AI til oversættelse: Er modeller som DeepSeek, ChatGPT og Gemini de bedste til lokalisering?

Der er en masse hype omkring store AI-sprogmodeller til oversættelse - men kan de virkelig erstatte professionel lokalisering?

Oversættelse

Lia

Hands interacting with a laptop keyboard, illustrating the concept of social media engagement, online communication, and digital networking.

Bestyrelseslokaler, LinkedIn-kommentarer og webinarer er stadig fulde af diskussioner om AI-revolutionen, og hvordan den påvirker oversættelse og lokalisering. Selv om LLM'er ikke udtrykkeligt er designet til oversættelse, bliver de i stigende grad brugt til at skabe flersproget indhold - men debatten fortsætter om deres effektivitet til disse opgaver.

Men hvad siger eksperterne?

Hvordan kan AI-modeller sammenlignes med de specialiserede NMT-motorer (Neural Machine Translation)?
Kan de bruges til lokalisering i stor skala, eller er de bedre egnet til kreative og nicheprægede opgaver?
Hvilke etiske, lovgivningsmæssige og datasikkerhedsmæssige udfordringer giver de?
Er åbne AI-modeller som DeepSeek et reelt alternativ til proprietære løsninger?
Lad os ved hjælp af nogle ekspertudtalelser se på det udviklende AI-oversættelseslandskab, og hvad det betyder for fremtiden for flersproget indhold.

AI-oversættelse: Hvordan sammenlignes LLM'er?

Selv om LLM'er ikke nødvendigvis er bygget til oversættelse, har mange branchefolk og organisationer testet, hvordan de klarer sig i forhold til etablerede neurale maskinoversættelsessystemer (NMT).

Nogle modeller, som Deepseeks seneste V3- og R1-modeller, er blevet rost for deres ræsonnementsevne, mens brugere rapporterer om gode resultater for flydende tale og kreativitet med modeller som GPT4 og Claude.

DeepSeek: Nogle eksperter mener, at dens kinesisk-engelske oversættelseskvalitet overgår andre modellers. Den er også særlig stærk til matematiske ræsonnementer. Nogle tidlige tests viser dog, at den kan have svært ved at håndtere kontekstuelle nuancer sammenlignet med andre modeller.
ChatGPT & Claude: Disse modeller foretrækkes af mange til nuancerede og kreative oversættelser af høj kvalitet, ofte til markedsføring eller kreativt indhold. De kan også være nyttige for faser i lokaliseringsworkflows. I en nylig undersøgelse blev Claude Sonnet vurderet af eksperter som den bedste oversættelsesmodel i flere sprogpar til generelle oversættelsesopgaver.
Gemini & LLaMa: Googles Gemini-modeller integrerer multimodale funktioner og forbedrer den kontekstuelle forståelse på tværs af forskellige typer indhold, mens Metas LLaMa fokuserer på effektivitet og tilpasningsevne til forskellige AI-opgaver.

Indsigt i branchen

Nimdzi's brancheekspert Renato Beninatto, som har beskrevet sine tanker om de vigtigste tendenser, der vil forme sprog- og indholdsbranchen i 2025 i vores eksklusive e-bog, udførte et eksperiment for at teste en oversættelsesfejl og opdagede en interessant forskel mellem GPT-4o og DeepSeek V3, da han oversatte en særlig vanskelig spansk sætning.

Det skrev han på LinkedIn: "Dette eksperiment afslører en betydelig forskel i ræsonnementsevne mellem disse AI-modeller. Mens DeepSeek viste en stærk grammatisk analyse, kæmpede den med den bredere kontekst. ChatGPT demonstrerede overlegen ræsonnering ved at forstå forholdet mellem indholdets præmis (fire ord) og oversættelsen."

Omkostningseffektiv AI-oversættelse? En ny æra

Omkostninger er en vigtig overvejelse for mange ledere, der ønsker at fremme brugen af AI-modeller til indholdsskabelse og lokalisering. Mens mange af de store AI-aktører har lignende tokenpriser, har en af de største forstyrrelser med hensyn til LLM-omkostninger været ankomsten af DeepSeek.

Det siges, at DeepSeek er blevet uddannet for en brøkdel af konkurrenternes omkostninger, og at omkostningerne pr. token generelt er langt lavere end konkurrenternes. Disse lavere omkostninger vil sandsynligvis betyde, at det bliver langt mere økonomisk rentabelt for mindre virksomheder og andre organisationer at udnytte styrken ved en LLM.

LLM-omkostningerne vil sandsynligvis falde. Men for mange virksomheder, der allerede har investeret i at opbygge en termbase eller oversættelseshukommelse med neural maskinoversættelse, eller til brug i store mængder, kan det indtil videre være mere omkostningseffektivt at fortsætte med at bruge NMT - især fordi NMT kan behandle store mængder indhold hurtigere.

Indsigt i branchen

"Der er ikke nogen universalløsning, når det handler om at vælge at bruge en LLM eller NMT til oversættelse. Den mest omkostningseffektive løsning afhænger af typen af indhold, målgruppen, mængden af indhold og mange andre faktorer. Det er derfor, at Language Service Providers - med deres ekspertise i at implementere både NMT- og AI-løsninger - er i en unik position til at hjælpe med at finde den rette balance."

- Pavel Soukenik, chef for globale løsninger, Acolad

Tilpasning og modeller med åben vægt: En revolution inden for lokalisering?

Den måske vigtigste forskel mellem DeepSeek og de store LLM-konkurrenter er, at modellen er tilgængelig via en åben vægtmodel. Mens nogle måske vil beskrive det som open source, insisterer mange eksperter på, at en AI-model, der gør sine trænede parametre offentligt tilgængelige, mens andre aspekter af modellen holdes private, bør kaldes Open Weight.

Uanset hvad er DeepSeek i modsætning til de fleste andre LLM-rivaler tilgængelig for tilpasning med mulighed for at downloade, ændre og implementere modeller på stedet, så virksomheder kan finjustere AI'en specifikt - for eksempel for at passe til sprogpar og branchespecifik terminologi.

Dette kan være særligt banebrydende for udviklingen af nye modeller, der er designet specielt til at håndtere arbejde på sprog med få ressourcer, som måske ikke er dækket af de eksisterende modeller. Derudover kan organisationer sikkert træne modellen på deres egne oversættelseshukommelser, terminologidatabaser og brandguidelines - alt sammen uden at eksponere følsomme data for tredjeparter.

Åbne vægtmodeller har potentiale til virkelig at demokratisere avanceret sprogteknologi, samtidig med at organisationer kan bevare deres konkurrencemæssige sproglige fordele. Mange flere virksomheder ville kunne køre tilpassede applikationer af modellerne uden de enorme startomkostninger ved at træne modellen.

AI-oversættelse og compliance: Dilemmaet med datasikkerhed

I takt med at AI bliver mere udbredt, forsvinder bekymringerne for datasikkerhed, compliance og etik ikke.

For eksempel har myndighederne i Australien, USA, Italien, Taiwan og Sydkorea allerede indført begrænsninger i brugen af DeepSeek med henvisning til bekymringer om privatlivets fred og data. Italien tog oprindeligt en lignende kurs, da ChatGPT blev lanceret.

Databeskyttelse, lovgivningsmæssige rammer og andre compliance-problemer er stadig en stor hindring for indførelse af AI i virksomheder på mange områder, især i regulerede brancher.

Nøglespørgsmål, som virksomhedsledere skal overveje, er bl.a:

Kan AI-modeller sikre databeskyttelse og overholdelse af lokale regler, når de bruges til oversættelse?
Er det muligt for virksomheder at vælge lokalt hostede AI-modeller for at beskytte datasikkerheden?
Hvad bliver konsekvensen af de forskellige tilgange til regulering af kunstig intelligens i Europa, USA og Asien?

Selv om disse spørgsmål ikke har enkle svar, skal organisationer nøje vurdere, om AI-oversættelsesværktøjer kan opfylde deres compliance-forpligtelser, overveje levedygtigheden af lokalt hostede modeller og forberede sig på konsekvenserne af forskellige lovgivningsmæssige tilgange mellem større globale regioner.

To kolleger gennemgår og arbejder på et dokument sammen ved et skrivebord på et kontor, måske i aftentimerne.

Hvad bliver det næste for AI-drevet oversættelse?

Som vi har set, fortsætter landskabet med at ændre sig med åbne modeller, der udfordrer traditionelle proprietære systemer, mens omkostningseffektivitet og tilpasningsmuligheder bliver afgørende faktorer på markedet.

Fremtiden peger måske i retning af en mere demokratiseret adgang til AI-teknologi, hvor mindre LSP'er og virksomheder får mulighed for at implementere og tilpasse deres egne AI-løsninger. Tendensen med lokal implementering og modeltilpasning vil sandsynligvis accelerere, især for organisationer, der arbejder med sprog med få ressourcer og specialiseret brancheterminologi.

Men denne udvikling skal navigere i komplekse lovgivningsmæssige farvande, da forskellige lande implementerer forskellige tilgange til AI-styring. Branchen bliver nødt til at afbalancere innovation med overholdelse af regler, især når der fortsat opstår regionale forskelle i AI-regulering.

Vigtige pointer for virksomheder og lokaliseringsprofessionelle:

✔ AI-modeller bliver bedre og bedre, men i nogle tilfælde, f.eks. ved store indholdsmængder, kan traditionelle NMT-motorer stadig være det bedste valg.
✔ Åbne AI-modeller kan drive innovation i branchen, men indførelsen afhænger af klarhed i lovgivningen.
✔ AI-oversættelse skal bruges strategisk, f.eks. til kreativt indhold og automatiseret efterredigering.
✔ Sikkerhed og overholdelse af data er fortsat kritiske faktorer i valget af AI-værktøj.

Indsigt i branchen

"Fremtiden for AI inden for oversættelse og lokalisering handler ikke kun om teknologi - det handler om, hvordan vi balancerer sikkerhed, compliance og innovation. AI er ved at omforme sprogindustrien, men den sande styrke kommer fra at tilpasse disse teknologier til specifikke sammenhænge."

- Pavel Soukenik, chef for globale løsninger, Acolad