翻译或生成：源的消亡

在本地化成为吸引全球受众的关键因素的世界中，我们如何优化工作流程，利用人工智能的潜力，并更有效地翻译或生成内容？

收听本次网络研讨会以了解：

• 不同类型的源内容
• 人工智能如何帮助改善翻译或生成工作流程的内容

在 Smartling 2024 年的第一次网络研讨会上，杰出的小组成员 Smartling 人工智能和机器翻译总监Alex Yanishevsky和 Procore 全球化技术副专家Sebah Ghannam讨论了创建和修改源内容的挑战和潜力。

讨论的主要亮点是人类和人工智能将在本地化行业中继续发挥的作用。 网络研讨会期间进行的一项民意调查强调了一个共同的痛点：遵守风格指南和词汇表的流程效率低下。 围绕此问题的讨论已成为一个热门话题，与源内容问题直接相关。

挑战Alex 解释了源内容所属的类别。 有些需要预先编辑，而另一些则暗示“源头消亡”，取而代之的是通过人工智能和其他先进技术生成的内容。 Sebah 表达了她对翻译所需时间和编辑工作的担忧。 她建议在该过程中引入大型语言模型 (LLM)，并在将源内容输入机器翻译单元 (MTU) 之前对其进行预清理。

迈出这一步Alex 承认了这些问题并提出了解决方案，其中强调对不同参数进行单独测试尤为突出。 尽管 OpenAI 平台偶尔会面临延迟问题，但 Alex 强调大型语言模型具有巨大的潜力。 他提到了该技术测量源和目标变化的能力，以及被称为“编辑性质”的功能，旨在客观评估重大变化。

人工智能与人类——和谐的整体Sebah 分享了她将法学硕士视为促进者而不是替代品的观点。 她的想法是将它们整合到现有流程中，比如创建可定制的规则以简化翻译流程、协助语言学家过滤培训材料等。 LLM 具有多种用途——从符合风格指南到调整语言的形式和注入词汇表，这对于本地化行业的语言学家和项目经理都极为有益。

个性化——一把双刃剑Alex 进一步推测为每个用户培养一个迷你 LLM，以根据他们的信息和偏好进行调整。 他指出，这种自适应方法可以为用户带来高度定制化和本地化的体验。 然而，他对针对特定任务的法学硕士微调所涉及的成本表示谨慎，并质疑个性化的投资回报。

新前沿值得注意的是，人们可以通过人工智能观察到本地化和营销策略与个性化选项的交集。 即使是像迪士尼这样的娱乐巨头等多元化品牌也可以利用 LLM 的能力来制作适合其独特形象的内容。 因此，未来不一定会出现“源头消亡”，而是在人工智能的影响下对其进行重新构想。

随着我们进一步探索这一新领域，有一点变得显而易见，那就是人工智能可能会发挥重要作用。 最终，Smartling 的目标，正如 Alex 所说，是“利用人工智能赋予人类权力，使他们的工作更有效率，并专注于需要认知能力和分析能力的任务”。

本质上，人工智能与人类的融合将揭示内容本地化领域令人兴奋的演变，将挑战转化为机遇。 有一件事是肯定的：走向完美融合的旅程已经在顺利进行中，而且是令人兴奋的旅程！