Tekoäly ja kääntäminen – miten DeepSeek, ChatGPT, Gemini ja muut tekoälymallit sopivat lokalisointiin?

Neuvotteluhuoneissa, Linkedinissä ja webinaareissa kohistaan tekoälyn vallankumouksesta ja sen vaikutuksista kääntämiseen ja lokalisointiin. Vaikka suuria kielimalleja ei ole suunniteltu suoraan kääntämiseen, niitä käytetään yhä useammin monikielisen sisällön luomiseen. Niiden tehokkuudesta tällaisissa tehtävissä käydään kuitenkin edelleen keskustelua.

Mitä mieltä asiantuntijat ovat?

• Miten tekoälymallit ovat verrattavissa erikoistuneisiin neuroverkkokonekääntimiin (NMT)?
• Sopivatko ne suuren mittakaavan lokalisointiin vai paremmin luoviin ja pienten erikoisalojen tehtäviin? 
• Millaisia eettisiä tai sääntely- tai tietoturvahaasteita niiden käyttöön liittyy? 
• Ovatko open-weight-tekoälymallit, kuten DeepSeek, varteenotettava vaihtoehto suljetuille ratkaisuille?

Tutustutaan asiantuntijoiden johdolla tekoälykääntämisen kehittyvään alaan ja vaikutuksiin, joita sillä on monikielisen sisällön tulevaisuuteen.

Tekoälykäännökset: miten suuret kielimallit oikeasti pärjäävät?

Vaikka suuria kielimalleja ei ole suunniteltu ensisijaisesti kääntämiseen, monet alan ammattilaiset ja organisaatiot ovat kokeilleet, miten ne pärjäävät vertailussa vakiintuneisiin neuroverkkokonekääntimiin (NMT).

Tietyt mallit, kuten Deepseekin uusimmat V3- ja R1-mallit, ovat saaneet kiitosta päättelykyvystään, ja GPT4:n ja Clauden kaltaisten mallien käyttäjät ovat puolestaan raportoineet sujuvista ja luovista tuloksista.

• DeepSeek: Joidenkin asiantuntijoiden mukaan kiina-englanti-käännösten laatu päihittää muut mallit. Malli toimii myös erityisen hyvin matemaattisissa päättelytehtävissä. Varhaisten testien perusteella sillä voi kuitenkin olla vaikeuksia kontekstiin liittyvien vivahteiden kanssa joihinkin muihin malleihin verrattuna.
• ChatGPT ja Claude: Monet suosivat näitä malleja laadukkaiden, vivahteikkaiden ja luovien käännösten tuottamisessa, kun kyseessä on esimerkiksi markkinointi- tai luova sisältö. Ne voivat olla hyödyllisiä myös lokalisointityönkulun vaiheissa. Tuoreessa tutkimuksessa asiantuntijat arvioivat Claude Sonnetin yleisissä käännöstehtävissä parhaaksi käännösmalliksi monien kieliparien kohdalla.
• Gemini ja LLaMa: Googlen Gemini-malleihin on integroitu multimodaalisia kyvykkyyksiä, mikä parantaa kontekstin ymmärtämistä erilaisessa sisällössä, kun taas Metan LLaMa tähtää tehokkuuteen ja mukautuu erilaisiin tekoälytehtäviin.

Ajatuksia toimialalta:

Nimdzin asiantuntija Renato Beninatto, joka kertoi eksklusiivisessa e-kirjassamme ajatuksiaan kieli- ja sisältöalan tärkeimmistä trendeistä vuonna 2025, teki käännöskokeen erityisen hankalalla espanjankielisellä lauseella ja huomasi kiinnostavan eron GPT-4o:n ja DeepSeek V3:n välillä.

Hän julkaisi havaintonsa LinkedInissä: ”Tämä koe paljastaa merkittävän eron näiden tekoälymallien päättelykykyjen välillä. DeepSeek analysoi kielioppia tehokkaasti, mutta sillä oli vaikeuksia laajan kontekstin tulkitsemisessa. ChatGPT osoitti parempaa päättelykykyä ymmärtämällä suhteen alkutilanteen (neljä sanaa) ja käännöksen välillä.”

Kustannustehokkaita tekoälykäännöksiä? Uusi aikakausi

Kustannukset ovat merkittävä näkökohta johtajille, jotka haluavat edistää tekoälymallien hyödyntämistä sisällöntuotannossa ja lokalisoinnissa. Vaikka monilla suurilla tekoälytoimijoilla on samankaltaiset token-kohtaiset hinnat, DeepSeek on ravistellut suurten kielimallien hinnoittelua.

DeepSeekin kehittäjät ovat kertoneet kouluttaneensa mallin murto-osalla kilpailijoiden kuluista, ja palvelun token-kohtainen hinta on yleensä huomattavasti alhaisempi kuin kilpailijoilla. Alhaisempien kustannusten myötä suurten kielimallien hyödyntämisestä tulee todennäköisesti huomattavasti kannattavampaa pienille yrityksille ja muille organisaatioille.

Suurten kielimallien kustannukset jatkavat todennäköisesti laskuaan. Jos yritys on kuitenkin jo investoinut neuroverkkokääntimeen, termikantoihin ja käännösmuisteihin, suurten sanamäärien käsittelyssä neuroverkkokäännin voi olla jatkossakin kustannustehokas vaihtoehto – varsinkin kun se pystyy käsittelemään suuria sisältömääriä tekoälyä nopeammin.

Ajatuksia toimialalta 

”Kun tavoitteena on valita kääntämiseen LLM tai NMT, olemassa ei ole yhtä pakettiratkaisua. Eri ratkaisujen kustannustehokkuuteen vaikuttavat sisältötyyppi, kohdeyleisö, sisällön määrä ja monet muut tekijät. Juuri siksi kielipalveluntarjoajilla – joilla on asiantuntemusta sekä NMT- että AI-ratkaisuista – on ainutlaatuiset valmiudet auttaa oikean ratkaisun löytämisessä.”

Pavel Soukenik, globaalien toimintojen johtaja, Acolad

Mukauttaminen ja open-weight-mallit: lokalisoinnin vallankumous?

Kenties tärkein ero DeepSeekin ja muiden merkittävien suurten kielimallien välillä on DeepSeekin päätös julkistaa mallin parametrit. Jotkut kutsuvat sitä siksi avoimen lähdekoodin malliksi, mutta monien asiantuntijoiden mielestä tekoälymallia, jonka koulutetut parametrit julkistetaan mutta jonka muut osat pidetään salassa, pitäisi pikemminkin kutsua open-weight-malliksi.

Toisin kuin useimpia muita suuria kielimalleja, DeepSeekiä voi mukauttaa. Yritykset voivat ladata mallit, mukauttaa niitä ja käyttää niitä paikallisesti, mikä mahdollistaa tekoälyn hienosäätämisen vaikkapa tiettyä kieliparia tai toimialaterminologiaa varten.

Tämä voisi mullistaa mallien kehittämisen erityisesti pieniä kieliä varten, joita ei välttämättä ole huomioitu suljetuissa malleissa. Lisäksi organisaatiot voisivat kouluttaa mallia omilla käännösmuisteillaan, termikannoillaan ja brändiohjeillaan luovuttamatta kuitenkaan arkaluonteisia tietoja kolmansille osapuolille.

Open-weight-mallit voivat tuoda edistyneen kieliteknologian merkittävästi laajemmin saataville ja auttaa organisaatioita säilyttämään kielelliset kilpailuetunsa. Entistä suurempi joukko yrityksiä voisi käyttää malleja mukautetuissa sovelluksissa ilman mallin kouluttamiseen liittyviä valtavia alkukustannuksia.

Tekoälykäännökset ja vaatimustenmukaisuus: tietoturvaongelma

Tekoälyn käytön yleistyessä huolet tietoturvasta, vaatimustenmukaisuudesta ja etiikasta eivät häviä mihinkään.

Viranomaiset esimerkiksi Australiassa, Yhdysvalloissa, Italiassa, Taiwanissa ja Etelä-Koreassa ovat jo alkaneet rajoittaa DeepSeekin käyttöä yksityisyyteen ja tietosuojaan liittyvien huolenaiheiden vuoksi. Italia ryhtyi vastaaviin toimiin, kun ChatGPT julkaistiin.

Tietosuoja, sääntelykehykset ja muut huolet vaatimustenmukaisuudesta ovat edelleen merkittävä este tekoälyn käyttöönotolle monissa yrityksissä, erityisesti säännellyillä toimialoilla.

Yritysjohtajien on pohdittava esimerkiksi seuraavia kysymyksiä:

• Pystyvätkö tekoälymallit varmistamaan tietosuojan ja paikallisten säädösten noudattamisen, kun niitä käytetään kääntämiseen?

• Voivatko yritykset varmistaa tietoturvan käyttämällä paikallisesti suoritettavia tekoälymalleja?

• Millainen vaikutus Euroopan, Yhdysvaltojen ja Aasian erilaisella tekoälysääntelyllä on?

Näihin kysymyksiin ei ole yksinkertaisia vastauksia, mutta organisaatioiden on arvioitava tarkasti, vastaavatko tekoälytyökalut sovellettavan sääntelyn vaatimuksia, harkittava paikallisten mallien hyödyntämistä ja valmistauduttava sääntelyn eroavaisuuksiin eri puolilla maapalloa.

Mitä tekoälykääntämisen alalla on luvassa seuraavaksi?

Tekoälyn käyttö käännöksissä on jatkossakin murroksessa, kun open-weight-mallit haastavat suljetut mallit. Kustannustehokkuus ja mukautusmahdollisuudet ovat markkinoilla tärkeimmät erottautumistekijät.

Tulevaisuudessa tekoälyteknologiaa voi olla entistä tasapuolisemmin saatavilla, jolloin myös pienemmät kielipalveluntuottajat ja yritykset voivat ottaa omia tekoälyratkaisujaan käyttöön ja mukauttaa niitä. Paikallisten ratkaisujen ja mallien mukauttamisen trendi todennäköisesti jatkuu erityisesti organisaatioissa, jotka työskentelevät pienten kielten ja erikoisterminologian parissa.

Alalla joudutaan kuitenkin luovimaan monimutkaisessa sääntely-ympäristössä, kun tekoälyn säätelyä kehitetään eri suuntiin eri alueilla. Toimialan on löydettävä sopiva tasapaino innovaation ja vaatimustenmukaisuuden välillä ja huomioitava paikalliset sääntelyerot.

Tärkeimmät johtopäätökset yrityksille ja lokalisointialan ammattilaisille:

✔ Tekoälymallit kehittyvät, mutta joissakin käyttötapauksissa, kuten käännettäessä suuria sisältömääriä, perinteinen NMT-malli voi yhä olla paras vaihtoehto.

✔ Open-weight-tekoälymallit voivat edistää innovaatiota toimialalla, mutta niiden hyödyntämiseen vaikuttaa sääntelyn selkeys.

✔ Tekoälyä tulisi hyödyntää strategisesti esimerkiksi luovan sisällön kääntämisessä ja automaattisessa jälkieditoinnissa.

✔ Turvallisuus ja tietojen suojaaminen ovat jatkossakin kriittinen näkökohta tekoälytyökalujen valinnassa.

Ajatuksia toimialalta

”Tekoälyavusteisen kääntämisen ja lokalisoinnin tulevaisuudessa ei ole kyse vain teknologiasta vaan tasapainon löytämisestä turvallisuuden, vaatimustenmukaisuuden ja innovaation välillä. Tekoäly muovaa kielialaa, mutta todellinen voima piilee näiden tekniikoiden mukauttamisessa erilaisiin konteksteihin.”

Pavel Soukenik, globaalien toimintojen johtaja, Acolad