人工智能如何简化翻译工作流程

人工智能完全改变了翻译工作流程的运作方式，使其更快、更高效、成本更低。以下是您需要了解的内容：

• 速度：人工智能将翻译时间减少了多达80%。
• 成本节省：与旧方法相比，公司报告成本降低了30-50%。
• 采用率：全球翻译中70%现在涉及机器辅助流程。
• 准确性：人工智能工具如人工自适应反馈（HAF）通过实时学习编辑来提高一致性。
• 效率：创建草稿、应用术语表和质量检查等任务已自动化，使人工翻译人员可以专注于更复杂的工作。
• 真实成果：Polhus和Ajax Systems等公司在提高生产力的同时节省了数百万美元。

人工智能处理重复性任务和草稿，而人工翻译人员则完善语气和上下文以获得高质量的结果。这种平衡确保了更快、成本有效的翻译，符合业务需求。

这个人工智能翻译工作流程取代了30万美元的翻译费用

人工智能如何改进翻译工作流程

人工智能通过接管耗时的手动任务来重塑翻译工作流程，使团队能够更快、更有效地工作。翻译人员现在受益于即时草稿、自动质量检查和一致的术语使用，而不是从零开始。

创建初始翻译草稿

当今的人工智能工具可以即时生成完整的翻译草稿，让翻译人员有一个好的开始，可以专注于完善语气、本地细节和文体细节。

2025年7月，Secret Escapes采用人工智能工具通过在其品牌声音中训练模型来处理常规翻译任务。这一转变使其内部语言学家能够在不增加自由职业者费用的情况下支持20%更多的活动。同样，Therabody将人工智能驱动的工作流程用于技术内容（如用户手册），将翻译成本降低了60%，同时实现了99.7%的按时交付率^[6]。

人工智能系统还整合了人工自适应反馈（HAF），这意味着它们从翻译人员所做的每项编辑中学习。例如，如果语言学家更正了一个术语或短语，系统会在整个项目中应用该更改，消除重复修复^[5]。这种实时学习循环不仅节省时间，而且确保了整个工作中的更高一致性。

基于这些进步，人工智能在简化翻译流程中的重复性任务方面处于领先地位。

自动化重复性任务

人工智能处理重复性任务的能力是其真正闪耀之处。从PDF或其他不可编辑文件中提取文本、分割内容以及根据复杂性将文档路由给合适的翻译人员等任务现在已自动化，为团队释放了宝贵的时间。

翻译记忆（TM）系统存储之前翻译的短语供将来使用。当出现相似或相同的句子时，人工智能会自动填充，确保一致性并使翻译人员免于冗余工作^[1][7]。人工智能还强制执行术语表，为技术或行业特定术语应用已批准的翻译，减少了手动更正的需要。

此外，人工智能驱动的质量保证工具会扫描翻译中的问题，如大小写不一致、标点符号错误或语法错误——在人工审查开始前就发现这些问题^[1]。批处理进一步加快了速度，允许团队一次上传多个文件并在几秒内对所有文件应用更改^[7]。

虽然自动化提高了效率，但在速度和质量之间找到正确的平衡至关重要。

平衡速度和质量

人工智能不仅加快了速度，还确保质量保持不变。关键是为每种类型的内容使用正确的人工智能方法。例如，内部常见问题或支持工单可以使用原始人工智能进行翻译，以获得最大的速度和成本节省。相比之下，营销材料或应用内内容受益于人工智能驱动的人工翻译（AIHT），其中人工智能草稿由人类完善以获得语气和流畅性^[6]。

一家财富500强公司从完全人工工作流程过渡到AIHT，节省了340万美元并将翻译时间缩短了50%，同时保持了多维质量指标（MQM）得分在99以上——几乎与人工水平质量相匹配^[6]。人工智能平台现在甚至为草稿分配质量分数，帮助团队决定哪些翻译已准备好发布，哪些需要进一步完善^[1]。这种有针对性的方法使翻译人员能够专注于高价值的编辑。

"人工智能为语言学家提供了相同的、非常坚实的基础，不仅能够更快地工作，而且能够更多地使用他们纯粹的语言学专业知识。"
– Andreas Laursen，项目管理主任，Lilt ^[5]

在团队翻译平台中使用人工智能

人工智能正在重塑翻译团队的协作方式，简化沟通和工作流程管理。借助人工智能驱动的平台，翻译人员、编辑、项目经理和客户可以在一个共享空间中协作，消除了处理电子邮件、电子表格和分散文件的麻烦。

实时协作功能

现代人工智能工具让团队成员同时处理翻译，使用并排显示源文本和目标文本的双语视图^[1]。这种以分段为中心的编辑方法允许编辑完善特定句子而不影响文档的其余部分。

视觉上下文等功能让翻译人员清楚地了解他们的工作将如何在最终设计中显示。他们可以实时看到布局调整，而不是猜测翻译后的文本是否适合用户界面^[8]。此外，人工自适应反馈（HAF）确保当语言学家更新术语或短语时，人工智能会立即在整个项目中应用这些更正^[5]。

这些实时编辑工具与集中通信相结合，使工作流程更顺畅、更高效。

集中式通信系统

人工智能平台通过将所有与项目相关的讨论整合在一个地方来简化团队沟通。与Slack等工具的集成允许团队讨论特定的字符串或术语，而无需离开平台。编辑器内注释使客户能够直接在各个句子上提供反馈，注释自动链接到相关部分。

实时仪表板提供项目进度的清晰视图，帮助经理早期发现延迟或术语不一致等问题^[10][9]。人工智能还会标记可能落后于计划的任务，确保及时处理潜在的瓶颈。语言资产的集中式存储库——如翻译记忆、术语表和风格指南——确保整个项目中的术语和品牌语言一致。

以Asana为例：通过实施专用翻译管理系统，他们集中了工作流程并自动化了70%的本地化流程。这一转变将手动工作减少了30%，并每年节省了约140万美元的时间、许可和运营成本^[9]。

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将人工智能与人类专业知识相结合

人工智能可以加快翻译工作流程，但正是人工翻译人员确保最终产品真正与读者产生共鸣。虽然人工智能有效地处理初始草稿，但人工专业知识通过解决文化背景、情感语气和机器经常遗漏的微妙含义等细微差别来完善这些翻译。这种协作结合提供了既快速又准确的翻译。即使团队平台简化了工作流程，人工触觉也保证了翻译符合文化和上下文期望。

人工审阅者如何改进人工智能翻译

人工审阅者在完善人工智能生成的翻译方面发挥关键作用，特别是在习语、幽默、标语和文化微妙差别方面。例如，一项调查显示，82%的受访者发现标准机器翻译未能准确处理行业特定的术语^[3]。想象一下人工智能按字面意思翻译"咬紧牙关"这个短语——它完全遗漏了预期的含义。人工语言学家介入修复这些问题，确保信息与目标受众的意图相符。

人工自适应反馈（HAF）通过允许翻译人员实时重新训练人工智能模型更进一步。当语言学家更正术语或调整措辞时，系统从这些调整中学习并立即在整个项目中应用它们^[5]。

"人工智能为语言学家提供了相同的、非常坚实的基础，不仅能够更快地工作，而且能够更多地使用他们纯粹的语言学专业知识。" - Andreas Laursen，项目管理主任，Lilt^[5]

管理复杂内容

当涉及到专业材料（如法律合同、医疗文件或创意营销活动）时，人工监督变得至关重要。人工智能经常在严格的术语控制或理解特定短语的说服力、冒犯性或文化敏感性方面遇到困难^[11]。对于这些高风险项目，人工专家处于领先地位，使用人工智能作为一致性检查和术语管理等任务的支持工具。

以加密货币交易所Gemini为例。他们将人工智能与专家人工审查相结合，以处理加密特定术语，在保持财务内容所需精度的同时将周转时间缩短了一半^[6]。

最有效的方法是按风险级别对内容进行分类。高容量、低风险的材料，如常见问题，非常适合人工智能加上轻度人工编辑。另一方面，面向客户的营销活动和监管材料需要完全的人工监督，以确保它们符合预期的品牌声音、情感语气和合规标准^[11][12]。

在翻译工作流程中跟踪人工智能性能

一旦人工智能成为翻译流程的一部分，跟踪其性能至关重要。要真正了解其影响，应专注于反映实际结果的可衡量指标。一个突出的指标是编辑时间（TTE），它跟踪语言学家完善人工智能生成翻译所花费的时间。这个指标通过突出周转时间和成本的减少直接与投资回报率相关^[14][15]。

其他关键指标包括每小时字数（WPH）（衡量生产力）和按时交付（OTD）（确保一致地满足截止日期）^[13]。财务报告工具也起着作用，帮助您量化成本节省并做出更好的本地化预算决策。例如，LILT平台显示语言学家效率提高了20%，高级分析实现了高达99.99%的连接器可靠性^[13]。这些指标共同描绘了人工智能如何增强翻译工作流程的清晰图景。

指标类别	关键测量	目的
质量	编辑时间（TTE）	跟踪完善人工智能输出所需的工作量
效率	每小时字数（WPH）	衡量人工智能支持下的生产力
可靠性	按时交付（OTD）	确保一致地满足截止日期
财务	投资回报率/本地化支出	评估人工智能的成本效益

翻译团队的关键指标

除了基本效率外，详细指标有助于验证人工智能在改进工作流程中的作用。例如，跟踪人工智能草稿中的特定错误类型可以突出反复出现的问题并指导质量保证改进^[13]。另一个有价值的指标是人工自适应反馈循环，它显示人工智能如何通过实时学习语言学家的更正而进化^[5]。不要将质量保证视为最后一步，而应在整个工作流程中整合术语和风格指南合规性的自动检查。

"TTE是人工智能输出与人类卓越标准之间摩擦的直接、经验性衡量。" - Translated ^[14]

人工智能对翻译项目影响的示例

真实示例突出了人工智能在翻译中的切实益处。例如，Asana与Translated合作，使用TranslationOS实施人工智能优先工作流程。这种方法自动化了70%的本地化流程，将手动工作减少了30%，并每年节省了140万美元的运营和许可成本^[9]。同样，游戏开发商Vizor在九种语言中使用机器翻译后期编辑。通过进行季度重新测试，他们发现最新版本的Gemini模型在所有语言对中的表现都优于早期版本，实现了持续的质量改进^[17]。在另一个案例中，翻译团队专注于改进土耳其语准确性。通过持续监控和有针对性的行动，他们在四个月内将准确性从47%提高到68%^[16]。

结论

人工智能改变了翻译团队的运作方式，提供了曾经无法实现的效率收益。一些组织报告与传统方法相比周转时间快了80%，成本节省了30-50%^[1][4]。但真正的游戏改变者不是关于替换人工翻译人员——而是关于重塑他们的角色。人工智能介入处理草稿、维护术语一致性和自动化重复流程等任务，而人工专家专注于更精细的细节，如文化细微差别、品牌语气和战略调整。

这种速度和人工洞察力的结合创造了平衡的工作流程。最有效的团队战略性地将人工智能与人类专业知识配对：用于支持工单等直接内容的机器翻译、用于营销材料的人工智能辅助人工翻译，以及用于高风险活动的完全人工翻译