为何需要人工介入的 AI 翻译

生成式人工智能 (GenAI) 翻译服务功能强大，但在某些情况下，策略性地引入人工干预才能够获得最理想的结果。所有 AI 语言服务提供商都会在 AI 流程的不同阶段（开始、过程中或结束时）为人类角色留出空间。人工介入的 AI 翻译或内容服务对于提供出色的 AI 生成内容以及突破 GenAI 的局限性至关重要。接下来，我们将探讨 AI 翻译、AI 本地化和多语言 AI 内容服务中人类所扮演的三种角色。

人工介入的 AI 翻译和培训

语言专家首先在 AI 训练中发挥作用。大型语言模型 (LLM) 必须经过训练才能出色地执行 AI 本地化、翻译等任务。要进行这种训练，GenAI 语言服务提供商要将数据输入 LLM，让 LLM 协助自己为每位客户执行出色的 AI 解决方案。语言专家通常会参与 AI 培训服务，因为他们具备丰富的语言学知识（尤其是对自然语言使用和语用能力的深刻理解），能够协助完成 LLM 全面训练所需的海量数据收集与标注工作。要判断应该向 LLM 提供哪些材料，需要精通语言细微差别、语法和句法、行业术语以及文化规范等方面的知识。

此外，语言专家还协助另一个重要的 AI 训练环节：错误分析。创建强大的培训材料库固然重要，但仅凭这一点往往不足以完全训练 LLM。语言专家可以审查 LLM 的输出样本，识别不准确之处或无中生有的问题。这一步骤需要深厚的语言学、文化和/或行业经验。随后，语言专家会确定新的材料或提示词，帮助 LLM 避免重复已识别的错误或类似问题。

人工介入的 AI 翻译和译后编辑

复杂或高风险的翻译可能需要人工审校人员进行译后编辑，以提高 AI 的可信度。这些情况包括以下类型的材料：

• 提交给监管机构的内容
• 高曝光度内容
• 年度报告
• 小众语言对的翻译
• 包含大量术语或技术词汇的内容

实际上，在人工介入的 AI 翻译过程中，可以随时加入译后编辑。例如，语言专家可能会先审查一小段 LLM 生成的翻译样本，然后给出反馈，让 LLM 继续完成剩余的翻译或本地化任务。审校人员也可能在整个过程中反复执行译后编辑，或者仅在 LLM 完成所有翻译或本地化任务后进行一次全面的译后编辑。语言专家的译后编辑频率和时间可以根据具体项目需求进行定制。以下是语言专家在译后编辑中关注的一些要点： 

• 文化敏感性
• 偏见
• 仇恨内容
• 不准确的翻译
• 错误的术语
• 句法错误
• 过长句式
• 可读性
• 使用不当或翻译错误的习语
• 应该使用习语的地方