为腾飞助力：AI 如何为翻译引擎增加动力

一段时间以来，我们一直在使用翻译引擎为给定文本提供出色翻译。随着人工智能的出现，我们现在可以将这项服务提升到新的水平。尽管生成式 AI 并非机器翻译的理想选择，但借助一些神奇的语言资产，我们可以利用它来生成符合特定项目要求的翻译，包括遵循风格、语气、术语等其他要素。下面我们将通过一堂历史课、一部动画电影以及对未来提供更好翻译的承诺来进一步进行探讨。

翻译引擎的发展简史

早在构建我们全新的云平台时，我们就决定采取一种全新的方式来组织和使用语言资产。传统上，每种语言资产都是独立处理的，而且翻译记忆库、术语和机器翻译分工明确。我们最初的目标是将这些资产整合在一起，以创建一种协同服务，从而根据所有可用信息提供可能最佳的匹配。过去，我们应用翻译记忆库和机器翻译来处理未翻译的文本，然后在译员编辑翻译文本时为其提供术语。但现在，这样的日子已一去不复返。我们的愿景是充分提高资产的有效性，从而创造出我们可以提供的“可能最佳的匹配”。由此诞生了翻译引擎。 

有些人可能已经看过 Aardman 动画公司制作的电影《小鸡快跑》。这部电影讲述了一台可怕的机器，它能将小鸡变成馅饼。虽然从未展示或讨论过小鸡是如何变成馅饼的，但这台神秘且可怕的机器无疑是工程技术上的胜利。特威迪夫人说了一句名言：“小鸡进去，馅饼出来”。您可能会问，这和翻译有什么关系？嗯，我一直觉得翻译引擎也是一种类似的神秘机器（希望它不要那么可怕或不详）。把小鸡替换成文本，馅饼替换成翻译。“文本进去，翻译出来。”您无需理解其工作原理，但请放心，语言资产会被精简为可供我们使用的有用信息，而输出则是我们能提供的可能最佳的翻译。下图展示了这台“神秘机器”的工作方法。

我们使用的一些“技巧”，正是您从这种做法中所期望得到的。它们包括一些传统的 AI 技术，但不限于： 

• 片段匹配 
• 模糊匹配修复 
• 使用适用的术语提升机器翻译的质量 

您可能会认为一切都很好。想法不错。执行得很好。大家都在握手和拍背。然后 2023 到来，“嘿，你们猜怎么着？AI 来了！”AI 革命的代表是那些便捷的生成式聊天模型，我们可以要求它们写诗、创作新闻稿，或者写一个新的、有吸引力的 LinkedIn 标题。OpenAI 似乎抢占了先机，但随后其他公司也纷纷跟进。Google、AWS、Meta 以及其他公司已经加入到这一行列。可以肯定的是，还有更多的公司会加入进来；因为都已经可以听到马蹄声了。AI 无处不在，我们该如何应对？

是时候升级了

AI 的崛起为我们提供了对翻译引擎进行优化和增强的机会。以前，我们从这些语言资产中榨取的资源几乎已经到了极限，而现在，我们可以做更多的事情。这些聊天机器人大致都使用相同的技术。大量的语言数据经过分析和处理后，会产生一种称为 LLM 的东西。[为语言爱好者准备的附注：LLM 不是缩写词，而是首字母缩略词。缩写词以一个词的形式发音；比如 NATO、SCUBA、TASER 和 YOLO。首字母缩略词以单独的字母发音；比如 DNA、OMG、TBD 和 FAQ。MPEG 和 JPEG 只是例外！]说回 LLM，有些人可能会问“那是什么？”嗯，它的全称是大型语言模型，在我们的行业中，这个词非常非常有趣。这些 LLM 将帮助我们的翻译引擎摆脱束缚，释放出强大的新功能，而且这些功能可以整合到我们的翻译技术产品中。LLM 可以提供的帮助包括： 

• 根据上下文信息和指导，将文本从一种语言翻译为另一种语言。 
• 对神经机器翻译创建的翻译进行译后编辑。 
• 评估翻译文本的质量并提出改进建议。 
• 重新编写原文文本以遵循公司风格和术语。 

修改机器翻译或人工翻译的功能很快就会推出，但现在，我们的工作重点是这个列表中的第一个要点。我们已经发布了一个可以在 Trados Studio 中使用的 OpenAI Translator 应用程序。它使用 LLM 对文档中的文本进行转换、优化、分析并提出替代翻译建议，而且还支持提示。在此我不作详细介绍，但建议您查阅 RWS Community 的维基百科页面，以了解如何使用提示来获得不同的风格、语气和文本长度。但是，有一点它无法做到，就是获取我们在翻译引擎中拥有的那些实用的语言资产。这就是秘诀所在。