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隨著眾多組織競相採用 AI 翻譯，不少組織也發現，想要獲得永續成功，光是部署新的 AI 翻譯技術或製作 AI 內容還遠遠不夠。
為了能真正地簡化與拓展語言技術，企業必須結合自動化與人類專業能力、培養跨團隊間的協同合作，並針對他們內容與受眾的獨特需求量身制訂做法。深思熟慮的規劃以及合適的合作關係，則是取得最佳品質、盡可能降低風險，以及充分發揮 AI 潛力的關鍵所在。
在我們的線上研討會「簡化與拓展 AI 翻譯技術」中，Lionbridge 全球解決方案副總裁 Simone Lamont 與 CSA Research 的資深分析師 Peter Coleman 及 Alison Toon 一同探討了全球組織在拓展採用 AI 技術的翻譯時，會面臨哪些實際的挑戰與機會。他們也討論了如何在技術與人才間求取平衡、如何建立有效的治理，以及如何在整個企業中推動更智慧的結果。
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AI 翻譯技術正如何推動變革？
AI 翻譯技術正在改變企業製作、本地化以及管理多語言內容的方式。然而急遽的改變往往也會帶來新的複雜性。許多不同類型的供應商及平台，也都希望趁此機會競逐以佔有一席之地。
不少組織都在盤點他們的可用選擇，包括 MT 供應商、支援 LLM 的服務、CMS 公司、AI 資料供應商、全球內容解決方案供應商、第三方顧問，以及內部的內容與本地化團隊等。
與會嘉賓們強調，AI 翻譯措施的成功與否，取決於是否能延攬合適的人才參與，並確保跨部門團隊 (例如語言專家、AI 及顧問等) 能從一開始便能協同合作，合力設計能滿足業務及語言需求的流程。
企業在拓展 AI 翻譯時會面臨哪些挑戰？
在大規模採用 AI 翻譯 (而非使用簡單、一體適用的解決方案) 時，組織會面臨的挑戰包括：分散的流程與系統、不一致的語言，以及缺乏清楚明確的治理等。
正如 Simone Lamont 所強調，翻譯並不是「按個按鈕就好」這麼簡單。要拓展 AI 範疇，就必須要有：清楚明確的目標；語言專家、內部團隊與外部顧問間深入的協同合作；以及在專家引領下因應今日複雜的環境。缺少任何一個這些要素，都可能削弱公司的品牌聲譽、危及品質、造成團隊間不必要的各自為政，最終有礙成功。
這種做法非常重要，會有助管理複雜度、維持問責性，以及根據企業目標校準技術及 AI。
拓展 AI 翻譯技術最大的障礙為何？如何克服這些障礙？
拓展 AI 翻譯技術時會遇到的一些最大障礙包括：管理大量的術語、校準各自為政的利害關係單位，以及確保品質及結果的問責性。
為了克服這些挑戰，組織必須投入心力發展流程自動化、集中化治理以及諮詢合作關係。
如何在 AI 翻譯的品質、價格、速度和風險間抉擇？
得拓展 AI 翻譯技術最具挑戰性的其中一件事，就是在品質、成本、速度和風險間求取平衡。與會專家便指出，AI 翻譯雖然能加快內容交付的速度，並讓流程得以自動化，但卻很容易有 AI 治理程度不足的風險，其中又以受監管的產業以及曝光度高的內容受到的影響最大。
因此專家們敦促組織不能單純地採用一體適用的做法，而應根據內容類型、市場及語言來量身制訂翻譯策略。從分析內容、找出風險屬性及目標對象，一直到決定效益最好的 AI 與人類平衡點等，這種做法要將所有視像納入考量，才能達成內容的整體目標。
舉例來說，自助疑難排解的內容可能非常適合使用自動化的 AI 翻譯，但法規送審的內容則仍舊需要人類監督與認證。
企業該如何在自動化與人類專業能力間求取平衡？
儘管 AI 能帶來更上層樓的速度與規模，但若想取得細膩且高品質的翻譯，人類專業能力仍是不可或缺的要素。
專家們在研討會中強調，千萬不要完全仰賴自動化，尤其是那些需要進行文化調整、遵循監管法規或是揮灑創意的內容。
組織若能運用 AI 來提升規模與效率，同時延請審閱人員處理敏感或高影響力的內容，進而自訂出合適的工作流程，便能獲致最大程度的成功。這種技術與技巧精湛之專業人士的合作關係，可確保自動化能增進 (而非取代) 人類的判斷力及產業知識。
因此我們鼓勵企業保持靈活彈性的流程，並透過投資持續提升其團隊的技能，以便跟上不斷演進的技術。
供應商統整如何能簡化 AI 翻譯歷程？
簡化與拓展採用 AI 技術之翻譯最有效的其中一個策略，就是供應商統整。
根據講者們的說明，許多企業仍舊採用彼此脫節的多個翻譯流程，導致組織內的團隊或業務單位重複進行同樣的工作。若能統整供應商並將其做法集中管理，組織便可簡化工作流程、降低複雜程度，並確保不同的內容類型與市場均能秉持一致的標準。
統整也讓實行有效的治理更為簡單，因為這種做法會建立單一個問責窗口，並使用一致的流程來管理品質與法規遵循。與其一再重複同樣的工作，不如投入心力建立單一個可彈性擴展的流程，除了能為長期成功奠定良好的基礎，亦有助於企業更迅速地因應新技術與市場需求。
語言資產管理為何遠較以往來得更為重要？
語言資產管理是 AI 翻譯成功與否的一個新興關鍵因素。
隨著大型語言模型 (LLM) 和 AI 工具在翻譯流程中日趨重要，如何將詞彙表、風格指南與翻譯記憶庫 (TM) 整合到流程中，就顯得至關重要。這些資產可確保組織能跨不同的語言和市場維持一致的品牌調性、技術詞彙以及重要訊息。
一旦妥善地設定使用正確的術語，AI 解決方案便能根據情境脈絡提示，提供更正確、更相關的翻譯。這樣的校準不但能改善品質，亦可降低風險並支援法規遵循，對受監管的產業或是高度專業的內容更是尤其重要。
「不妨檢查一下您的風格指南，看能不能將內容濃縮成一頁。因為這樣一來，您製作出的東西會更容易為譯者所使用，同時您的機器引擎也能從中學習、吸收跟應用。」
—CSA Research 資深分析師 Alison Toon
AI 翻譯對成本與問責性有何影響？
轉往使用 AI 翻譯的趨勢，也帶來新的成本考量及問責方面的挑戰。
人們很容易會將 AI 視為是免費或低成本的解決方案，但實際情況其實更加複雜。
組織必須要考量總持有成本，包括技術授權、詞元 (token) 使用量、整合以及持續管理等；此外還有跟錯誤相關的潛在成本，像是品牌風險以及不符合法律規範等。問責性也非常重要，必須清楚釐清由誰負責成本，又由誰負責解決可能出現的問題，這會有助於減少各自為政的情形，並確保能有效地管理方案。
企業該如何展開他們的 AI 翻譯歷程？
對於剛開始踏上 AI 歷程的公司，與會專家們提出了以下的策略建議：
- 針對內容和目標對象進行全面透徹的分析，找出風險屬性及翻譯要求
- 定義清楚明確的成功指標，例如品質、速度或成本最佳化等
- 將人類專業能力及語言資產整合至 AI 翻譯工作流程中
- 與您的諮詢廠商及內部團隊建立穩固的合作關係
- 將流程集中化並統整供應商，進而實現可彈性拓展的永續自動化
「您必須要進行統整，才能做到所有這一切，才能完全消除這樣的複雜度，也才能真正地建立一個可彈性拓展的流程。」
—Lionbridge 全球解決方案副總裁 Simone Lamont
這場線上研討會的重點總結
這場線上研討會探索了簡化與拓展 AI 翻譯技術的全球策略。以下是重點摘要：
在簡化 AI 翻譯技術並降低複雜度上，供應商統整是實證有效的策略。
人類專業能力對風險、品質與品牌一致性的管理仍舊至關重要。
流程自動化與集中化治理對拓展企業本地化而言非常重要。
不是所有的內容都需要採用同樣的做法；風險屬性、目標對象以及語言細微差異都必須納入策略考量。
想要善用 AI 翻譯並取得正確的多語言內容，術語管理和語言資產是不可或缺的要素。
AI 翻譯不是一次性的專案，而是持續前行的歷程，需要透過持續不斷的評估、調整與評量才能獲致長期的成功。
內部本地化團隊、AI 措施跟您供應商之間的良好合作關係，會有助於推動成功的結果。
AI 翻譯技術常見問答：
答：最大的其中一個錯誤，就是認為光靠 AI 就能處理所有的翻譯需求，所以不繼續留任內部的語言專家。這往往會導致失去有關組織的寶貴知識，而公司後來才會意識到他們仍舊需要人類的專業能力，來確保品質與管理風險，但這時想要重新聘雇或再次任命這些專家可能沒那麼容易，組織也會後悔當初不該決定全靠 AI 而不留下適當的人才參與其中。
答：為了避免這種情況發生，組織應該在 AI 自動化與人類專業能力間求取平衡。整個流程中都一定要有語言專家參與，好確保治理、品質控管和風險管理等措施都能到位。此外，與包括 IT 團隊等所有利害關係單位清楚地溝通，也有助於避免發生誤解，並確保仍能保留適宜的流程。
答：不行，對每種內容類型均採用一體適用的做法是錯的。不同的內容類型 (尤其是受監管的產業或高曝光度的素材) 需要的是量身打造的流程，所需的人類參與程度也不一樣。就算是類似的內容類型，做法也會因語言或市場需求不同而有差異。組織應該先評估風險屬性、目標對象的要求以及語言的細微差異，再針對各個內容流決定最合適的 AI 與人類組合。
答：隨著企業拓展其 AI 措施，打破各自為政的情形也日漸重要。跨團隊間的協同合作可確保維持問責性、品質以及流程治理。本地化、IT 及 AI 等團隊間的密切合作，可讓組織有效地拓展規模，並避免隨著複雜度的增加而導入新的挑戰。
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