企业如何防止人工智能翻译出错？

快速回答

防止人工智能翻译出错需要在翻译工作流程的多个环节建立质量控制机制，而不仅仅是在最后进行审核。企业团队采用分层方法：语言质量评估用于在人工审核之前预测错误的可能性，自动编辑后代理用于在内容发布之前纠正常见错误，质量检查 AI 纠正用于修复 CAT 工具中标记的问题，以及幻觉检测用于捕获最危险的 LLM 错误。Smartling 的 AI 工具包将所有这些控制功能整合到一个集成的工作流程中。

为什么人工智能翻译错误与人工翻译错误不同

人工翻译错误往往具有个体性和不一致性：译者可能误读某个术语、忽略某个细微差别，或者在特定语境中使用错误的语域。这些错误比较零散，大部分可以通过标准审核流程纠正。

人工智能翻译错误具有不同的特点。它们可能是系统性的：一个语言学习模型如果始终无法很好地处理特定的语言对，那么在任何人注意到之前，它就会在数千个字符串中产生同一类型的错误。而最危险的人工智能错误类型——幻觉——听起来流畅自信，这使得它比明显错误的翻译更难被发现。

这意味着为人工翻译工作流程建立的质量控制措施（包括抽样、定期审查和工作结束检查）不足以满足企业级人工智能翻译的需求。控制措施需要以 AI 输出的速度在字符串级别运行，并且在内容到达人工审阅者或发布之前运行。

 

企业团队在人工智能翻译中遇到的主要错误类型

  • 幻觉：LLM 生成流畅但语义不正确的输出，插入源中没有的内容，省略关键限定词，或颠倒含义。幻觉是最危险的错误类型，因为仅凭阅读很难发现它们。
  • 术语不一致：人工智能在同一文档或不同语言对中使用不同的术语来表示同一概念，破坏了品牌一致性，并在技术或监管内容中造成混乱。
  • 语调和语气错误：人工智能对内容类型或目标受众应用了错误的正式程度，导致输出内容在技术上准确，但在语气上与品牌声音不符。
  • 格式和结构错误：占位符、变量和技术标记处理不当，导致产品功能失效或在目标文件中产生格式错误的字符串。
  • 质量评估失败：人工智能生成的输出在质量评估指标上得分很低，但如果没有工作流程中的质量检查，这些输出就会直接被发布。

当预防错误才是正确的首要任务时

企业程序使用 LLM 作为主要翻译提供者，其中幻觉是神经机器翻译中常见的标准错误类型之外的一个独特而严重的风险。
对于大量部署 AI 翻译以处理面向客户的内容的组织而言，逐个审核字符串是不可行的，而自动错误检测是主要的质量把关。
医疗保健、金融服务、制药和法律等受监管行业，任何一个翻译错误都可能导致合规性、责任或患者安全方面的后果。
翻译错误曾导致品牌或声誉受损的项目，需要建立系统的错误预防基础设施，以防止大规模再次发生此类事件。
本地化团队已经从传统的人工翻译转向人工智能辅助工作流程，需要用自动化控制来取代人工翻译自然提供的质量覆盖范围。
对于翻译量巨大的组织而言，出版后发现错误所需的成本（包括返工、客户投诉和合规补救措施）超过了对预防基础设施的投资。

当自动化错误预防并非主要关注点时

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对于规模较小、数量有限的程序，对每一行字符串进行完全人工审核仍然是可行的，而且配置自动化质量控制的成本与风险不成比例。

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内部或低风险内容，错误后果极小，自动翻译无需额外质量检查的速度优势超过了风险。

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对于所有内容，使用神经机器翻译引擎而不是 LLM 的程序，由于幻觉风险较低且质量检查工作流程更简单，可能就足够了。

企业检查清单：人工智能翻译错误预防

 
自动化质量控制
  • 该平台是否包含语言质量评估功能，以便在人工审核之前预测翻译质量，从而标记低质量字符串并将其重新路由，而无需完全人工审核？
  • 该平台是否包含自动后期编辑代理，可以在内容进入工作流程之前纠正常见错误，包括语法问题、形式不符和逻辑错误？
  • 该平台是否包含质量检查 AI 纠错功能，允许译员在翻译工具中自动生成针对标记的质量检查错误的修复程序？
  • 该平台是否包含专门针对LLM生成内容的幻觉检测功能，并在检测到幻觉时自动路由到其他提供商或进行人工审核？
 
语言资产整合
  • AI 是否从翻译过程一开始就利用您的品牌词汇表和翻译记忆库，从而从源头上防止术语错误，而不是事后纠正？
  • 该平台是否能够自动将风格指南规则应用于 AI 生成的输出，从而减少语域和语气错误，而无需为每个项目手动配置提示符？
 
工作流程和治理
  • 能否按内容类型配置质量控制，使高风险内容比低风险内容接受更彻底的自动检查？
  • 该平台是否保留已标记错误的审计跟踪、检测到这些错误的控制措施以及结果，以便质量团队能够识别模式并解决系统性问题？
  • 对于仅靠自动化控制不足以应对的内容类型，该平台是否支持可配置的人工参与审核步骤？

Smartling如何防止人工智能翻译错误

Smartling 的错误预防方法是分层的：多个自动化控制措施在工作流程的不同阶段运行，每个措施都针对特定类型的错误，只有当自动化控制措施标记出问题或内容风险级别需要人工审核时，才会进行人工审核。

1.
语言质量评估代理。Smartling 的语言质量评估代理会在机器翻译的内容到达人工审校员之前预测其质量。得分低于设定阈值的字符串会被标记出来进行额外审查或重新路由，这样人类语言学家就可以将注意力集中在最需要的地方，而不是对所有内容进行统一审查。
2.
人工智能后期编辑代理。AI 译后编辑代理会在机器翻译的内容提交人工审核或发布之前，自动纠正其中的语法错误、形式不符和错误表达。这减轻了语言学家的编辑负担，并在最常见的错误类型到达审校人员之前将其发现。
3.
质量检查人工智能纠错。对于在 Smartling 的计算机辅助翻译 (CAT) 工具中未通过质量检查的字符串，质量检查 AI 纠错功能允许翻译人员自动生成修复程序，而不是手动编辑每个标记的字符串。它可以高效地大规模解决格式、一致性和结构错误。
4.
幻觉检测。当使用 LLM 作为翻译提供程序时，默认情况下会启用幻觉检测。被标记为可能产生幻觉的字符串会自动路由到其他提供商或进行人工审核，而不是直接发布。
5.
基于 RAG 的语言资产整合。Smartling 的 Prompt Tooling with Retrieval-Augmented Generation (RAG) 可自动将您的品牌词汇表、翻译记忆库和风格指南规则应用于 LLM 生成的翻译。在翻译阶段，在任何质量检查或后期编辑步骤运行之前，术语错误和品牌声音不一致的情况就会减少。

 

 

相关问题

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Smartling 的 AI 工具包将语言质量评估、自动后期编辑、质量检查 AI 纠错和幻觉检测整合到一个集成的工作流程中。了解企业团队如何使用分层质量控制来检测 AI 翻译错误，防止其影响客户。

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