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【聚焦中國(guó)#1】生成式人工智能在本地化中的應(yīng)用:彌合創(chuàng)新與文化敏感性的橋梁

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【聚焦中國(guó)#1】生成式人工智能在本地化中的應(yīng)用:彌合創(chuàng)新與文化敏感性的橋梁

Nimdzi Insights的首席執(zhí)行官Josef Kubovsky,就“2024年語(yǔ)言服務(wù)創(chuàng)新發(fā)展國(guó)際(廈門)論壇暨中國(guó)翻譯協(xié)會(huì)翻譯服務(wù)委員會(huì)2024年會(huì)”相關(guān)內(nèi)容,撰寫了三篇聚焦中國(guó)語(yǔ)言服務(wù)行業(yè)的文章。現(xiàn)雙語(yǔ)首篇已上線,共同延續(xù)并鞏固會(huì)議成果。

【聚焦中國(guó)#1】生成式人工智能在本地化中的應(yīng)用:彌合創(chuàng)新與文化敏感性的橋梁

Focus on China#1 聚焦中國(guó)#1

Generative AI in Localization:?Bridging Innovation and Cultural Sensitivity

生成式人工智能在本地化中的應(yīng)用:彌合創(chuàng)新與文化敏感性的橋梁

Josef Kubovsky

2024 年 11 月 27 日

Over the past two weeks, I’ve had the privilege of traveling across China, culminating in attending the TAC LSC 2024 in Xiamen. Organized under the leadership of Frank Zhonghe Wei and his dedicated team, the event was a masterclass in bringing together innovation, culture, and collaboration in the language service industry. From owners of some of China’s largest translation companies to specialized boutique firms, the conference drew an impressive array of professionals.

在過去的兩周里,我有幸走訪中國(guó),并參加了在廈門舉辦的“語(yǔ)言服務(wù)創(chuàng)新發(fā)展國(guó)際(廈門)論壇暨中國(guó)翻譯協(xié)會(huì)翻譯服務(wù)委員會(huì)2024年會(huì)”(TAC LSC 2024)會(huì)議。由韋忠和及其團(tuán)隊(duì)承辦的此次會(huì)議,堪稱一場(chǎng)在語(yǔ)言服務(wù)行業(yè)中融合創(chuàng)新、文化和協(xié)作的精彩盛會(huì)。從中國(guó)大型翻譯公司到專注于細(xì)分領(lǐng)域的精品公司,此次會(huì)議吸引了眾多專業(yè)人士。

The presentations and panels were nothing short of enlightening. They delves deep into the technologies shaping our industry and the challenges that lie ahead. I was particularly intrigued by discussions surrounding generative AI, a theme that reverberated across the three panels exploring current trends and challenges. These panels tackled topics ranging from technological disruption to the nuanced interplay of culture in machine-generated translations.

會(huì)議中的演講和討論讓人深受啟發(fā),深入探討了塑造我們行業(yè)的技術(shù)以及未來(lái)的挑戰(zhàn)。讓我尤為感興趣的是圍繞生成式人工智能的討論,這一主題在探索當(dāng)前趨勢(shì)和挑戰(zhàn)的三個(gè)專題討論中多次被提及。這些討論涵蓋了從技術(shù)變革到文化與機(jī)器翻譯的微妙平衡等議題。

【聚焦中國(guó)#1】生成式人工智能在本地化中的應(yīng)用:彌合創(chuàng)新與文化敏感性的橋梁
【聚焦中國(guó)#1】生成式人工智能在本地化中的應(yīng)用:彌合創(chuàng)新與文化敏感性的橋梁

Generative AI: The Potential and the Pitfalls

生成式人工智能:潛力與風(fēng)險(xiǎn)并存

One of the standout themes at TAC LSC 2024 was the role of generative Al in localization. Companies like iFlytek and Huawei showcased how their?large language models (LLMs)are advancing localization workflows, particularly for Chinese-to-English and English-to-Chinese translations. These tools excel at:

Speed and Scalability:Processing vast datasets and generating initial drafts faster than ever before.

 Consistency in Terminology: Ensuring that complex technical terms are accurately and consistently translated across projects.

TAC LSC 2024的一大主題是生成式人工智能在本地化中的作用。像科大訊飛和華為這樣的公司展示了他們的大語(yǔ)言模型(LLMs)如何推動(dòng)中英互譯流程的發(fā)展。這些工具在以下方面表現(xiàn)出色:

● 速度與規(guī)模化:處理海量數(shù)據(jù)集并生成初稿的速度前所未有地快。

● 術(shù)語(yǔ)一致性:確保復(fù)雜技術(shù)術(shù)語(yǔ)在項(xiàng)目中得到準(zhǔn)確且一致的翻譯。

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中國(guó)對(duì)外翻譯有限公司總經(jīng)理于洋演講現(xiàn)場(chǎng)

Yet, the limitations of AI were evident in discussions. As highlighted in the “Harnessing Generative AI for Translation” panel, idiomatic expressions and cultural nuances remain significant challenges. For example, translating “不入虎穴焉得虎子” (“Without entering the tiger’s den, how can one get the tiger’s cub?”) literally into English risks losing its metaphorical richness about bravery and risk-taking.

然而,人工智能的局限性也在討論中顯露無(wú)疑。正如“利用生成式人工智能進(jìn)行翻譯”的專題中提到的那樣,成語(yǔ)表達(dá)和文化細(xì)微差異仍然是重大挑戰(zhàn)。例如,將“不到虎穴焉得虎子”字面翻譯成英文會(huì)失去其關(guān)于勇氣和冒險(xiǎn)的隱喻意義。

The Cultural Sensitivity Gap 文化敏感性的缺口

Cultural adaptation remains a critical weakness in Al-driven localization. At TAC LSC 2024, a recurring concern was AI’s inability to grasp deeper cultural meanings, leading to mechanical or inappropriate translations for target audiences.

文化適應(yīng)性仍然是人工智能驅(qū)動(dòng)的本地化的一大短板。在TAC LSC 2024會(huì)議中,人工智能無(wú)法掌握深層次文化意義的能力限制,導(dǎo)致翻譯內(nèi)容機(jī)械化或不適合目標(biāo)受眾的擔(dān)憂多次被提及。

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大辭科技首席運(yùn)營(yíng)官尚照發(fā)演講現(xiàn)場(chǎng)

One session illustrated this vividly with a case study of a Chinese drama localized for Western streaming platforms. While Al efficiently handled the bulk of the translations, scenes depicting traditional Chinese customs were mistranslated or stripped of their emotional depth. The machine’s literal interpretations failed to convey the symbolic resonance of concepts like “家”(home) in the Chinese cultural context, which encompasses familial bonds and heritage.

其中一個(gè)案例研究生動(dòng)地展示了這一問題。一部中國(guó)電視劇在為西方流媒體平臺(tái)進(jìn)行本地化時(shí),雖然人工智能有效地完成了大部分翻譯工作,但涉及中國(guó)傳統(tǒng)習(xí)俗的場(chǎng)景卻被誤譯或失去了情感深度。機(jī)器的字面解釋無(wú)法傳達(dá)像“家”這樣的概念在中國(guó)文化中所包含的家庭紐帶與傳統(tǒng)內(nèi)涵。

Speakers emphasized the growing need for hybrid workflows – integrating AI efficiency with human expertise – to bridge this gap.

演講者強(qiáng)調(diào),需要越來(lái)越多的混合工作流來(lái)彌合這一差距,即整合人工智能的高效性與人類專家的專業(yè)性。

Hybrid Workflow: A Practical Solution 混合工作流:一種實(shí)際解決方案

The concept of hybrid workflows was central to discussions, particularly during the “Emerging Workflow Models in Translation” panel. These workflows involve:

混合工作流的概念在討論中占據(jù)了核心地位,尤其是在“翻譯中的新型工作流模型”專題中。這些工作流包括:

1.AI for First Drafts 借助人工智能生成初稿

Leveraging generative AI to produce preliminary translations quickly and at scale.

利用生成式人工智能快速大規(guī)模地產(chǎn)生初稿。

2.Human Post-Editing 人工后期編輯

Involving linguists and cultural consultants to refine outputs, ensuring contextual and cultural fidelity.

讓語(yǔ)言學(xué)家和文化顧問對(duì)人工智能的輸出進(jìn)行優(yōu)化,確保語(yǔ)境和文化的準(zhǔn)確性。

3.Collaborative Platforms 協(xié)作平臺(tái)

?Using advanced tools to streamline communication and revisions between AI and human teams.

利用先進(jìn)工具優(yōu)化人工智能與人類團(tuán)隊(duì)之間的溝通與修訂。

Case Study from TAC LSC 2024

TAC LSC 2024的案例研究

A multinational gaming company shared how they localized a Chinese role-playing game for European audiences using a hybrid approach. Generative AI completed over 100,000 lines of dialogue in just days. Human editors then tailored cultural elements, replacing references to Chinese mythology with Western equivalents that felt authentic to the new audience. The result was a seamless localization that retained the game’s core essence while resonating with European players.

一家跨國(guó)游戲公司分享了如何使用混合方法為歐洲觀眾本地化一款中國(guó)角色扮演游戲的案例。生成式人工智能在幾天內(nèi)完成了超過10萬(wàn)行的對(duì)話翻譯。人類編輯隨后對(duì)文化元素進(jìn)行了調(diào)整,用西方神話替代了中國(guó)神話的引用,使其更貼近目標(biāo)受眾。最終的成果是一個(gè)無(wú)縫的本地化版本,既保留了游戲的核心精髓,又能引起歐洲玩家的共鳴。

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GOAT Games 高級(jí)本地化專家Jevon演講現(xiàn)場(chǎng)?

Insights from Industry Leaders 行業(yè)領(lǐng)袖的見解

It was inspiring to hear perspectives from industry leaders like Arancha Caballero, President of ANETI, and Hélène Pielmeier, Senior Analyst and Director of LSP Services at CSA, who brought a global lens to the discussions. Arancha’s presentation on the State of the Language Industry in Spain and Europe highlighted parallels between European and Chinese localization challenges, particularly around pricing pressures and adapting to AI technologies.

聆聽來(lái)自行業(yè)領(lǐng)袖的觀點(diǎn)令人振奮,例如ANETI主席阿蘭查·卡瓦列羅和CSA ?Research高級(jí)分析師兼LSP服務(wù)總監(jiān)海琳·皮爾邁耶。他們?yōu)橛懻搸?lái)了全球化的視角。阿蘭查的演講探討了西班牙和歐洲語(yǔ)言行業(yè)的現(xiàn)狀,并突出了歐洲與中國(guó)在本地化挑戰(zhàn)上的相似之處,特別是在價(jià)格壓力和適應(yīng)人工智能技術(shù)方面。

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ANETI主席阿蘭查·卡瓦列羅演講現(xiàn)場(chǎng)

Hélène’s talk on?LSP Transformations in the Post-Localization Era?offered actionable insights into how companies can evolve their business models, emphasizing agility and client-centric innovation. These presentations underscored the interconnected nature of our global industry.

海琳關(guān)于“后本地化時(shí)代LSP轉(zhuǎn)型”的演講提供了切實(shí)可行的見解,闡述了公司如何通過靈活性和以客戶為中心的創(chuàng)新調(diào)整其業(yè)務(wù)模式。這些演講強(qiáng)調(diào)了我們?nèi)蚧袠I(yè)的緊密關(guān)聯(lián)。

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CSA ?Research高級(jí)分析師兼LSP服務(wù)總監(jiān)
海琳·皮爾邁耶演講現(xiàn)場(chǎng)

Actionable Takeaways 行動(dòng)建議

From the presentations and panels at TAC LSC 2024, several key strategies emerged for tackling the challenges of generative AI in localization:

  • Invest in Domain-Specific Training Data :LSPs must develop datasets tailored to their target industries, improving AI accuracy for specialized content.
  • Enhance Translator Training?:Equip linguists with?machine translation post-editing (MTPE)?skills to maximize the potential of hybrid workflows.
  • Foster Collaboration:Build partnerships across the ecosystem, from AI developers to cultural consultants, to ensure robust and scalable workflows.

從TAC LSC 2024的演講與討論中,可以總結(jié)出幾條應(yīng)對(duì)生成式人工智能在本地化中挑戰(zhàn)的關(guān)鍵策略:

  • 投資領(lǐng)域特定的訓(xùn)練數(shù)據(jù):LSP需要開發(fā)針對(duì)目標(biāo)行業(yè)的專用數(shù)據(jù)集,以提高人工智能處理專業(yè)內(nèi)容的準(zhǔn)確性。
  • 加強(qiáng)譯員培訓(xùn):為語(yǔ)言學(xué)家提供機(jī)器翻譯后編輯(MTPE)技能培訓(xùn),以充分發(fā)揮混合工作流的潛力。
  • 促進(jìn)協(xié)作:與人工智能開發(fā)者和文化顧問建立伙伴關(guān)系,以確保工作流的健全性和可擴(kuò)展性。

Looking Ahead 展望未來(lái)

TAC LSC 2024 was a powerful reminder of the balance we must strike between technological innovation and cultural preservation. Generative AI has undeniably transformed localization workflows, but its limitations in cultural sensitivity highlight the enduring value of human expertise.

TAC LSC 2024提醒我們?cè)诩夹g(shù)創(chuàng)新與文化傳承之間找到平衡的重要性。生成式人工智能無(wú)疑已經(jīng)改變了本地化工作流,但其在文化敏感性上的局限性凸顯了人類專業(yè)知識(shí)的持久價(jià)值。

I left Xiamen inspired by the conversations, case studies, and connections. The language service industry is entering a transformative phase, and events like TAC LSC 2024 show that collaboration, curiosity, and cultural awareness will guide us through this evolution.

離開廈門時(shí),我為這些對(duì)話、案例研究和建立的聯(lián)系感到振奮。語(yǔ)言服務(wù)行業(yè)正在進(jìn)入一個(gè)變革階段,而TAC LSC 2024表明,協(xié)作、好奇心和文化意識(shí)將引領(lǐng)我們邁向這一演變。

翻譯:李匯嫻

校對(duì):黃佳琪

終審:韋忠和

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