Übersetzen oder generieren: Tod der Quelle

Wie können wir in einer Welt, in der Lokalisierung ein wichtiger Faktor ist, um ein globales Publikum zu erreichen, Arbeitsabläufe optimieren, das Potenzial von KI nutzen und Inhalte effektiver übersetzen oder generieren?

Schauen Sie sich dieses Webinar an, um Folgendes zu verstehen:

• Verschiedene Arten von Quellinhalten
• Wie KI dazu beitragen kann, Inhalte für Übersetzungs- oder Generierungs-Workflows zu verbessern

Im ersten Webinar von Smartling im Jahr 2024 diskutierten die hochkarätigen Diskussionsteilnehmer Alex Yanishevsky: Director of AI and Machine Translation, Smartling und Sebah Ghannam: Associate Globalization Technology Specialist, Procore, über die Herausforderungen und das Potenzial der Erstellung und Änderung von Quellinhalten.

Ein wesentliches Highlight der Diskussion war die Rolle, die sowohl Menschen als auch KI in der Lokalisierungsbranche weiterhin spielen werden. Eine Umfrage, die während des Webinars durchgeführt wurde, hob ein gemeinsames Problem hervor: die ineffizienten Prozesse zur Einhaltung von Styleguides und Glossaren. Die Diskussion darüber ist zu einem heißen Thema geworden, das direkt mit Bedenken hinsichtlich des Quelleninhalts zusammenhängt.

Die Herausforderung Alex erklärte, in welche Kategorien Quellinhalte fielen. Einige erforderten eine Vorbearbeitung, während andere auf den "Tod der Quelle" anstelle von Inhalten hindeuteten, die durch KI und andere fortschrittliche Technologien generiert wurden. Sebah äußerte ihre Bedenken hinsichtlich der Zeit und des Lektorats, die in die Übersetzungen fließen. Sie schlug vor, große Sprachmodelle (LLMs) in den Prozess einzubeziehen und die Quellinhalte vorab zu bereinigen, bevor sie an die maschinellen Übersetzungseinheiten (MTUs) weitergeleitet werden.

Den Sprung wagen Alex erkannte diese Probleme an und schlug Lösungen vor, unter denen die Prüfung verschiedener Parameter individuell hervorstach. Trotz der gelegentlichen Latenzprobleme, mit denen OpenAI-Plattformen konfrontiert sind, betonte Alex das bemerkenswerte Potenzial, das große Sprachmodelle in sich tragen. Er erwähnte die Fähigkeit der Technologie, Änderungen an Quelle und Ziel zu messen, und eine Funktion namens "Edit Nature", die entwickelt wurde, um wesentliche Änderungen objektiv zu bewerten.

KI und Mensch – ein harmonisches Ensemble Sebah teilte ihren Standpunkt mit, dass LLMs als Vermittler und nicht als Ersatz betrachtet werden. Ihre Idee dreht sich um die Integration in die bestehenden Prozesse, wie z. B. die Erstellung anpassbarer Regeln zur Vereinfachung des Übersetzungsprozesses, die Unterstützung von Linguisten beim Filtern von Schulungsmaterial und vieles mehr. LLMs bieten ein breites Spektrum an Einsatzmöglichkeiten - von der Anpassung an Stilrichtlinien über die Anpassung der Formalität der Sprache bis hin zur Einführung von Glossaren, die sowohl für Linguisten als auch für Projektmanager in der Lokalisierungsbranche äußerst nützlich sind.

Personalisierung - ein zweischneidiges Schwert Alex spekulierte weiter darüber, für jeden Benutzer ein Mini-LLM zu kultivieren, das sich an seine Informationen und Vorlieben anpasst. Er merkte an, dass diese Art von adaptivem Ansatz zu einer hochgradig angepassten und lokalisierten Erfahrung für die Benutzer führen kann. Er warnte jedoch vor den Kosten, die mit der aufgabenspezifischen Feinabstimmung von LLMs verbunden sind, und hinterfragte den Return on Investment für die individuelle Personalisierung.

Eine neue Grenze Bemerkenswert ist, dass man eine Überschneidung von Lokalisierungs- und Marketingstrategien mit Personalisierungsoptionen durch KI beobachten kann. Sogar unterschiedliche Marken, von Unterhaltungsgiganten wie Disney, können die Fähigkeiten von LLMs manipulieren, um Inhalte zu erstellen, die zu ihren einzigartigen Persönlichkeiten passen. Die Zukunft muss also nicht unbedingt den "Tod der Quelle" bereithalten, sondern eher eine von KI beeinflusste Neuinterpretation der Quelle.

Je weiter wir in diese neue Welt vordringen, desto deutlicher wird vor allem, welche bedeutende Rolle KI wahrscheinlich spielen wird. Letztendlich besteht das Ziel von Smartling darin, wie Alex es ausdrückt, "den Menschen durch den Einsatz von KI zu befähigen, seine Arbeit effizienter zu gestalten und sich auf Aufgaben zu konzentrieren, die kognitive Fähigkeiten und Analysen erfordern".

Im Wesentlichen wird die Kombination aus künstlicher Intelligenz und Menschen eine spannende Entwicklung im Bereich der Inhaltslokalisierung ermöglichen und Herausforderungen in Chancen verwandeln. Eines ist sicher: Die Reise zur perfekten Mischung ist in vollem Gange und sie ist aufregend!