想導入AI進行遊戲在地化？先想清楚這5個關鍵問題

大多數關於AI導入遊戲的討論，往往都聚焦在「能力」上：這項工具能做什麼？能不能讓流程更快、更省成本？

這些AI確實都可以做到，但更快、更便宜，不代表更好。

因為AI增加的不只是產出量，也會連帶放大整個製作流程中的問題——每一個漏洞、每一個未經驗證的假設，以及每一個弱點。

因此，在仰賴AI進行遊戲在地化之前，最好先釐清它適合用在哪裡、不適合用在哪裡，以及該如何調整製作流程，才能妥善導入AI。

以下5個問題，可以幫助你和團隊判斷是否適合在遊戲製作流程中導入AI輔助在地化，以及有哪些常見問題需要留意、又該如何避免。

1.我們想解決的製作痛點是什麼？

在導入AI之前，遊戲工作室應先釐清希望透過AI解決什麼製作痛點。若團隊面臨時程緊迫、預算有限的情況，AI確實能帶來實質效益：

1. 提升速度。根據Side的實際經驗，AI輔助翻譯最多可縮短40%的翻譯時間，並降低30%的成本，實際成效則取決於內容類型、語言組合，以及所需的人工審校比例。
2. 擴大規模。持續營運的遊戲不會只翻譯一次就結束。更新說明、活動文案、季度內容、商店更新——內容源源不絕，而每增加一種語言，需要處理的工作量也會隨之增加。
3. 拓展市場。過去因成本效益不足、難以配置專責人力的市場，如今也可能具備投入價值，讓遊戲不只能在原本無法推出的地區上線，也能在後續新內容推出時持續保持更新。

但工具本身只是其中一環。能否真正發揮AI的效益，取決於團隊如何將它整合進既有流程，以及AI是否真的適合遊戲本身的需求。

2.我們的遊戲在地化流程適合導入AI嗎？

只有當內容類型、風險程度、審校流程，以及後續連帶環節都能支援AI時，才適合導入。不能只因為AI工具能產出內容，就預設適合使用。

技術創新往往意味著打破既有模式。AI雖然帶來新機遇，同時也會帶來新的風險、暴露既有問題，甚至進一步放大這些隱患。因為既有系統從一開始，就不是為AI而設計的。

因此，單看「能力」並不足夠。許多與AI相關的判斷與決策，往往停留在對其能力層面的推測，例如：它能翻譯這段內容嗎？能生成這類文字嗎？答案通常都是可以，於是團隊便順理成章地決定導入工具。但「能力」只是在看工具本身；更重要的問題，是要看它放進實際情境後會發生什麼：導入這項工具，會對在地化製作流程的其他環節造成什麼影響？

因為適用與否，並不取決於工具本身，更要看它被放進什麼樣的系統與流程中。即使工具本身表現符合預期，常見的失誤仍往往出現在實際應用、決策權責與治理機制上：產出的內容會如何使用？誰有最終決策權？後續團隊是否有被充分告知，某項決定其實是由機器做出的判斷？

即使工具本身能力再強，若現有流程並未針對它進行設計與調整，非但無法控管風險，反而會放大原本就存在的問題。

3.若AI出錯，後果是什麼？

AI在地化的風險之一，是錯誤很容易迅速擴散，因為產出的內容通常看起來很通順、前後一致，看似已具備直接導入遊戲的品質。若缺乏適當的防護機制，AI產生的一個錯誤，就可能在整個製作流程中引發連鎖效應。

以下是我們在實務上曾經遇過的兩個例子，說明AI如何在遊戲在地化中放大風險：

案例研究 1：語意通順的錯誤

某款遊戲需要進行UI文字在地化。內容都是像選單字串、簡短標籤這類常見項目——通常被視為低風險，也因此很容易被認為適合交由AI翻譯。其中有一個字串使用了英文單字「set」。

在英文裡，「set」可以有十多種不同意思，而翻成德文時，每一種語意都可能對應不同的譯法：

AI卻只選擇其中一種譯法，並套用到所有出現「set」的地方。結果它選錯了，將一個與核心遊戲機制相關的術語，翻成了完全不同的意思。

問題在於，這個譯法表面上完全看不出異常。它讀起來通順、文法正確，而且用法在前後內容中都保持一致。它通過了依照既有流程所設定的各項檢查標準。直到玩家實際在遊戲中看到這段文字，錯誤才被發現。

也正因為它始終保持一致，錯誤才會無所不在。一旦選定某種解讀，就會被一致地套用到該詞彙出現的每一處，而且即使判斷錯了，展現出來的可信度也與正確時毫無差別。

案例研究2：中介語言導致的世界觀設定錯誤

第二個案例則屬於流程結構上的問題。

某款日文遊戲需要在地化成法文、義大利文、德文和西班牙文。流程並沒有直接從日文分別翻譯成這四種語言，而是以英文作為中介語言：先將日文翻成英文，再從英文翻譯成這四種歐洲語言。

其中，作為中介的英文版本是由AI生成。後續四個人工翻譯團隊都忠實且準確地依照英文版本進行翻譯，完全按照既定流程執行。

一旦AI生成的英文文字被定調為源語言，它就不再只是草稿，而是所有人遵循的正式版本。英文版本中的每一項詮釋選擇——包括AI對每一處歧義所做的判斷——都會同時被四種語言沿用，再各自被準確地翻譯出來。各個團隊的工作都沒有出錯，他們只是忠實地翻譯了一份本身就有問題的來源文本。

當AI產出的內容成為所有後續團隊信賴的依據時，其中的錯誤就不再只是單一環節的問題，而會演變成整個系統性的問題。

4.誰負責管理單一事實來源？

單一事實來源應由明確的負責人管理與確認，而不應只是因為流程架構如此，就讓某個內容自動成為依據。

以前面的中介語言案例來說，AI產生的英文版本成了四個團隊共同依循的單一事實來源，但問題在於，其實沒有人做過這個決定，也沒有人為這項決定負責。它之所以成為依據，只是因為流程本身就是這樣設計的。

首先，應檢視目前的製作流程是如何建立的。一般而言，工作會透過不同團隊之間的交接逐步推進——每個團隊負責自己的環節，完成後再交給下一個團隊。這種方式清楚、分工明確，而且長久以來也確實足以應付需求。

但AI的加入，會讓這種結構變得脆弱。交接的前提，是被交出去的內容已經完成，而且值得信賴。然而，AI在流程前端所做的決策，等工作來到原本有機會發現問題的團隊手上時，往往早已隱匿無蹤。錯誤的決策早已在前端形成，但下游團隊並不知道有這個決策存在，自然也不會特別進行相關查核。當團隊之間缺乏充分銜接，這些資訊缺口就會由各自的假設填補。

而以下兩點，會讓情況更加嚴重：

1) 決策與責任的錯位

AI相關的決策往往在流程前期就已做出，而且通常是由最直接使用工具的人員決定。但這些決策所帶來的交付風險，卻往往要到流程後段，才由最終成果的負責人承擔。換句話說，掌握流程決策權的人與對品質負責的人，可能是完全不同的利害關係人。當「做決定的人」和「為結果負責的人」不是同一群人，彼此之間又缺乏溝通時，風險就會在兩者之間開始累積。

2) 隱形規則

許多製作流程其實默默仰賴一些從未被正式記錄下來的知識：可能是只有某個人知道的變通做法、非正式進行的審核步驟，或是只存在某個人腦中、從未寫進專案簡報的製作規則。

在規模較小時，這類隱性知識或許足以維持流程順利運作。但一旦AI加入工作流程，這些隱藏的相依關係會變得更難察覺，也更容易隨著流程被反覆帶入後續工作。整個系統仍會繼續運作，而AI也會忠實地將其規模化——包括其中所有的弱點。

要找出這類流程缺口，可以試試抽離測試：拿掉一個人、一個決策節點、一套系統或一項既有假設，然後問自己：「哪裡會出問題？」如果答案是「很多地方」，那就代表這套流程並不穩健。健全的流程會從潛在的失效點出發進行設計；而脆弱的流程看似正常運作，只是還沒經歷真正的考驗。

重新思考流程架構：從「工作交接」走向「交集協作」

大多數遊戲製作流程仍以「交接」為核心：一個團隊完成工作後，再交由下一個團隊接手。

當情境清楚明確時，這種模式確實可行。但在導入AI的工作流程中，許多決策早在下一個團隊接觸內容之前就已經發生。這也意味著，必須更早確保相關人員掌握所需資訊，避免工作推進過於深遠後才發現問題。

解決方法是什麼？讓不同職能之間有更多協作與相互理解。

當不同職能的工作有所重疊，就能更早發現錯誤，也就是在更接近問題發生的環節及時攔截。例如：

• 當在地化負責人對LQA所關注的重點有足夠了解時，就能更早辨識潛在問題。
• 當參與決策的相關人員都對任務、目標、風險，以及某個決定會如何影響其他環節有共同理解時，團隊就能在風險擴散之前發現問題，而不是事後才補救。規模化不只會放大弱點，也會放大團隊中行之有效的做法。

這就是所謂的共享心智模型：團隊對自身上下游的職能有足夠的理解，讓每項決策都能在流程中適時被檢視，而不是未經查核便一路傳遞到底。

職能之間的重疊與協作，能將一連串單純的工作交接，轉變為真正能與AI協作的系統。這也讓決策權責不再是流程中的偶然結果。當不同角色之間存在適度重疊時，決策發生的當下，便會有具備足夠背景的人參與其中，並承擔相應的責任。

成熟的在地化與LQA團隊，會在五大能力領域建立跨職能的理解與協作：語言與文化專業、製作與交付、品質與驗證、人際協作能力，以及商業效益與玩家影響。不同職務所需的專業深度各有不同，但整個團隊都應具備對相鄰職能的基本理解。

5.我們是否建立了適當的AI治理機制？

完善的AI治理機制，應明確界定AI可以用在哪些環節、哪些產出需要經過驗證、由誰負責核准，以及當AI曾參與或影響工作內容時，如何確保下游團隊知情。

交集協作是核心原則，而專案整合管理方案則是將這項原則規模化落實的方法。

為了確保治理機制完善，應由在地化專案經理等角色掌握整體製作流程的全貌，並承擔相應的管理責任。其負責決定哪些環節可以讓AI做出判斷、哪些AI產出必須經過驗證，以及哪些環節完全不應使用AI。

專案治理層應在實際製作壓力出現之前，就先劃定這些界線，並在流程中設置檢查節點，確保問題被及時發現並修正。同時，也要確保單一事實來源與實際交付需求保持一致，使其為一項由明確負責人做出的決定，而不是流程在無意間形成的結果。

此外，這套機制也能在整個組織中建立共享心智模型，確保對相鄰職能的理解不只是仰賴少數剛好具備相關知識的人。這些做法最終都指向同一件事：讓AI相關的決策清楚可見，而不是被埋藏在流程之中。

AI的導入策略應契合製作流程

AI的導入並非只有「全面採用」或「完全不用」兩種選擇。團隊可以依照不同專案、內容類型，以及製作流程中的不同環節分別評估，根據實際工作所能承受的風險與需求，選擇適當的AI應用程度。

真正能妥善運用AI的團隊，不只評估AI是否有能力完成工作，也會持續確認它的產出與決策是否值得信賴。

這正是Side所打造的服務模式。從在地化、LQA到在地化音訊，我們提供涵蓋整體流程的專案層級與製作層級管理，確保AI相關決策全程保持透明，並持續控管交付風險直到遊戲正式推出。

把這套機制建立好，AI就能真正發揮原本應有的價值：以可控的方式擴大規模，而不是連風險也一起放大。

想要尋找一個既能落實規模化、又值得信賴的AI在地化方案與團隊嗎？歡迎與我們聊聊。