介绍
近期，OpenAI 发布的 ChatGPT 引起了全球范围内的广泛关注和热议。毫无疑问，ChatGPT 是人工智能领域的又一重要里程碑，各行各业都在试图利用其强大的自然语言处理能力来进行创新。本文旨在深入探讨 ChatGPT 在当前发展阶段对本地化、翻译、创译以及内容创作领域能够提供哪些价值。
人工智能的崛起
商业运作与 AI 的局限性
许多专家将人工智能奉为解决所有问题的终极方案，承诺未来 AI 将接管大多数任务，带来前所未有的效率。然而，这种信仰伴随着 AI 技术的不断进步，很容易被商业运作所利用，使大众忽视了 AI 的局限性，从而导致不切实际的期望。
众所周知，AI 算法的质量取决于其训练数据，并且无法完全避免产生带有偏见、误导性甚至冒犯性的结果。这些局限性意味着在确保 AI 生成内容的质量和适用性方面，人类的参与仍然是必要的。因此，虽然 ChatGPT 非常强大，但并不意味着它会强大到完全取代人类。
人类参与的重要性
AI 作为辅助工具与人类经验相结合，可以显著改善流程和结果。在本地化和翻译行业， AI 可以优化任务流程，减轻人的负担。然而，仅仅依赖于 AI 生成的翻译结果无法满足企业对翻译准确性和文化适用性的要求。
与 AI 类似，人类的文化敏感性同样来自训练数据，这些“数据”包括的人的语气、微表情等多种因素，对于基于文本的 AI 如 ChatGPT 是无法获取的。因此，人类专家必须继续参与其中，提供有价值的见解，确保最终的输出准确且符合人的要求。
行业的最初反应
拥抱变化，提升效率
本地化与翻译行业最初对 AI 持观望态度，担心激进地引入 AI 会造成翻译质量下降和误导客户期待。随着 AI 能力的不断提升，行业 AI 的解决方案日趋成熟，其在速度、成本效益和生产力方面的优势逐渐被人们接受。
混合方法
多数公司采用被称为机器翻译后编辑（MTPE）的混合方法，以结合人工智能和人类专业知识。这种方法使用 AI 生成翻译后，由人类语言学家进行审核和改进，兼顾了效率和质量。
向 AI 学习
分析 AI 生成的内容
随着 AI 的引入，行业逐渐认识到对 AI 生成的内容进行分析的重要性。通过对类似 ChatGPT 这样的 AI 系统生成结果进行分析，识别算法中的模式、优点和缺点，进而改进 AI 的输出，或在后续检查中进行针对性处理，从而提高翻译质量。
增强人工智能与人类合作
从人工智能中学习还包括了解与这些技术合作的最有效方式。通过识别哪些任务是 AI 擅长的，哪些需要更多人工的参与，专业人士可以优化他们的工作流程，节省时间和资源，同时确保高质量的输出。
通过流程与 QA 最大化 AI 价值
优化本地化和翻译流程
AI 可以简化本地化和翻译行业中的各种流程。例如，ChatGPT 可以用于对内容进行分类、转换文件格式、提取术语和检测人名、地名等实体信息或识别敏感内容等。通过自动化这些任务，AI 可以节省时间，提高整体效率。
提高内容质量
基于 AI 的工具可以以多种方式增强源内容质量，例如拼写检查、提高可读性、简化技术语言以及针对特定受众习惯调整内容。这些改进可以带来更好的翻译和本地化内容。
译后处理和质量评估
在译后处理阶段，AI 可以做很多事，比如根据受众年龄调整内容，优化用户界面以增强对用户的引导能力，规范日期格式，应用风格指南，改写字幕来适配口型等。AI 可以自动修正语法错误，根据用户指令识别性别偏见等与文化规范和敏感性相关地风险。
质量评估是另一个 AI 可以发挥重要作用的领域。专业人士可以使用基于 AI 的工具来识别不恰当的表达，校对术语，并评估翻译质量，从而在最终确定内容之前识别和解决潜在问题。
结论
近期一些人过度推崇 ChatGPT 等新型 AI 工具，将其视为解决所有问题的终极解决方案。然而，这种愿景缺乏内涵，因为 AI 在本地化和翻译行业中已经找到了自己的位置，即作为人类经验的辅助工具，旨在实现更高效率的流程和更高质量的输出。随着我们继续从 AI 中学习并不断改进与这些技术的合作方式，本地化和翻译领域的潜力只会不断增长。
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FAQ
AI 在本地化和翻译领域有哪些限制？
AI 算法受其训练数据的限制，或为了更好地扮演人类而产生偏见或不准确的输出结果。无法满足企业级的高质量本地化输出的要求，特别是在准确性和对受众敏感性方面。
什么是翻译的混合方法？
混合方法将神经机器翻译（NMT）与后编辑相结合。在这种方法中，由 AI 生成的翻译结果由人类语言学家进行审查和编辑，以确保在 AI 的高效率和人类专业人员的质量保证之间取得平衡。
如何使用 AI 来简化本地化和翻译流程？
AI 可以将内容分类，转换文件格式，提取术语，检测文本中的人名、地名等实体，并识别敏感内容。通过自动化这些任务，AI 可以节省时间并提高整体效率。
AI 如何在本地化和翻译行业中改善内容质量？
通过拼写检查、提升可读性、通俗化技术语言以及为特定受众调整内容等方式，AI 驱动的工具可以提高源内容的质量。这些改进可以带来更好的翻译和本地化内容。
AI 在译后处理和质量估计中扮演什么角色？
在译后处理阶段，AI 可以做很多事，比如根据受众年龄调整内容，优化用户界面以增强对用户的引导能力，规范日期格式，应用风格指南，改写字幕来适配口型等。AI 可以自动修正语法错误，根据用户指令识别性别偏见等与文化规范和敏感性相关的风险。