2025-11-28

人工智能翻译的真实指标：数据驱动的自动化清晰度

如何确保使用人工智能进行翻译是可靠的，而不是带来更多风险？我们对关键指标和使用案例进行了分析，这些指标和案例显示了实施人工智能翻译的最有效方法。

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人工智能翻译对企业内容是否足够可靠？

简短的回答是是的，但前提是你必须管理它。

说到多语言内容，人工智能可以简化任务。但是，仅仅依靠人工智能是有战略风险的；你必须把它当作副驾驶，而不是自动驾驶仪。与流畅性和可靠性的 "是 "或 "否 "相比，问题在于：如何将可扩展的自动化与不可接受的关键风险区分开来？

老实说，风险无处不在，即使是人也会犯错。比如汇丰银行的 "Assume nothing "翻译错误，造成了 1000 万美元的损失。这就是为什么我们必须在扩展任何翻译工作流程之前量化人工智能风险。本文使用数千个评估段的真实性能数据来说明：

AI 的真正优势所在、
在那里，它仍在苦苦挣扎、
以及如何利用质量指标而不是臆测做出自信的决策。

在本深入探讨中，您将了解到

为什么术语和准确性而非风格是人工智能翻译的危险区？
人工智能翻译性能如何根据内容领域转变。
如何为人工智能翻译建立数据驱动的管理模式。

我们如何衡量人工智能翻译的性能？

为了消除采用人工智能过程中的臆测，我们将重点放在收集真实世界的数据和衡量性能上。这正是我们 12 个月前与 Lia 合作开展试点项目时的目标：大规模分析人工智能翻译质量，量化自动化的影响。

在整个试验过程中，我们在金融、生命科学、技术和奢侈品等实际企业环境中处理了125 对语言中的450 多万个单词。这些数据为我们提供了确凿的证据，说明人工智能在哪些方面能带来投资回报，在哪些方面必须进行管理。

人工智能翻译性能：努力与质量

数据证实了这一点：不同语言对的人工智能质量差异很大。高资源语言的效率提高最大，而结构不同或低资源语言仍需要大量人力支持。

语言对	质量得分	编辑后的工作	人工智能再培训
英语 > 葡萄牙语	⭐⭐⭐⭐⭐	低	不需要
英语 > 瑞典语	⭐⭐⭐⭐	低	不需要
英语 > 中文	⭐⭐⭐	高	推荐
英语 > 韩语	⭐⭐	非常高	推荐

数据告诉我们什么？

大多数欧洲语言只需最少的人工编辑（强大的人工智能输出）。
亚洲语言对人工干预的要求很高，甚至非常高，这证明人工智能在处理结构不同和资源匮乏的语言对时非常吃力。

人工智能翻译风险最高的地方：术语和准确性

我们的分析还证实了一个常见的误解：人工智能通常很流畅，但往往不可靠。最常见的 "轻 "问题包括

风格 - 占所有错误的 31
流畅性 - 占所有错误的 28

这些错误可能会引起注意，但很少会导致合规性或品牌受损。

真正的风险在于术语和准确性，这也是大多数重大和关键性错误的原因。这正是人工智能带来最大风险的地方：

术语（44%）。这包括翻译错误的产品名称、技术术语或法律措辞。
准确率 (38%)。这包括歪曲含义、遗漏重要细节，或与资料来源相比添加非故意的信息。

错误类别

主要和关键

轻微和中性

•

术语

44%

23 %

准确性

38%

23 %

风格

31%

流畅性

12%

28%

结论未经人工验证的原始人工智能输出对于关键任务或受监管的内容是不安全的。

"人工智能翻译最严重的风险不是风格或流畅性，而是术语和准确性。这些重大问题影响了意义、合规性和品牌信任度"。

佩特拉-安杰利肖像

佩特拉-安杰利
全球解决方案主管，Acolad

内容领域很重要：技术对技术创意

人工智能的性能并不统一。除了术语和准确性风险之外，这在很大程度上取决于源内容的领域。我们准确地指出了哪些内容可以高度自动化，哪些内容需要人类的专业知识。下表通过映射人工智能的有效性、预期的后期编辑工作量以及需要注意的主要风险，说明了哪种翻译方法最适合各个内容领域。

	自动优化的人工智能翻译	混合人工智能翻译+人工审核	品牌调性的混合创作或人工创作	人工智能 + 领域专家语言学家
内容领域	技术	信息技术和软件	创意（豪华）	法律与财务
人工智能适用性得分	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
编辑后的工作	最低限度	低	高	低
高风险地区	无重大影响	准确性	术语、准确性、风格	准确性（合规性）

这对您的内容意味着什么？

技术和结构化内容- 高度自动化的理想选择。
IT 和软件- 批量自动化，人工检查细节。
有创意、重品牌的内容- 人类的专业知识即使不是必须的，也是必不可少的。人工智能在语气、细微差别和情感意图方面都很难做到。
监管内容（法律、金融）--对错误零容忍；需要特定领域的人工审核。

人工智能是你的副驾驶，而不是自动驾驶仪

最成功的企业将人工智能视为副驾驶，而不是自动驾驶。人工智能加快了生产速度，但人类要保护意义、合规性和信任。我们的试点验证了这种混合模式的效率：

相比之下，工作量减少 10-20%。神经机器翻译 (NMT)
相比之下，工作量减少了 40-50%。人类翻译。

效率是实实在在的，但前提是要有正确的防护措施。人工智能翻译平台应提供

每个阶段的全面可视性和控制。
调整数据和术语，确保准确性。
企业级安全性（私有 AI 模型、ISO 认证和 GDPR 合规性）。

通过采用这种副驾驶方法，您可以消除不受控制的人工智能带来的混乱，同时最大限度地提高速度和规模。

人工智能翻译战略的重要启示

扩展多语言内容的途径不是完全自动化，而是智能化、数据驱动的管理。我们的分析证明了这一点：

数据线索：只有经过衡量的绩效才能显示人工智能的质量以及如何有效分配资源。
人在回路中的真正价值：人类专业知识的主要价值在于保护多语言内容免受高风险错误（术语和准确性）的影响，而不是修正基本风格或语法。
内容目的是关键：人工智能擅长技术内容，但在创意和监管领域则需要大量人工干预。
人工智能+人类专长：利用人工智能平台，将语言学家的工作重点转移到高价值的细微差别和准确性验证上。

与我们联系

如何确保人工智能翻译的质量和一致性？

要实现人工智能翻译的质量和一致性，就必须超越通用的机器翻译模型，积极注入企业语言资产作为语境。这一过程可有效定制人工智能的输出，确保其符合您的特定品牌、领域、术语和翻译记忆库 (TM)。

哪些内容不应纯粹由人工智能翻译？

需要高度主观细微差别、有说服力的语气或法律/法规精确性的内容不应纯粹由人工智能翻译。我们的数据显示，奢侈品、创意、法律和财经内容的风险最高，因为可能会在准确性和术语方面出现重大错误。

NMT 和 LLM 翻译有什么区别？

神经机器翻译 (NMT) 使用训练有素的模型，速度快，适合翻译，通常能达到可预测的质量。大型语言模型（LLM）具有生成性、上下文感知和流畅性，但有时会产生不一致或不可预测的结果，需要更多的人为控制。

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