人工智能在翻譯方面做得越來越好，它應該被信任嗎？

“這篇文章中有翻譯人員參與嗎？”這一問題之后，緊接著展開了關于“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。

這次討論匯集了多方領域的佼佼者：Gabriel Fairman，作為辦公樓工程的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官；Wada Fahel，Zendesk公司的高級主管，專注于營銷轉型和全球運營；以及Katherine Elkins，身為作家、研究員、董事以及凱尼恩學院數(shù)字人文實驗室的教授。

討論伊始，小組成員們分享了自己對生成性人工智能的個人經(jīng)驗和興趣。Fahel將其視為“不可避免的”趨勢。特別是在本地化領域，他解釋說，人工智能能夠極大地放大和加速整個進程。Zendesk公司已經(jīng)擁有堅實的基礎，包括供應商網(wǎng)絡、樣式指南、術語庫等資源，以及Bureau Works這一強大工具的支持?！霸诙潭?0個月內(nèi)，我們成功推出了四個AI用例，平均縮短了30%的上市時間并降低了成本?！彼a充說道。

Elkins則分享了她作為自然語言處理（NLP）科學家和作者的視角，她表示將從安全和性能的角度嚴格審查模型。

Fairman將Bureau Works視為Zendesk與信息和品牌傳播的交匯點，同時也是Kenyon學院在學術界的橋梁。他強調(diào)：“隨著生成性人工智能的發(fā)展……問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，F(xiàn)airman提出了他所稱的“快速反應范式”。他解釋說：“我們稱之為‘迭代粉碎式學習’，在這種模式下，一個引擎能夠在非常精細的層面上解讀人類意圖……這是由一系列微小交互構成的連續(xù)流動。這正是我們所預見的發(fā)展方向，至少在文案和作者工作領域?！?

對于Fahel而言，這種交互是提升效率的關鍵。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。她進一步指出：“效率即上市時間。我們能夠處理短格式和長格式的內(nèi)容……我們的目標是不斷進步，而非追求完美。因為一旦追求完美，就很難實現(xiàn)。”

Elkins提出了一個關于翻譯和語言學家在成功中扮演的角色的問題，她認為：“隨著事情變得自動化，人們很容易開始相信人工智能只是簡單的復制粘貼。但實際上，人性化是至關重要的?！?

Fairman贊同了Fahel關于建立堅實基礎的必要性，他補充道：“因此，如果在某個環(huán)節(jié)出現(xiàn)偏差，例如，假設你的翻譯記憶庫充滿了性別偏見，那么所有基于此的譯文都將帶有性別偏見，很難糾正……如果整個基礎都朝著錯誤的方向發(fā)展?！?

最后，F(xiàn)airman強調(diào)人們需要積極利用人工智能進行實驗，探索其潛在的應用領域。盡管存在一些缺陷，但短期內(nèi)和長期來看都充滿了機遇。