“這篇文章中有翻譯人員參與嗎?”這一問(wèn)題之后,緊接著展開了關(guān)于“生成性人工智能如何徹底顛覆原創(chuàng)概念”的小組討論,該討論由斯萊特咨詢公司的主管埃絲特·邦德主導(dǎo)。
這次討論匯集了多方領(lǐng)域的佼佼者:Gabriel Fairman,作為辦公樓工程的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官;Wada Fahel,Zendesk公司的高級(jí)主管,專注于營(yíng)銷轉(zhuǎn)型和全球運(yùn)營(yíng);以及Katherine Elkins,身為作家、研究員、董事以及凱尼恩學(xué)院數(shù)字人文實(shí)驗(yàn)室的教授。
討論伊始,小組成員們分享了自己對(duì)生成性人工智能的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和興趣。Fahel將其視為“不可避免的”趨勢(shì)。特別是在本地化領(lǐng)域,他解釋說(shuō),人工智能能夠極大地放大和加速整個(gè)進(jìn)程。Zendesk公司已經(jīng)擁有堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ),包括供應(yīng)商網(wǎng)絡(luò)、樣式指南、術(shù)語(yǔ)庫(kù)等資源,以及Bureau Works這一強(qiáng)大工具的支持?!霸诙潭?0個(gè)月內(nèi),我們成功推出了四個(gè)AI用例,平均縮短了30%的上市時(shí)間并降低了成本?!彼a(bǔ)充說(shuō)道。
Elkins則分享了她作為自然語(yǔ)言處理(NLP)科學(xué)家和作者的視角,她表示將從安全和性能的角度嚴(yán)格審查模型。
Fairman將Bureau Works視為Zendesk與信息和品牌傳播的交匯點(diǎn),同時(shí)也是Kenyon學(xué)院在學(xué)術(shù)界的橋梁。他強(qiáng)調(diào):“隨著生成性人工智能的發(fā)展……問(wèn)題不再是我們是否使用它,而是我們將如何巧妙地與之交互?”
在闡述這種交互方式時(shí),F(xiàn)airman提出了他所稱的“快速反應(yīng)范式”。他解釋說(shuō):“我們稱之為‘迭代粉碎式學(xué)習(xí)’,在這種模式下,一個(gè)引擎能夠在非常精細(xì)的層面上解讀人類意圖……這是由一系列微小交互構(gòu)成的連續(xù)流動(dòng)。這正是我們所預(yù)見的發(fā)展方向,至少在文案和作者工作領(lǐng)域?!?
對(duì)于Fahel而言,這種交互是提升效率的關(guān)鍵。她明確表示,在Zendesk,人工智能并不是為了取代文案撰稿人、作者或翻譯人員,而是作為支持力量存在。她進(jìn)一步指出:“效率即上市時(shí)間。我們能夠處理短格式和長(zhǎng)格式的內(nèi)容……我們的目標(biāo)是不斷進(jìn)步,而非追求完美。因?yàn)橐坏┳非笸昝?,就很難實(shí)現(xiàn)?!?
Elkins提出了一個(gè)關(guān)于翻譯和語(yǔ)言學(xué)家在成功中扮演的角色的問(wèn)題,她認(rèn)為:“隨著事情變得自動(dòng)化,人們很容易開始相信人工智能只是簡(jiǎn)單的復(fù)制粘貼。但實(shí)際上,人性化是至關(guān)重要的?!?
Fairman贊同了Fahel關(guān)于建立堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)的必要性,他補(bǔ)充道:“因此,如果在某個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)偏差,例如,假設(shè)你的翻譯記憶庫(kù)充滿了性別偏見,那么所有基于此的譯文都將帶有性別偏見,很難糾正……如果整個(gè)基礎(chǔ)都朝著錯(cuò)誤的方向發(fā)展?!?
最后,F(xiàn)airman強(qiáng)調(diào)人們需要積極利用人工智能進(jìn)行實(shí)驗(yàn),探索其潛在的應(yīng)用領(lǐng)域。盡管存在一些缺陷,但短期內(nèi)和長(zhǎng)期來(lái)看都充滿了機(jī)遇。