AI神助攻,Google離線翻譯更精準、支援59種語言
AI神助攻,Google離線翻譯更精準、支援59種語言

人工智慧(AI)的進展,讓機器翻譯的精確度越來越接近人類,不過要使用以AI為基礎的翻譯服務,往往需要連接上網路,雖然目前市面上提供許多離線翻譯產品,但精確度還是差了一大截。

Google在本周推出不需要聯網就能使用的神經機器翻譯(NMT)技術,目前支援59種語言,讓用戶即使旅行到沒有網路的地方,也能溝通無礙;另外Google在美國也推出了大學資訊搜尋功能,甚至連校友畢業10年內的平均薪資都能查到。

導入神經機器翻譯技術,不用網路也能精準翻譯

目前不論是iOS或是Android版本的Google翻譯,都必須要連接網路才能使用,雖然有提供多種語言的字典提供用戶離線使用,但效果還是不如聯網版本,這是因為離線版本使用的是舊的機器翻譯技術,是詞語式的翻法,會把句子拆成多個片段來翻譯,因此精確度往往打折。

不過,這個狀況將隨著Google技術的精進獲得改善,本周宣布推出不需聯網就能使用的神經機器翻譯(neural machine translation, NMT)技術,事實上,Google早在2016年就加入神經機器翻譯技術,但當時只有部署在線上版本,必須連上雲端伺服器才能使用。

Google 翻譯
Google宣布加入不需聯網就能使用的神經機器翻譯(neural machine translation, NMT)技術。
圖/ shutterstock

不同於詞語式的翻法,NMT技術是一次翻譯一整個句子,系統會用上下文來決定最接近的翻譯結果,新的NMT技術翻譯功能將支援包括中文在內的59種語言,一種語言約需要30~40MB的容量,不用強大的手機效能,低階手機也能使用,預計未來幾周將陸續推出,未來就算沒有網路,也能使用高品質的翻譯。

Google並非第一個採用NMT技術做離線翻譯的公司,今年四月微軟(Microsoft)就在旗下翻譯產品(Microsoft Translator)導入NMT離線翻譯技術,在五月的開發者大會Build 2018上,也宣布可客製化NMT為基礎的文字及語音翻譯功能,不過相較於Google,微軟目前可支援的語言數量較少。

優化大學資訊搜尋,校友平均薪資都能查

另外,Google也針對搜尋大學資訊功能做出優化,時序進入畢業季,如何選擇最適合自己的大學,想必是所有考生的煩惱。

師資、校園環境、申請條件、學費、校友發展,絕對是所有考生在選擇學校時都會考量的,但過去需要透過多次搜尋,才能掌握所有資訊,在Google最新的大學資訊搜尋功能中,將協助用戶整合眾多資訊,從畢業率、學費、助學貸款,甚至是校友10年內的平均薪資都能查到,資料會以資訊欄的形式,集中在搜尋結果中呈現。

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從畢業率、學費、助學貸款,甚至是校友10年內的平均薪資都能查到。

Google表示,這些資料來自美國教育部,以及非營利組織、大學招生單位等機構,不過很可惜的是,目前這項功能只能查到美國四年制的大學資訊,若未來這項功能普及到更多市場,想必對於考生來說,能大大省下不少精力與時間。

關鍵字: #機器學習
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AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用
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下一個替你買東西的,可能不是你自己,而是 AI。當 AI 開始介入搜尋、比較與消費決策,品牌與消費者之間的入口也正在改變。iKala 共同創辦人暨董事長程世嘉認為,AI 競爭正進入下一階段,企業真正要面對的已不只是「如何導入 AI」,而是當消費者逐漸把選擇權交給 AI,品牌如何確保自己仍在 AI 的選擇名單中?

零點擊只是開始!Agentic Commerce 恐讓 AI 從「導購」變「代購」

過去,消費者透過搜尋引擎找到品牌、進入官網,再完成比較與購買;如今,愈來愈多搜尋與決策可以直接在 AI 中完成。程世嘉表示,「零點擊只是剛開始。」隨著 AI Agent 從提供答案進一步走向執行任務,下一步甚至可能替消費者選擇商品、完成交易,讓 Agentic Commerce 從「AI 幫你找」走向「AI 幫你買」。

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程世嘉指出「零點擊只是剛開始」,AI Agent 正從「幫你找」進化到「幫你買」,加速 Agentic Commerce 時代到來。
圖/ iKala

這場變化真正改寫的,不只是流量入口,而是交易的主導權。當 AI 開始代表消費者採取行動,品牌未來面對的,可能不再只是「如何吸引消費者」,而是如何成為 AI 最終選擇的對象。

AI 不認識你,廣告下再多都沒用!SEO 下一戰:搶進 AI 的「推薦名單」

要被 AI 選中,第一步是先被 AI 認識。程世嘉直言:「如果 AI 連第一步都不認識你,那你在網路上下多少廣告都沒用。」這也讓品牌競爭從 SEO 進一步走向 GEO(Generative Engine Optimization):過去企業搶的是搜尋排名,現在更要掌握 AI 如何描述品牌、引用哪些來源,以及在什麼問題下會提到自己。

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iKala AI Marketing 總監許巧彤指出,品牌不只要「聽人」,也要「聽 AI」。透過 Ontix 掌握社群話題、消費者需求與市場趨勢,協助品牌發掘潛在商機;Kuroma 追蹤品牌在 AI 平台的能見度、推薦情境與引用來源,找出內容布局與 GEO 優化方向;Kolr 則結合創作者數據與行銷執行服務,協助品牌媒合合適的 KOL/KOC,規劃內容合作與媒體投放,將市場洞察轉化為實際行銷行動。

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iKala AI Marketing 總監許巧彤分享,iKala 透過全方位行銷服務,搭配獨家產品賦能,協助品牌成長。
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對內打通資料,對外洞察市場!程世嘉:老闆要懂 AI,AI 更要懂台灣

外部的搜尋與消費入口正在改變,企業內部也面臨另一場 AI 轉型。

企業 AI 為什麼推不動?程世嘉直指,第一個問題往往是「老闆自己不用 AI」。決策者若連 AI 能做什麼、不能做什麼都不清楚,再大的導入計畫也很難解決真正的企業痛點。iKala 提出「小步快跑、長期陪跑」的轉型策略,從關鍵場景快速驗證,再逐步擴大;同時以 AI Service、AI Marketing 雙軸出擊,讓 AI 不只改善內部工作效率,也能成為企業掌握商機、推動品牌成長的助力。

而當 AI 愈來愈深入企業決策、品牌溝通與消費者選擇,另一個問題也隨之浮現:AI 真的讀得懂台灣嗎?

對 AI 而言,語言相通,不等於真正讀懂一個市場。語言背後還有文化脈絡、在地知識,以及台灣人實際使用語言的方式。iKala 投入 TMMLU+,便是希望透過開源的繁體中文 AI 評測基準,檢驗模型對繁體中文與台灣知識的理解能力,讓「AI 到底懂不懂台灣」不再只是主觀感受,而有一套具體的評測依據。

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TMMLU+ 在九月全新推出 v1.1
圖/ iKala

從 Agentic Commerce、GEO 到企業 AI 落地,背後其實都回到同一件事:AI 應用最終仍建立在人與資料之上。正如許巧彤所說,「先有人才有 AI,因為 AI 終究是要讀資料。」人們創造內容、累積市場訊號,AI 從中學習、理解並影響消費決策,形成相互作用的循環。當 AI 逐漸從輔助工具走向決策與交易入口,企業競爭的關鍵將不再只是如何運用 AI,更在於如何讓 AI 理解企業、讓企業讀懂市場,進而掌握新的成長機會。

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iKala 致力於透過將 AI 與數據嵌入企業經營核心,協助企業做出更精準、更快速的決策。我們透過引導組織從「數據累積」邁向「決策產出」來支援 AI 轉型,並提供完整的 AI 解決方案,將企業的自有數據與 iKala 基於全球數十億社群訊號所建立的智慧模型相結合。

iKala 總部位於台灣,足跡遍布全球,服務超過 1,000 家企業及 50,000 個品牌,版圖橫跨全球 190 多個國家,客戶群包含多家財星 500 強企業(Fortune 500)。

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