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Hologram of a computer superimposed over AI technology.

AI 信任:网络研讨会亮点聚焦

Amazon Web Services (AWS)、Cisco 和 Lionbridge 专家提供深度洞察。

您能否在本地化方面信任生成式人工智能 (GenAI) 的输出结果?您能否相信语言合作伙伴会负责地使用 GenAI/大型语言模型 (LLM)?来自 Amazon Web Services (AWS)、Cisco 和 Lionbridge 的专题讨论小组专家在《拥抱 AI:开启信任新时代》网络研讨会上解答疑惑,分享更多精彩信息。

观看以下视频短片,深入了解新时代的 AI 信任问题,包括面临的挑战及其解决方案。

要观看关于该话题的完整讨论,请点播观看 AI 信任网络研讨会或阅读 AI 信任网络研讨会的回顾博客文章

由于 AI 技术进步,人们对 AI 的信任度发生了哪些改变?

专题讨论小组成员们探讨了为何如今 AI 的决策过程更像人类而不是机器,以及如何利用兼具透明度、可靠性、实用性、安全性及时效性的 Lionbridge TRUST 框架来思考 AI 可信度的问题。

 

AWS 如何评估 AI 生成内容的可靠性和实用性?

来自 Amazon Web Service (AWS) 的 Scott Schwalbach 详细介绍了他的团队如何使用信心评分体系来评估 AI 输出的准确性。AWS 评估了 GenAI 的输出并将其与之前生成的机器翻译 (MT) 输出进行比较,以此制定路线图,明确使用 GenAI 的时机。

 

Cisco 采用何种方式提升 AI 生成内容的可信度?

Cisco 的 Jane Faraola 分享了关于 Cisco 与 Lionbridge 进行的一次试点项目的细节,以及这个项目如何帮助他们评估利用 AI 技术实现成本、速度和质量优势。

 

在本地化中,AI 的价值体现在哪些实际应用中?

Cisco 的 Jane Faraola 展示了一个真实的例子,说明了如何通过 AI 增强本地化流程。Cisco 与 Lionbridge 携手合作,使用 AI 评估历史字符串。

 

各公司如何在本地化过程中实施 GenAI?

在最后的视频短片中,我们的客户专题讨论小组成员们各抒己见,针对如何正确开启 AI 旅程分别提供了一条建议。

 

联系我们

您可以通过与 Lionbridge 保持沟通,在日新月异的 AI 技术潮流中,紧跟技术进步的步伐。联系我们,详细了解 Lionbridge 如何帮助您利用 AI 可靠地完成本地化项目。

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作者
Janette Mandell
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