編譯：余韋達
由全球知名語言服務產業研究機構Nimdzi Insights最新發布的《語言產業發展曲線（The Language Industry Curve）》研究報告，透過全面性的數據分析與產業調查，為讀者描繪出語言服務產業未來十年的發展藍圖。
隨著企業全球化腳步加快，語言服務產業正迎來前所未有的成長契機。根據產業研究機構Nimdzi Insights的最新報告指出，語言服務產業預計在短短五年內，也就是2029年，將突破1000億美元的重要里程碑。這項成長動能主要來自於生成式AI、大型語言模型等新興技術的推動，以及企業對全球化服務需求的持續攀升。
報告強調，語言服務供應商正面臨重大轉型機會。一方面，新一波的AI工具如大型語言模型、AI強化的機器翻譯、語音辨識、合成語音等技術，正快速整合進翻譯工作流程中，成為提升生產力的關鍵推手。這些技術也為語言服務開創了全新市場，包括自動字幕、機器口譯等服務，為過去因成本考量而無法執行在地化的企業，提供了可行的替代方案。
然而，在科技迅速演進的同時，人才短缺已成為產業發展的一大隱憂。報告特別指出，即使生成式AI等機器學習技術持續進步，在關鍵任務與商業決策相關的內容在地化過程中，人類專業人才的角色仍然無可取代。這凸顯了產業正面臨的雙重挑戰：如何在善用新興技術的同時，維持高品質的語言服務水準。
面對這波產業變革，語言服務供應商必須重新思考策略佈局。報告建議企業應優先考慮與尖端語言科技廠商建立策略夥伴關係、積極投資創新解決方案，並將語言服務整合至產品開發生命週期中。同時，也要持續投資人才發展，建立學習型組織文化，以因應市場快速變遷的需求。
這波產業轉型不僅考驗著語言服務供應商的應變能力，更驗證了全球化時代下，跨語言溝通的重要性與價值。隨著各類新興科技的導入，語言服務產業正揭開嶄新的發展篇章。
通訊科技推進語言服務，5G時代開創新商機
從產業發展曲線觀察，通訊基礎建設的演進一直是推動語言服務產業成長的關鍵動力。自1980年代以來，從1G到4G的每一次技術躍進，都為產業帶來革命性的改變。特別是4G技術的普及，不僅大幅提升資料傳輸速度、降低延遲，更催生了共享經濟、即時通訊、串流媒體等創新服務，為語言服務產業開創了全新的應用場景。
雲端運算的普及同樣扮演著關鍵角色。自2002年亞馬遜AWS推出以來，軟體即服務（SaaS）模式的興起，使得翻譯管理系統、機器翻譯，乃至於ChatGPT等應用得以快速普及。這些雲端服務降低了部署與維護成本的門檻，讓各種規模的企業都能享有先進的語言科技服務。
圖形處理器（GPU）運算能力的突破，則為機器學習的發展奠定重要基礎。最初用於區塊鏈運算的GPU技術，因其優異的平行運算效能，迅速成為AI演算法研發的焦點。這項硬體技術的進步，使得處理網路上大量非結構化資料成為可能，為生成式AI工具的發展開啟了新篇章。
產業發展曲線更清楚展現了各項技術的演進軌跡：從個人電腦、電子郵件的興起，到翻譯記憶系統、翻譯管理系統的發展，再到機器翻譯與大型語言模型的突破，每一項技術創新都以S型曲線的形式展現其發展歷程。而隨著5G時代的來臨，產業預期將迎來更大規模的變革，可能催生出全新的企業、平台與內容形式。
展望未來，6G通訊技術預計將在2030年開始普及，這意味著語言服務產業將持續面臨新的技術挑戰與機會。這些基礎建設的演進，不僅改變了語言服務的提供方式，更深刻影響了整個產業的發展方向。
企業語言服務管理模式的轉型與挑戰
在全球化企業中，語言服務的管理策略往往反映了組織的結構特性與營運需求。以微軟和福斯汽車等跨國企業為例，其龐大的全球據點與員工規模，凸顯了跨部門翻譯協調的複雜性。在這些大型企業中，語言服務通常分散在各個部門，僅在發生重大問題需要向執行長匯報時，才會出現集中管理的情況。
企業語言服務的組織模式主要分為三種：集中式（centralized）、分散式（decentralized）和分布式（distributed／coordinated）。集中式管理將語言服務集中於單一團隊或部門，確保一致性與統一方向；分散式則讓各部門自行管理翻譯任務，有利於專業化與在地需求的掌握；分布式則結合兩者優點，透過中央控管機制實現彈性調配。實務上，分布式模式最為普遍，因其具備足夠的靈活性，能在日常營運與重大變革時期之間靈活轉換。
值得注意的是，語言服務在企業中往往被視為第四層級的管理功能，而非公司策略的重點。在企業預算規畫中，語言服務的支出相較於產品開發、行銷、銷售等領域，常被視為微不足道的支出。這種定位使得語言服務的整合與執行往往呈現碎片化的特徵，缺乏統一的戰略視角。
為了改變這種情況，語言服務團隊需要更積極地與內部客戶合作，而非僅扮演被動的服務提供者。透過取得各部門的產品成功指標、多語言客戶互動數據、轉換率和營收分析等資訊，語言服務團隊得以展現其對業務成果的實質貢獻。這種轉變有助於將焦點從單純的成本、速度和語言品質指標，轉向更全面的業務成長與客戶滿意度的評估。
此外，採購部門在決定執行模式時扮演著重要角色。他們著重於成本效益和供應商管理，可能偏好單一供應商模式以簡化管理流程並降低成本。然而，這可能與語言服務團隊對靈活性和品質控制的需求產生衝突，特別是當相關技術也由同一供應商提供時，更可能造成太過仰賴單一供應商的風險。因此，語言服務團隊與採購部門之間的有效協作，對於建立永續的執行模式至關重要。
人才短缺警訊響起，翻譯產業面臨世代交替危機
從OECD國家的統計數據來看，當前翻譯人才的年齡分布正發出警訊。目前譯者年齡層的分布集中在28至38歲之間，但預計到2035年，這個數字將面臨顯著下滑。以美國為例，翻譯工作者的平均年齡已達41歲，且20至30歲的新進譯者比例持續萎縮。同樣的趨勢也在歐洲出現，高齡化和出生率下降的雙重影響，使得人才短缺的隱憂更加明顯。
譯者收入的波動性也是一大挑戰。過去五年來，受到通貨膨脹和工作性質轉變的影響，譯者的收入呈現顯著的不穩定性。隨著機器翻譯後編輯（MTPE）等技術導向任務的增加，每個專案的工作量雖然減少，但整體專案數量卻因內容量增加而上升。這種變化導致譯者不僅面臨每字單價下降的壓力，且整體工作的負擔也會增加。
更令人憂心的是，大學培育的新進譯者人數正在減少。一位專業譯者的表現通常需要5到10年的時間才能達到巔峰，特別是在需要高度專業知識的領域。這種培育週期的長度，加上新人投入意願降低，可能導致未來人才供給出現斷層。
譯者與代理商之間的關係也面臨轉變。近年來，代理商不斷調整績效指標，如要求更高的每小時審校字數，並引入各種降低字數計算的工具。這些變革往往不利於譯者，加上字數計算和付款流程缺乏透明度，以及疫情期間的降價等負面經驗，使得許多譯者感受到自身價值被商品化的壓力。
科技工具對生產力的影響也不如預期。儘管語言科技工具不斷推陳出新，但為多個客戶工作的譯者反映，需要熟悉各種不同環境反而降低了工作效率。這種生產力提升的不一致現象，突顯了譯者在適應多元技術工具和平台時所面臨的挑戰。
隨著內容量持續成長和新技術的發展，市場對高技能譯者的需求只會增加。人才稀缺性將提升那些能夠處理複雜任務的資深專業人士的價值，特別是在品質控制、工作流程編排、專案管理和語言科技整合等領域。
破解科技迷思，直視翻譯效率的真相
近年來，包含義大利Translated公司在內的語言服務供應商，積極推動AI奇點趨勢的論述，認為機器翻譯的品質將在未來幾年內追平甚至超越人工翻譯。他們預測，頂尖譯者修正機器翻譯文本所需的時間，將與修改同儕翻譯作品所需時間漸漸變得一致。然而，這種觀點往往忽略了譯者的實際反應與顧慮。儘管AI驅動的工具確實能提升生產力和效率，但並不能完全取代人類的專業知識和創造力。
更重要的是，產業內部普遍存在著「生產力謬誤」的現象。這個概念指出，非翻譯任務的增加——如內容管理、溝通協調、開立發票、進度追蹤和報告撰寫等——可能抵消了AI工具帶來的生產力提升。舉例來說，一位譯者可能需要在同一天內在Trados、Phrase和MemoQ等不同平台間切換，每個平台都有其獨特的指令和整合方式。此外，譯者還需要與專案經理和多位審校人員溝通、處理收款事宜，並因應訂單內容的變化。這些額外的責任往往消耗了透過機器翻譯節省下來的時間。
標準化規範的僵化也成為效率提升的潛在障礙。在AI時代，ISO標準和ASTM指南等傳統翻譯品質保證機制逐漸顯得過時。這些在機器翻譯普及前制定的標準，規定了嚴格的審查和修訂階段，已無法與AI技術帶來的效率提升相匹配。特別是當AI在審查和確保人工與機器翻譯品質方面展現出高度效能時，這些過時的品質保證流程反而成為譯者收入成長的阻礙。
然而，我們也必須承認，AI在翻譯自動化方面的應用已獲得譯者的廣泛認可，特別是在後編輯工作和內容消費者方面。若沒有AI的協助，當今許多內容都將無法完成翻譯，包括即時字幕、使用者生成內容和低影響力的知識庫文章等。這反映出技術工具對譯者實際工作的影響是複雜且多面向的，需要在效率提升與品質保證之間取得平衡。
這些發現強調了需要重新思考翻譯產業的標準化框架，以更好地反映現代AI驅動工具的能力。同時，也需要正視技術效率提升可能帶來的真實影響，避免過度簡化或理想化的論述。
跨界整合創新，語言服務業的破局之道
隨著5G時代來臨，伴隨著大型語言模型、生成式AI和空間運算等新興技術的突破，語言服務產業正站在新紀元的門檻。從產業發展歷程來看，每一次重大技術創新最初都引發產業消失的恐慌，但最終卻總是帶來更大的成長。這種現象預示了產業未來發展的關鍵在於如何因應新技術帶來的轉型機遇。
語言服務供應商本質上是服務型企業，必須根據現有和未來客戶群的需求變化來調整服務內容。產業的轉型本質介於內容創作和消費之間，而擴展至這些界限之外的嘗試少有成功案例。因此，供應商需要因應新型態內容和製作流程的出現，適時調整自身角色，開發新的服務項目。
大規模個人化（mass personalization）的趨勢帶來了新的挑戰。企業必須能夠根據客戶個人偏好和行為，大規模創造個人化的內容和體驗，這對多語言內容管道的測試、創建和調整提行程了新的要求。雖然技術是實現這一目標的重要推手，但人們始終偏好與人互動，這使得語言服務供應商所提供的語言、文化和次文化專業知識變得不可或缺。
企業也越來越依賴多管道和多模態的溝通方式，產生了各種需要高度在地化工作流程的新格式和複雜性。市場需求也轉向更個人化、更不正式的內容，這類內容更容易引發情感共鳴，有助於促進購買行為和品牌忠誠度。在這種情況下，找到、培訓和激勵能夠理解、評估和轉化針對目標受眾特定群體所創建內容的在地語言人才，成為語言服務供應商高價值工作中越來越重要的一環。
與產品開發生命週期（Product Development Lifecycle）的整合也成為一個關鍵機會。這使企業能夠同時在多個市場推出產品，一次性解決國際化、在地化和多語言產品性能等問題。此外，對話式AI的崛起也為語言服務供應商創造了新機會，確保使用者能夠以母語可靠、可預測地，並在擁有文化脈絡之下與聊天機器人、語音助理等對話介面進行溝通，這成為供應商必須面對的新挑戰。
開創人機協作新局，迎向永續發展新紀元
「AI是否會完全取代人工翻譯？」這個問題在產業內經常被提出。從實務角度來看，AI確實已經取代了大量的人工翻譯工作，就如同機器翻譯早已接管了大部分的基礎翻譯任務。然而，產業的真實面貌並非非此即彼的選擇題，而是多元現實共存的新格局，AI驅動的語言服務與人工服務能夠在結合工作流程中相輔相成，也能各自作為獨立的服務選項。
語言服務產業的本質就是轉型的載體，介於內容創作與消費之間。隨著AI強化了語言服務供應商的能力，這些企業正努力因應組織複雜度與市場變遷帶來的挑戰。根據語言產業發展曲線的預測，語言解決方案的需求與服務在可預見的未來將持續成長，這意味著AI與人類專業知識都是這個充滿活力的產業中不可或缺的要素。
更重要的是，產業轉型不會在一夕之間完成。演進是個緩慢的過程，而且必須考慮到不同企業部門的技術成熟度和在地化成熟度有所差異。在有目的下部署AI驅動的生產力功能，結合智慧編排的過程中，語言服務供應商有機會為更廣泛的企業降低在地化成本門檻，使其得以進入需求端成為買家，或將全球化努力擴展到新的語言和受眾。
即使在純技術解決方案的新市場中，人為控制仍然是不可或缺的環節，包括訓練、微調、評估輸出，以及為純技術工作流程提供結構化反饋。儘管這些工作的可見度可能不如高價值的語言工作，但它們在確保服務品質方面扮演著關鍵角色。
展望未來，語言服務產業將在人機協作的基礎上，持續突破創新，為全球化溝通提供更有效率、更具品質保證的解決方案。這不僅是技術演進的必然結果，更是產業永續發展的關鍵動力。
資料來源：
https://www.nimdzi.com/the-language-industry-curve/
Photo by Steve Johnson on Unsplash
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