AI时代不容忽视的本地化管理细节

在各类AI大模型日臻成熟、百花齐放的今天，各行各业都在考虑和尝试将AI能力引入企业内部提升语言服务的效率与质量。通过快速迭代更新，AI确实开始在一些具体的翻译场景中展现出令人信服的潜力，且已经在一些企业的翻译需求中发挥重要作用。然而，越来越多的本地化部门负责人也开始意识到，仅仅使用AI作为翻译工具存在着无法逾越的局限，想要真正提升语言业务的效率与质量，就必须重新审视本地化管理的重要意义。

AI解决不了的难题：翻译≠本地化

当前我们确实看到，从爆火、普及，再到已经在传统的人工翻译工作中崭露头角，AI在不同语言间灵活转换文本的强大能力已经毋庸置疑。原本人工翻译要几天才能完成的翻译任务现在AI只要几秒就能输出草稿，但似乎对于本地化管理者来说，“甩手掌柜”的梦想仍然遥不可及。这就要从一个老生常谈的问题说起了：翻译并不等于本地化。AI可以在语言转换过程中为我们提供辅助，但它存在很多弱点导致还远不能替代人类在本地化过程中所具备的专业经验和能力：

• 无法保持稳定。不同于经验丰富具备稳定写作风格的人类译员，AI在进行翻译处理的过程中难以保证稳定的写作风格，哪怕是相同的原文也会输出完全不同的译文，更别说难以消除的幻觉现象：当输入一段“4×4”（四轮驱动）的原文时，AI可能给出“16”的译文。
• 欠缺领域知识。虽然在很多一般的通用场景下，AI能表现出比机器翻译更强的领域感知能力并正确使用一些常见的技术术语，可一旦面对具体的专业产品与服务且存在区别与通用场景的专用术语时AI就无法像人工译员一样按照特定的术语表进行翻译。比如在工业制造领域，AI有可能将“tolerance”（公差）翻译成“容忍度”。
• 依赖原文质量。将上下文完整且写作质量较高的原文输入AI后经常可以得到相对质量较高的译文，但在复杂的企业语言服务业务中存在着大量不受控制随意写作且碎片化的原文，那么此时人工译员可以通过上下文的理解甚至答疑的方式重构译文，而AI就有可能被错误的理解引导并进一步在译文中放大原文缺陷。
• 语向影响结果。由于AI在不同语向上的翻译表现主要由其训练数据决定，而不同语言可供AI训练的公开语料数据差别巨大，这就导致AI在数据资源丰富的大语种上表现会明显好于其他低资源的小语种。

本地化管理中的成败细节

对于专业而复杂的企业语言服务来说，翻译只是其中的一个生产步骤，要想实现更高的本地化目标，就需要在本地化管理的过程中关注到更多的技术细节：

• 坚持专业导向。面对汹涌而来的降本增效大潮，本地化部门受到的冲击不言而喻。作为管理者此时更需要冷静看待AI的作用与价值，发挥专业作用协助业务部门科学评估AI在实际业务场景中适用的边界，建立译后编辑（PE）或人机协作（HITL）等标准规范，以及整合资源落地集成AI的业务应用。
• 强化数据管理。从历史译文到术语体系，语料数据对于本地化来说至关重要。做好语料管理不仅意味着集中保存数据以方便参考复用，更要求从根源上对语料进行体系化管理，为语料的输入设定规范和标准，确保和维护语料数据的质量，这样才能使得翻译生产和语料数据形成良性循环。
• 从源头解决问题。不管是人工翻译还是AI辅助，原文质量已经为译文生产设定了框架，大量不受控制随意编写的原文既会影响译文质量也会降低生产效率，导致业务整体事倍功半。这就需要在企业内部持续推动技术写作专业化转型，将原文控制集成到本地化管理中，从源头保障输入质量。
• 全周期闭环治理。本地化管理部门作为翻译生产与业务方之间的桥梁，其作用还应该体现在对于业务生命周期与流程的管理上：本地化部门需从项目立项前期就与业务方确认拉通质量目标与生产周期等信息，推动研发部门做好本地化适配并为翻译生产筹划更多资源；在项目中牵头答疑培训等各类技术支持；在项目后期主导LQA与验收，并对生产进行总结反馈持续改进，并在此过程中与语言服务供应商保持紧密沟通与协作，将外部服务能力也纳入治理范围。

结语

经过近两年的发展与沉淀，AI能否在语言服务中发挥作用已没有争议，大模型的快速迭代和普及正开始让AI能力成为基础设施一样的存在。无处不在的AI为各种服务开拓了广阔的想象空间也创造了无限的应用可能，不过哪怕是强如人工智能，在语言服务行业也无法完全实现端到端的自动化。未来，探索人机协作的新模式才是本地化管理最有价值的发展方向，AI固然能在很多业务领域辅助我们降本增效，但本地化管理的专业价值仍需要人类不可替代的知识和经验来守护。