RWS 首席执行官 Ben Faes – 采访系列

Ben Faes 是 RWS Group 的首席执行官。他拥有超过 25 年的经验，领导数字化转型和技术驱动的业务，具有强大的盈利增长、创新营销模式和国际团队建设的记录。

在加入 RWS 之前，Ben 曾在技术和商业服务领域担任过多个高级领导职位。在 AOL，他曾担任法国的管理总监，后来加入 Alphabet (GOOG ) (GOOGL ) ，在 2008 年，他在欧洲开创了 YouTube 的盈利模式，后来又领导了 Google 在 EMEA 地区的多个业务，最后担任 Google Cloud 的南欧和新兴市场的管理总监。2021 年，他成为 Webhelp 的英国首席执行官，在 Webhelp 被 Concentrix 收购后，他领导了 Concentrix Catalyst 的全球转型和技术项目。

RWS 是一家全球性的 AI 解决方案和内容服务公司，帮助组织创建、管理、翻译和保护信息，结合先进的技术和人类专业知识。该公司专注于语言翻译和本地化、知识产权服务和 AI 驱动的内容和数据解决方案等领域，帮助企业跨市场有效地沟通并部署具有文化和背景准确性的企业 AI 系统。凭借庞大的全球员工队伍和数十年的经验，RWS 支持大型企业将复杂数据转化为清晰可靠的内容，同时加速创新并确保思想被全球理解。

您曾领导过 Google Cloud 和 RWS 等公司的重大转型。您的经验如何影响您在 Language Weaver Pro 中构建语言翻译系统，而不是一般用途工具？

我从企业 AI 的经验中得出结论：一般用途工具在高风险环境中很快就会遇到瓶颈。

企业不仅需要能够正常工作的东西，他们需要能够依赖的东西 – 能够在关键工作流程中使用的东西，从人力资源到本地化再到客户支持。

在 Language Weaver Pro 中，我们没有问“如何构建更好的翻译模型？”而是问“企业需要什么样的翻译系统才能在规模上信任它？”

这改变了我们的关注点。它不仅仅是关于模型质量，而是关于一致性、控制、可扩展性和安全性 – 这些使得系统在现实世界中可用的东西。

我最自豪的是，Language Weaver Pro 不需要为企业进行改造。它从一开始就为企业设计。

虽然其他公司现在正转向专业化，但这正是 Language Weaver 多年来一直致力于的。我们的与 Cohere 的合作为我们提供了世界级的 AI 能力 – 并且我们添加了企业控制和语言专业知识，使其在规模上真正可用。

Language Weaver Pro 建立在一个 100 多亿参数的模型上。哪些架构或训练决策对于实现强大的段落和文档级别的性能至关重要？

大多数翻译系统都是针对句子作为翻译单位进行优化的 – 这反映了本地化行业的历史工作方式。问题是，意义并不总是存在于句子级别。模糊性、术语一致性和语气都在更长的文本跨度上运行。实现强大的段落级别性能需要有意的决定，包括选择比典型翻译系统更大的上下文窗口。

大多数系统在这里遇到的一个问题是，处理更大的上下文通常会增加处理时间。这就是 Mixture of Experts 架构发挥作用的地方。MoE 允许 Language Weaver Pro 同时处理复杂的长篇内容和高效的企业规模部署。

该平台在 32 种语言中的人类评估基准中排名第一。人类评估与自动化指标有什么不同，为什么这种区别对企业用例很重要？

自动化指标对于规模至关重要。为了持续评估质量，您不能不断地在 32 种语言和数千个片段中运行人类评估。然而，也存在局限性。像 BLEU 这样的传统指标衡量表面级别的词汇重叠，这意味着翻译可以得分很高，但缺乏细微差别，或者得分很低，但完全准确。甚至更先进的神经指标也是人类判断的代理，而不是替代品。一个在文化背景中语气错误的翻译可能会造成真正的损害。

这就是为什么我们同时进行了这两项评估。我们与专业翻译人员进行的盲人评估为我们提供了企业客户和他们的最终用户真正关心的领域和文化敏感性。

许多 AI 翻译系统在维持长文档的一致性方面存在困难。Language Weaver Pro 如何在段落中保持意义和上下文，特别是在法律或监管内容中？

一致性是大规模翻译中最具挑战性的问题之一 – 这也不是一般用途模型可以解决的。

这是我们有真正领先优势的领域。像 Trados 和 Language Weaver 这样的解决方案长期以来一直建立了强大的术语控制，因此您可以在最大的、最复杂的内容集中强制执行一致的语言。

这在监管环境中比以往任何时候都更加重要。法律或合规内容中的一致性不是一种“很好”的特性 – 它是至关重要的。对定义术语的翻译的单一变化可能会使合同无效、扭曲监管文件或引入真正的风险。

术语控制消除了这种不确定性。它确保最终输出使用法律和合规团队批准的语言 – 一致且可扩展。

您将其描述为从翻译到语言智能的转变。这种转变在实践中意味着什么，它如何改变企业与多语言内容的交互方式？

几十年来，行业一直将翻译视为一种机械过程，将单词从一种语言转换为另一种语言。虽然像转创这样的专业人工翻译过程已经存在一段时间，但这都依赖于一个相对较慢的过程，关注的是单词数量。语言智能从根本上改变了这种范式。它是从转换单词到真正理解意义的转变 – 它是关于理解背景、细微差别、品牌声音和内容背后的特定意图，无论原始语言是什么。我们正在从被动、反应性的任务转变为主动、战略性的能力。

在实践中，当我们的 AI 工具能够使翻译更加流畅和上下文感知时，文化智能的人类层可以专注于相关性和影响力，而不仅仅是内容的后期编辑。

该平台强调治理、术语控制和数据安全。为了满足金融和医疗保健等行业的合规要求，采取了哪些具体措施？

信任是我们平台的基石，尤其是在受监管的行业中。首先，我们提供了公共工具无法提供的部署灵活性。客户可以在其本地机器或专用私有云中运行 Language Weaver。这确保了敏感数据永远不会离开他们的安全环境，这对于满足数据居住要求是不可协商的。

其次，我们提供了对输出的粒度控制，可以根据行业的要求进行更改。客户可以直接将他们的批准词汇表嵌入模型中。这保证了特定的法律免责声明或医疗保健中的批准术语每次都被正确且一致地翻译，消除了不合规语言的风险。

最后，治理是内置的。该平台与现有的企业安全框架集成，提供了完整的审计跟踪和访问控制，客户还可以将内容路由到人类专家进行准确性证书或强制审查。

与一般用途 AI 模型不同，Language Weaver Pro 是专门为翻译设计的。专业化和灵活性之间的权衡是什么，为什么专业化对企业 AI 来说越来越重要？

一般用途模型有点像瑞士军刀。它很通用 – 它可以建议从您的冰箱中找到的食谱，草拟一个景观计划，写一首诗，甚至尝试编写一些代码。

但是，当涉及到企业的关键任务工作时，“足够好”是不够的。你不会在手术中使用瑞士军刀，除非你别无选择。你会想要一个精确的仪器。

这就是 Language Weaver Pro 的区别。我们不尝试做所有事情。我们专注于做一件事做得非常好 – 在规模上提供准确、可靠的翻译。

这种专业化水平对于企业来说是必不可少的。风险太高，无法使用通用工具。企业需要可靠的翻译 – 内容必须每次都清晰、可行且准确。

Cohere 的合作将语言专业知识和安全的 AI 基础设施结合在一起。该系统如何平衡性能、隐私和部署灵活性，以适应云端、内部和混合环境？

这种合作对于我们的战略至关重要，因为它是围绕一个核心原则构建的，即世界级的 AI 必须适应客户的安全态势，而不是相反。我们拒绝将企业强制到一种一刀切的公共云模型中。

我们的设计通过将 AI 模型与其运行的基础设施分离来实现这种平衡。Cohere 提供了最先进的基础模型，我们提供了语言专业知识和部署灵活性，这些都是我们已经知名的。这样就可以在客户的数据所在的任何地方部署这些高性能、流畅的模型。对于银行或情报机构来说，这意味着在他们的本地机器上完全隔离运行。对于医疗保健提供者来说，可以在他们的专用私有云中满足 HIPAA 法规。对于全球科技公司来说，混合模型可以在各个地区提供性能和灵活性，同时保持数据安全性。

关键是客户始终控制着一切。他们可以在不损害数据隐私或合规性的情况下获得业界最大的、最先进的翻译模型的全部性能。我们将力量交给他们的边界。

企业面临的最大风险之一是看似正确但包含微妙错误的翻译。您的平台如何识别和减轻这些风险，特别是在高风险场景中？

这是一般用途 AI 的一个基本缺陷，我们作为一家专门从事语言智能的公司，了解到这是不可接受的风险。听起来很合理的废话是一个负担，而不是资产。

我们通过以下几种方式来减轻这种风险。首先，我们的模型不是在未经滤除的公共互联网上训练的。它们是建立在四十年来高质量、人工翻译和领域特定的语言数据基础上的。这教会了模型如何正确翻译复杂的法律条款和精确的医疗指示，因为它从干净的数据中学习，而不是互联网上杂乱的信息。

我们还为客户提供了对输出的直接控制。通过术语管理和反馈，他们可以锁定对其最关键和模糊术语的正确翻译。它确保了特定的专利声明或药物相互作用短语每次都以正确的翻译呈现。

最后，我们闭合了循环。我们的系统旨在将人类专业知识融入其中，以便于审查和改进。来自语言学家和客户自身审查员的持续反馈创建了一个不断改进的循环，捕捉到通用模型无法察觉的细微差别和微妙错误。

与 DeepL 和 Google 的 Gemini 等工具的激烈竞争相比，您是否认为 AI 翻译的未来将向特定领域的模型转变，这对更广泛的 AI 生态系统意味着什么？

让我用一个轶事来回答这个问题。我们有一个客户，是计算机行业的一家大公司，他们与多个翻译供应商合作。我们与他们的产品组合中的大部分合作，我们被选中的一个主要原因是，当出现问题时，我们可以解决它。韩语技术术语不太准确？我们有一个团队可以处理这个问题。德语数字问题？我们有可以帮助的人。

这就是更广泛的观点。我们预计 AI 的未来进步将更多地来自于利用相关上下文的解决方案 – 语言、文化和特定领域。通过其广泛的产品组合、数十年的专有数据和与客户的深厚关系，RWS 拥有这种上下文。一般用途的供应商可以匹配模型基准，但他们无法复制这一点。未来属于那些将最先进的 AI 与人类和机构专业知识结合起来，使其在现实世界中发挥作用的供应商 – 这正是我们所处的位置。

感谢这次精彩的采访，任何想了解更多的人都可以访问 RWS。