Varför det behövs en människa i processen vid AI-översättning

Översättningstjänster med generativ AI är kraftfulla, men resultaten blir fortfarande bäst med vissa strategiska, manuella ingrepp. Alla AI-drivna språkleverantörer ger plats för mänskliga roller i AI, oavsett om det är i början, under hela processen eller i slutet. I AI-baserade översättnings- och innehållstjänster behövs en människa i processen för att kunna skapa AI-genererat innehåll med optimal kvalitet och hantera begränsningarna med generativ AI. Läs vidare för att lära dig om de tre huvudtyperna av mänskliga roller i AI-översättning, AI-lokalisering och flerspråkiga AI-innehållstjänster.

AI-översättning och AI-träning med en människa i processen

Språkexperternas första viktiga insats görs vid AI-träning. För att kunna producera AI-baserad lokalisering och översättning av hög kvalitet behöver stora språkmodeller (LLM) först tränas. Träningen genomförs genom att generativ AI-språkleverantörer matar in data i den stora språkmodellen för att hjälpa den att leverera AI-lösningar till olika kunder. Det är ofta språkexperter som utför AI-träningstjänster, eftersom de besitter de språkliga kunskaper (framför allt insikter om naturlig språkanvändning och pragmatisk språkkompetens) som krävs för att samla in och märka upp data till den omfattande LLM-träningen. För att kunna välja ut rätt material till stora språkmodeller krävs expertis om språkliga nyanser, grammatik och meningsbyggnad, branschspecifik terminologi, kulturella normer och mycket mer.

Språkexperterna hjälper också till med en annan viktig del av AI-träningen: felanalys. Det är viktigt att samla in en stor korpus med träningsmaterial, men ofta räcker det inte för att träna en stor språkmodell i tillräcklig omfattning. Språkexperter kan granska resultatprov från den stora språkmodellen för att hitta felaktigheter och ”hallucinationer”. Detta steg kräver omfattande språklig, kulturell och/eller branscherfarenhet. Därefter kan språkexperterna sammanställa nytt material eller utforma nya prompter för att träna den stora språkmodellen, så att den inte upprepar felen (eller begår liknande misstag).

AI-översättning och efterredigering med en människa i processen

Vid komplicerade och viktiga översättningar kan det behövas manuell efterredigering för att stärka förtroendet för AI. Det gäller exempelvis innehåll som

• ska lämnas in för att uppfylla regulatoriska krav
• är väl synligt för kunder
• används till årsredovisningar
• översätts mellan ovanliga språkkombinationer
• innehåller mycket terminologi eller tekniska termer.

Efterredigering kan faktiskt utföras när som helst under AI-översättning med en människa i processen. Språkvetare kan utföra efterredigering efter att ha granskat ett litet LLM-översättningsexempel. Sedan ger språkexperten feedback till den stora språkmodellen innan den utför resten av översättningen eller lokaliseringen. Granskaren kan också utföra efterredigering upprepade gånger under hela processen. Eller så görs det bara efter att den stora språkmodellen har översatt eller lokaliserat allt innehåll. Hur ofta och när språkexperten utför efterredigering kan anpassas till det specifika projektet. Det här är några av de saker språkexperterna letar efter vid efterredigering: 

• Kulturell känslighet
• Fördomar
• Hatiskt innehåll
• Felaktiga översättningar
• Felaktig terminologi
• Syntaktiska fel
• För långa meningar
• Svårläst text
• Felanvända eller felöversatta fasta uttryck
• Ställen där fasta uttryck bör användas.