Darin Goble，解决方案与解决方案工程主管 Welocalize（欢迎），谈到了 苏黎世SlatorCon 2023，概述了人工智能和大型语言模型（LLM）。他还谈到了关于这些颠覆性技术对语言产业的影响的许多尚未回答的问题。

Goble的演讲题为“AI和LLM推动的数字转型”，首先考察了LLM和AI如何以显著的速度改变通信和内容。他提到的数字转型涉及到以下变化大的创新，需要跨职能团队的参与、明确的方向和互补的技能。

Goble补充道，尽管创新很难，但这也是一个优先事项，他认为Welocalize是通过“比以往任何时候都更乐于接受实验，通过实验让团队卸下负担来接受成功（或失败）的公司。”

Welocalize高管提到，创新的失败往往归结为常见问题，例如激励和优先权不一致、思维孤立、无法理解客户、缺乏流程和退出标准。

作为创作技术的大型语言模型

戈布尔解释说，他坚信中断会创造机会，他谈到了LLM带来的变化以及许多语言行业领导者提出的一波担忧，例如LLM是否会取代机器翻译，它们与其他技术的兼容性，以及它们的翻译或语言内输出的质量，在其他中。

Goble提醒与会者，在所有不断变化的角色中，包括首席执行官、董事会和投资者在内的企业各个层面都感受到了颠覆，他们都在推动被采纳的期望，同时，这些变化为他所说的“内容业务和新技术创造了意外的机会”，并敦促公司进行创新试验，赋予员工与C-Suite一致的决策权。

戈布尔补充道：“我们从根本上相信，在正确的位置实现人在地和让人在地将是一条通向未来的道路。”。

从战略到整合

Goble在阐述创新在此时对语言和内容服务公司的重要性时表示，人工智能和LLM提供的机会正是由于“它们无与伦比的加速创新的能力”，以及“前所未有的获得技能、技术、资源的机会，以及个人贡献者更多的机会。”

Goble提到了LLM和AI是如何推动内容爆炸的，他们也将支持其中的一些内容。他没有将不同的LLM定性为更好或更差。相反，Goble重申了该技术是如何成为另一种工具的，将其集成到内容创作系统中就是一个可靠用例的例子。

在随后的斯莱特访谈中，戈布尔还解释了机器翻译和有限语言翻译是如何可行的。他将当前围绕LLM和AI的讨论中的未知因素与NMT扰乱行业时听到的未知因素进行了比较，并补充道，事情并不是好是坏，只是不同而已。