在游戏本地化中应用生成式人工智能引发了强烈的反响。部分开发者、本地化专业人士和玩家对此持反对态度,担心创意和质量双双下滑,使本地化结果不够原汁原味。也有人认为 AI 有望大幅度提升本地化工作效率,毕竟游戏工作室都在争相提高全球化发布的速度,压力倍增。
AI 究竟可以在游戏本地化的哪些环节中发挥作用?可以为工作流程带来哪些改进?又存在哪些不足?我们为此召开了网络研讨会“禁区还是利器:重新定义 AI 在游戏全球化中的角色”,邀请专家探讨了这些问题和大家感兴趣的其他话题。
本次网络研讨会由 MultiLingual Media 主办、Lionbridge 协办,主持人为 MultiLingual Media 首席执行官 Eddie Arrieta,嘉宾包括 NC America 本地化经理 Brynn Andrews、Informa 游戏开发者大会内容策略副总裁 Mark DeLoura,以及 Lionbridge Games 游戏产品管理总监 Nicolas Underwood。
与会嘉宾认为,AI 本身并无立场,只是中性的工具,但可以帮助工作室应对某些最紧迫的挑战。
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“在(普通玩家)看来,和 AI 沾边就意味着质量糟糕……实际上 AI 可以通过很多方式来改善玩家体验,我们也应该让 AI 发挥出这种作用。”
Nicolas Underwood,Lionbridge Games 游戏产品管理总监
玩家基本上都对 AI 持质疑的态度。为什么呢?因为许多人都是 AI 的受害者,严重的 AI 痕迹拉低了游戏质量。这种令人失望的结果加深了玩家对 AI 的不信任和反感。但这种印象注定无法扭转吗?
Lionbridge 的 Nicolas Underwood 认为,有一天玩家不仅会接受 AI,还会因为游戏玩法的创新改进而主动追求 AI。人类专家和 AI 相结合的工作流完全可以杜绝不够令人满意的结果。
AI 正在重塑游戏本地化的格局,为工作室和本地化团队带来了更丰富的工具选择,还开启了新的工作与协作方式。如今的焦点问题已不再是要不要使用 AI,而是如何在工作流中合理应用 AI,并在技术与人类的专业性之间达到完美平衡。
与会嘉宾强调应用 AI 的目的并非取代人类。实际上,它应当成为人类减轻脑力负担、强化工作能力的利器。游戏工作室也因此而重新审视了传统方法,纷纷转向以定制工作流为核心的灵活流程,以便满足每款游戏独特的需求。将处理大量重复性文本的工作交给 AI 之后,语言专家就可以腾出更多时间关注需要人类细腻心思的创意工作。
这种工作方式的演进也在改变玩家对质量和地道翻译的定义。有了人工把关,本地化团队就能够确保 AI 辅助的游戏本地化内容同样精雕细琢,真实呈现出原作的风采。随着 AI 技术的成熟,各大工作室都能越发熟练地在应用中扬长避短。
AI 游戏本地化能带来实实在在的商业成果,助力工作室取得成功。
将 AI 融入本地化工作流程可以加快游戏多语言版本的发布,扩展玩家群体,同时妥善处理文化细节并呈现每款游戏的独特风格。速度就是战略优势,游戏工作室可以借此在多个地区打响名声。
降低成本也是一大关键优势。AI 能在不牺牲质量的同时降低本地化费用,很多工作室都获得了令人欣喜的投资回报率。AI 本地化成果同样能够打动多元化玩家群体,并在不同文化中引起共鸣,而且费用更加低廉,游戏工作室可以用节省下来的资金增加更多语种。
发布速度加快、成本降低以及触达范围更广等优势有助于工作室扩大玩家群体、增强品牌影响力并提升竞争力。
在人工监督下,AI 可以通过下列方式优化本地化工作流程:
此外,AI 还能进一步提升游戏翻译的质量。其能够在工作流中捕捉到对话的潜台词,并将话外之音传达给译员。AI 译后编辑可在 QA 环节发现更多问题。
“至少在大多数情况下都必须有人类把关,这样才能真正得到能够让玩家点头称赞的内容。”
—Mark DeLoura,游戏开发者大会内容策略副总裁
虽然 AI 擅长以同一套方法严格执行指令,有利于加快本地化流程,但在更具创造性的环节中,人类的参与依然必不可少,例如为 AI 规划指令和润色比较微妙的内容,包括对话、游戏剧情、打趣的内容和文化典故等等。
怎么才能让语气更贴合角色,怎么才能让包袱抖得好笑,怎么才能让玩家沉浸于感动时刻,这都离不开人类专家的努力。只有加入人类的感受,才能使玩家真正感觉到自己自然而然地融入了游戏。最成功的本地化方案是将 AI 的速度和一致性与人类独有的创造性内核完美结合。
尽管大语言模型效率极高,但也必须经过使用者的调校才能得到出理想的结果。
首先,务必向模型提供清晰明确的指令,确保它理解您的具体要求。提示词中遗漏了关键要素?那就难免会出错。此外,最终的翻译结果也会因您的措辞而异。例如,描述角色时使用"结实"的效果会和使用"强壮"的效果大不相同。
专业小贴士:请在提示词中使用更简短精确的描述。
使用现成的公共领域 AI 模型工作流可能很有吸引力,但如果能结合您自身的实际数据,AI 就可以得出更为出色的结果。因为适合某款游戏的模型未必能在另一款游戏中同样发挥出色。同样,在某个行业表现良好的模型也未必适用于游戏行业。
专业小贴士: 通过调研缩小 AI 的选择范围,在将模型集成到工作流程之前不要忘记先试运行。
采用交叉验证,以免 AI 翻译质量低下而不自知。实施本地化管理,工作流应由受过内容处理培训的员工把关(而不仅仅是母语人士),或者使用多个大语言模型交叉验证。
专业小贴士: :务必在流程早期检查 AI 的输出结果。
通用 AI 工具或许有助于完成基础翻译任务,但往往无法应对游戏中复杂和多元化的内容。游戏包含独特的世界观、角色、术语和技术要求,这些都需要专门的解决方案。游戏本地化具有独特的语境,而且不同语言的格式管理与性别差异也要灵活处理,而通用模型并没有接受过相应的训练。
Lionbridge Samurai™ 专为满足游戏本地化需求而设计。在这个 AI 赋能的游戏本地化工具中,专业的语言专家会引导大语言模型完成翻译,以前所未有的效率提供人工翻译级别的游戏本地化服务。
Samurai 会结合背景信息,针对不同类型的内容提供高质量翻译,包括对话、菜单、补丁说明、物品列表、小游戏标题等等。除翻译外,Lionbridge Samurai 在文字改写上也表现出色。一旦本地化专家对 LLM 做出了翻译策略上的调整,它就能立即据此迭代译文。
在选择合作伙伴来实施 AI 赋能的本地化时,工作室必须考虑到信任问题和监管因素,以保护游戏中至关重要的核心内容。
只有建立完善的监管制度,才能够确保敏感资料安全无虞。如果您的本地化合作伙伴足够可靠,他们一定会将内容处理方法坦诚相告、用心保护您的知识产权,并严格遵守保密标准。
本次网络研讨会探索了 AI 在游戏中的应用,及其在游戏本地化中的角色。
关键要点如下:
与会嘉宾指出,AI 依然很难处理呈现人类感情的内容,例如幽默感。文化适配也是 AI 难以驾驭的领域。
降低成本是提升投资回报率最关键的因素;有了 AI 的帮助,工作室既能降低开支,又能保持质量,还可以加速推动游戏上市。AI 的应用始于亚洲,而如今全球各地的工作室都在考虑接入 AI。
健全的审核流程和质量控制体系至关重要。使用 AI 工具时切勿依赖单一来源,务必交叉比对多个 AI 模型的输出结果,也要保留人工审核把关。清晰传达需求是确保译文符合预期的关键;而在真正采用某种工作流程之前,利用实际项目数据测试也是必不可少的环节。
Lionbridge 发现,与使用传统机器翻译相比,译员使用高质量 AI 输出时的参与度明显提高。他们不满足于修正错误,还会积极重写 AI 生成的文本,力求在准确的基础上精益求精,以提升玩家的游戏体验。这种主观转变难以量化,但确实有助于提高工作流效率和翻译质量。
参会的嘉宾希望未来的技术能够帮助译员与 AI 无缝协作,届时可以由 AI 智能体确保内容的一致性并完成其他优化。我们对未来的期许是实现“大众化”游戏开发,在高效、高质量本地化服务的有力支持下,由多元化的创作者打造出玩家真正喜爱的游戏体验。
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