Acolad
Ota yhteyttä

2025-10-31

Tekoälykäännösten hallintamalli: vaatimustenmukaisuuden, turvallisuuden ja inhimillisen valvonnan varmistaminen

Vastuullinen hallintamalli on tärkeä yrityksille, jotka tasapainoilevat tekoälyinnovaatioiden ja säädösten noudattamisen välillä. Oikein toteutettuna se on kasvun mahdollistaja, ei rasite.

person at laptop with futuristic interface floating from screen

Uudet pelisäännöt tekoälykäännöksille

Tekoälykäännöksistä on tullut osa yritysten arkea. Se, mikä alkoi tehokkuuspelinä, on nyt strateginen kyky, jonka avulla organisaatiot voivat viestiä maailmanlaajuisesti nopeasti ja laajasti. Mutta vallan mukana tulee tilivelvollisuus – tai jopa suuri vastuu (kuten Spider-Manissa todettiin!).

Haasteena on automaation tasapainottaminen vaatimustenmukaisuuden, luottamuksellisuuden ja eettisyyden kanssa. Kun EU:n tekoälylaki, ISO-standardit ja yksityisyyden suojaa koskevat puitteet tiukentavat sääntöjä, yritysten on siirryttävä kokeiluista tekoälyn käyttöönottoon, joka perustuu hallintotapaan .

Tämä on uusi tapa hahmottaa kehitystä. Enää ei riitä, että AI kääntää nopeasti. Tärkeää on myös, miten vastuullisesti se toimii.

Tässä artikkelissa käsitellään seuraavia keskeisiä aiheita:

  • Miksi tekoälykääntämisen hallinto on luottamuksen kehys
  • Miksi uusilla säännöksillä on merkitystä hallinnoinnille
  • Riskiluokat ja lieventämisstrategiat
  • Säädösten mukaisten tekoälykäännöstyönkulkujen rakentaminen
  • Parhaat käytännöt ja puitteet vastuulliseen käyttöönottoon

Mitä tekoälykääntämisen hallinto todella tarkoittaa

Säädösten mukaisten tekoälykäännöstyönkulkujen rakentaminen

Tekoälykäännösten hallintamalli ei ole tekninen ominaisuus – se on strateginen viitekehys, jossa yhdistyvät toimintatavat, teknologia ja inhimillinen kontrolli. Siinä määritellään, miten tekoälyjärjestelmiä koulutetaan, validoidaan ja otetaan käyttöön ja miten varmistetaan, että tuotokset ovat tarkkoja, eettisiä ja sääntöjen mukaisia.

EU:n tekoälyasetus (ja muut sääntelymuutokset) tekee hallinnoinnista välttämätöntä 

Eri maantieteellisillä alueilla sovelletaan erilaisia lähestymistapoja tekoälyn sääntelyyn ja hallinnointiin, mutta Euroopassa sääntely-ympäristö on selkiytymässä.

EU:n tekoälylainsäädännössä, joka hyväksyttiin vuonna 2024 ja jota sovelletaan täysimääräisesti vuodesta 2026 alkaen, vahvistetaan riskiperusteinen lähestymistapa, jossa tekoälyjärjestelmät luokitellaan neljään luokkaan: minimaalinen, rajoitettu, korkea ja ei-hyväksyttävä riski jolloin velvoitteet kasvavat tason mukaan.

Käännösjärjestelmät kuuluvat tyypillisesti rajoitetun tai korkean riskin luokkiin riippuen tietojen käytöstä ja vaikutuksesta, esimerkiksi sisällön loppukäyttötapauksesta. Suuren riskin järjestelmien on täytettävä tiukat vaatimukset avoimuuden, ihmisten suorittaman valvonnan, dokumentoinnin ja kyberturvallisuuden osalta, kun taas rajoitetun riskin järjestelmissä keskitytään tietojen julkistamiseen ja vastuulliseen käyttöön.

Oletko vielä epävarma? EU:lla on hyödyllinen Compliance Checker -työkalu, joka auttaa sinua ymmärtämään paremmin säädöksen mukaisia velvoitteitasi.

Eri luokitukset vaikuttavat suoraan tekoälyn kääntämistä käyttäviin yrityksiin, ja niiden on osoitettava vankka hallinto ja vastuuvelvollisuus. Samaan aikaan ISO-standardit, kuten ISO 42001 (tekoälyn hallinta), ISO 17100 (käännöksen laatu) ja ISO 27001 (tietoturva), vahvistavat tarvetta tekoälyyn perustuvien prosessien todistettavissa olevaan valvontaan.

Yleisesti ottaen EU:ssa toimivien ja tekoälyä kääntämiseen käyttävien yritysten on todistettava vaatimustenmukaisuus kolmella eri tavalla:

  • Läpinäkyvyys: kuka mallin on kouluttanut, millä tiedolla ja mihin tarkoitukseen.
  • Vastuullisuus: kuka allekirjoittaa tuotoksen tarkkuuden ja eettisen rehellisyyden.
  • Jäljitettävyys: miten päätökset ja korjaukset kirjataan ja tarkastetaan.

Tutustu Liaan tekoälypohjaiseen sisältökumppaniisi.

Lia yhdistää kehittyneen tekoälyn ja ihmisen asiantuntemuksen sisällön luomisesta kääntämiseen ja optimointiin tuottaen nopeasti laadukasta ja bränditurvallista sisältöä, kaikilla kielillä ja kaikille markkinoille.

Tutustu Liaan

Tekoälyriskien hallinta: tietovuodot, vinoumat ja muut

Tietojen luottamuksellisuus ja IP-suojaus

Toinen tärkeä osa tekoälyn hallintaa sääntelyn ohella on tietosuoja. LLM:t voivat paljastaa arkaluonteista sisältöä, jos niitä ei ole määritetty oikein, etenkin kun niitä käytetään avoimien tai julkisesti koulutettujen mallien kanssa.

Ilman tiukkaa hallinnointia ladatut materiaalit tai suojattu terminologia voivat vahingossa joutua osaksi mallin harjoittelutietoja, mikä voi johtaa tietovuotoihin, immateriaalioikeuksien menettämiseen tai säännösten noudattamatta jättämiseen. Hallinta alkaa tietojen sijaintivalvonnasta (data residency), suojatuista liittimistä ja "no-trace"-käännöskäytännöistä, jotka estävät datan uudelleenkäytön.

"Ihmisten on puhuttava siitä, miten kielimalleja ja tekoälyä voidaan käyttää eettisesti. Vaikka säädöksiä, kuten EU:n tekoälyasetus, tulee lisää, tiedonhallinta pysyy eturintamassa. Miten varmistamme, että kaikki pysyy turvallisena, ja samalla jatkamme näiden moottorien kouluttamista tavalla, joka hyödyntää dataa paremmin?"

Petra Angelin muotokuva


Petra Angeli
Head of Product and Solutions Enablement, Acolad | Podcast Top Voices: Global Insights Exchange

Laatuongelmat ja tekoälyn hallusinaatiot

Tarkistamattomat tekoälytuotokset voivat vaarantaa brändin maineen tai säädösten noudattamisen. Kielimallien hallusinaatiot ovat ilmiö, joka voidaan minimoida, mutta joka on edelleen riski monissa tekoälysisällön sovelluksissa.

Yksi tapa vastata näihin haasteisiin ovat työkalut, joilla voidaan optimoida lähdesisältöä, korjata virheet automaattisesti ja sovittaa sisältö brändisi ohjeiden mukaiseksi. Toinen vaihtoehto olisi rakentaa sisältöön täysimittaisen tekoälyn työnkulun sijasta jälkikäsittelykerros, jossa on mukana ihmisasiantuntijoita.

Vinoumat ja eettinen valvonta

Koulutusdatan vinoumat voivat vääristää sävyä, sukupuolirooleja tai kulttuurisia merkityksiä. Eettinen hallinto edellyttää tietokokonaisuuksien tarkastuksia, kielellistä moninaisuutta ja inhimillisten vääristymien havaitsemista koskevia protokollia, jotta voidaan turvata osallisuus ja tarkkuus.

Vaikka kielimallien jatkuvalla kouluttamisella pyritään poistamaan näitä vinoumia, asiantunteva kehotteiden luominen ja inhimillinen valvonta ovat ratkaisevia tekijöitä sudenkuoppien välttämisessä. Organisaatiot voivat myös testata puolueellisuutta ennen käyttöönottoa, käyttää kielellisesti ja kulttuurisesti monimuotoisia tietokokonaisuuksia ja luoda selkeät eettiset arviointiprosessit.

Säännölliset auditoinnit ja palaute ihmislingvisteiltä varmistavat lisäksi, että vinoumat havaitaan ajoissa ja korjataan, jolloin oikeudenmukaisuus, osallisuus ja läpinäkyvyys juurtuvat tekoälykäännösprosessin jokaiseen vaiheeseen.

Säädösten mukaisten tekoälykäännöstyönkulkujen suunnittelu

Ihminen osana prosessia: vaatimustenmukaisuuden selkäranka

Human-in-the-loop (HITL) -työnkulut mahdollistavat jatkuvan laadunvalvonnan, kontekstuaalisen korjauksen ja säädösten mukaisen tarkistuksen, luoden puolustuskelpoisen vaatimustenmukaisuusketjun.

"Kiusaus poistaa ihminen käännösprosessista on todellinen, mutta muistetaan, että tekoäly oppii jatkuvasti, mutta se ei pysty tuntemaan. Inhimilliset tunteet ovat avainasemassa."

Bertrand Gstalderin muotokuva


Bertrand Gstalder
Toimitusjohtaja, Acolad

Skaalautuvuutta edistävä monitasoinen hallinto

Yksi tehokas tapa suunnitella tekoälykäännöstyönkulkuja on sovittaa prosessi sisällön arkaluonteisuuteen ja käyttötarkoitukseen. Tämä lähestymistapa edellyttää usein porrastettujen työnkulkujen käyttöönottoa :

  • Matala riski: tekoälykäännös automaattisilla laatutarkistuksilla sopii sisäiselle tai suurivolyymiselle sisällölle.

  • Kohtalainen riski: tekoälykäännös ja ihmisen kielentarkastus, erityisesti asiakaskohtaisten materiaalien tai tuotesisällön osalta.

  • Korkea riski: tekoälykäännös asiantuntijalingvistin tarkistuksella tai täysin ihmisen tekemä käännös – kuten tekninen tai säännelty sisältö biotieteiden ja laki- tai rahoitusaloilla.

Jokainen taso voidaan räätälöidä organisaatiosi tarpeisiin selkeästi määritellyillä palvelutasosopimuksilla, vaatimustenmukaisuustarkistuksilla ja auditointidokumentaatiolla, jotka vastaavat riskiprofiiliasi ja sääntelyvelvoitteitasi.

Näin varmistetaan, että kaikki sisällöt markkinointimateriaaleista viranomaismääräysten mukaisiin asiakirjoihin ovat jäljitettävissä, todennettavissa ja vaatimusten mukaisia. Kaiken kaikkiaan tämä antaa sinulle varmuuden siitä, että laatu- ja hallintostandardit täyttyvät johdonmukaisesti monikielisissä toiminnoissasi.

Ponsse: Maailmanlaajuista kasvua 20 vuoden lokalisointikumppanuudella

Tutustu siihen, miten ainutlaatuinen kumppanuuteen perustuva lähestymistapamme kielipalveluihin on auttanut Ponssea laajentumaan uusille markkinoille.

Lue lisää

Parhaat käytännöt ja kehykset tekoälykäännösten vastuullista käyttöönottoa varten

1. Hallintoneuvoston perustaminen

Ota mukaan vaatimustenmukaisuuden, tietotekniikan ja lokalisoinnin johtajat. Heidän yhteisessä valvonnassaan määritellään tekoälyriskin sietokyky, toimittajien valinta ja tarkastusten tiheys.

2. Toteuta tekoälyn hallintajärjestelmä

Ota käyttöön ISO/IEC 42001:n kaltaiset kehykset tekoälyn hallintaa varten ja yhdistä se olemassa oleviin ISO 17100- ja 27001-järjestelmiin tai tee yhteistyötä Acoladin kaltaisen organisaation kanssa, jolla on pitkä kokemus kieliteknologian hallinnan noudattamisesta.

3. Sisällön luokittelu riskitasojen mukaan

Kaikki sisältö ei vaadi samaa tarkkuutta.  Määrittele käännöstasot tiedon arkaluonteisuuden ja sääntelyaltistuksen perusteella. Esimerkiksi pelkkä tekoäly voi olla täysin riittävä sisäiseen dokumentointiin, kun taas kieliasiantuntijan jälkikäsittely voi olla paras vaihtoehto liiketoimintakriittiselle ulkoiselle materiaalille.

4. Seuraa ja auditoi suorituskykyä

Käytä laadunvarmistuksen hallintapaneeleja ja automaattisia lokeja vaatimustenmukaisuuden, mallin kehityksen ja päätösten vastuullisuuden osoittamiseen.

5. Pidä ohjakset ihmisillä

Kielellisten ja eettisten validointitarkastusten määrääminen. Hallinnoinnissa ei ole kyse tekoälyn rajoittamisesta, vaan tekoälyn turvallisesta, läpinäkyvästä ja kestävästä käytöstä.

Vastuullinen tekoälykäännös kilpailuetuna

On tärkeää muistaa, että vaikka kehittyvä tekoälyä koskeva sääntely voi vaikuttaa monimutkaiselta, se voi myös olla ratkaiseva erottava tekijä kilpailijoihin nähden.

Yritykset, jotka integroivat tekoälyn vastuullisesti, voivat skaalautua nopeammin, vähentää riskejä ja rakentaa vahvempaa luottamusta sääntelyviranomaisten, kumppaneiden ja asiakkaiden kanssa. Se tarjoaa pääsyn säännellyille markkinoille, joihin säädöksistä piittaamattomilla kilpailijoillasi ei ole asiaa.

"Etenkin säännellyillä teollisuudenaloilla on tärkeää pystyä osoittamaan, että työskentely on turvallista. Vaatimusten noudattamisessa ei ole kyse vain sakkojen välttämisestä, vaan siitä, että olemme luotettava kumppani huoneessa."

Jennifer Nacinelli


Jennifer Nacinelli 

AI Data Program Manager, Acolad

Yhteenveto

  • Ota käyttöön hallintamallit tai harkitse asiantuntevaa kumppania, hallitaksesi tekoälykäännösriskejä.

  • Luokittele sisältö vaatimustenmukaisuuden kriittisyyden mukaan, jotta voit soveltaa oikeita valvontatoimia.

  • Käytä ihmisen tarkastuksen sisältäviä malleja varmistaaksesi eettiset ja tarkat tuotokset, erityisesti kriittisessä sisällössä.

  • Tarkasta ja dokumentoi jokainen vaihe avoimuuden ja vastuullisuuden osoittamiseksi.

  • Suhtaudu hallintamalliin mahdollistajana, joka tukee globaalia tekoälyvalmiutta.

colorful portraits of people surrounding the Acolad logo

Oletko valmis tekemään tekoälykäännösstrategiastasi tulevaisuudenkestävän?

Ota yhteyttä
Usein kysytyt kysymykset

Mietityttääkö teköälysisältöjen hallinta?

Mitä on tekoälykäännösten hallinta (Governance)?

Jäsennelty kehys, joka varmistaa, että tekoälykäännökset täyttävät laatu-, turvallisuus- ja vaatimustenmukaisuusstandardit.

Miten tekoälykäännösten hallinta tukee vaatimustenmukaisuutta?

Siinä sovitetaan tekoälyn käyttö käännöstehtävissä yhteen sääntelykehysten, kuten ISO-standardien, eettisten näkökohtien ja EU:n tekoälylain kaltaisen lainsäädännön kanssa.

Miksi inhimillinen valvonta on välttämätöntä käännöshallinnolle?

Arkaluonteisimmankin sisällön kohdalla ihminen voi validoida kontekstin, sävyn ja sääntelyn merkityksen, jota tekoäly ei pysty täysin ymmärtämään.

Mitä riskejä tekoälykääntämisen hallinto käsittelee?

Se auttaa lieventämään yleisiä tekoälyyn liittyviä ongelmia, kuten tietovuotoja, hallusinaatioita, vinoumia ja tuotosten epäjohdonmukaisuutta.

Hidastaako hallintamalli tekoälykäännöksiä?

Ei, jos se on suunniteltu fiksusti. Taktiikat, kuten porrastettujen työnkulkujen käyttö, auttavat säilyttämään sekä nopeuden että turvallisuuden.

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