由 DForD Software 於 2025 年 10 月 8 日發布
大型語言模型（LLM）的浪潮席捲而來，彷彿為多語言軟體開發提供了一鍵通關的「神兵利器」。但身為在第一線打滾的開發者，我們必須說句實話：將 LLM 導入在地化工作流程，絕非一劑「萬靈丹」。要想真正實現高品質、符合文化的翻譯，我們必須正視並繞過幾個巨大的「坑」。這篇文章，就是前人血淚匯集而成的避坑指南，希望能助你少走冤枉路。
自動化翻譯流程中最大的惡夢，莫過於「情境」的遺失。同一個單字「Home」，在 UI 的不同位置，可能意味著「回到首頁」，也可能指代「使用者的家庭住址」。如果 AI 對這些情境一無所知，它就只能靠「猜」，而結果往往是離譜的錯譯。因此，一個能讓開發者方便地提供截圖、註解等情境資訊的工具，其重要性不言而喻。
軟體中的字串，很少是完全靜態的。我們經常使用像 `%s says hello` 這樣的佔位符和變數，它們在執行階段才被動態資料替換。這恰恰是 LLM 的「重災區」。它可能會「一不小心」把佔位符本身（比如 `%s`）也給翻譯了，或者無法正確處理變數插入後句子的文法。要避開這個雷區，唯一的辦法就是在翻譯前進行精心的預處理，明確告知 LLM 哪些部分是「禁區」，絕對不能碰。
「LLM 在地化的成敗，本質上取決於你能在多大程度上，讓 AI 理解人類的『弦外之音』，並駕馭軟體字串中那些獨特的『複雜性』。」
儘管 LLM 在飛速進步，但它仍然會時不時地「秀逗」，產出一些文法錯誤、行文不自然，甚至前後矛盾的譯文。比如，同一個術語，在 A 頁面被翻譯成「我的最愛」，在 B 頁面卻變成了「收藏夾」。這種不一致性會讓使用者感到錯亂。此時，「人工審核」就成了品質的最後一道防線。你需要一個能讓母語人士輕鬆審查、編輯 AI 譯文的工作流程，確保所有產出都符合你的品質金標準。
請記住，在地化遠不止於翻譯。它更是一種深入的「文化適應」。從日期時間格式（`月/日/年` vs `日/月/年`），到顏色的象徵意義（在台灣，紅色是喜慶，但在西方可能代表警示），再到圖示和配圖的選擇，無一不體現著文化差異。LLM 目前還無法完全突破這層「次元壁日」。因此，要確保你的軟體能真正融入當地市場，你仍然需要人類專家以其文化洞察力，進行最後的把關。
當你使用雲端 LLM 服務時，本質上是在將你軟體的文字資料——可能包含未發布功能的機密資訊——傳送給第三方。這就像一把高懸於頭頂的「達摩克利斯之劍」，資料隱私和安全問題不容忽視。因此，選擇擁有最嚴格隱私政策的供應商至關重要。對於高度敏感的專案，考慮使用可本地部署或私有雲方案，將資料牢牢掌握在自己手中，才是萬全之策。
清楚地認識並主動規避這些「坑」，你才能真正駕馭 LLM 的強大力量，建構出更高效、更可靠的在地化工作流程。成功的王道，不在於盲目迷信 AI，而是在於將 AI 的速度與規模，同人類的智慧與洞察力，進行最巧妙的結合。
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