Person looking at computer with digital mapping and numbers

AI 信任的時代

有助充分降低 AI 生成內容之風險的 4 個措施

人工智慧 (AI) 技術絕對是個革命性的發展。根據 Salesforce 所做的調查,受訪的資深 IT 主管人士有 67% 表示會將生成式 AI 列為業務營運的優先要務;這其中又有 33% 的資深 IT 主管人士,會將 AI 輸出和服務列為首要任務。AI 可以簡化並協助處理數以千計的工作,包括以內容和溝通為主的工作,像是內容生成、翻譯和本地化等。而採用生成式 AI 解決方案的公司,將可大幅簡化這些工作的執行。尤有甚者,公司若在客戶拓展策略中採用 AI 技術,最終也將可擴展並觸及新的市場與客戶。隨著人們開始採用 AI 服務處理內容創作、最佳化及翻譯事務,我們也就不能不考慮一個非常重要的因素:AI 信任。本文將檢閱 AI 信任鴻溝問題可能會帶來哪些挑戰,並探索能解決並降低這個 AI 風險的四個措施。

AI 信任為何會是一大挑戰?

人們之所以會對內容創作、翻譯和本地化有 AI 信任方面的疑慮,有幾個原因。

幻覺 (不準確的資訊)

對許多垂直產業中的公司來說,違反規定和法規可能會產生極其嚴重的後果。因此如果公司沒有採用負責任的 AI 實務做法,進而導致其內容含有錯誤,也就是所謂的「幻覺」,就可能會招致嚴重的財務、法律或倫理後果。例如,萬一 AI 生成的文章,在提交財務文件或清理傷口等重要工作上提供了錯誤的步驟,該怎麼辦?這些錯誤可能會導致極其嚴重的後果。如果以低品質、有偏見或是過時的資料來訓練 AI 工具,生成的內容很可能就會含有「有害的幻覺」。

生成低品質內容的風險

公司若沒有採取適當的防範措施便使用 AI 生成的內容,可能會產生三個問題:

  • 導致網站的 SEO 遭搜尋引擎懲罰

  • 無法有效吸引使用者

  • 失去品牌所欲傳達的訴求和訊息

AI 可以建構、翻譯和本地化內容到某種程度,但是若沒有人類的介入與規劃,它是無法以必要的水準、一致性或適切度完成這些工作。這種不一致的問題,可能會造成搜尋引擎最佳化 (SEO) 上的問題。Google 在排序時的首要評量條件,就是高品質的內容,從最近幾次演算法更新更可以看出這個趨勢。這個優先順序意味著網站的內容必須要引人入勝、含有實用且正確的資訊,同時要具備特色且文筆通順。Google 是如此重視高品質的內容,儘管他們並未明文禁止使用 AI 生成的內容,但卻有可能降低那些完全沒有人類介入之內容的排名,因為 AI 無法一致地產生/翻譯/本地化符合 Google 高品質定義的內容。值得注意的是,如果公司使用了品質不佳的翻譯 (即使對整體而言品質優異的網站來說只佔很小一部分),或發佈了一些文筆不佳的部落格文章,都等於是拿整個網站的 SEO 去賭運氣。根據一篇與 Google 的 John Meuller 的訪談報導,他們的系統可能會因為這一小部分品質不佳的內容,而懲罰整個網站的 SEO。為了要能信任這些內容不會危及 SEO,請務必要在 AI 翻譯流程中納入人機迴圈 (human-in-the-loop) 這個措施。

除了會有 SEO 受到懲罰的風險外,完由 AI 研擬、翻譯或本地化的內容,對目標對象來說可能沒那麼有吸引力。完全由 AI 製作的輸出往往沒什麼原創性、太冗長或雜亂無章,將其翻譯與本地化時也容易發生問題。為了要能信任這些內容可以引起目標對象的興趣,請務必要在流程中納入審閱人員,他們可以檢查翻譯的正確性、減少冗長的文字,或是移除過多的表情符號。

有時就是需要人類專家參與

為複雜且受法律監管的領域 (例如醫療保健、生命科學、金融、法律等) 生成、翻譯或本地化內容,不但需要有深厚的知識與經驗,有時負責處理的人員還必須具備特定的認證或教育程度。即使不必遵守官方的規定或規範,內容仍舊可能需要由人類指引,以符合那些光憑 AI 本身無法滿足的道德倫理或情感標準。因為在可預見的未來,完全由 AI 建構或翻譯的內容還無法提供這個要素。

一個人在打字,其上則覆疊著主機板影像

解決 AI 信任問題的 4 個重要措施

只要採用這四個重要措施,就可能可以創作出值得信賴的 AI 生成內容。

#1 採用審閱人員

我們可以在整個內容生成、翻譯或本地化流程中,透過很多方式運用審閱人員來揪出在事實、風格、文法、語言或其他方面的錯誤。不管是使用什麼語言,他們可以確保內容具有高 SEO 價值、翻譯品質良好、沒有錯誤的建議,或是對讀者而言大體上具吸引力而且實用。至於所需的人工審閱力道,則取決於素材的複雜程度。此外,您也可以選擇要在流程中納入人工審閱的時機。視情況而定,在一開始、最後階段或是每一個步驟都採用,往往會更有助益,以下是一些例子。

法律翻譯:可以在初步的 AI 翻譯後由人類充分審閱和編輯輸出,確保文字在法律上合情合理,並符合提交給法院的各項要求。

行銷用的部落格短文:可以先由人類將生成部落格文章所用的提示輸入 AI 工具,接著他們可以快速、概略地檢查,確認沒什麼問題後再發表於部落格上。

翻譯至罕見語言:審閱人員可以先抽樣檢查一小部分的初步翻譯,接著再調整輸入 AI 工具的提示,確保最終的翻譯能使用正確的詞彙、文法等。

#2 考慮使用自我修正功能

AI 技術有個前所未見的能力,就是可以透過「自我修正」功能,改正自己之前的輸出並除去明顯的錯誤。您可以在 AI 提示中加入指示,要這個技術審閱自己的初始輸出,檢查是否有特定的缺點或使用指定的知識庫以確保正確性。但要注意的是,自我修正能夠審閱的內容範疇有限,因此只有助於審閱小部分內容的正確性和品質。根據 Google DeepMind 近日的一項研究,AI 的自我修正能力其實非常有限,因此對於需要高度專業知識或正確性的內容,仍舊需要在流程中納入人類來進行更嚴格的審閱和編輯。

#3 與 AI 專家合作

使用 AI 創作、翻譯或本地化內容時,如要取得最佳結果,與 AI 專家合作便顯得非常重要。這個技術儘管看來簡單又方便使用,但還是有可能產出品質不佳的初始輸出,進而危害到網站的 SEO 成效、消費者信心等。而例如 Lionbridge 等精通 AI 的專家,對 AI 之前的技術已有豐富的經驗,並曾研究過使用 AI 的最佳實務做法,了解如何運用這個技術製作、翻譯與本地化內容,產出具有可靠 SEO 價值而且引人入勝、含有正確又實用資訊的內容。

這些 AI 專家也知道什麼時候該納入人類專家進行必要的審閱工作。例如 Lionbridge 這類 AI 專家,已經擁有廣大的人才網,能為所有垂直產業的各種內容提供適當的審閱人員。

#4 挑選值得信賴的 AI 解決方案供應商

挑選 AI 解決方案供應商時,應選擇擁有可靠 AI 專家的供應商。您可以從以下這些領域來衡量他們在這方面的品質:

網路資安:

供應商要能理解使用生成式 AI 的潛在網路資安風險。值得信賴的組織會準備好創新工具與程序,來確保客戶資料的安全。Lionbridge 絕對不允許我們的 GenAI 供應商儲存或分享任何客戶內容,亦不允許他們將其用於訓練。我們使用的企業級 Azure 方案,擁有同級最佳的代管服務。此外我們也會根據即時成效指標、生產作業 KPI 以及 ISO 標準 9001、13485 及 27701 進行評量,確保符合相關要求。正因為有這些預防措施,即使今日的網際網路充斥著各式各樣令人憂心的網路攻擊,我們的全球系統也能穩定地展現靈活的應變力。

您的目標:

值得信賴的 AI 供應商會想知道您的目標,同時總是會以此為優先要務。他們會直接根據您的目標打造適切的解決方案。重要的是,他們絕對不會試圖向您販售額外的 AI 技術或解決方案,而只會推薦和實作達成您目標所需的確切技術和方案。Lionbridge 不會設法向客戶販售 TMS 或任何其他中介軟體的存取權,客戶將可享有完全針對他們特定需求而精準打造的解決方案。

路上有許多行人,其上則覆疊著數位圖案的影像

公開透明

供應商對其流程和成果要公開透明,並能讓您查看每一個步驟並有機會提供意見,進而能配合您的需求來生成、翻譯與本地化內容,達成您的目標。Lionbridge 是業界唯一專注於整合 LLM、專業流程自動化與高品質人工服務,藉此推出靈活彈性解決方案的語言合作夥伴。這些心力也讓我們了解公開透明為何對客戶而言至關重要。

不可小覷的是,公開透明的業務同時也是靈活應變能力的明證,可讓您確知自己託付資料的組織,將會一路陪伴您完成整個專案,更可協助您處理日後的專案。Lionbridge 在業界擁有超過 25 年的豐富經驗,曾順利度過許多經濟因素和產業轉型,是能隨時提供協助、值得您信賴的合作夥伴。

與我們聯絡

我們已邁入 AI 的「信任時代」,每一個人都與 AI 信任鴻溝息息相關:

  • 解決的時機

  • 解決的方法

  • 需要人類參與其中的時機

技術本身無法解決 AI 信任鴻溝的問題。人類的貢獻非常重要,有時從提示工程、輸入到品質審閱這期間的每一個階段,人類的意見都是解決問題的關鍵。

歡迎使用 Lionbridge 的內容創作服務來建立充實且可信賴的內容。我們也能針對您的現有內容,提供網站內容最佳化服務。我們不只能運用創新的生成式 AI 技術,更可以從提示工程到品質審閱,提供由我們審閱人員打造的客製化內容解決方案。Lionbridge 擁有追求高品質的優良口碑,在語言服務上更有數十年經驗打下的穩固基礎。歡迎立即與我們聯絡。  

請輸入公司電子郵件
勾選以下的方塊,就代表您同意收到我們的行銷電子郵件。您將會收到來自 Lionbridge 語言服務領域的領導思維、最佳實務做法以及市場趨勢的相關資訊。

如要取消訂閱,以及了解我們如何處理您的個人資料,請參閱我們的隱私權政策

linkedin sharing button

作者
Samantha Keefe 與全球技術搜尋營運部門的 Brendan Walsh 
  • #technology
  • #translation_localization
  • #ai
  • #generative-ai
  • #blog_posts