翻译行业对人工智能解决方案的兴趣日益浓厚。 然而,在企业急于尝试这项新技术的同时,如何有效地将AI翻译付诸实践也存在诸多疑问。 如果您正在寻找技巧和最佳实践,Smartling 2024 年全球就绪大会的这些网络研讨会是一个不错的起点。

首先,听听 Vimeo 本地化高级经理 Liliana Pardo-Becerra 和 Bluebeam 本地化高级经理 Juan Muñiz 介绍他们如何尝试利用 AI 来事半功倍。 他们讨论了当前的做法以及人工智能翻译路线图。

然后,加入 Smartling 的内部本地化专家小组——包括 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)——讨论如何扩展您的质量保证计划并在人工智能驱动的世界中衡量质量。

弥合差距:探索和发现的时代

Bluebeam 为建筑、工程和建筑行业开发技术解决方案。 其本地化团队有四人,目前该公司的产品有 14 种语言版本。

Vimeo 为世界各地的人们提供创建、编辑和分享视频的平台。 其两人本地化团队负责将该视频软件公司的文字内容翻译成七种语言,并希望在未来扩展到更多语言。

在描述他们在人工智能翻译领域的尝试时,Liliana Pardo-Becerra(来自 Vimeo)和 Juan Muñiz(来自 Bluebeam)提到他们采取了谨慎的态度。 他们希望利用新技术,但保持质量标准至关重要。

尝试

两家公司的本地化团队都在去年左右开始尝试人工智能。 他们想了解如何利用人工智能和机器翻译 (MT) 的进步来事半功倍。

对于 Bluebeam 而言,他们的实验主要围绕使用机器翻译加人工后期编辑工作流程来处理他们的技术支持材料。 到目前为止的结果令人满意:他们对质量感到满意,并且能够将周转时间从平均九天缩短到五天。

Vimeo 今年年初投资了 MT 定制引擎培训。 与 Bluebeam 一样,Vimeo 首先开始尝试其支持内容,本地化团队对结果非常满意。

不过,Liliana Pardo-Becerra 和 Juan Muñiz 都强调了让人类本地化专家了解情况的重要性。 人工智能翻译技术虽然功能强大,但仍可能引入错误。 为了降低使用人工智能的风险,Bluebeam 和 Vimeo 仍然使用人工来审查和验证翻译的输出。

展望未来

本地化团队的下一步工作是探索哪些其他类型的内容可以从人工智能翻译中受益。 例如,他们都计划尝试将知名度较低的营销内容通过 MT 工作流程。

此外,Vimeo 表示有兴趣探索 AI 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进行翻译可能非常耗时、耗资源且成本高昂,而使用人工智能则可能更加可行——尤其是考虑到采用这项新技术已经节省了时间和成本。

最后,Bluebeam 和 Vimeo 很高兴了解 AI 在翻译工作流程之外还能如何帮助他们和他们的同事更高效地完成工作。 从使用人工智能创建或国际化源内容到准备翻译文件以及减轻管理工作量,可能性无处不在。

扩大规模的同时确保翻译质量

人工智能解决方案正在帮助 Vimeo、Bluebeam 和其他公司扩大他们的翻译工作。 然而,生成越来越多的多语言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 讨论如何在 AI 世界中扩大规模并确保翻译质量。 以下仅是他们的一些见解。

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会减少。 因此,质量将成为衡量与业务目标相关的翻译投资回报率的关键指标,而达到某些类型内容的正确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是:我们如何在正确的地方为正确的内容部署质量管理流程,以使其达到适合特定受众和市场的正确质量水平?

引入新的错误类型

人工智能翻译解决方案(例如 MT 和大型语言模型 (LLM))显示出巨大的前景。 许多企业对于在本地化工作流程的不同地方利用人工智能感到兴奋:事实上,从自动化到翻译到本地化内容创作,人工智能有无数的可能性。

但是,虽然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当前的局限性。 例如,与任何翻译解决方案一样,存在错误出现并出现在本地化内容中的风险。 然而,这些错误不一定与本地化专业人员习惯查找和纠正的风格和术语错误相同。 Andrew Batwash 和 Olga Beregovaya 提到了几种需要注意的新错误类型:幻觉、机器翻译中的毒性、文化适宜的翻译、版权责任、人工智能输出的固有偏见等等。

当前的翻译质量框架必须不断发展,以根据这些新的错误类型来管理质量。 此外,公司需要建立敏捷的质量管理流程,以确保能够识别和解决这些类型的错误。

这正是 Smartling 这样的技术优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。 这些工具能够应用业界认可的评估框架,这些框架具有高度可定制性,并能够随着新技术的发展而发展。 Smartling 还可以帮助您建立质量管理计划,以便您处于最佳位置,最大限度地利用这些激动人心的技术,同时最大限度地降低风险。

翻译者的角色

虽然看起来机器正在接管一切,但人类翻译仍然发挥着重要作用。 确实,翻译人员比以往任何时候都更加重要。

Valerie Dehant 详细阐述了这一点,“高技能的语言学家更为重要,因为他们实际上在向机器和人工智能模型提供反馈并进行训练。 他们带来的每一个输入都将有助于解决我们在模型翻译中看到的偏见。”

然后,她描述了 Smartling 如何看待语言学家(翻译人员和质量评估人员)在这个新的 AI 世界中的角色:语言学家将变得更像 AI 模型的副驾驶。 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具有一流的质量,并审查、核实和评估某些类型的翻译内容。 不仅如此,其他类型的内容,比如那些需要大量创造性思维才能本地化的内容(例如高调的营销内容),在未来许多年里仍然需要人为的干预。

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