人工智慧 (AI) 確實大幅加快與拓展了多語言內容交付的速度與範疇,但同時也在內容管理上引進了新層次的挑戰。
時至今日,從產品經理到業務團隊,每一個人都可以直接取用 AI 翻譯工具,在沒有集中監督或翻譯品質審閱的情況下部署專案。這樣的轉變正逐步削弱傳統治理的功能,使得本地化團隊為了趕上步調而疲於奔命、收集到大量專案失效的資料,而且得一再重申自身的專業權威。
真正的挑戰,其實遠超出技術層面。健全的本地化治理之所以非常重要,是因為它能確保 AI 生成的內容可供使用、正確無誤,而且符合業務目標。所謂治理,是要建立最合適的護欄 (防護機制),包括流程設計、語言專業能力以及可量測的品質標準等,這些都是單憑機器學習團隊本身難以達成的任務。
如果沒有健全的治理架構,很容易就會產出大量的錯誤、幻覺或不一致的訊息。
所以本地化治理現在不但極受重視,也是在 AI 時代真正達成營運卓越能力所不可或缺的能力。要能妥善地進行治理,打造的監督結構一方面得有足夠的靈活彈性,能緊跟著技術發展調適,另一方面也得要夠健全紮實,才能維護品質與品牌誠信。
在都柏林舉辦的 LocWorld55 上,一家主流電子商務平台以自身經驗為例,透過簡報提供了極具說服力的 AI 出錯真實案例。
該公司先前部署了一個以電子商務內容訓練過的第三方 AI 模型,打算先用它改善產品標題然後再進行翻譯作業,但後來他們卻發現輸出中出現了不少幻覺:模型置入了捏造的產品屬性,受影響的產品標題超過 3 百萬之多。為了修正這些問題,他們必須回去看來源文字、重新翻譯受影響的標題,然後再清理受污染的翻譯記憶庫 (TM)。
該公司對這次事件的結論很清楚:必須事前主動進行失效分析 (Failure Analysis),這會強過事後被動清理、收拾善後。
這次事件凸顯出健全的治理與人類監督,對採用 AI 技術的本地化有多麼重要。如果沒有控管架構與技巧純熟的語言專家來驗證輸出,AI 生成的內容可能就會發生難以偵測、修正代價又非常高昂的錯誤。
想要實行具效益的本地化治理,首先就要清楚了解問責性缺口在哪裡,以及哪些地方可能會因品質問題而對業務帶來風險。
與其單純仰賴自動本地化品管 (自動 LQA) 指標或在流程的最後進行傳統的錯誤計數,一流的企業其實都在建置治理架構,以便從初期階段便能持續地解決品質問題以及:
這種診斷式的做法會有助團隊找出有問題的地方、評估其影響,並根據業務優先順序做決策。(歡迎了解 Lionbridge 如何透過其 REACH 架構引領客戶投資全球內容、獲致符合預期的投資報酬與業務結果,並以負責任的態度使用 AI)
清楚明確的架構會有助團隊排定優先順序,釐清哪些內容需要更深入的審閱,哪些又只需要簡單的監督即可繼續進行。透過將風險與業務影響相對應,就能把資源集中在錯誤影響最深的地方,而不是對整個過程進行一視同仁的全面檢查。將監督作業集中化 (無論是透過專責團隊還是卓越中心),可確保擁有一致且可評量的流程、工具及品質期望。這種做法所提供的透明度及控管能力,可讓您信心十足地拓展 AI 翻譯的範疇。
人類專業能力仍然非常重要。自動檢查確實可以找出常見的問題,但還是得由技巧純熟的語言專家來評估文化風險、歧義以及複雜的文本。將具挑戰性的內容交由經驗豐富的審閱人員檢查,例行的驗證工作則由自動化功能處理,這種混合式的做法會有助您以具成本效益的方式,交出高品質的結果。
本地化治理並不是一次性的問題解決做法,而是業務利害關係人士、語言專家以及技術團隊間持續的合作關係。分享攸關業務的資料,並將服務模型與所欲得到的結果對齊,將可強化本地化在策略方面的功能。建立良好的治理基礎後,採用 AI 技術的工作流程就能保持問責性、符合法規要求,並與貴組織的目標一致。
由於現在 AI 翻譯部署的速度太快,品質監督難以跟上,治理缺口及內容品質問責性不明確等問題也逐漸浮上檯面。面對輕易便可取用、安全保障不足的 AI 本地化作業,許多組織在管理其風險與複雜度上也遭遇困難,包括不一致、不同語言間的品質差異,以及缺乏對錯誤的權責歸屬等問題。Lionbridge 能助您一臂之力。
Lionbridge 擁有業界首屈一指的規模、完善的語言涵蓋範疇,以及深厚的組織流程專業,能輔佐您妥善因應這些挑戰。我們會協助企業打造統一且標準化的本地化流程、實行健全的治理架構,並確保從自動翻譯到人工審閱的每一個步驟都有明確的權責歸屬。
藉由找出治理缺口、量身設計 AI 解決方案,以及提供集中化的團隊 (例如卓越中心) 來實行治理,Lionbridge 可協助客戶在不同的全球營運據點間維持一致的標準、工具及流程。這些步驟,再搭配我們深厚的語言專業能力及健全的品管架構,可確保能跨不同市場和語言展現一致的翻譯品質,包括那些資源不足、自動化難以處理的語言。
與 Lionbridge 合作,客戶將可擁有全球內容交付的策略合作夥伴。面對日漸全球化與數位化的世界,我們能引導您處理極為複雜的 AI 本地化作業、提供可彈性拓展的解決方案,並推動您獲致具實質意義的業務成果。
治理之所以經常出現缺口,是因為監督無法跟上 AI 部署的速度,所以必須採用新的架構和流程來確保品質與問責性。
不同的組織在整合流程、工具和標準時,越來越偏好使用集中化的本地化業務單位 (例如卓越中心) 這種模式。
健全的架構能釐清本地化流程中不同階段的權責歸屬和問責性。
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