Julkaistu 19 maaliskuu 2025

Tekoäly kääntämistä varten: Ovatko DeepSeekin, ChatGPT:n ja Geminin kaltaiset mallit parhaita lokalisointiin?

On paljon hypeä noin AI Large Language Models käännös - mutta ne todella korvata ammatillinen lokalisointi?
Tekoäly kääntämistä varten: Ovatko DeepSeekin, ChatGPT:n ja Geminin kaltaiset mallit parhaita lokalisointiin?
On paljon hypeä noin AI Large Language Models käännös - mutta ne todella korvata ammatillinen lokalisointi?

Johtoryhmien huoneissa, LinkedIn-kommenteissa ja webinaareissa keskustellaan edelleen tekoälyn vallankumouksesta ja siitä, miten se vaikuttaa kääntämiseen ja lokalisointiin. Vaikka LLM-ohjelmia ei ole nimenomaisesti suunniteltu kääntämiseen, niitä käytetään yhä useammin monikielisen sisällön luomiseen - keskustelu niiden tehokkuudesta näissä tehtävissä jatkuu kuitenkin edelleen.

Mutta mitä asiantuntijat sanovat?

  • Miten tekoälymalleja verrataan erikoistuneisiin neuraalisiin konekäännösmoottoreihin (NMT)?
  • Ovatko ne käyttökelpoisia laajamittaiseen lokalisointiin vai soveltuvatko ne paremmin luoviin ja kapeisiin tehtäviin?
  • Mitä eettisiä, lainsäädännöllisiä ja tietoturvaan liittyviä haasteita ne aiheuttavat?
  • Tarjoavatko DeepSeekin kaltaiset avoimet tekoälymallit todellisen vaihtoehdon omille ratkaisuille?
  • Tarkastellaan asiantuntijalausuntojen avulla kehittyvää tekoälykäännösmaisemaa ja sitä, mitä se tarkoittaa monikielisen sisällön tulevaisuuden kannalta.

Tekoälyn käännös: Miten LLM:t vertailevat?

Vaikka LLM ei välttämättä ole rakennettu kääntämiseen, monet alan ammattilaiset ja organisaatiot ovat testanneet, miten ne toimivat vakiintuneita neuraalisia konekäännösjärjestelmiä (NMT) vastaan.

Joitakin malleja, kuten Deepseekin viimeisimpiä V3- ja R1-malleja, on kehuttu niiden päättelykyvystä, kun taas käyttäjät ovat raportoineet GPT4:n ja Clauden kaltaisten mallien avulla saavutetuista hyvistä tuloksista sujuvuuden ja luovuuden suhteen.

  • DeepSeek: Joidenkin asiantuntijoiden mukaan sen kiinan ja englannin käännösten laatu ylittää muiden mallien laadun. Se on myös erityisen vahva matemaattisen päättelyn tehtävissä. Jotkin varhaiset testit ovat kuitenkin osoittaneet, että se voi olla vaikeampi kuin jotkin muut mallit, kun on kyse kontekstin vivahteista.
  • ChatGPT & Claude: Monet suosivat näitä malleja laadukkaita, vivahteikkaita ja luovia käännöksiä varten, usein markkinointia tai luovaa sisältöä varten. Niistä voi olla hyötyä myös lokalisoinnin työnkulkujen vaiheissa. Eräässä äskettäisessä tutkimuksessa asiantuntijat arvioivat Claude Sonnetin parhaaksi käännösmalliksi useissa kielipareissa yleisiä käännöstehtäviä varten.
  • Gemini & LLaMa: Googlen Gemini-mallit integroivat multimodaalisia ominaisuuksia ja parantavat kontekstiymmärrystä erityyppisessä sisällössä, kun taas Metan LLaMa keskittyy tehokkuuteen ja mukautuvuuteen erilaisissa tekoälytehtävissä.

Toimialan näkemys

Nimdzi alan asiantuntija Renato Beninatto, joka hahmotteli ajatuksiaan tärkeimmistä trendeistä, jotka muokkaavat kieli- ja sisältöteollisuutta vuonna 2025 eksklusiivisessa e-kirjassamme, teki kokeen käännösvirheen testaamiseksi ja havaitsi mielenkiintoisen eron GPT-4o ja DeepSeek V3:n välillä erityisen hankalan espanjalaisen lauseen kääntämisessä.

Hän kirjoitti LinkedInissä: "Tämä kokeilu paljastaa merkittävän kuilun näiden tekoälymallien päättelykyvyssä. Vaikka DeepSeek osoitti vahvaa kieliopillista analyysia, se kamppaili laajemman kontekstin kanssa. ChatGPT osoitti ylivertaista päättelykykyä ymmärtämällä sisällön lähtökohdan (neljä sanaa) ja käännöksen välisen suhteen."

Kustannustehokas AI-käännös? Uusi aikakausi

Kustannukset ovat tärkeä näkökohta monille johtajille, jotka haluavat edistää tekoälymallien käyttöönottoa sisällön luomisessa ja lokalisoinnissa. Vaikka monilla suurilla tekoälypelaajilla on samankaltaiset kuponkihinnat, yksi suurimmista häiriötekijöistä LLM-kustannusten kannalta on ollut DeepSeekin tulo.

DeepSeek on koulutettu murto-osalla kilpailijoitaan halvemmalla, ja DeepSeekin kustannukset merkkiä kohden ovat yleensä paljon alhaisemmat kuin kilpailijoillaan. Tämä alhaisemmat kustannukset merkitsevät todennäköisesti sitä, että LLM:n voiman hyödyntäminen on paljon kannattavampaa pienemmille yrityksille ja muille organisaatioille.

LLM-kustannukset ovat todennäköisesti laskusuunnassa. Mutta monille yrityksille, jotka ovat jo investoineet termipohjan tai käännösmuistin rakentamiseen neuraalisen konekääntämisen avulla, tai suurten volyymien käyttötapauksia varten, saattaa olla kustannustehokkaampaa jatkaa NMT:n käyttöä - varsinkin kun NMT voi käsitellä suuria määriä sisältöä nopeammin.

Toimialan näkemys

"Ei ole olemassa yhden koon sopii kaikille lähestymistapa, kun se tulee valita käyttää LLM tai NMT käännös. Kustannustehokkain ratkaisu riippuu sisällön tyypistä, kohderyhmästä, sisällön määrästä ja monista muista tekijöistä. Siksi kielipalveluntarjoajilla - joilla on asiantuntemusta sekä NMT- että tekoälyratkaisujen käyttöönotosta - on ainutlaatuiset mahdollisuudet auttaa löytämään oikea tasapaino."

- Pavel Soukenik, kansainvälisten ratkaisujen johtaja, Acolad

Haluatko tietää, miten tekoäly voi muuttaa sisältösi?

Räätälöinti ja avoimet painomallit: Lokalisoinnin vallankumous?

Ehkä tärkein ero DeepSeekin ja sen suurimpien LLM-kilpailijoiden välillä on se, että malli on saatavilla avoimen painomallin kautta. Vaikka jotkut saattavat kutsua sitä avoimeksi lähdekoodiksi, monet asiantuntijat vaativat, että tekoälymallia, joka asettaa koulutetut parametrit julkisesti saataville ja pitää mallin muut osat yksityisinä, pitäisi kutsua Open Weightiksi.

Toisin kuin useimmat muut LLM-kilpailijat, DeepSeek on räätälöitävissä, ja yritykset voivat ladata, muokata ja ottaa käyttöön malleja tiloissa, jolloin ne voivat hienosäätää tekoälyä esimerkiksi kielipareihin ja alakohtaiseen terminologiaan sopivaksi.

Tämä voi olla erityisen uraauurtavaa sellaisten uusien mallien kehittämisessä, jotka on suunniteltu erityisesti sellaisten vähäisten resurssien kielillä tehtävään työhön, joita ei ehkä pystytä käsittelemään riittävästi omilla malleilla. Tämän lisäksi organisaatiot voivat turvallisesti kouluttaa mallin omiin käännösmuistiinsa, terminologiatietokantoihinsa ja brändiohjeisiinsa - kaikki tämä paljastamatta arkaluonteisia tietoja kolmansille osapuolille.

Avoimet painotusmallit voivat todella demokratisoida kehittynyttä kieliteknologiaa, mutta samalla organisaatiot voivat säilyttää kielelliset kilpailuetunsa. Monet useammat yritykset voisivat käyttää mallien räätälöityjä sovelluksia ilman, että mallin kouluttamisesta aiheutuisi valtavia alkukustannuksia.

Tekoälyn kääntäminen ja vaatimustenmukaisuus: Tietoturvan dilemma

Tekoälyn käyttöönoton lisääntyessä tietoturvaan, vaatimustenmukaisuuteen ja eettisyyteen liittyvät huolenaiheet eivät ole poistumassa.

Esimerkiksi Australian, Yhdysvaltojen, Italian, Taiwanin ja Etelä-Korean viranomaiset ovat jo ryhtyneet rajoittamaan DeepSeekin käyttöä yksityisyyteen ja tietoihin liittyviin huolenaiheisiin vedoten. Italia otti aluksi samanlaisen suunnan, kun ChatGPT käynnisti toimintansa.

Tietosuoja, sääntelykehykset ja muut vaatimustenmukaisuuteen liittyvät huolenaiheet ovat edelleen merkittävä este tekoälyn käyttöönotolle monilla aloilla, erityisesti säännellyillä toimialoilla.

Yritysjohtajien on pohdittava seuraavia keskeisiä kysymyksiä:

  • Voidaanko tekoälymalleilla varmistaa tietosuoja ja paikallisten säännösten noudattaminen, kun niitä käytetään kääntämiseen?
  • Onko yritysten mahdollista valita paikallisesti isännöidyt tekoälymallit tietoturvan varmistamiseksi?
  • Miten Euroopan, Yhdysvaltojen ja Aasian erilaiset lähestymistavat tekoälyn sääntelyyn vaikuttavat?

Vaikka näihin kysymyksiin ei ole yksinkertaisia vastauksia, organisaatioiden on arvioitava huolellisesti, voivatko tekoälyn käännöstyökalut täyttää vaatimustenmukaisuusvelvoitteet, harkittava paikallisesti isännöityjen mallien elinkelpoisuutta ja valmistauduttava suurten maailmanlaajuisten alueiden erilaisten sääntelytapojen vaikutuksiin.

Kaksi kollegaa tarkastelee ja työstää asiakirjaa yhdessä toimistopöydän ääressä, mahdollisesti ilta-aikaan.

 

Mitä seuraavaksi tekoälyavusteinen käännös?

Kuten olemme nähneet, maisema muuttuu edelleen, ja avoimet mallit haastavat perinteiset omat järjestelmät, kun taas kustannustehokkuudesta ja räätälöintimahdollisuuksista on tulossa keskeisiä erottavia tekijöitä markkinoilla.

Tulevaisuudessa tekoälyteknologian käyttömahdollisuudet ehkä demokratisoituvat, ja pienemmät palveluntarjoajat ja yritykset saavat mahdollisuuden ottaa käyttöön ja räätälöidä omia tekoälyratkaisujaan. Paikallisen käyttöönoton ja mallin räätälöinnin suuntaus todennäköisesti kiihtyy, erityisesti organisaatioissa, jotka työskentelevät vähäisten resurssien kielten ja erikoistuneen alan terminologian parissa.

Tämän kehityksen on kuitenkin kuljettava monimutkaisilla sääntelyvesillä, sillä eri maissa sovelletaan erilaisia lähestymistapoja tekoälyn hallintaan. Alan on tasapainotettava innovaatiot ja vaatimustenmukaisuus, etenkin kun tekoälyä koskevan sääntelyn alueelliset erot jatkuvat.

Keskeiset viestit yrityksille ja lokalisoinnin ammattilaisille:

✔ Tekoälymallit kehittyvät, mutta joissakin tapauksissa, kuten suurten sisältömäärien tapauksessa, perinteiset NMT-moottorit voivat edelleen olla paras valinta.
✔ Avoimen painon tekoälymallit voivat edistää alan innovointia, mutta niiden käyttöönotto riippuu sääntelyn selkeydestä.
✔ Tekoälykääntämistä olisi käytettävä strategisesti, esimerkiksi luovaa sisältöä ja automaattista jälkikäsittelyä.
✔ Tietoturva- ja tietosuojaongelmat ovat edelleen kriittisiä tekijöitä tekoälytyökalujen valinnassa.

Toimialan näkemys

"Tekoälyn tulevaisuus kääntämisessä ja lokalisoinnissa ei ole vain teknologiaa, vaan kyse on siitä, miten tasapainotamme turvallisuuden, vaatimustenmukaisuuden ja innovaation. Tekoäly muokkaa kieliteollisuutta, mutta todellinen teho syntyy, kun näitä teknologioita mukautetaan tiettyihin tilanteisiin."

- Pavel Soukenik, kansainvälisten ratkaisujen johtaja, Acolad

freelancer-avatars-centered 1

Uteliaita tekoälyn tehosta kääntämisessä?

Tutustu siihen, miten tekoäly muuttaa lokalisointia, ja tutustu Liaan, Acoladin tekoälypohjaiseen sisältöratkaisuun.