AI在遊戲在地化領域的發展現況

AI在遊戲在地化領域的發展現況

遊戲開發的進展一如既往地快速。隨著各大工作室為了滿足全球玩家期待，週週推出更新，無論是3A大作還是獨立遊戲，都面臨著在各語系市場同步發行的壓力。  

在這種環境下，在地化團隊正在轉而採用AI解決方案，如大型語言模型、代理工作流程和品質評估工具，以提升產能和效率，同時維持既有的品質標準。 

以下我們將探討AI在地化技術的發展現況，分析哪些方法已經成熟、哪些仍待改進，以及對於希望在速度、品質與成本之間取得平衡的遊戲團隊而言，最具潛力的技術方向。 

遊戲在地化中的代理工作流程 

在我們的團隊和整個遊戲產業中，開發流程的每一個環節幾乎都能用到AI。其中，代理工作流程是最具代表性的技術進展之一。  

遊戲在地化的情境中，代理工作流程指的是使用多個自主AI代理負責監督、管理和執行一連串任務。目前，這些系統已被應用於多項任務，如內容分類、詞彙表品質檢查、中繼資料標記等等，當然翻譯也包含在內。對於較簡易的任務，它們表現得相當好。 

然而，當流程變得更加複雜且需要更多創意時，可靠性、品質和效率往往會下降。這背後有幾個原因： 

• 連鎖的脆弱性：在流程中投入的代理越多，出錯的風險就越高。只要其中一個AI代理出錯或誤判，整個流程就會失敗。 
• 訓練複雜度：許多專業人士在撰寫基礎AI提示上有障礙。他們不熟悉如何撰寫有效的提示語、管理語境視窗或改善輸出結果。代理工作流程需要協調多個專業代理，每個都需要不同的指令、參數和品質標準。若團隊沒有紮實的基礎，很容易產出配置不良的工作流程，進而導致意外發生。
• 組織擴編程度：大規模實施的狀況（尤其涉及多個部門）會使這種複雜性倍增。如果部門間原本就缺乏協作機制，導入代理工作流程則會讓事情變得更加困難。

代理工作流程：連鎖的脆弱性範例 

為了克服這些挑戰，需要建立務實的預期並採取謹慎的導入策略。關鍵在於了解每個工作流程的限制，並根據遊戲內容的特性選擇合適的技術。  

遊戲在地化從機器翻譯到AI的技術演變 

在AI驅動的在地化流程中，目前主要使用兩種翻譯技術：大型語言模型（LLM）和神經機器翻譯（NMT）。兩者各有優缺點。哪一種更適合您的遊戲內容呢？ 

神經機器翻譯（NMT） 

像DeepL和Google翻譯這樣的神經機器翻譯引擎，在某些內容類型中具有明顯優勢。它們的可預測性高、結果一致，同樣的文字經過多次翻譯，都會得到一模一樣的結果。這種穩定性使其非常適合用於選單、靜態UI元件、支援文件等重視一致性勝於創意的內容。 

這些系統還可以針對特定工作流程和語言組合進行高度客製化，具有翻譯資料庫整合功能，使其在遊戲續作和持續更新內容方面特別強大。速度快、成本低、資料安全性高，使得神經機器翻譯系統成為現代在地化流程中的核心技術之一。 

然而，在處理創意性內容時，其優勢反而可能成為限制。NMT的翻譯往往偏向直譯且機械化，因為這類系統無法像大型語言模型一樣接受指令或提示。它們是根據特定資料集訓練而成，翻譯結果是基於統計模式，而非語境理解。 

儘管NMT於在地化流程中仍扮演重要角色，但隨著內容需求越來越講求創意且變得更複雜，許多開發者已開始改用大型語言模型處理對話和敘事元素。 

大型語言模型（LLM） 

GPT-4、Gemini和Claude等大型語言模型，則是在處理創意對白、敘事內容和具有文化敏感度的翻譯方面表現出色。由於它們能遵循詳細的指示來調整輸出結果，可以靈活地改變語氣和風格，以符合特定角色口吻或品牌風格。 

然而，它們也並非無懈可擊。缺乏一致性仍然是一大問題。即使有精心設計的提示和詞彙表，大型語言模型對同一術語在不同地方的翻譯仍可能出現差異。此外，雖然大型語言模型在處理創意文本方面優於傳統機器翻譯，但其結果往往缺乏自然語感。在許多情況下，翻譯雖然正確且符合指示，卻仍顯得呆板如機械。  

NMT和LLM的內容適用性對照表，包含人工譯後編輯 

由於這兩種方法都有明顯的限制，自動化品質評估成為擴展AI翻譯的關鍵，也就是品質評估發揮作用的時候。 
 

品質評估（QE） 

品質評估（QE）是一種AI系統，無需人工審校或參考譯文，即可自動評估翻譯品質。它會為翻譯打出可信度分數並標記潛在問題，讓高品質的翻譯可以直接進入發布流程，而把有疑慮的內容轉交人工審閱。 

這項技術已經在部分產業中投入使用，例如電子商務領域，已經成功導入基於既有模型與可預測的內容模式的QE系統。QE在業界受到廣泛關注，不同的模型也在LocWorld等國際會議中被拿來排名和比較。 

品質評估流程範例 

然而，遊戲在地化具有獨特的複雜性，目前的QE系統仍難以有效應對。內容種類繁多，再加上不同的工作方式，意味著每款遊戲都需要量身訂製的QE調校，而非套用標準化模型。這樣會導致太多誤判，系統會標記不存在的問題，或是忽略人類審校人員能馬上察覺的語境問題。 

追根究柢，資料來源是一大挑戰。QE系統多依賴大型語言模型，這些模型是使用通用資料集訓練，而非遊戲專屬的內容。雖然自訂模型可能表現更佳，但這又引發法律與商業上的疑慮，例如哪些資料能合法用於訓練。 

目前而言，遊戲在地化中的QE仍處於「有潛力但不中用」的階段。遊戲內容的複雜性和創意需求，意味著人類的專業知識在QA方面仍舊無可取代，也就是說…… 

人類因素仍然不可或缺 

雖然AI系統的潛力令人期待，但在遊戲在地化流程中，人類的專業知識和監督仍然不可或缺。依然需要人類訓練和改良AI系統、進行團隊間的溝通協調，並執行在地化品質保證（LQA）。 

人類具備AI無法複製的文化觀點，能夠理解內容的情境、發現自動化系統容易忽略的問題，並判斷遊戲是否貼切符合各目標市場玩家的語言文化。 

整合式解決方案：RESOLVE 

最有效的在地化工作流程結合了AI的效率和人類的專業知識。我們的RESOLVE玩家客服在地化解決方案，是將代理工作流程、大型語言模型、神經機器翻譯、品質評估和人工監督集於一體的統一系統。 

RESOLVE能根據語言組合動態選擇最適合的翻譯引擎（Google翻譯、DeepL、ChatGPT等）。系統會透過BLEU評分和專屬演算法持續監控翻譯品質，自動將不合格的譯文轉入人工譯後編輯。當自動化品質未達標準，人類專家會修正翻譯並給予意見回饋，進而改善未來的譯文輸出結果。  

最重要的是，RESOLVE能解決由於組織複雜程度導致代理工作流程變弱的問題。該系統不需要團隊手動協調各個專門的AI代理，而是會自動管理工具選擇、品質評估和轉交人工處理，在不增加管理負擔的情況下，實現AI帶來的效率提升。 

點此了解RESOLVE解決方案的技術詳情。 

尋找前進的方向 

AI在遊戲在地化中的潛力確實存在，但它目前的限制也不容忽視。隨著任務變得更加複雜，代理工作流程容易瓦解，大型語言模型雖具創意但缺乏一致性，神經機器翻譯在特定領域表現出色，但應用範圍有限，品質評估系統則尚未準備好處理遊戲內容。雖然存在這些限制，每個系統都仍有其價值。與其等待這些技術各自成熟，不如把握機會，透過縝密的整合方式發揮最大效益。 

那些成功運用AI進行在地化的工作室和團隊，正是採用這種方法，他們並非盲目採用所有新工具，而是有策略地結合AI的效率與人類的專業判斷。  

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