2025-10-31

Styrning av AI-översättningar: Säkerställa efterlevnad, säkerhet och mänsklig tillsyn

Ansvarsfull styrning är viktigt för företag som balanserar AI-innovation med regelefterlevnad. När den implementeras på rätt sätt blir den en tillväxtfaktor, inte en börda.

person at laptop with futuristic interface floating from screen

Den nya regelboken för AI-översättning

AI-översättning har blivit en del av företagens vardag. Det som började som en effektivitetsfråga är nu en strategisk möjlighet som lovar att göra det möjligt för organisationer att kommunicera globalt snabbt och i stor skala. Men med makt kommer också ansvar, eller till och med ansvar (som det uttrycktes i Spider-Man!).

Utmaningen Balansera automatisering med efterlevnad, sekretess och etisk integritet. I takt med att EU:s AI-lag, ISO-standarder och integritetsramverk skärper reglerna måste företagen gå från experiment till AI-användning med styrning först.

Det här är den nya mognadskurvan: inte bara hur snabbt AI översätter, utan hur ansvarsfullt den gör det.

Viktiga ämnen som vi kommer att ta upp i den här artikeln:

  • Varför styrning av AI-översättningar är ett ramverk för förtroende
  • Varför nya regler innebär att styrning är viktigt
  • Riskkategorier och strategier för riskreducering
  • Skapa arbetsflöden för AI-översättningar som uppfyller kraven
  • Bästa praxis och ramverk för ansvarsfull adoption

Vad styrning av AI-översättningar egentligen innebär

Bortom algoritmer: Styrning som ett förtroendebaserat ramverk

Styrning av AI-översättningar är inte en teknisk funktion - det är ett strategiskt ramverk som kombinerar policy, teknik och mänsklig kontroll. Den definierar hur AI-system utbildas, valideras och används för att säkerställa att utdata är korrekta, etiska och följer gällande regler.

EU:s AI-lag (och andra regeländringar) gör styrning till en nödvändighet

Olika geografiska områden har olika förhållningssätt till reglering och styrning av AI, men i Europa blir regleringslandskapet allt tydligare.

EU:s AI Act, som godkändes 2024 och ska tillämpas fullt ut från 2026, fastställer ett riskbaserat tillvägagångssätt som klassificerar AI-system i fyra kategorier - minimal, begränsad, hög och oacceptabel risk - med skyldigheter som ökar med nivån.

Översättningssystem hamnar vanligtvis i kategorierna begränsad eller hög risk beroende på dataanvändning och påverkan, t.ex. slutanvändningen av innehållet. System med hög risk måste uppfylla strikta krav på transparens, mänsklig tillsyn, dokumentation och cybersäkerhet, medan system med begränsad risk fokuserar på informationsspridning och ansvarsfull användning.

Är du fortfarande osäker? EU har ett användbart Compliance Checker-verktyg som hjälper dig att bättre förstå dina skyldigheter enligt lagen.

De olika klassificeringarna har direkta konsekvenser för företag som använder AI-översättning och kräver att de uppvisar robust styrning och ansvarsskyldighet. Samtidigt förstärker ISO-standarder som ISO 42001 (AI-hantering), ISO 17100 (översättningskvalitet) och ISO 27001 (informationssäkerhet) behovet av påvisbar kontroll över AI-drivna processer.

Generellt sett måste företag som är verksamma inom EU och använder AI för översättning bevisa att de följer reglerna på tre fronter:

  • Transparens Vem har tränat modellen, på vilka data och i vilket syfte.
  • Ansvarighet: Vem skriver under på att utdata är korrekta och etiskt korrekta.
  • Spårbarhet: Hur beslut och korrigeringar loggas och kan granskas.

Möt Lia Din AI-drivna innehållspartner

Från skapande till översättning och optimering kombinerar Lia avancerad AI med mänsklig expertis för att leverera snabbt, högkvalitativt och varumärkessäkert innehåll - i stor skala och på alla språk.

Möt Lia

Hantering av AI-risker: Dataexponering, partiskhet och mycket mer

Datasekretess och IP-skydd

En annan viktig aspekt av AI-styrning utöver reglering är dataskydd. LLM:er kan exponera känsligt innehåll om de inte konfigureras på rätt sätt, särskilt när de används med öppna eller offentligt utbildade modeller.

Utan strikt styrning kan uppladdat material eller skyddad terminologi oavsiktligt bli en del av modellutbildningsdata, vilket kan leda till dataläckage, förlust av immateriella rättigheter eller bristande efterlevnad av regelverk. Styrningen börjar med kontroller av dataresidens, säkra anslutningar och översättningspolicyer utan spår som förhindrar återanvändning av data.

"Folk måste prata om hur LLM:er och AI kan användas på ett etiskt sätt. Även om det kommer fler och fler regleringar som EU:s AI Act, kommer [Data Governance] att fortsätta att ligga i framkant. Hur kan vi se till att allt förblir säkert och samtidigt fortsätta att utbilda dessa motorer på ett sätt som gör att vi kan använda data på ett bättre sätt?"

Petra Angeli porträtt


Petra Angeli
Head of Product and Solutions Enablement, Acolad, i Top Voices: Utbyte av globala insikter

Kvalitetsbrister och AI-hallucinationer

Okontrollerade AI-utdata kan äventyra varumärkes- eller regelefterlevnad. Fenomenet med LLM-hallucinationer kan visserligen minimeras, men är fortfarande en risk för många AI-innehållsapplikationer.

Ett sätt att hantera dessa utmaningar är att använda verktyg som kan optimera källinnehållet, automatiskt åtgärda fel och anpassa innehållet till riktlinjerna för ditt varumärke. Ett annat alternativ, snarare än ett fullständigt AI-arbetsflöde för ditt innehåll, skulle vara att bygga in ett lager av efterredigering med mänskliga experter.

Partiskhet och etisk tillsyn

Fördomar i utbildningsdata kan förvränga ton, kön eller kulturell betydelse. Etisk styrning kräver granskningar av dataset, språklig mångfald och protokoll för att upptäcka mänsklig partiskhet för att säkerställa inkludering och noggrannhet.

Även om pågående utbildning av LLM-modeller försöker hantera dessa fördomar, är expertuppmaningar och mänsklig tillsyn en avgörande faktor för att undvika sådana fallgropar. Organisationer kan också genomföra tester av partiskhet före användning, använda dataset med språklig och kulturell mångfald och inrätta tydliga etiska granskningsprocesser.

Regelbundna granskningar och återkoppling från mänskliga lingvister säkerställer att fördomar upptäcks tidigt och korrigeras, vilket gör att rättvisa, inkludering och transparens genomsyrar varje steg i AI-översättningsprocessen.

Utformning av kompatibla arbetsflöden för AI-översättning

Human-in-the-loop Grundpelaren för efterlevnad

Automatisering ersätter inte mänsklig expertis - den förstärker den. Där så är lämpligt kan arbetsflöden med Human-in-the-Loop (HITL) användas på för kontinuerlig kvalitetskontroll, kontextuell korrigering och lagstadgad granskning, vilket skapar en försvarbar efterlevnadsspårning.

"Frestelsen att ta bort människor i översättningsprocessen är stor, men vi måste komma ihåg att AI lär sig hela tiden men inte kan känna. Den mänskliga känslan är nyckeln."

Bertrand Gstalder porträtt


Bertrand Gstalder
‹#›

VD, Acolad

Skiktad styrning för skalbarhet

Ett effektivt sätt att utforma arbetsflöden för AI-översättningar är att anpassa processen till innehållets känslighet och syfte. Detta tillvägagångssätt innebär ofta att man använder nivåindelade arbetsflöden:

  • Innehåll med låg risk: AI-översättning med automatiserade kvalitetskontroller, perfekt för internt innehåll eller innehåll med stora volymer.

  • Måttlig risk: AI-översättning med granskning av mänskliga lingvister, särskilt för material som vänder sig till kunder eller produktinnehåll.

  • Högrisk: AI-översättning med språkgranskning av expertlingvister eller helt mänsklig översättning, t.ex. tekniskt eller reglerat innehåll inom biovetenskap, juridik eller finansbranschen.

Varje nivå kan skräddarsys efter din organisations behov med tydligt definierade SLA:er, efterlevnadskontroller och revisionsdokumentation som anpassas till din riskprofil och dina lagstadgade skyldigheter.

Detta säkerställer att varje nivå av innehåll, från marknadsföringsmaterial till lagstadgade ansökningar, är spårbart, verifierbart och kompatibelt. Sammantaget ger detta dig förtroende för att kvalitets- och styrningsstandarder konsekvent uppfylls i hela din flerspråkiga verksamhet.

Ponsse: Drivkraft för global expansion med 20 års samarbete inom lokalisering

Upptäck hur vårt unika partnerskap för språktjänster har hjälpt Ponsse att expandera till nya marknader.

Läs mer

Bästa praxis och ramverk för ansvarsfull användning av AI-översättningar

1. Bygg upp en styrelse

Inkludera ansvariga för efterlevnad, IT och lokalisering. Deras gemensamma tillsyn definierar risktolerans för AI, val av leverantör och revisionsfrekvens.

2. Implementera ett AI-hanteringssystem

Anta ramverk som ISO/IEC 42001 för AI-styrning och integrera det med befintliga ISO 17100- och 27001-system, eller samarbeta med en organisation som Acolad, som har en lång historia av efterlevnad av styrning av språkteknologi.

3. Klassificera innehåll efter risknivå

Allt innehåll behöver inte granskas lika noga. Definiera översättningsnivåer baserat på datakänslighet och lagstadgad exponering. Till exempel kan arbetsflöden med enbart AI vara helt adekvata för intern dokumentation, medan efterredigering av en språkexpert kan vara bäst för affärskritiskt externt material.

4. Uppföljning och granskning av prestanda

Använd instrumentpaneler för kvalitetssäkring och automatiserade loggar för att bevisa efterlevnad, modellutveckling och beslutsansvar.

5 Håll människorna i kontroll

Inför kontrollpunkter för språklig och etisk validering. Styrning handlar inte om att begränsa AI - det handlar om använda AI på ett säkert, transparent och hållbart sätt.

Ansvarsfull AI-översättning som konkurrensfördel

Det är viktigt att komma ihåg att även om det kan verka som om det framväxande AI-regelverket är komplext, kan det också vara en avgörande skillnad mot dina konkurrenter.

Företag som integrerar AI på ett ansvarsfullt sätt kan skala upp snabbare, minska riskerna och bygga upp ett starkare förtroende hos tillsynsmyndigheter, partners och kunder. Ännu enklare är att det kommer att ge tillgång till reglerade marknader som dina konkurrenter som inte uppfyller kraven saknar.

"I synnerhet i reglerade branscher blir det viktigt att kunna bevisa att man är säker att arbeta med. Compliance handlar inte bara om att undvika böter, det handlar om att vara den pålitliga partnern i rummet."

Jennifer Nacinelli


Jennifer Nacinelli 

Programansvarig för AI-data, Acolad

De viktigaste lärdomarna

  • Anta ramverk för styrning, eller anlita en partner som är väl insatt i sådana ramverk för att hantera risker med AI-översättningar.

  • Klassificera innehåll efter hur kritiskt det är för efterlevnaden för att tillämpa rätt kontroller.

  • Använd modeller med människor i loopen för att säkerställa etiska och korrekta utdata, särskilt för kritiskt innehåll.

  • Granska och dokumentera varje steg för att bevisa transparens och ansvarsskyldighet.

  • Se styrning som en möjliggörareoch inte en begränsning, för global AI-beredskap.

colorful portraits of people surrounding the Acolad logo

Är du redo att framtidssäkra din strategi för AI-översättning?

Kontakta oss
Vanliga frågor och svar

Nybörjare inom AI Content Governance? Vi har svaren.

Vad är AI Translation Governance?

Ett strukturerat ramverk som säkerställer att AI-översättningar uppfyller kvalitets-, säkerhets- och efterlevnadsstandarder.

Hur kan AI Translation Governance stödja regelefterlevnad?

Den anpassar användningen av AI för översättningsuppgifter till regelverk som ISO-standarder, etiska överväganden och lagstiftning som EU:s AI Act.

Varför är mänsklig tillsyn nödvändig för översättningsstyrning?

När det gäller det känsligaste innehållet kan människor validera sammanhang, ton och regleringsbetydelse som AI inte kan förstå fullt ut.

Vilka risker hanterar styrning av AI-översättningar?

Det bidrar till att mildra några vanliga problem med AI, till exempeldataexponering, hallucinationer, partiskhet och inkonsekventa resultat.

Kan styrning bromsa AI-översättning?

Inte om den utformas på ett smart sätt. Taktik som att använda differentierade arbetsflöden kan hjälpa till att upprätthålla både hastighet och säkerhet.

Relaterade resurser

AI för översättning: Är LLM-utbildningen en förändring?

AI för översättning: Är LLM-utbildningen en förändring?

Artikel
Maskinöversättning jämfört med GenAI inom översättningar

Maskinöversättning jämfört med GenAI inom översättningar

Artikel
Omfamna etisk AI för tillväxt och innovation

Omfamna etisk AI för tillväxt och innovation

E-bok
Maskinöversättning i AI-eran: MT:s förflutna, nutid och framtid

Maskinöversättning i AI-eran: MT:s förflutna, nutid och framtid

Artikel