在缺乏质量保证的情况下大规模应用人工智能翻译存在哪些风险？

人工智能翻译中的速度陷阱

人工智能翻译解决了本地化中的速度问题。以前需要数周才能翻译的内容，现在几个小时就能翻译完成。这种速度确实很有价值，这也是企业人工智能翻译应用每年增长超过 200% 的原因。

风险在于，缺乏监管的速度会导致翻译内容与任何人核实的内容之间出现差距。销量较低时，这种差距是可以控制的。本地化经理可以审核合理比例的输出结果。质量问题会很快显现并得到纠正。

从企业规模来看，这种差距就会变成风险敞口。每天有数千条字符串，涉及数十种语言对，不可能逐一进行审查。如果质量保证基础设施的建设速度跟不上翻译的速度，那么该程序发布的内容就未经任何系统或任何人的验证。问题不在于错误是否会传达给客户。问题是数量有多少，以及严重程度如何。

在缺乏质量保证的情况下大规模扩展人工智能翻译的五大风险

风险1：幻觉影响顾客

大型语言模型可以生成听起来流畅自信但语义不正确的输出。如果没有在工作流程中进行幻觉检测，这些字符串就会通过系统并最终发表。在药品标签、财务披露、安全说明或面向客户的产品说明中，错误的翻译会造成严重的后果。从规模上看，即使没有自动检测，至少有一个幻觉出现在高可见度表面上的概率也几乎是确定的。

风险二：不同语言版本品牌形象不一致

如果没有语言资产整合，人工智能翻译会在不同语言对、不同供应商以及不同时间产生不一致的术语。同一个产品名称、品牌价值或技术术语在不同的语境下会有不同的翻译。低产量时，这会造成轻微的不一致性。规模化之后，这会在各个市场造成品牌形象分裂，而补救起来既昂贵又耗时。

风险 3：监管风险

医疗保健、金融服务、制药、法律和其他受监管行业的组织需要翻译内容，因为准确性是合规要求。将 AI 翻译应用于受监管的内容，而没有人工审核、审计跟踪和质量文档，会招致监管部门的处罚。在受监管的市场中，产品声明或安全披露信息翻译错误不属于质量问题。这是一项负债。

风险四：质量偏差在造成损害之前不易察觉。

如果没有基于 MQM 的质量衡量，质量偏差就不会显现出来，直到它表现为症状：客户投诉、销售对话中潜在客户提出对本地化质量的担忧，或者合规性审计。当这些信号出现时，漂移已经持续了数月之久。通过系统的质量测量和趋势报告，可以在早期阶段发现偏差，从而在无需重大补救成本的情况下纠正偏差。

风险5：语言资产退化

翻译记忆库、术语表和风格指南都是长期资产，其价值会随着时间的推移而不断提高。如果人工智能翻译程序不将已批准的翻译反馈到翻译记忆库中，或者允许未经批准的机器翻译污染翻译记忆库，就会降低整个语言资产库的质量。重建损坏的TM既昂贵又耗时。预防远比补救便宜。

企业核对清单：人工智能翻译治理

错误检测与预防

• 该平台是否包含 LLM 生成的翻译的幻觉检测功能，默认启用该功能，并在触发时自动路由到其他提供商或人工审核？
• 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，从而自动标记并重新路由低质量内容？
• 该平台是否包含自动后期编辑功能，以便在内容进入工作流程之前纠正常见错误类型？

语言资产治理

• 术语表和风格指南规则是否自动应用于 AI 生成的翻译，从而从源头上防止术语和品牌语调错误？
• 该平台是否能防止未经批准的机器翻译被写入翻译记忆库，从而保护翻译记忆库的质量？
• 该平台是否包含翻译记忆库优化工具，以便在低质量或不一致的翻译记忆库条目影响未来翻译质量之前识别并修复它们？

合规与审计

• 该平台是否保留了哪些人工智能提供商处理了哪些内容的审计跟踪记录，以及足以满足受监管行业合规性审查的记录？
• 该平台是否支持人工参与的审核工作流程，以应对那些未经验证的 AI 翻译会造成合规性风险的内容类型？
• 该平台是否持有 ISO/IEC 42001:2023 人工智能管理体系认证，涵盖人工智能整个生命周期的风险管理和治理？

Smartling 如何看待人工智能翻译治理

Smartling 的治理方法基于这样的信念：人工智能和人类专业知识结合起来比单独使用任何一方都更强大，而且治理不是限制人工智能翻译速度的因素，而是在企业规模上安全运行人工智能翻译的先决条件。

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