Tekoälypohjaiset lokalisointi- ja sisältöpalvelut

Kyllä. Tekoäly voi tuottaa tekstiä hyödyntämällä luonnollisen kielen tuottamisen algoritmeja. Sitä voidaan siis käyttää tietyin rajoituksin artikkelien, raporttien, tuotekuvausten ja muun sisällön luomiseen.

Tekoäly parantaa tehokkuutta, skaalautuvuutta ja tuottavuutta. Se voi luoda suuria määriä yksilöllistä sisältöä, tehostaa hakukoneoptimointia, parantaa luettavuutta eri markkinoilla sekä edistää sisällön menestymistä datapohjaisten havaintojen avulla.

Jossain määrin kyllä. Analysoimalla käyttäjätietoja, käyttäytymismalleja ja mieltymyksiä se voi tuottaa yksilöityjä sisältösuosituksia, jotka vastaavat käyttäjien mielenkiinnon kohteita ja parantavat näin käyttäjätyytyväisyyttä. 

Eettisiä huolenaiheita ovat tekoälyn mahdolliset ennakkoasenteet, läpinäkyvyys ja sisällön mahdollinen harhaanjohtavuus tai sekoittuminen ihmisen luomaan sisältöön. Tarkka valvonta, eettiset ohjeet ja avoin ilmoittaminen tekoälyn käytöstä ovat olennaisia tapoja vähentää riskejä. 

NLP-tekniikoiden avulla koneet voivat ymmärtää ja käsitellä ihmisten kieltä, mikä helpottaa tunneanalyysejä, aiheiden poimintaa ja sisällön luokittelua. Tämä parantaa sisällön ymmärtämistä ja mahdollistaa suurten sisältömäärien edistyneen analyysin. 

Tekoäly voi merkittävällä tavalla nopeuttaa kääntämistä ja parantaa käännösten tarkkuutta ja yhdenmukaisuutta. Se voi tukea ihmiskääntäjiä konekääntämisessä, jälkieditoinnissa, terminologian hallinnassa ja laadun arvioinnissa.

Konekääntäminen on edistynyt harppauksin viime vuosina erityisesti neuroverkkokäännösmallien ansiosta. Tarkkuuden ja sujuvuuden varmistaminen edellyttää silti usein ihmisen tekemää jälkieditointia.

Tekoäly voi auttaa tunnistamaan käännösvirheet, epäjohdonmukaisuudet ja muotoiluongelmat ja vähentää näin manuaalisen tarkistustyön tarvetta. Ihmisen tekemä tarkistus on kuitenkin edelleen oleellinen työvaihe, kun halutaan varmistaa paras mahdollinen laatu.

Tekoäly voi analysoida kulttuurillisia vivahteita, mutta sisällön todellinen kulttuurillinen mukauttaminen edellyttää ihmisen asiantuntemusta ja kohdekulttuurin ja paikallisten trendien ymmärrystä. Tekoäly ei yksinään pysty tunnistamaan kaikkia vivahteita ja kontekstiin liittyviä näkökohtia.

Tekoäly nopeuttaa kääntämisen, jälkieditoinnin ja laadunvarmistuksen prosesseja automatisoimalla toistuvat tehtävät, kuten tiedostomuotojen muuntamisen, tekstin poiminnan ja sisällön segmentoinnin. Nämä parannukset auttavat käsittelemään suuria sisältömääriä lyhyessä ajassa.

Kyllä. Puhuttu kieli voidaan muuntaa automaattisesti tekstiksi tekoälypohjaisella puheentunnistusteknologialla. Teknologiasta on hyötyä litteroinnissa, tekstittämisessä, selostusten lokalisoinnissa ja muissa multimedian lokalisointitehtävissä. 

Tekoälyjärjestelmät voivat oppia kääntäjien palautteesta ja korjauksista. Kouluttamalla järjestelmiä oikealla tavalla voidaan parantaa käännösten tarkkuutta ja aihealueiden, terminologian ja kielellisten vivahteiden ymmärrystä. 

Merkittävistä edistysaskeleista huolimatta tekoälyllä on edelleen vaikeuksia monimutkaisen ja erikoistuneen sisällön, idiomaattisten ilmaisujen, kulttuurillisten viittausten ja kontekstista riippuvien merkitysten käsittelyssä. Ihmisen asiantuntemusta tarvitaan edelleen varmistamaan käännösten laatu.

Kielimalli (LM, language model) on matemaattinen malli, joka imitoi kielellisiä kykyjä monimutkaisten laskutoimitusten avulla.

Eivät – eri kielimallit palvelevat eri tarkoituksia. Esimerkiksi jotkin niistä toimivat toisten mallien perustana, kun taas toiset pyrkivät ennustamaan tekstijakson seuraavan sanan (kuten ennustavassa tekstinsyötössä). 

LLM on suuri kielimalli (large language model). Suuruus viittaa parametrien määrään mallin taustalla olevissa neuroverkoissa. Tämä määrä korreloi jossain määrin mallien kouluttamiseen käytetyn datan määrään.

Tavanomaisessa konekäännösmallissa on noin 100–300 miljoonaa parametria. Suurissa kielimalleissa parametreja voi olla biljardeja (GPT3 sisältää 175 miljardia parametria.)​

Mitä enemmän parametreja on, sitä enemmän ”tietämystä” malli pystyy ammentamaan koulutukseen käytetyistä esimerkeistä. Parametrien määrä vaikuttaa merkittävästi myös laskennan kustannuksiin (ja tehokkuuteen, viiveeseen jne.)

ChatGPT on keskustelusovellus, joka perustuu GPT3-malliin (nykyään GPT4:ään), joka on itsessään yksi tehokkaimmista saatavilla olevista suurista kielimalleista. ChatGPT:n koulutuksessa on käytetty ihmispalautteeseen perustuvaa vahvistusoppimista (reinforcement learning with human feedback, RLHF), jossa ihmiskouluttajat ohjaavat mallia kohti haluttua käyttäytymistä.

Enimmäkseen se teeskentelee seuraavansa sitä konteksti-ikkunoiden avulla. Käytännössä koko keskustelu käsitellään jokaisessa vaiheessa uudelleen, jotta mallilla on aina käytössään koko konteksti.

Suuret kielimallit, kuten GPT-3, eivät pysty käyttämään suoraan Bingin tai Googlen kaltaisia hakukoneita. Niiden kouluttamiseen on käytetty valtavia määriä internetistä kerättyä dataa, mutta ne eivät pysty aktiivisesti selaamaan verkkoa tai tekemään reaaliaikaisia hakuja. Mallien antamat vastaukset perustuvat koulutusdatasta tunnistettuihin malleihin ja tietoihin.

Ei täysin. Vaikka nämä mallit osaavat luoda johdonmukaisia virkkeitä, sisällön ja faktojen tarkkuudessa voi olla puutteita.