从速度到可扩展性：Acolad 对多语内容中 AI 的展望

会议深入探讨了 AI 在语言服务行业多方面的作用，揭示了 AI 带来的挑战和机遇，并且强调了技术效率和人际关系之间至关重要的平衡状态。

作为工具的 AI：了解使用时机，掌握使用方法

“AI 只是一种工具，而非灵丹妙药”是此次讨论的重点。虽然它带来了诸如速度更快、处理量更大、一致性更高、错误更少，并且使专业人员能够专注于高价值活动等显著优势，但 AI 的实施必须讲究策略，特别是考虑到并不能完全透彻地理解 AI 对成本的影响，甚至还可能产生误导。  

据 Beninatto 表示，创造力现在是对语言服务公司的一大要求。AI 提供了一个机会，将对话从语言服务提供商所使用的传统单位“每字成本”转变为文档、时间、数量等诸如此类与客户更相关的其他类型的单位。其中的关键在于，它使该行业能够重新思考定价模型和性能评估，而 AI 正是行业所需的破局者。 

集成和变革管理

将 AI 整合到工作流程中不仅仅是一项技术挑战;也关系到变革管理。成功的集成需要培训团队、调整流程，并与了解行业和工具的合作伙伴合作。Stéphane Cinguino 强调了在工作流程的正确阶段嵌入 AI 功能的重要性，这样才能保证在保持质量的同时确保无缝集成。 

当跨多种语言拓展业务时，这种方法变得更加重要。对于管理数十种甚至数百种语言内容的全球性组织而言，AI 可为传统工作流程带来强力助益。但是，这种助益必须考虑文化真实性、监管合规性和运营限制等变数。 

在 Cinguino 看来，AI 的真正潜力在于它能够触及内容旅程的每个阶段和经历这些阶段的每个人，从而通过提高效率、实现可扩展性和内容的情境化来赋能用户。 

人的因素：为何依然如此重要

尽管 AI 具有如此强大的功能，但人类专业知识在许多领域仍然不可替代——正如 Renato Beninatto 所说，“我们可以做并不总是代表我们应该做”，人类仍然是语言行业的专家。项目经理、质量保证专家和语言专家提供监督，确保文化上的细微差别得以准确表达，并提供反馈循环来改进 AI 系统。这种“人机回圈”模式对于防止重复性错误和保持 AI 自身无法实现的真实性至关重要。 

Cinguino 举例说明这一点：虽然 AI 可以了解一个国家的语言和文化，但它无法复制通过生活经历获得的理解深度。在针对特定市场调整内容时，这一点尤其重要，例如为监管要求严格的国家/地区的玩具公司量身定制说明。尽管 LLM 可以学习一门语言和有关该国的知识，但它始终缺乏对文化真实性的深刻理解。在 Acolad 的首席技术官看来，未来 AI 面临的主要挑战之一与准确表达文化上的细微差别和克服偏见有关。 

这意味着，尽管 AI 有可能通过自动化和标准化实现可扩展性，但它仍然错失了创造力带来的独特性和灵活性。因此，Renato Beninatto 评论说道，AI 并不像通常描述的那样具有颠覆性，更像是对行业的一个增补——在单个任务级别上令人印象深刻，同时也是一项重大的技术进步，但对于所有语言、所有类型的内容和所有实际目的而言，仍远未达到相同的质量水平。  

AI 是一种工具，有其使用的时机和场景。关键在于平衡 - 辨别何时适合使用 AI 以及何时人类专业知识仍然不可或缺。像 Acolad 和 Nimdzi 这样的组织，其价值恰恰在于能够引导和指导客户做出决策，弄清楚 AI 可以在哪些方面发挥优势，哪些方面人类仍然是最佳选择。沟通的核心是人的努力。错误地依赖 AI，可能会淡化人本因素，而这正是构成有意义联系的基础。

AI 的双重速度：技术与组织采用

AI 技术的快速进步往往超过了组织的准备速度。AI 似乎在字幕、配音和营销内容方面表现出色，并最终创造出令人赞叹的效果。这是我们看到技术进步的一大成效显著的方面，而法律和生命科学则处于另一个极端，仍然受到 AI 的监管缺陷和相关或感知风险的约束。 

将这些技术能力集成到现有框架中需要时间。由于组织需要应对合规性风险、法规限制和内部犹豫情绪，与该技术的潜力相比，运用 AI 的速度似乎稍显迟缓。 

讨论组成员指出，AI 的能力最初带给人深受触动的冲击正让位于更谨慎的理解。由于技术停滞不前，组织正在寻找其他方法以审慎地进行调整。

解决可访问性和包容性问题

AI 普及信息可获取性的承诺仍在进行中。虽然 AI 在最常用的语言中表现出色，但它在代表性较少的语言中却举步维艰。要真正使 AI 具有包容性，行业必须想方设法让代表性不足的群体也通过 AI 的好处而获益。这不仅需要技术解决方案，还需要文化和语言敏感性，而人类依然是必不可少的一个方面。

未来的路：AI 和语言服务

未来会是什么样子？在两位讨论组成员看来，AI 的优势（速度、可扩展性和效率）无疑将影响整个行业。然而，人的因素依旧是基础，这样才能确保真实性、监督和适应性。组织必须采用一种平衡的方法，在 AI 优势明显的地方充分利用 AI，同时也要认识到其局限性。 

Renato Beninatto 贴切地总结道，在将 AI 比作其他变革性技术（如互联网或云计算）时，“我们往往高估了技术的短期影响，而低估了长期的影响。”AI 将继续存在，但其真正的潜力只能通过审慎的实施、完善的反馈循环以及人机之间取长补短的协作来实现。 

Acolad 最近的网络研讨会为驾驭语言行业的复杂环境提供了可靠的清晰蓝图，它也提醒着我们，虽然 AI 改变了内容创作和交付，但以人为本的有效沟通这一最终目标始终不变。