生成式 AI 在翻译中的优势无人问津

Gabriel Fairman 带我们深入探讨了不断发展的翻译领域，重点介绍了生成式 AI 的影响及其彻底改变行业的潜力。 正如Fairman所解释的，这项技术代表了一种从传统翻译工具向更动态、上下文敏感系统的转变。

向语义理解的转变

生成式 AI，例如 GPT 模型，在机器处理和理解语言的方式上带来了突破。 传统翻译工具依赖于语法和统计模型，专注于词汇相似性。 Fairman 指出这些工具只能从句法上处理句子结构。

• 旧范式： 工具如翻译记忆库和术语表主要在句法基础上分析文本。
• 新范式： 生成式 AI 利用 Transformer 模型来模拟语义理解。 这种转变使机器能够掌握句子背后的含义，从而在翻译质量和一致性方面开辟了新的可能性。

“生成式 AI 可以根据含义做出决策，而不仅仅是语法，”Fairman 说。

摆脱句法限制

Fairman 对比了以前的翻译系统严重依赖翻译记忆库和术语数据库。 虽然有效，但它们往往缺乏理解含义细微差别的能力。

例如，像"John went to the store"这样的句子可能与"John has gone to the market"不匹配，因为以前的工具专注于词汇结构，而不是句子背后的意图。 另一方面，生成式 AI 可以更智能地协调这些差异。

生成式AI在翻译中的优势

Fairman强调了将生成式AI整合到翻译工作流中的几个关键优势：

• 更快的处理速度： 大型语言模型可以快速处理大量数据，从而减少手动调整所花费的时间。
• 上下文敏感性： 与传统工具不同，生成式AI可以适应各种环境，理解意义上的细微差别。
• 提高生产力： Fairman 强调，这些技术可以将翻译人员的工作效率提高一倍，同时保持高质量的输出。

“我们看到人们的翻译速度提高了一倍，错误更少，整体健康状况更好，” Fairman 解释道。

人工翻译的作用

尽管人工智能具有强大的功能，但 Fairman 坚持认为人类仍然是这一过程中的重要组成部分。 他看到翻译人员演变成他所说的“语言流程架构师”，在这个角色中，他们监督 AI 的工作并确保其与上下文和品牌标准保持一致。

• 监督： 人类仍然需要在 AI 做出的决策之间进行仲裁，尤其是在涉及微妙的、上下文敏感的选择时。
• 编辑工作： 翻译人员正在从纯粹的翻译转变为编辑和提炼 AI 生成的文本。

“译员成为语言流程架构师，确保每一步的质量，” Fairman 说。

挑战与机遇

虽然生成式人工智能带来了巨大的潜力，但费尔曼承认围绕其采用存在阻力和恐惧。 关于工作替代和作者身份的担忧普遍存在，许多人想知道人工智能是否会取代人类翻译。

Fairman 通过强调采用 AI将使翻译更具竞争力来反驳这些担忧。 那些拥抱人工智能的人可以增加他们的收入并在行业中保持领先地位，而那些抵制的人最终可能会落后。

“这是对现状的威胁，但对于那些愿意适应的人来说是一个巨大的机会，” Fairman 评论道。

翻译的未来

随着行业朝着 AI 的更大程度集成发展，Fairman 认为重点将从字数转移到认知努力——衡量改进翻译所需的脑力劳动，而不是产生的字数。

• 质量胜于数量： 未来在于情境决策的质量，而不仅仅是逐字翻译。
• 合作： 未来的最佳模型涉及 AI 和 人类 之间的无缝协作，创建一个 AI 协助、人类改进的对话式工作流程。

“我们正处于一个关键时刻。 生成式 AI 将继续存在，我们有责任充分发挥其潜力，” Fairman 总结道。