Trí tuệ dịch thuật là gì?

Bản dịch không phải là nút thắt. Thiếu ngữ cảnh mới là vấn đề.

Bản địa hóa từ lâu đã được xem là một vấn đề dịch thuật.

Ngành này đã tối ưu hóa dựa trên giả định đó trong nhiều năm. Các hệ thống quản lý bản dịch giúp các nhóm đưa nội dung qua các quy trình làm việc. Dịch máy tạo ra bản nháp đầu tiên nhanh hơn. Bộ nhớ dịch tái sử dụng các phân đoạn trước đây. Bảng thuật ngữ giúp đảm bảo tính nhất quán của thuật ngữ. Các bước kiểm duyệt cho phép con người có cơ hội sửa lỗi trước khi nội dung được xuất bản.

Những hệ thống này đã giúp việc bản địa hóa trở nên hiệu quả hơn. Chúng đã giúp các công ty dịch nhiều nội dung hơn sang nhiều ngôn ngữ hơn, đồng thời kiểm soát hoạt động tốt hơn.

Nhưng họ vẫn chưa giải quyết được phần khó nhất của việc bản địa hóa.

Phần khó nhất giờ đây không còn là tạo ra một bản dịch. AI hiện có thể tạo nội dung đa ngôn ngữ trôi chảy chỉ trong vài giây. Câu hỏi khó hơn là liệu bản dịch đó có phù hợp với sản phẩm, thương hiệu, thị trường và trải nghiệm khách hàng mà nó xuất hiện trong đó hay không.

Một bản dịch có thể đúng ngữ pháp nhưng vẫn không đạt yêu cầu.

Nó có thể sử dụng sai thuật ngữ sản phẩm. Nó có thể không phù hợp với nhận diện thương hiệu. Nó có thể không truyền tải đúng ý định của thông điệp tiếp thị. Nó có thể quá dài đối với một nút. Nó có thể có nghĩa trong trình biên tập bản dịch nhưng lại gây cảm giác gượng gạo khi xuất hiện trong sản phẩm thực tế. Nó có thể giữ nguyên nghĩa đen của văn bản nguồn nhưng làm mất đi sắc thái tinh tế giúp bản gốc đạt hiệu quả.

Đây là lý do chất lượng bản dịch ngày càng bị giới hạn không phải bởi kết quả dịch, mà bởi trí tuệ xung quanh nó.

Đó là vai trò của trí tuệ dịch thuật.

Trí tuệ dịch thuật là nền tảng biến những kiến thức rời rạc về sản phẩm, thương hiệu, giao diện người dùng, thị trường và người đánh giá thành các quyết định bản địa hóa tốt hơn. Công cụ này giúp con người và AI hiểu nội dung có ý nghĩa gì, xuất hiện ở đâu, nên được diễn đạt như thế nào và phải tuân thủ những ràng buộc nào trước khi bắt đầu dịch.

Nói một cách đơn giản: trí tuệ dịch thuật cung cấp cho bản dịch ngữ cảnh cần thiết để trở nên hữu ích.

Tại sao chỉ dịch thôi là chưa đủ

Hầu hết các quy trình dịch đều bắt đầu với một đoạn văn bản nguồn.

Văn bản đó có thể là chuỗi sản phẩm, bài viết trong trung tâm trợ giúp, email, tiêu đề chiến dịch, thông điệp hướng dẫn bắt đầu sử dụng hoặc thông báo pháp lý. Trong nhiều hệ thống, người dịch hoặc mô hình AI sẽ thấy văn bản nguồn, ngôn ngữ đích và có thể cả kết quả khớp trong bảng thuật ngữ.

Nhưng ngôn ngữ hiếm khi tự nó truyền tải đủ thông tin.

Hãy xem xét một chuỗi đơn giản:

Tạo dự án

Điều này có vẻ dễ dịch. Nhưng bản dịch chính xác phụ thuộc vào một số câu hỏi.

Đó là một nút, một mục menu hay tiêu đề trang? “project” là một đối tượng sản phẩm chính thức hay một từ dùng theo nghĩa chung? Người dùng đang tạo một dự án trống, nhập một dự án hay bắt đầu từ mẫu? Ngôn ngữ đích có yêu cầu ngữ pháp rõ ràng hơn không? Nút này có giới hạn số ký tự không? Đối tượng sản phẩm tương tự đã được dịch ở nơi khác chưa? Giọng điệu nên mang tính kỹ thuật, đơn giản hay phù hợp với doanh nghiệp?

Nếu không có ngữ cảnh này, cả con người và AI đều phải phỏng đoán.

Vấn đề tương tự cũng xuất hiện trong bản địa hóa hoạt động tiếp thị. Một tiêu đề chiến dịch có thể ngắn gọn, thông minh và tạo cảm xúc hiệu quả bằng tiếng Anh, nhưng bản dịch theo nghĩa đen có thể không truyền tải được cùng một dụng ý ở thị trường khác. Người dịch cần hiểu không chỉ các từ ngữ mà còn cả định vị, đối tượng, ưu đãi, giọng điệu và phản ứng mong muốn.

Nội dung này cũng xuất hiện trong các tài liệu hỗ trợ. Một bài viết trợ giúp có thể chứa thuật ngữ sản phẩm cần nhất quán với giao diện. Nếu bài viết sử dụng một thuật ngữ còn sản phẩm sử dụng thuật ngữ khác, bản dịch có thể khiến người dùng bối rối ngay cả khi mọi câu đều đúng về mặt ngôn ngữ.

Đây không chỉ là những vấn đề về ngôn ngữ. Đây là những vấn đề về ngữ cảnh.

Điểm nghẽn đã chuyển từ sản xuất sang phán đoán

AI đã thay đổi tính kinh tế của ngành dịch thuật.

Việc tạo bản nháp đầu tiên giờ đây trở nên nhanh chóng. Việc sản xuất thêm nội dung đa ngôn ngữ cũng dễ dàng hơn bao giờ hết. Nhưng tốc độ này tạo ra một thách thức mới: các nhóm phải quyết định đâu là nội dung có thể tin cậy, đâu là nội dung cần được xem xét và đâu là nội dung đòi hỏi sự hiểu biết sâu hơn về sản phẩm hoặc thị trường.

Nói cách khác, nút thắt đã chuyển từ khâu sản xuất sang khâu phán đoán.

Câu hỏi then chốt không còn chỉ là:

Chúng ta dịch câu này như thế nào?

Bây giờ là:

Đây có phải là bản dịch phù hợp cho trường hợp sử dụng cụ thể này không?

Câu hỏi đó đòi hỏi nhiều hơn cả sự thông thạo. Nó đòi hỏi phải có ngữ cảnh.

Một quyết định bản địa hóa chất lượng cao cần tính đến ý nghĩa của sản phẩm, ý định của người dùng, tiếng nói thương hiệu, các ràng buộc về thiết kế, quy tắc thuật ngữ, kỳ vọng của thị trường, các yêu cầu tuân thủ và những quyết định trước đó. Khi thiếu thông tin này, các nhóm bản địa hóa phải xử lý thủ công.

Người dịch đặt câu hỏi. Người duyệt biên tập lại nội dung. Quản lý sản phẩm giải thích các tính năng. Quản lý bản địa hóa thu thập ảnh chụp màn hình. Các nhóm khu vực tranh luận về giọng điệu. Kỹ sư khắc phục các vấn đề tràn giao diện người dùng. Những quyết định về thuật ngữ giống nhau liên tục được đưa ra ở nhiều dự án.

Không điều nào trong số này có nghĩa là đội ngũ đang thực hiện bản địa hóa kém. Điều đó có nghĩa là hệ thống chưa đủ thông minh.

Trí tuệ dịch thuật so với quản lý bản dịch

Quản lý bản dịch và trí tuệ dịch thuật giải quyết những vấn đề khác nhau.

Quản lý bản dịch là hoạt động điều phối. Công cụ này giúp các nhóm tổ chức nội dung, phân công công việc, quản lý ngôn ngữ, theo dõi tiến độ và phê duyệt bản dịch.

Trí tuệ dịch thuật xoay quanh chất lượng quyết định. Nó giúp các nhóm hiểu nội dung đủ sâu để dịch, đánh giá và điều chỉnh nội dung một cách chính xác.

Một hệ thống quản lý bản dịch có thể thông báo cho người quản lý bản địa hóa rằng một chuỗi đã sẵn sàng để xem xét.

Một lớp trí tuệ dịch thuật có thể cho biết rằng chuỗi này không có ảnh chụp màn hình, xung đột với quy tắc thuật ngữ, sử dụng thuật ngữ sản phẩm có rủi ro cao, vượt quá giới hạn ký tự giao diện người dùng hoặc khác với bản dịch đã được phê duyệt trước đó.

Sự phân biệt này rất quan trọng vì chất lượng bản địa hóa không chỉ được quyết định bởi việc một quy trình có được hoàn tất hay không. Chất lượng đó được quyết định bởi kiến thức có sẵn tại thời điểm đưa ra quyết định dịch thuật.

Khi thiếu ngữ cảnh, ngay cả những dịch giả giàu kinh nghiệm và các mô hình AI tiên tiến cũng tạo ra kết quả không nhất quán. Khi có ngữ cảnh, quy trình trở nên đáng tin cậy hơn.

Thông tin chuyên sâu về bản dịch bao gồm

Tính năng thông minh về dịch thuật tập hợp những kiến thức mà các nhóm bản địa hóa thường phải tự tìm kiếm.

Nội dung này bao gồm ngữ cảnh sản phẩm: tính năng thực hiện những gì, cách người dùng tương tác với tính năng đó và cụm từ đề cập đến những đối tượng hoặc hành động cụ thể nào trong sản phẩm.

Nó bao gồm ngữ cảnh trực quan: ảnh chụp màn hình, vị trí trên giao diện người dùng, loại thành phần, giới hạn ký tự và các ràng buộc thiết kế.

Nội dung này bao gồm bối cảnh thương hiệu: giọng điệu, sắc thái, các nguyên tắc về thông điệp và mức độ trang trọng được kỳ vọng ở các thị trường khác nhau.

Nội dung này bao gồm bối cảnh thuật ngữ: các thuật ngữ được phê duyệt, tên sản phẩm, từ ngữ bị cấm, quy tắc thuật ngữ và ngôn ngữ chuyên ngành.

Nội dung này bao gồm bối cảnh thị trường: kỳ vọng về văn hóa, sở thích theo khu vực, quy ước địa phương và sự khác biệt giữa bản dịch trực tiếp với bản địa hóa.

Nó bao gồm ngữ cảnh quy trình làm việc: ai cần xem xét nội dung, mức độ rủi ro của nội dung và liệu có cần con người phê duyệt hay không.

Quan trọng nhất, nó bao gồm lịch sử quyết định: những gì đã được thay đổi, những gì đã được phê duyệt, những gì người đánh giá đã chỉnh sửa và lý do đưa ra một lựa chọn cụ thể.

Đây là điểm mà các hệ thống bản địa hóa truyền thống thường bộc lộ hạn chế. Chúng có thể lưu trữ bản dịch cuối cùng, nhưng không phải lúc nào cũng lưu lại lý do đằng sau bản dịch đó. Vì vậy, các nhóm nhớ nội dung đã được dịch, nhưng không nhớ tại sao.

Trí tuệ dịch thuật thay đổi điều đó. Nó biến kiến thức bản địa hóa thành tài sản có thể tái sử dụng.

Từ bộ nhớ dịch đến bộ nhớ quyết định

Bộ nhớ dịch thuật là một trong những khái niệm quan trọng nhất trong bản địa hóa. Nó giúp các nhóm tái sử dụng những bản dịch trước đây, giảm công việc lặp lại và duy trì tính nhất quán.

Nhưng bộ nhớ dịch có một hạn chế: nó ghi nhớ đầu ra.

Nó không phải lúc nào cũng nhớ ngữ cảnh.

Nó có thể cho thấy một câu đã được dịch theo một cách nhất định, nhưng không cho biết lựa chọn đó được đưa ra vì giọng điệu thương hiệu, không gian giao diện người dùng, thuật ngữ sản phẩm, yêu cầu pháp lý hay phản hồi của người đánh giá. Nó có thể không cho biết bản dịch đó hoạt động hiệu quả như thế nào trong thực tế. Nó cũng có thể không giải thích liệu quyết định tương tự có nên được áp dụng cho một tính năng hoặc chiến dịch mới hay không.

Trí tuệ dịch thuật mở rộng khái niệm bộ nhớ vượt ra ngoài các phân đoạn đã dịch.

Nó tạo ra bộ nhớ quyết định.

Bộ nhớ quyết định ghi lại lý do đằng sau các lựa chọn bản địa hóa. Tính năng này giúp các nhóm hiểu không chỉ nội dung được dịch là gì mà còn vì sao lại dịch theo cách đó. Điều này đặc biệt quan trọng khi AI tham gia vào quy trình làm việc, vì AI hoạt động hiệu quả hơn khi có thể học hỏi từ ngữ cảnh có cấu trúc và phản hồi của con người.

Nếu một người đánh giá thay đổi một thuật ngữ, hệ thống nên học hỏi từ thay đổi đó. Nếu một chuyên gia khu vực giải thích lý do một cụm từ không phù hợp với thị trường, kiến thức đó sẽ được cung cấp vào lần sau. Nếu một quản lý sản phẩm làm rõ ý nghĩa của một tính năng, lời giải thích đó sẽ đi kèm với các chuỗi liên quan trong tương lai.

Đây là cách bản địa hoá không ngừng cải thiện.

Điều này trông như thế nào trong thực tế

Một quy trình bản địa hóa có nhận thức ngữ cảnh trông rất khác so với quy trình dựa trên chuỗi truyền thống.

Trước khi bắt đầu dịch, hệ thống thu thập ngữ cảnh liên quan từ các công cụ nơi công việc đang diễn ra. Hệ thống có thể hiểu nội dung bắt nguồn từ đâu, xác định nội dung đó thuộc giao diện sản phẩm, bài viết trợ giúp, trang tiếp thị hay chiến dịch, đính kèm ảnh chụp màn hình, phát hiện thuật ngữ, xác định các chuỗi liên quan, truy xuất những quyết định trước đây và nêu bật các rủi ro trước khi biên dịch viên hoặc người đánh giá xem nhiệm vụ.

Trong quá trình dịch, các đề xuất của AI được định hướng bởi kiến thức về sản phẩm, quy tắc thuật ngữ, giọng điệu thương hiệu và các ràng buộc của giao diện người dùng. Thay vì tạo ra một bản dịch chung chung, hệ thống có thể đề xuất bản dịch phù hợp với trường hợp sử dụng thực tế.

Trong quá trình đánh giá, con người không được yêu cầu kiểm tra lại mọi thứ từ đầu. Họ có thể tập trung vào những quyết định cần phán đoán: các thuật ngữ mơ hồ, nội dung có tác động lớn, điều chỉnh theo thị trường, rủi ro pháp lý, giọng điệu hoặc nội dung xung đột với hướng dẫn trước đó.

Sau khi xem xét, quy trình không chỉ lưu trữ bản dịch cuối cùng. Quy trình này ghi lại những thay đổi và đưa kiến thức đó trở lại để phục vụ các công việc sau này.

Đây là sự chuyển đổi từ dịch thuật như một nhiệm vụ chỉ thực hiện một lần sang bản địa hóa như một hệ thống học hỏi.

Vì sao Hyperlocalise đang xây dựng dựa trên trí tuệ dịch thuật

Tại Hyperlocalise, chúng tôi tin rằng thế hệ phần mềm bản địa hóa tiếp theo sẽ không chỉ được định hình bởi tốc độ dịch thuật.

Tốc độ rất quan trọng. Nhưng tốc độ thiếu bối cảnh có thể khiến người duyệt phải làm thêm nhiều việc, gây ra nhiều điểm không nhất quán hơn giữa các thị trường và làm tăng sự không chắc chắn trước khi xuất bản.

Hyperlocalise đang tích hợp trí tuệ dịch thuật vào quy trình bản địa hóa, giúp các nhóm đưa ngữ cảnh vào quy trình ngay từ đầu. Cách tiếp cận của chúng tôi là hỗ trợ AI và người đánh giá cùng làm việc với những thông tin họ cần: ngữ cảnh sản phẩm, ảnh chụp màn hình, quy tắc thuật ngữ, giọng điệu thương hiệu, các ràng buộc của giao diện người dùng, yêu cầu về quy trình làm việc và những quyết định bản địa hóa trước đây.

Điều này quan trọng vì hầu hết các công ty đã có kiến thức cần thiết để bản địa hóa tốt hơn. Vấn đề là kiến thức đó bị phân tán. Nó nằm rải rác trong các công cụ sản phẩm, tệp thiết kế, nền tảng hỗ trợ, hệ thống nội dung, nhận xét đánh giá, các cuộc thảo luận trên Slack và trong đầu của từng thành viên trong nhóm.

Hyperlocalise giúp biến kiến thức đó thành hành động thiết thực.

Thay vì yêu cầu biên dịch viên và người đánh giá phải tự tìm kiếm ngữ cảnh, Hyperlocalise hướng đến việc tự động đưa ngữ cảnh phù hợp vào trải nghiệm dịch. Thay vì coi AI là một công cụ dịch thuật chung chung, Hyperlocalise sử dụng ngữ cảnh để hướng AI đến những quyết định tốt hơn. Thay vì để mất phản hồi của người đánh giá sau khi một tác vụ hoàn tất, Hyperlocalise giúp biến phản hồi thành bộ nhớ để cải thiện công việc trong tương lai.

Mục tiêu không phải là loại bỏ phán đoán của con người. Mục tiêu là giúp phán đoán của con người tập trung hơn, có đầy đủ thông tin hơn và có thể tái sử dụng.

Tương lai của bản địa hóa là khả năng nhận biết ngữ cảnh

Những công ty thành công trên toàn cầu sẽ không đơn thuần là những công ty dịch nhiều từ nhất. Họ sẽ là những công ty giao tiếp rõ ràng, nhất quán và tự nhiên ở mọi thị trường.

Điều đó đòi hỏi nhiều hơn cả việc dịch thuật.

Nó đòi hỏi các hệ thống hiểu được mối quan hệ giữa ngôn ngữ, sản phẩm, thương hiệu, thiết kế và trải nghiệm khách hàng.

Đây là lý do trí tuệ dịch thuật quan trọng.

Nó mang đến cho các nhóm bản địa hóa nền tảng tốt hơn để làm việc với AI. Nó giảm bớt việc thu thập lại thông tin bối cảnh. Nó giúp người đánh giá tập trung vào những quyết định có giá trị cao. Nó cải thiện tính nhất quán trong nội dung sản phẩm, tiếp thị và hỗ trợ. Nó lưu giữ kiến thức đằng sau các lựa chọn dịch thuật để các nhóm không phải giải quyết đi giải quyết lại cùng một vấn đề.

Dịch thuật không còn là yếu tố gây trì trệ nữa.

Thiếu ngữ cảnh là.

Trí tuệ dịch thuật là cách các đội ngũ bản địa hóa hiện đại thu hẹp khoảng cách đó.

Để tìm hiểu thêm về sự chuyển dịch rộng hơn từ dịch thuật sang truyền thông sẵn sàng cho thị trường, hãy xem Bản địa hóa siêu địa phương: Vì sao tăng trưởng toàn cầu cần nhiều hơn dịch thuật. Để biết cách áp dụng những ý tưởng này khi đánh giá các nền tảng, hãy xem Cách chọn quy trình bản địa hóa liên tục.