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随着各组织竞相采用 AI 翻译，许多组织发现，要取得可持续的成功，需要的不仅仅是部署新的 AI 翻译技术或创建 AI 内容。
要真正简化和扩展语言技术，企业必须将自动化与人类专业知识相结合，促进团队间的协作，并根据其内容和受众的独特需求量身定制其方法。周密的计划和恰当的合作伙伴关系对于最大限度地提高质量、降低风险并充分释放 AI 的潜力至关重要。
在“简化 AI 翻译技术并扩大其规模”网络研讨会中，Lionbridge 全球解决方案副总裁 Simone Lamont 和 CSA Research 高级分析师 Peter Coleman、Alison Toon 携手探讨了全球组织在扩展 AI 驱动的翻译时面临的实际挑战和机遇，包括如何平衡技术与人才、建立有效的治理机制，并推动企业取得更加智能化的成果。
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AI 翻译技术如何推动变革？
AI 翻译技术正在改变企业创建、本地化和管理多语言内容的方式。然而，快速变革也带来了新的复杂性。各类服务商与平台竞相争夺一席之地，局面日益纷繁。
许多组织都在权衡各种选择，包括机器翻译 (MT) 提供商、支持大型语言模型 (LLM) 的服务商、内容管理系统 (CMS) 公司、AI 数据提供商、全球化内容解决方案提供商、第三方顾问以及内部内容与本地化团队。
专家组指出，成功的 AI 翻译项目关键在于选对合作伙伴、凝聚核心人才：从项目启动之初，就推动语言专家、AI 负责人、业务顾问等跨职能团队紧密协作，共同设计既能满足商业目标、又能保障语言质量的端到端流程。
企业在扩大 AI 翻译技术的规模时面临哪些挑战？
大规模采用 AI 驱动的翻译时，组织面临的挑战并非简单的“一刀切”解决方案，而是诸如流程与系统割裂、语言风格不一致、以及缺乏清晰治理机制等多重挑战。
正如 Simone Lamont 所强调的，翻译并非“按个按钮”那么简单。AI 的规模化应用需要明确的目标、语言专家、内部团队和外部顾问之间的深度协作，并依靠专业指导应对当今复杂的技术生态。如果缺少这些要素中的任何一个，企业将面临品牌稀释、质量下滑、团队协作割裂乃至项目失败的风险。
这一方法对于驾驭复杂性、落实责任机制、并确保 AI 与技术战略真正对齐企业核心目标至关重要。
扩大 AI 翻译技术的规模面临的最大障碍是什么？如何克服这些障碍？
扩大 AI 翻译技术的规模面临三大核心障碍：大规模术语管理、跨部门利益相关者协同，以及对翻译质量与成果的责任落实。
企业须通过流程自动化、集中化治理以及战略性咨询合作，方能有效应对这些挑战。
AI 翻译中，质量、价格、速度和风险之间的权衡关系是什么？
扩大 AI 翻译技术的规模最具挑战的环节，在于精准平衡质量、成本、速度与风险这四大关键要素。专家组指出，虽然 AI 翻译可以加快内容交付速度并实现流程自动化，但 AI 治理不足的风险很高，且在受监管行业和高曝光内容中表现得尤为突出。
专家敦促各组织摒弃一刀切的做法，根据内容类型、市场和语言量身定制翻译策略。这种方法涵盖了从分析内容、识别风险概况和受众，到确定 AI 和人类之间的有效平衡，以实现总体内容目标的方方面面。
例如，自助故障排除的内容可能很适合使用 AI 自动翻译，而监管申报仍然需要人工监督和认证。
企业如何平衡自动化和人类专业知识？
虽然 AI 推动了速度的提升和规模的扩大，但对于细致、高质量的翻译而言，人类的专业知识仍然不可或缺。
专家组强调，切勿过度依赖自动化，尤其是对于需要文化适配、法规遵从或创意表达的内容，人工专业判断不可或缺。
通过利用 AI 来提高工作量和效率，同时引入人工审核员来处理敏感或高影响力内容，组织可以实现工作流程定制化，最终取得理想成果。技术与专业技术人员紧密协作，确保自动化发挥赋能作用，而非取代人类的判断力与行业专业知识。
鼓励企业保持流程的灵活性，并投资于团队的持续技能提升，以跟上不断发展的技术步伐。
如何通过供应商整合，简化 AI 翻译流程？
供应商整合是实现 AI 驱动翻译简化和规模化的有效策略之一。
演讲嘉宾指出，许多企业仍在使用多个彼此割裂的翻译流程，导致不同团队或业务部门在组织内部重复执行相同任务。通过整合供应商并集中管理，企业可以简化工作流程，降低复杂性，并确保内容类型和市场之间标准的一致性。
整合过程中，还可以通过建立单一问责点和统一的质量与合规管理流程，有效地落实治理机制。投资于统一且可扩展的流程，而非重复投入，不仅能为长期成功奠定基础，也能助力企业更敏捷地拥抱新技术、响应市场变化。
为什么语言资产管理比以往任何时候都更加重要？
语言资产管理正成为 AI 翻译成功的关键因素。
随着大型语言模型 (LLM) 和 AI 工具在翻译过程中变得越来越重要，整合词汇表、风格指南和翻译记忆库 (TM) 就显得至关重要。这些资产确保品牌形象、技术术语和关键信息在不同语言和市场中保持一致。
当使用适当的术语进行正确配置时，AI 解决方案可以利用上下文线索提供更准确、更相关的翻译。这种协调不仅提高了质量，而且降低了风险，并有助于合规性，尤其是在受严格监管的行业或涉及高度专业化内容的场景中至关重要。
“请审视您的风格指南，看看能否将其浓缩为一页。因为这样产出的内容不仅更便于翻译人员使用，也能让机器翻译引擎有效学习、吸收并加以应用。”
— Alison Toon，CSA Research 高级分析师
AI 翻译的成本与问责影响有哪些？
向 AI 翻译的转变带来了新的成本考量和问责挑战。
虽然人们很容易将 AI 视为一种免费或低成本的解决方案，但现实情况要复杂得多。
组织必须考虑总拥有成本，包括技术许可、令牌消耗、整合和持续管理。错误还可能带来额外成本，包括品牌声誉受损和合规风险。明确问责机制至关重要，它能清晰界定成本责任主体，及时应对潜在问题，有效打破部门壁垒，保障项目高效协同与管理。
企业如何开启 AI 翻译之旅？
专家组建议刚开启 AI 翻译之旅的企业采取以下关键策略：
- 开展全面的内容与受众分析，明确不同内容的风险等级与翻译需求。
- 设定清晰的成功指标，无论是质量、速度还是成本优化。
- 将人类专业知识和语言资源整合到 AI 翻译工作流程中。
- 与咨询型供应商及内部团队建立紧密协作关系，形成合力。
- 推动流程集中化与供应商整合，构建可扩展、可持续的自动化体系。
“要做到这些，您需要整合资源，消除所有复杂流程，建立真正意义上可扩展的流程。”
— Simone Lamont，Lionbridge 全球解决方案副总裁
网络研讨会的关键要点有哪些？
本次网络研讨会探讨了简化和扩展 AI 翻译技术的全球战略。以下是关键点：
供应商整合是简化 AI 翻译技术和降低复杂性的有效策略。
人类的专业知识对于管理风险、质量和品牌一致性仍然至关重要。
流程自动化与集中化治理是企业扩大本地化规模的关键。
并非所有内容都需要采用相同的方法；风险状况、受众和语言细微差别都必须纳入策略考量。
术语管理和语言资源对于利用 AI 翻译和实现准确的多语言内容至关重要。
AI 翻译不是一次性项目，而是一个持续的过程，需要不断评估、调整和衡量才能取得长期成功。
企业内部本地化团队、AI 项目与供应商之间的紧密协作，是实现成功成果的关键驱动力。
您最关心的 AI 翻译技术问题解答：
答：最大的误区之一，就是过早裁撤或边缘化内部语言专家，误以为仅靠 AI 就能满足所有翻译需求。这种做法往往导致宝贵的机构语言资产和行业知识流失。随后企业才发现，要确保译文质量、管控风险，依然离不开专业人工的深度参与。而此时再重新招聘或重建语言团队就会困难重重，组织最终可能对当初“完全依赖 AI、忽视人才保留”的决策深感遗憾。
答：为了避免这种情况，组织应该在 AI 驱动的自动化和人类专业知识之间保持平衡。在整个过程中引入语言专家至关重要，以确保治理、质量控制和风险管理措施到位。向包括 IT 团队在内的所有利益相关者清楚地传达这些管控措施的价值，有助于避免误解，并确保关键流程得以有效落实和持续运行。
答：否。对所有内容采用“一刀切”的做法是一种常见误区。不同的内容类型（尤其是在受监管的行业或高曝光度材料中）需要量身定制的流程和不同程度的人工参与。即使是类似的内容类型，也会因语言或市场需求而采用不同的方法。组织在决定每个内容流中 AI 和人工输入的正确组合之前，应评估风险状况、受众需求和语言细微差别。
答：随着企业扩大 AI 计划的规模，打破组织壁垒至关重要。跨团队协作可确保问责制、质量和流程治理得到维护。通过本地化、IT 和 AI 团队之间的紧密合作，组织可以有效地扩展规模，并避免随着复杂性的增加而引入新的挑战。
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