人工智能翻译：8 个关键问题及解答

人工智能继续主导董事会议程，团队使用人工智能提高效率的压力也越来越大。但是，是否有可能以实用、低风险、高回报的方式将人工智能应用于翻译？

在 Smartling 全新AI 翻译 101系列的启动会上，首席执行官 Bryan Murphy 和 AI 解决方案高级总监 Alex Yanishevsky 揭开了 AI 在翻译中的作用的神秘面纱。从探索实际用例到提供实用的采用建议，我们分享了我们所看到的最新内容以及如何应用它。

下面，我们回顾了对话，并解答了 8 个关键问题，以帮助您自信地应对人工智能。

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1. 目前人工智能翻译的热点是什么？

人工智能无处不在——在会议舞台上、在投资者会议中、在领导层的待办事项清单上。不幸的是，这种嗡嗡声常常变成压力：“我们如何才能利用人工智能更快地翻译更多内容？”

起初，最大的问题是人工智能是否足够可靠，可以使用。今天，我们知道它高效、可扩展且具有成本效益。 

现在，真正的问题是：

• 我们如何有效地利用它？ 
• 我们如何扩大规模？ 
• 我们如何在保障质量、安全和隐私的同时使用它？

2. 人工智能目前在哪些方面真正提高了效率？

人工智能最有效的用例是在翻译前和翻译后，以帮助提供最高质量的翻译。人工智能在项目评估、内容分类和后期编辑等重复性、基于规则的任务上表现尤为出色。亚历克斯强调了几个例子，其中客户使用语言资产（如词汇表和风格指南）来训练人工智能并加速他们的工作流程，而不会牺牲质量。解决工作流程瓶颈（例如耗时的人工审核步骤）是人工智能可以提供即时、可衡量的价值的地方。

团队从人工智能翻译中可以期待的最大成果之一是，以传统翻译成本和周转时间的一小部分交付高质量的品牌内容。公司可以以相同的成本翻译 8 倍的内容，从而释放预算来翻译更多多语言内容。

证明点： Secret Escapes使用 Smartling 的人工智能人工翻译 (AIHT) 将所有语言的翻译时间缩短了 25%，意大利语和荷兰语的翻译时间缩短幅度更大。他们的编辑现在有更多的时间专注于创造性或战略性的本地化工作。

3. LLM翻译的先进程度如何？在某些情况下 MT 是否仍然更好？

人工智能正在快速发展，但它并不是魔法。虽然像 GPT-4 这样的大型语言模型 (LLM) 可以生成更自然、更具表现力的翻译，但传统机器翻译 (MT) 在高度规范、术语密集的领域仍然表现出色。 

尽管法学硕士 (LLM) 仍然会产生幻觉，但这是一个可以解决的问题。亚历克斯将这个问题比作一个天赋异禀的八岁孩子：仅仅因为他们智力超群并不意味着他们已经准备好驾驶汽车。同样，虽然法学硕士可以表现出色，但他们仍然会做一些愚蠢的事情，比如产生幻觉。亚历克斯保证，当这个问题发生时，“我们有足够的工具、算法和逻辑来在问题出轨时发现这种愚蠢的行为。”在 Smartling，当我们收到 LLM 的翻译时，如果它们不符合我们的标准，我们就会将它们推到下一步，即在循环中添加人工。最终，我们对 LLM 输出采用“信任但验证”的方法。

布莱恩简单地说，机器翻译非常适合“准确的翻译，而法学硕士则更擅长针对品牌、流畅和文化适应性的翻译”。这并不是选择法学硕士 (LLM)还是机器翻译 (MT)；而是在它们表现最佳的地方使用它们。

4. 在工作流程中使用人工智能有什么好处？

人工智能的好处远不止速度和规模。它也改变了翻译的方式。从速度到可扩展性再到成本节约，人工智能为更高效的全球内容和本地化计划打开了大门。当与人机交互工作流程和精心设计的提示相结合时，它还能更快地提供更高的质量。

在法学硕士 (LLM) 出现之前，我们只能使用自动翻译，并且无法摆脱这种困境；如果您对输出结果不满意，那么您能做的事情并不多。但是现在，有了法学硕士 (LLM)，我们就有提示，可以让我们以定制的方式控制翻译的风格和语气。这在以前是不可能的，而且其影响非常深远。 

必须记住的是，人工智能并不能取代人类翻译；它使他们能够专注于更高价值的工作。

“到目前为止，如果你要翻译 50 种语言，你就必须与多达 50 位不同的语言学家交谈，并与他们讨论需要改变的语气和风格。 

现在，我们将其融入技术本身，我们的客户能够以高度自动化的方式对我们制作的翻译进行非常精细的控制。”

 – Smartling 首席执行官 Bryan Murphy

证明点： Therabody使用 AI 翻译取代手动工作流程，将翻译成本降低了 60%，并实现了 99.7% 的准时交付率。

5. 自己实施人工智能面临哪些挑战？

实现人工智能翻译并不是即插即用的。它需要战略规划、质量基准以及快速工程、数据治理和模型选择方面的专业知识。低估复杂性是有风险的。

亚历克斯将“DIYAI”（自己动手的人工智能）和匹克球进行了令人信服的对比。虽然大多数人可以通过基本的手眼协调能力和运动能力掌握基础知识，但真正的掌握需要专门的练习。同样，投资和实施人工智能也遵循同样的原则。您可以通过用自己的语言制作提示并提供反馈来实现不错的翻译。但是，您是否真的具备在 50 种语言中复制这一技能的专业知识？您是一位对这些复杂问题有着深刻理解的语言学家或数据科学家吗？这正是 DIYAI 的不足之处。更好的途径是与了解成功扩展所需的技术以及语言或品牌细微差别的专家合作。

证明点：加密货币交易所 Gemini 从纯人工翻译转向 AIHT，在保持高技术内容质量的同时，将翻译速度提高了一倍。

6. 人工智能如何提升你的职业生涯？

采用人工智能不仅仅是提高整个团队的生产力。这也是一种职业加速器。一个关键的区别在于“人工智能优先”和“人工智能无处不在”。要实现人工智能优先，在转向人工智能之前，请考虑是否可以用现有技术解决任务。

相比之下，“无处不在的人工智能”意味着无论问题是什么，你都会使用人工智能解决方案，但这实际上可能是低效的。亚历克斯将这种方法比作用钻石切割玻璃：虽然这种方法是可行的，但它会过度并且成本相当高昂。同样，可以通过简单自动化完成的任务不需要 LLM 的功能（或成本）。相反，将人工智能保留在其他工具不足的领域。

了解如何提高你的任务效率，以便你可以做更多的事情，这将有助于你的职业发展。布莱恩强调，当今引领人工智能应用的专业人士将成为未来几年的思想领袖。

7. 开始测试和实施人工智能的最明智的方法是什么？

从小处着手，经常测试，并根据数据进行扩展。 

人们很容易被人工智能所淹没。尽管高管们将人工智能视为提高生产力的灵丹妙药，但本地化、产品和营销领域的许多团队仍然不确定如何（或在何处）开始有效地使用它。 

为了避免不知所措，首先要明确您的目标：您是否想减少周转时间？不增加预算就扩大内容量？一旦您清楚了“为什么”，就更容易协调利益相关者并评估正确的工具。

有意的测试是关键。制定路线图，而不是猜测策略。一旦人工智能证明了其价值，就进行战略扩张。

证明点： 一家财富 100 强科技公司首先在精选内容上测试 Smartling AIHT，然后扩大使用范围，第一年节省了 340 万美元，同时内容交付速度提高了 50%，并保持了 99% 以上的 MQM 分数。

8. 对那些对人工智能感兴趣的团队有什么建议？

拥有一位值得信赖的顾问是关键。虽然 DIYAI 可能很诱人，但在开始 DIY 之前，必须考虑真正大规模（和准确）转化所需的专业知识。 

总体情况

人工智能翻译并不是一时的潮流，而是一种变革性的转变。虽然它不会完全取代人才或传统工具，但它已经重塑了公司扩大规模和维持其全球话语权的方式。 

无论您是刚刚开始探索人工智能还是已经处于测试阶段，我们的演讲者传达的信息都很明确：优先考虑清晰度，系统地思考，不要害怕提出大问题。

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