個案研究：Cisco Networking Academy 如何運用 AI 譯後編修之力，加快交付多語言內容

對於快捷又經濟實惠的多語言內容交付，現今全球市場在這方面的需求可說是前所未見的高。然而對許多組織來說，傳統的翻譯與本地化方法不但造成了許多瓶頸，用來處理其所有內容的成本也太過昂貴，因此累積了許多有待翻譯的內容。但所有這些問題，現在都有了轉機。

語言解決方案的領導廠商 Lionbridge，以及肩負社會使命的科技領導企業 Cisco Systems，便提供了這些問題的解方。在 Lionbridge 的協助下，Cisco Networking Academy (Cisco 的科技教育計畫) 運用 AI 譯後編修深具變革性的強大能力，在內容交付的速度、規模和成本效益上取得了更上層樓的表現。

Lionbridge 自動譯後編修解決方案的運作方式為何？Cisco Networking Academy 達成了哪些目標？您的企業是否也能獲益於這種做法，克服翻譯方面的挑戰？閱讀我們的個案研究，一探究竟。

是什麼讓 Lionbridge 的解決方案能脫穎而出？

雖然機器翻譯 (MT) 已是為人熟知的工具，但 Lionbridge 的翻譯解決方案使用了多層次的做法，並由我們 AI 優先的平台 Lionbridge Aurora AI™ 協調與統籌全球內容的生命週期。

這個解決方案會使用最佳的神經機器翻譯 (NMT) 引擎進行初始翻譯，再使用前沿大型語言模型 (LLM) 對 NMT 輸出進行譯後編修。藉由納入翻譯記憶庫 (TM)、詞彙表及術語管理等健全的語言資產，並搭配不同程度的人機迴圈監督，就能擁有一個既敏捷又可靠的工作流程。

至於品質評估，亦有不用人工譯後編修到全面由人工譯後編修等眾多其他選項可選。內容特性、客戶的目標以及預算等，都會影響到最終的決定。

AI 譯後編修有何侷限？

儘管 AI 譯後編修是個很大的突破，但它並不完美。即使是最優異的模型，都可能難以處理資源不足的語言、文化細節以及領域專屬術語。此外，生成式 AI也可能會產出錯誤資訊或幻覺。這也是為什麼人類驗證以及持續調整提示非常重要，因為這麼做才能克服這些缺點，並確保內容能讓所有目標對象產生共鳴。

Cisco 對其 AI 譯後編修的經驗有何感想？

在我們的線上研討會「可以用 AI 進行譯後編修嗎？」中，Cisco 的 GTS 方案經理便就自動譯後編修提出了深入看法。歡迎觀看錄影，了解更多資訊。

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