2025-11-28

Tekoälyn kääntämisen todelliset mittarit: Tietoon perustuva selkeys automatisoinnista

Miten voit olla varma, että tekoälyn käyttö käännöksissä on luotettavaa eikä vain lisää riskejä? Tarkastelemme tärkeimpiä mittareita ja käyttötapauksia, jotka osoittavat tehokkaimmat tavat toteuttaa tekoälyn käännös.
virtual-document-management-system-concept

Onko tekoälykäännös tarpeeksi luotettava yritysten sisällön kannalta?

Lyhyt vastaus on: Kyllä, mutta vain jos sitä hallitaan.

Kun kyse on monikielisestä sisällöstä, tekoäly voi helpottaa tehtävää. Pelkästään tekoälyyn luottaminen on kuitenkin strateginen riski; sitä on käytettävä apupilottina, ei autopilottina. Kysymys on enemmän kuin sujuvuuden ja luotettavuuden myöntäminen tai kieltäminen: miten erotetaan skaalautuva automaatio kriittisistä riskeistä, joita ei voida hyväksyä?

Olkaamme rehellisiä, riskejä on kaikkialla, ja jopa ihmiset tekevät virheitä.  Kuten silloin, kun HSBC:n "Älä oleta mitään" oli käännetty väärin, mikä aiheutti 10 miljoonan dollarin ongelman. Siksi meidän on kvantifioitava tekoälyriski ennen kuin skaalaus käännös työnkulku. Tässä artikkelissa käytetään todellisia suorituskykytietoja tuhansista arvioiduista segmenteistä:

  • jossa AI todella loistaa,
  • jossa se edelleen kamppailee,
  • ja miten tehdä varmoja päätöksiä käyttämällä laatumittareita arvailujen sijaan.

Tässä syväsukelluksessa opit:

  • Miksi terminologia ja tarkkuus, ei tyyli, ovat tekoälykääntämisen vaaravyöhykkeitä.
  • Miten tekoäly käännössuorituskyky siirtyy sisältöalueen mukaan.
  • Miten rakentaa tietoon perustuva hallintomalli tekoälyn kääntämistä varten.

Miten mittaamme tekoälyn käännössuorituskykyä?

Jotta tekoälyn käyttöönotto ei olisi enää arvailujen varassa, keskityimme keräämään reaalimaailman tietoja ja mittaamaan suorituskykyä. Juuri tämä oli tavoitteemme 12 kuukautta sitten, kun käynnistimme pilottihankkeen Lian kanssa: analysoida tekoälykäännösten laatua mittakaavassa ja mitata automaation vaikutus.

Pilottihankkeen aikana käsittelimme yli 4,5 miljoonaa sanaa 125 kieliparin avulla todellisissa yritysympäristöissä, jotka kattoivat rahoitusalan, biotieteiden, teknologian ja luksuksen alat. Näiden tietojen avulla saamme kovaa näyttöä siitä, missä tapauksissa tekoäly tuottaa ROI:ta ja missä tapauksissa hallinnon on puututtava asiaan.

Tekoälyn käännössuorituskyky: Ponnistelut ja laatu

Tiedot vahvistavat sen: Tekoälyn laatu vaihtelee suuresti kielipareittain. Tehokkuushyöty on suurin korkean resurssin kielissä, kun taas rakenteellisesti erilaiset tai matalan resurssin kielet vaativat edelleen merkittävää inhimillistä tukea.

 

Kielipari Laatupisteet Editoinnin jälkeinen ponnistus Tekoälyn uudelleenkoulutus
englanti > portugali ⭐⭐⭐⭐⭐ Alhainen Ei vaadita
suomi > ruotsi ⭐⭐⭐⭐ Alhainen Ei vaadita
englanti > kiina ⭐⭐⭐ Korkea Suositeltu
englanti > korea ⭐⭐ Erittäin korkea Suositeltu

Mitä tiedot kertovat meille:

  • Useimmat eurooppalaiset kielet vaativat minimaalisen vähän ihmisen tekemää muokkausta (vahva tekoäly).
  • Aasialaiset kielet vaativat paljon tai erittäin paljon ihmisen toimia, mikä vahvistaa, että tekoälyllä on vaikeuksia rakenteellisesti erilaisten ja vähän resursseja sisältävien kieliparien kanssa.  

Jos tekoälykäännös aiheuttaa suurimman riskin: Terminologia ja tarkkuus

Analyysimme vahvistaa myös yleisen väärinkäsityksen: Tekoäly on yleensä sujuvaa, mutta usein epäluotettavaa. Yleisimpiä "kevyitä" ongelmia ovat:

  • Tyyli - 31 % kaikista virheistä
  • Sujuvuus - 28 % kaikista virheistä

Nämä virheet voivat olla havaittavissa, mutta ne aiheuttavat harvoin vaatimustenmukaisuuden tai tuotemerkin vahingoittumista.

Todellinen riski liittyy terminologiaan ja tarkkuuteen, jotka muodostavat suurimman osan suurista ja kriittisistä virheistä. Tässä tekoäly aiheuttaa suurimman riskin:

  • Terminologia (44 %). Tämä koskee esimerkiksi virheellisesti käännettyjä tuotenimiä, teknisiä termejä tai oikeudellisia sanamuotoja.
  • Tarkkuus (38 %). Tähän liittyy merkityksen vääristäminen, tärkeiden yksityiskohtien poisjättäminen tai tahattomien tietojen lisääminen lähteeseen verrattuna. 
Virheiden luokka
Merkittävä ja kriittinen
Vähäinen ja neutraali
Terminologia
44%
23%
Tarkkuus
38%
23%
Tyyli
8%
31%
Sujuvuus
12%
28%
Loppusanat Tekoälyn raakatulosteet eivät ole turvallisia tehtäväkriittiselle tai säännellylle sisällölle ilman ihmisen suorittamaa validointia.

"Tekoälyn kääntämisessä suurimmat riskit eivät ole tyyli tai sujuvuus vaan terminologia ja tarkkuus. Nämä suuret kysymykset vaikuttavat merkitykseen, vaatimustenmukaisuuteen ja brändin luottamukseen."

Petra Angelin muotokuva


Petra Angeli
Globaalien ratkaisujen johtaja, Acolad

Sisältöalueella on merkitystä: Tekninen vs. Luova

Tekoälyn suorituskyky ei ole yhdenmukainen. Terminologian ja tarkkuuden riskien lisäksi se riippuu suuresti lähdesisällön toimialasta. Määritimme tarkasti, mikä sisältö on valmis korkeaan automatisointiin ja mikä vaatii ihmisen asiantuntemusta. Seuraavassa taulukossa on esitetty, mikä käännösmenetelmä sopii parhaiten kullekin sisältöalueelle kartoittamalla tekoälyn tehokkuus, odotettavissa oleva muokkauksen jälkeinen työmäärä ja ensisijaiset riskit, joita on varottava.

  AI käännös automaattinen optimointi Hybridi tekoälykäännös + inhimillinen tarkistus Hybridi tai inhimillinen transkreaatio brändin sävyä varten Tekoäly + toimialueasiantuntija Kielitieteilijä
Sisältöalue Tekniikka IT & ohjelmistot Luova (ylellisyys) Lakiasiat ja rahoitus
Tekoälyn soveltuvuuspisteet ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐
Editoinnin jälkeinen ponnistus Minimaalinen Alhainen Korkea Alhainen
Suuren riskin alueet Ei merkittäviä Tarkkuus Terminologia, tarkkuus, tyyli Tarkkuus (vaatimustenmukaisuus)

Mitä tämä tarkoittaa sisällöllesi:

  • Tekninen ja jäsennelty sisältö - Ihanteellinen korkealle automaatiolle.
  • IT & Software - Automatisoi suuri osa, tarkista yksityiskohdat.
  • Luova ja tuotemerkkipainotteinen sisältö - Ihmisten asiantuntemus on välttämätöntä, joskaan ei täysin pakollista. Tekoäly kamppailee sävyn, vivahteiden ja emotionaalisen tarkoituksen kanssa.
  • Säännelty sisältö (lakiasiat, taloushallinto) - Virheiden nollatoleranssi; vaatii alakohtaisen ihmisen suorittaman tarkistuksen. 

 

Tekoäly on apupilottisi, ei autopilottisi.

Menestyneimmät yritykset kohtelevat tekoälyä apupilottina, eivät autopilottina. Tekoäly kiihdyttää tuotantoa, mutta ihmiset turvaavat merkityksen, vaatimustenmukaisuuden ja luottamuksen. Kokeilumme vahvistaa tämän hybridimallin tehokkuuden:

  • 10-20% vähennys vs. Neuraalinen konekääntäminen (NMT)
  • 40-50% vähennys vs. Ihmisen käännös.

Tehokkuus on todellista, mutta vain silloin, kun siihen yhdistetään oikeat suojakaiteet. Sinun AI käännösalustan pitäisi tarjota:

  • Täysi näkyvyys ja valvonta jokaisessa vaiheessa.
  • Tietojen ja terminologian yhdenmukaistaminen tarkkuuden varmistamiseksi.
  • Yritystason turvallisuus (yksityiset tekoälymallit, ISO-sertifioitu ja GDPR-yhteensopiva).

Ottamalla käyttöön tämän apupilottilähestymistavan poistat hallitsemattoman tekoälyn aiheuttaman kaaoksen ja maksimoit samalla nopeuden ja mittakaavan.

Keskeiset viestit tekoälykäännösstrategiaasi varten

Monikielisen sisällön skaalautuminen ei ole täyttä automaatiota, vaan älykästä, tietoon perustuvaa hallintaa. Analyysimme osoittaa tämän:

  • Data Leads: Vain mitattu suorituskyky voi osoittaa tekoälyn laadun ja sen, miten resursseja voidaan kohdentaa tehokkaasti.
  • Ihminen silmukassa Todellinen arvo: Inhimillisen asiantuntemuksen ensisijainen arvo on monikielisen sisällön suojaaminen suuririskisiltä virheiltä (terminologia ja tarkkuus), ei perustyylin tai kieliopin korjaaminen.
  • Sisällön tarkoitus on avainasemassa: Tekoäly soveltuu erinomaisesti tekniseen sisältöön, mutta luovilla ja säännellyillä aloilla se vaatii ihmisen merkittävää osallistumista.
  • Tekoäly + ihmisen asiantuntemus: Hyödynnä tekoälyalustaa, joka siirtää kielitieteilijöiden huomion vivahteiden ja tarkkuuden arvokkaaseen validointiin. 
colorful portraits of people surrounding the Acolad logo

Valmiina ottamaan käyttöön AI-käännös, jonka laatu on todistettu?

Ota yhteyttä
Usein kysytyt kysymykset

Uusi AI käännös? Meiltä saat vastauksia kysymyksiisi.

Miten voit varmistaa laadun ja johdonmukaisuuden tekoälykäännöksissä?

Laatu ja johdonmukaisuus AI käännös saavutetaan siirtymällä yleisiä konekäännösmalleja pidemmälle ja syöttämällä aktiivisesti yrityksen kielellisen omaisuuden kontekstina. Tämä prosessi räätälöi tehokkaasti tekoälyn tuotoksen ja varmistaa, että se vastaa brändiä, toimialuetta, terminologiaa ja käännösmuistia (TM). 

Mitä sisältöä ei pitäisi kääntää pelkästään tekoälyn avulla?

Sisältöä, joka vaatii paljon subjektiivista vivahteikkuutta, vakuuttavaa sävyä tai oikeudellista/sääntelyyn liittyvää tarkkuutta, ei pitäisi kääntää pelkästään tekoälyn avulla. Tietojemme mukaan luksus-, luova, oikeudellinen ja rahoitussisältö on riskialttiimpaa, koska tarkkuudessa ja terminologiassa voi olla suuria virheitä. 

Mitä eroa on NMT- ja LLM-käännösten välillä?

Neuraalinen konekääntäminen (NMT) käyttää koulutettuja malleja, jotka ovat nopeita ja räätälöityjä käännöstä varten, mikä johtaa usein ennustettavaan laatuun. Suuret kielimallit (LLM) ovat generatiivisia, kontekstitietoisia ja sujuvia, mutta ne voivat joskus tuottaa epäjohdonmukaisia tai arvaamattomia tuloksia, jolloin tarvitaan enemmän ihmisen ohjausta.

Aiheeseen liittyvät resurssit

Tekoäly kääntämistä varten: Ovatko LLMs Gamechangers?

Tekoäly kääntämistä varten: Ovatko LLMs Gamechangers?

Artikkeli
Konekäännökset ja generatiivisen tekoälyn tuottamat käännökset

Konekäännökset ja generatiivisen tekoälyn tuottamat käännökset

Artikkeli
Eettinen tekoäly kasvun ja innovaation tukena

Eettinen tekoäly kasvun ja innovaation tukena

E-kirja
Konekääntäminen tekoälyn aikakaudella: MT:n menneisyys, nykyisyys ja tulevaisuus

Konekääntäminen tekoälyn aikakaudella: MT:n menneisyys, nykyisyys ja t...

Artikkeli