2025-10-31

人工智能翻译管理：确保合规、安全和人工监督

对于兼顾人工智能创新与合规性的企业来说，负责任的治理非常重要。如果实施得当，它将成为增长的助推器，而不是负担。

person at laptop with futuristic interface floating from screen

人工智能翻译的新规则手册

人工智能翻译已进入企业主流。起初只是为了提高效率，现在却成为了一种战略能力，有望使企业以更快的速度和更大的规模进行全球通信。但是，有权力就有责任，甚至是义务（《蜘蛛侠》中的说法！）。

挑战平衡自动化与合规性、保密性和道德完整性。随着欧盟人工智能法案、国际标准化组织标准和隐私框架收紧规则，企业必须从试验发展到治理先行的人工智能应用。

这就是新的成熟度曲线：不仅仅是 人工智能的转化速度有多快，以及它是如何负责任地完成转化的。

本文将介绍的主要内容：

为什么人工智能翻译治理是一个信任框架
为什么 新法规意味着治理很重要
风险类别和缓解战略
构建符合要求的人工智能翻译 工作流程
负责任采用的最佳做法和框架

欧盟人工智能法案（及其他监管变化）使治理成为当务之急

虽然不同地区对人工智能的监管和治理采取了不同的方法，但在欧洲，监管格局正变得越来越清晰。

欧盟人工智能法案》于 2024 年获得批准，并将于 2026 年全面实施，该法案确立了一种基于风险的方法，将人工智能系统分为四类--最小风险、有限风险、高风险和不可接受的风险--义务按等级递增。

翻译系统通常分为有限风险和高风险两类，具体取决于数据的用途和影响，例如内容的最终用途。高风险系统必须满足透明度、人工监督、文档和网络安全方面的严格要求，而有限风险系统则侧重于信息披露和负责任的使用。

还不确定吗？欧盟有一个有用的合规性检查工具，可以帮助您更好地了解法案规定的义务。

不同的分类对使用人工智能翻译的企业有直接影响，要求它们展示出强有力的治理和问责制。与此同时，ISO 42001（人工智能管理）、ISO 17100（翻译质量）和 ISO 27001（信息安全）等国际标准化组织标准加强了对人工智能驱动流程进行可证明控制的必要性。

一般来说，在欧盟运营并使用人工智能进行翻译的企业必须在三个方面证明其合规性：

透明谁训练了模型，使用了哪些数据，目的是什么。
责任心由谁签字确认产出的准确性和道德操守。
可追溯性：如何记录和审计决定和更正。

从创建到翻译和优化，Lia 将先进的人工智能与人类的专业知识相结合，以任何语言大规模提供快速、高质量、品牌安全的内容。

认识 Lia

管理人工智能风险：数据暴露、偏见及其他

数据保密和知识产权保护

除监管外，人工智能治理的另一个主要方面是数据保护。如果配置不当，特别是与开放或公开训练的模型一起使用时，LLM 可能会暴露敏感内容。

如果没有严格的管理，上传的材料或专有术语可能会无意中成为模型训练数据的一部分，从而导致数据泄漏、知识产权损失或监管违规。治理工作从数据驻留控制、安全连接器和无痕翻译政策开始，以防止数据重复使用。

"人们必须讨论如何以合乎道德的方式使用法律硕士和人工智能。尽管会有越来越多的法规（如欧盟人工智能法案）出台，但[数据治理]仍将处于最前沿。我们如何才能确保一切保持安全，同时又能继续以更好地使用数据的方式来训练这些引擎？

佩特拉-安杰利肖像

佩特拉-安杰利
Acolad 产品和解决方案实施主管，在Top Voices：全球见解交流会

质量问题和人工智能幻觉

未经检查的人工智能输出可能会损害品牌或监管合规性。LLM 幻觉现象虽然可以最小化，但对于许多人工智能内容应用来说仍然是一个风险。

应对这些挑战的方法之一是使用能够优化源内容、自动修复错误并使内容符合品牌准则的工具。另一种选择是，在内容中加入一层由人类专家进行的后期编辑，而不是采用全人工智能工作流程。

偏见与道德监督

训练数据中的偏差可能会扭曲语气、性别或文化含义。道德管理要求数据集审计、语言多样性和人为偏见检测协议，以确保包容性和准确性。

同样，尽管目前正在对法律硕士模型进行培训，以解决这些偏差，但专家提示和人工监督是避免此类陷阱的关键因素。各组织还可以在部署前进行偏见测试，使用语言和文化不同的数据集，并建立明确的伦理审查流程。

来自人类语言学家的定期审核和反馈回路可进一步确保及早发现和纠正偏见，将公平性、包容性和透明度融入人工智能翻译流程的每个阶段。

"在翻译过程中去除人类的诱惑是真实存在的，但我们要记住，人工智能会不断学习，但却无法感知。人与人之间的感情是关键"。

Bertrand Gstalder
•

首席执行官，Acolad

分层治理实现可扩展性

设计人工智能翻译工作流程的一个有效方法是将流程与内容的敏感性和目的相匹配。这种方法通常涉及采用分级工作流程：

低风险内容 ：具有自动质量检查功能的人工智能翻译，是内部或大量内容的完美选择。
中等风险 ：人工智能翻译与人工语言学家审核，尤其适用于面向客户的材料或产品内容。
高风险 ：带有语言专家审核的人工智能翻译或完全人工翻译，例如生命科学、法律或金融行业的技术或规范内容。

每个层级都可根据贵组织的需求量身定制，并提供明确定义的 SLA、合规性检查和审计文件，以符合贵组织的风险状况和监管义务。

这就确保了从营销材料到监管呈件等各个层面的内容都是可追溯、可验证和合规的。总之，这让您有信心在多语言运营中始终如一地达到质量和管理标准。

了解我们独特的语言服务合作方式如何帮助 Ponsse 拓展新市场。

了解更多内容

负责任地采用人工智能翻译的最佳实践和框架

1.建立治理委员会

包括合规、IT 和本地化负责人。他们的共同监督确定了人工智能的风险容忍度、供应商选择和审计周期。

2、实施人工智能管理系统

采用 ISO/IEC 42001等框架进行人工智能治理，将其与现有的 ISO 17100 和 27001 系统集成，或与 Acolad 这样在语言技术治理合规方面拥有悠久历史的机构合作。

3.按风险等级分类内容

并非所有内容都需要同样的审查。根据数据敏感性和监管风险定义翻译层级。例如，纯人工智能工作流程可能完全适合内部文档，而专家语言学家的后期编辑可能最适合关键业务外部材料。

4.跟踪和审计性能

使用质量保证仪表板和自动日志来证明合规性、模型演进和决策责任。

5.控制人类

规定语言和道德验证检查点。治理不是要限制人工智能，而是要安全、透明、可持续地使用人工智能。

负责任的人工智能翻译是一种竞争优势

重要的是要记住，虽然新出现的人工智能监管环境看似复杂，但它也可以成为您与对手竞争的关键差异化因素。

负责任地整合人工智能的企业可以更快地扩大规模，降低风险，并与监管机构、合作伙伴和客户建立更牢固的信任。更简单的是，它将为您提供进入受监管市场的机会，而您的不合规竞争对手将缺乏这种机会。

"特别是在受监管的行业中，能够证明自己的工作是安全的就成了与众不同之处。合规不仅是为了避免罚款，更是为了成为房间里值得信赖的合作伙伴"。

珍妮弗-纳西内利

珍妮弗-纳西内利

人工智能数据项目经理，Acolad

与我们联系

什么是人工智能翻译治理？

结构化框架确保人工智能翻译符合质量、安全和合规标准。

人工智能翻译治理如何支持合规性？

它使人工智能在翻译任务中的应用与监管框架（如 ISO 标准）、道德考量和立法（如欧盟人工智能法案）保持一致。

为什么人工监督对翻译管理至关重要？

对于最敏感的内容，人类可以验证人工智能无法完全掌握的上下文、语气和监管含义。

人工智能翻译治理能解决哪些风险？

它有助于减轻人工智能的一些常见问题，如数据暴露、幻觉、偏见和输出不一致。

治理能否延缓人工智能翻译？

如果设计巧妙就不会。使用分层工作流程等策略有助于保持速度和安全。

人工智能翻译：法律硕士会改变游戏规则吗？

文章

机器翻译与 GenAI 翻译

文章

借助合乎伦理的人工智能实践实现增长和创新

电子书

人工智能时代的机器翻译：MT 的过去、现在和未来

文章

人工智能翻译管理：确保合规、安全和人工监督

人工智能翻译的新规则手册

本文将介绍的主要内容：

人工智能翻译治理的真正含义

超越算法：作为信任框架的治理

欧盟人工智能法案（及其他监管变化）使治理成为当务之急

认识 Lia您的人工智能内容合作伙伴

管理人工智能风险：数据暴露、偏见及其他

数据保密和知识产权保护

质量问题和人工智能幻觉

偏见与道德监督

设计符合要求的人工智能翻译工作流程

人机回圈合规骨干网

分层治理实现可扩展性

Ponsse：20 年本地化合作助力全球扩张