Snabb skalning av AI-undertextanalys till 45 språk

När ditt AI-undertextverktyg är redo att rullas ut globalt, hur säkerställer du då att din modell levererar hög kvalitet på alla språk? Acolad genomförde en skräddarsydd utvärderingsprocess på bara två veckor. Här är förklaringen.


Industri och tjänster

Om kunden
En global leverantör av kreativ programvara som utvecklar AI-drivna verktyg för den globala konsument- och yrkesmarknaden.

När företaget utökade sin AI-baserade undertextfunktion internationellt behövde det kontrollera kvaliteten på resultaten på dussintals språk.

Utmaningen

Så här säkerställer du att dina AI-undertexter förmedlar innebörden på 45 språk

En undertext kan vara grammatiskt korrekt och ändå missa målet helt och hållet. En kulturell referens som inte går hem, ett idiomatiskt uttryck som används i fel språkligt register, en beskrivning av visuellt innehåll som en modersmålstalare aldrig skulle formulera på det sättet – det är sådana misstag som skadar produktens trovärdighet på en marknad, och de är osynliga för alla som inte talar språket.

Att lansera produkten utan validerade uppgifter om undertextkvaliteten innebar en risk för fel som skulle upptäckas först när produkten redan var tillgänglig för internationella användare.

Det fanns en ytterligare risk: styrningen. Utvärderingsdata som samlats in med inkonsekventa bedömningskriterier på 45 olika språk är inte jämförbara – och inkonsekventa data kan inte ligga till grund för modellförbättringar. Utvärderingens värde berodde helt och hållet på att alla granskare tillämpade samma kriterier.

person editing video on two monitors

”Att upptäcka att dina AI-undertexter inte fungerar på en marknad efter lanseringen är ett helt annat problem än att upptäcka det innan. Kostnaden – både vad gäller anseende och operativ drift – är inte jämförbar. Det är därför som utvärderingen måste ske innan produkten når användarna, inte efteråt.”

 

Jennifer Nacinelli, AI Data Program Manager, Acolad

Driv din AI med förstklassiga, flerspråkiga data i stor skala

Acolad tillhandahåller målinriktade, exakta och tillförlitliga datamängder för att säkerställa bästa möjliga prestanda inom AI och maskininlärning.

square-62
Lösningen

Ett komplett flerspråkigt utvärderingsprogram – utvecklat och verkställt på två veckor

Acolad utformade skräddarsydda utvärderingsriktlinjer och bedömningsmatriser för uppdraget och gav kunden råd om kvalitetskriterier samt kulturella aspekter som varierar beroende på språk och region. Alla granskare:

  • Var modersmålstalare, inte andraspråkstalare på avancerad nivå

  • Var informerade om de specifika kvalitetsaspekter som är viktiga för AI-genererade undertexter

  • Tillämpade enhetliga bedömningskriterier – inte den egna språkliga intuitionen

All kontakt med granskarna sköttes via en enda kontaktperson, vilket säkerställde enhetliga instruktioner och kvalitetskontroller genom hela projektet.

Leveransen genomfördes i etapper för att anpassas till kundens prioriterade marknader:

  • Vecka 1: 10 prioriterade språk – franska, italienska, tyska, spanska och ett antal asiatiska språk

  • Vecka 2: återstående 35 språk

Arbetsflödeshanteringen utformades utifrån kundens befintliga processer och kördes inom Excel-baserade arbetsflöden för att undvika extraarbete i samband med införandet av en ny plattform och för att säkerställa att kundens översikt över vilka granskare som tilldelats uppgifterna samt kvalitetskontrollpunkterna var tydlig under hela processen.

Resultat i korthet

45 språk

Utvärderat med hänsyn till kulturella nyanser

Utrullningsklart

AI-undertextning med snabb leverans

Risker minimerade

För global expansion av nya AI-undertextningsverktyg

Resultatet

Lansering av ett globalt AI-undertextverktyg utan kvalitetsproblem

Alla 45 språk levererades inom tidsramen på två veckor. Kunden fick utvärderingar som var språkligt korrekta och kulturellt förankrade – framtagna av modersmålstalare som tillämpade enhetliga kriterier på alla marknader som ingick i uppdraget.

I stället för att gå vidare med en internationell lansering baserad på antaganden hade produktteamet bevis, verifierade av människor, på den utsträckning i vilken AI-undertextverktyget uppfyllde standarden och i vilka avseenden det behövde justeras före utrullning. Detta är skillnaden mellan ett beslut om lansering som bygger på data och ett reaktivt beslut.

Uppdraget etablerade Acolad som kundens främsta partner för storskaliga AI-utvärderingsprojekt, vilket bekräftades genom fortsatt samarbete efter inledande leverans.

freelancer-avatars-centered 1

Letar du efter tjänster för AI-dataanalys som du kan lita på, även i stor skala?