来，人工智能在机器翻译中所起的作用只会越来越大。随着大型语言模型（LLM）等技术的进步，机器翻译领域定将经历进一步的变革。面对这种快速发展，优先考虑人工智能能力和网络安全的解决方案对全球各组织来说将不可或缺。
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