“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(kāi)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。“在短短10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。”她補(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(jiàn)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(kāi)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(jiàn)，那么所有基于此的譯文都將帶有性別偏見(jiàn)，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。