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