什么是生成式 AI？

在翻译领域，早期的语言人工智能应用程序（例如机器翻译）主要依赖基于规则的系统和统计方法。然而，现代的进步主要得益于神经网络和深度学习的推动。这种转变的一个例子就是神经机器翻译 (NMT)，它标志着 AI 能够理解整句话及其上下文，从而实现更加流畅的翻译，是一个显著的进步。继 NMT 提升语言质量之后，生成式 AI 则实现了更加细腻且富有创意的文本生成，将这一领域推向了新的高度。 

随着 GPT 等转换器架构的开发，翻译系统得以超越逐字直译的局限，能够更好地理解和生成内容。这些模型能够分析整个句子结构，捕捉文本深层的含义，而非仅仅翻译单个词汇。这样就能够产出更流畅、更精确的翻译，使读者在阅读时能够感到语言自然流畅且贴合当地文化。 

微调进一步提升了生成式 AI 翻译模型的表现。通过利用特定的行业数据集（如法律、医疗或技术领域）进行训练，这些模型能够根据各行业的独特需求进行定制调整。此外，还可以针对个别公司进行微调，进一步融合品牌的专门术语、名称以及风格指南。这些定制调整显著提升了翻译的准确性和适宜性，使得生成式 AI 成为制作优质、专业内容不可或缺的重要工具。 

生成式 AI 凭借 LLM，开辟了翻译和本地化领域的多个前沿应用。下面是一些如何利用这些功能的示例： 

• 生成基于语境的翻译：生成式 AI 利用具备语境感知能力的语言模型作为自动翻译应用程序，能够生成贴近人类表达习惯的翻译，捕捉不同语言在语气、风格和含义上的微妙差异。 
• 利用语言数据生成更高质量的翻译：通过整合生成式 AI 与翻译记忆库 (TM) 和术语数据库，可以生成既符合过往翻译习惯又遵循特定术语要求的翻译输出，从而提升翻译的一致性和质量。这种混合方式是检索增强生成 (RAG) 的一种形式。 
• 自动译后编辑和质量评估：在生成机器翻译后，AI 模型能够帮助评估并提升语言质量。自动化质量评分功能可引导译员辨别哪些部分需要重点进行译后编辑，同时自动译后编辑功能则能自动优化和改进文本，降低了对大量人工译后编辑的需要。 
• 语音转文字和转录：生成式 AI 能够将口语转化为文本，使得为多语言受众翻译音频或视频内容变得更加便捷。 
• 针对不同市场的内容调适：生成式 AI 能够理解当地的偏好、口语及细微文化差异，并据此调整内容，从而引起不同文化和区域的受众的共鸣。 
• 创译：生成式 AI 能够调整营销口号、标语及创意文案，确保它们适合不同语言和地区的文化，能引起情感共鸣，同时确保品牌声音的一致性。 
• 自动内容创建和即时本地化：生成式 AI 能够根据特定用途自动创建内容，并即时将其本地化。以客户支持场景为例，生成式 AI 能在聊天对话中分析客户问题、理解其意图，以恰当的本地语言回复，并且调整语气和上下文，确保回复能得到目标受众的理解。 
• 针对多语言 SEO 自动创建内容：生成式 AI 能帮助企业自动生成多种语言的搜索引擎优化 (SEO) 内容。它能够无缝整合相关关键词、元描述和其他 SEO 元素，确保内容精准贴合搜索引擎的要求。这能帮助企业触达更广泛的受众群体，提升搜索排名，有效吸引不同市场的客户进行互动。 

生成式 AI 为翻译专业人员和参与翻译和本地化的企业带来了显著优势。主要优势包括： 

• 提升语言质量：生成式 AI 能够理解句子结构、语气及细微差别，从而产出更加流畅且贴合情境的翻译。如此一来，翻译不仅更加自然，还更加契合当地文化，从而全面提升不同语言的内容质量。通过结合人工审校，您能够确保翻译与品牌的声音和语气保持一致，从而进一步提升翻译的质量。 
• 提高翻译产能：  生成式 AI 能够轻松管理多种语言的海量内容，让您无需大幅增加人手即可完成更多翻译任务。这有助于轻松维持一致的全球形象，满足各种语言内容的需求增长。 
• 降低成本和缩短面市时间：生成式 AI 能够减少对大量人工翻译和译后编辑的依赖，减少人工成本和修订时长，助力企业更迅速地推出多语言版本的产品和内容。
• 提升个性化和定制水平：生成式 AI 能够定制翻译，以确保翻译符合品牌的语调、语气以及特定受众的偏好，帮助翻译专业人员在不同市场中传递一致的信息。