Hologram of a computer superimposed over AI technology.

AI 信任：网络研讨会亮点聚焦

Amazon Web Services (AWS)、Cisco 和 Lionbridge 专家提供深度洞察。

上次更新时间：2024 年 3 月 19 日，上午 9:34

您能否在本地化方面信任生成式人工智能 (GenAI) 的输出结果？您能否相信语言合作伙伴会负责地使用 GenAI/大型语言模型 (LLM)？来自 Amazon Web Services (AWS)、Cisco 和 Lionbridge 的专题讨论小组专家在《拥抱 AI：开启信任新时代》网络研讨会上解答疑惑，分享更多精彩信息。

观看以下视频短片，深入了解新时代的 AI 信任问题，包括面临的挑战及其解决方案。

要观看关于该话题的完整讨论，请点播观看 AI 信任网络研讨会或阅读 AI 信任网络研讨会的回顾博客文章。

由于 AI 技术进步，人们对 AI 的信任度发生了哪些改变？

专题讨论小组成员们探讨了为何如今 AI 的决策过程更像人类而不是机器，以及如何利用兼具透明度、可靠性、实用性、安全性及时效性的 Lionbridge TRUST 框架来思考 AI 可信度的问题。

AWS 如何评估 AI 生成内容的可靠性和实用性？

来自 Amazon Web Service (AWS) 的 Scott Schwalbach 详细介绍了他的团队如何使用信心评分体系来评估 AI 输出的准确性。AWS 评估了 GenAI 的输出并将其与之前生成的机器翻译 (MT) 输出进行比较，以此制定路线图，明确使用 GenAI 的时机。

Cisco 采用何种方式提升 AI 生成内容的可信度？

Cisco 的 Jane Faraola 分享了关于 Cisco 与 Lionbridge 进行的一次试点项目的细节，以及这个项目如何帮助他们评估利用 AI 技术实现成本、速度和质量优势。

在本地化中，AI 的价值体现在哪些实际应用中？

Cisco 的 Jane Faraola 展示了一个真实的例子，说明了如何通过 AI 增强本地化流程。Cisco 与 Lionbridge 携手合作，使用 AI 评估历史字符串。

各公司如何在本地化过程中实施 GenAI？

在最后的视频短片中，我们的客户专题讨论小组成员们各抒己见，针对如何正确开启 AI 旅程分别提供了一条建议。

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您可以通过与 Lionbridge 保持沟通，在日新月异的 AI 技术潮流中，紧跟技术进步的步伐。联系我们，详细了解 Lionbridge 如何帮助您利用 AI 可靠地完成本地化项目。

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作者

Janette Mandell

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