所謂的「AI 翻譯員」：人工智慧整合商業的過渡主角

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簡介

隨著人工智慧革命的持續加速，一種新的專業角色正在崛起，對於組織成功採用人工智慧似乎至關重要，這就是所謂的「人工智慧翻譯員」。這些專家位於專業技術與商業理解的交叉點，逐漸被認定為數位轉型的關鍵人物，儘管他們的存在代表了這個時代有趣的悖論。

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正如 2025 年 5 月發表的一篇文章所指出的，「人工智能的真正轉變幾乎是在無形中發生的，是在操作系統和流程中，而不是在華麗的應用程式中」。在此背景下，AI Translators 正成為連結技術潛力與實際商業目標不可或缺的工具。

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誰是「AI 翻譯員」？

AI 翻譯員是擁有獨特技能組合的專業人士：他們對業務流程和人工智慧的能力都有深刻的了解。他們的角色遠遠超越了簡單的技術實施，代表了對這個技術轉型階段特有的知識缺口的臨時回應。

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麻省理工學院斯隆管理學院的 Sophia Chen 博士指出：「瓶頸不再是建立 AI 系統，而是找出最能從增強智慧獲益的流程。這需要深厚的領域專業知識結合對 AI 能力的理解"。

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這些專業人員基本上是技術 AI 開發團隊與商業利害關係人之間的橋梁，將商業需求轉換為技術需求，反之亦然。他們的技能在於能夠識別高價值的 AI 應用，而這些應用可能會讓純粹的技術專家無所適從。

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AI 翻譯員的主要能力

AI 翻譯員必須具備多樣化的技能：

1. 業務領域知識：深入瞭解特定產業的流程、挑戰和目標。
2. 技術素養：熟悉人工智慧的概念、能力與限制，即使不一定具備進階的程式設計技能。
3. 策略性思考：能夠辨識轉型的機會，並根據其潛在影響力排定各項計畫的優先順序。
4. 溝通技巧：能夠將複雜的技術概念轉換成非專家可理解的用語，反之亦然。
5. 變革管理：有協助組織適應新工作方式的經驗。

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勞工市場的演變

勞動市場正快速認可這些混合技能的價值。根據麥肯錫於 2025 年 1 月發表的分析報告，各家公司正積極尋求「吸引並聘請高階人才，包括 AI/ML 工程師、資料科學家和 AI 整合專家」，同時也包括有能力創造「對技術人員有吸引力的環境」的專業人士。

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LinkedIn 在 2025 年的報告指出，過去一年來，人工智能素養技能的需求增加了六倍以上。令人驚訝的是，這些技能不僅是傳統技術職缺的需求，在行銷、銷售、人力資源和醫療照護等領域也有越來越多的需求。

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美國勞工統計局的預測顯示，從 2022 年到 2032 年，電腦與資訊科技相關職業 (包括人工智慧角色) 的就業成長速度將快於其他職業，每年將新增約 377,500 個工作機會。

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行動中的 AI 翻譯器

AI 翻譯員已經在各個領域產生了重大影響：

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金融業

在金融機構中，AI 翻譯員正在推動機器學習演算法的實施，以改善風險管理並提供更精準的投資建議。他們對金融法規和合規要求的瞭解，對於確保 AI 解決方案符合業界標準至關重要。

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製造業

在製造業中，這些專業人士正協助找出透過 AI 優化供應鏈的機會。正如一家財富 100 強製造公司的首席技術官 Rajiv Patel 所承認的那樣，「我們花了數年時間追逐錯誤的目標......結果發現，將智能優化應用於我們現有的供應鏈可以獲得十倍的投資回報率」。

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衛生部門

在醫療照護領域，AI Translators 正促進基於 AI 的工具的採用，以進行嚴重疾病的早期診斷和醫院運作的最佳化。他們瞭解臨床需求與 AI 潛在應用的能力，對於開發能有效改善醫療成果的解決方案至關重要。

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零售

在零售業中，AI Translators 正在實施動態價格系統，根據庫存水平、競爭對手價格、天氣預報甚至社交媒體情緒的複雜互動，每小時調整數千個價格。

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語言翻譯案例

諷刺的是，AI 翻譯器影響最明顯的領域之一正是語言翻譯。一個許多人預測會被 AI 完全自動化的領域，卻正在演變成一種混合模式。

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根據 Frey 和 Llanos-Paredes 在 2025 年進行的一項研究，大量採用機器翻譯工具的地區，翻譯就業人數減少。然而，許多人力翻譯員不但沒有被取代，反而擔任了新的角色。

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最先進的翻譯平台，例如 Unbabel，現在結合了人工智能與人工校對。這種混合方式可讓公司翻譯更大量的內容，同時提高翻譯品質。

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人類譯者正在演變為監督、完善和客製化機器翻譯的專家，以確保其正確捕捉人工智能可能無法完全掌握的文化和上下文細微差異。

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AI 整合的挑戰

將人工智慧有效整合至企業營運仍是一大挑戰。Grape Up 最近於 2025 年 1 月發表的一份報告指出，雖然目前有 72% 的組織使用 AI 解決方案 (較前幾年的 50% 大幅增加)，但僅有 29% 的專業人士對其產生式 AI 應用程式的生產準備表示有信心。

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主要挑戰包括

1. 零碎或低品質的資料：許多機構都在與非結構化或過時的資料糾纏不清。
2. 舊式 IT 系統：不同的應用程式和複雜的整合，讓我們很難從需要的地方擷取資料。
3. 員工技能：需要進行廣泛的再訓練，讓員工了解並能在日常工作中應用 AI。

AI 翻譯員有助於解決這些挑戰，因為他們可以找出 AI 可以發揮最大影響力的領域，協助制定資料管理策略，並促進人力再訓練。

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AI 翻譯員的悖論：介於辛辛那提與自我延續之間

AI 翻譯員的瞬間性帶出了有趣的歷史類比和倫理問題，值得深入思考。

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辛辛納圖斯模式：臨時權力與放棄

AI Translators 與歷史人物 Lucius Quincius Cincinnatus 有著有趣的相似之處，這位羅馬將軍在羅馬危機時期離開他的犁地，短暫擔任獨裁者的職務，但問題解決後，他又自願回到農場照顧驢子。

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在理想狀態下，AI 翻譯員應該遵循這種「辛辛那提模式」：在技術轉型階段擔任權力與責任的角色，一旦組織發展出必要的數位成熟度，他們的角色就會過時。在這種良性的情況下，AI 翻譯員積極將 AI 知識民主化，訓練管理者與員工自主使用這些技術。

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自我延續的風險：人工複雜性

然而，這也存在著很大的風險：與辛辛那提不同，有些 AI 翻譯者可能會為了維護自己的特權地位，有意無意地為知識的傳播製造障礙。

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這種「自我延續」的現象可以有不同的表現方式：

1. 將技術神秘化：將人工智慧說成比實際情況更複雜，使用不必要的技術術語或過度強調實作上的困難。
2. 抗拒簡化：抗拒採用更直覺、更易於使用的 AI 工具，因為這些工具可能會降低他們調解的必要性。
3. 知識集中：避免與組織其他成員完全分享他們的知識，維持資訊壟斷，確保他們的不可或缺性。
4. 製造依賴性：建構流程，使流程的存在仍然是必要的，而不是設計可以自主運作的系統。

組織必須意識到這些風險，並激勵他們的 AI 翻譯員遵循辛辛那提模式，而不是試圖人為地延續他們的角色。這可以包括獎勵知識擴散和團隊自主性的成功指標，而不是集中專業知識。

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角色的過渡性

儘管有自我延續的風險，有幾個因素顯示 AI 翻譯員的角色，至少在目前的形式下，很可能會發生顯著的轉變：

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1. 人工智慧的民主化： 隨著人工智慧工具變得更容易使用、更人性化，對「翻譯者」的需求也將減少。介面變得更直覺，進入門檻也快速降低。
2. 廣泛的技術素養：新世代的專業人士進入工作領域時更熟悉數位技術和人工智慧，減少對中介的需求。
3. AI 工具的演進：AI 系統本身越來越有能力將業務需求「轉譯」為技術解決方案，有可能將 AI 翻譯員所做的部分工作自動化。
4. 技能整合：AI 翻譯員的技能逐漸成為許多企業角色的標準包袱，從管理到行銷，從人力資源到財務。

儘管如此，在短期和中期內，AI 翻譯員對於以下方面仍然至關重要：

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1. AI 治理：建立道德準則，並確保以負責任的方式開發和實施 AI 系統。
2. 業務流程轉型：重新設計現有的工作流程，將人工智慧的效益發揮到最大。
3. 變革管理：協助機構適應人工智慧已深入日常運作的新現實。
4. 策略整合：確保 IA 計畫與更廣泛的業務目標一致。

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結論：是通往未來的橋梁，還是新一類的科技祭司？

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目前，企業能否成功採用 AI 取決於是否有專業人士能夠彌補技術願景與商業現實之間的差距。AI 翻譯員擁有獨特的技能組合，是技術轉型問題的臨時但必要的解決方案。關鍵的問題在於，他們是否會像辛辛納提斯 (Cincinnatus) 一樣，在完成使命後自願放棄權力，還是會尋求將自己轉變為新一類的「技術牧師」，成為專屬知識的保管人。

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在某種程度上，這些專業人員是科技快速變遷時代的表徵。他們的存在突顯了一個悖論：之所以需要他們，正是因為他們協助實現的技術還不夠成熟或普及，無法有機地整合到組織中。隨著人工智能變得更加普及和易懂，對專業翻譯人員的需求自然會減少，除非他們人為地創造複雜性以維持其相關性。

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正如 PwC 最近的一份報告所指出的，「您公司的 AI 成功與否，既取決於願景，也取決於採用」。在此背景下，AI 翻譯員是通往未來的臨時但重要橋樑，在未來，理解 AI 將成為一種廣泛的技能，而非專門技能。企業有責任確保這些橋梁能夠真正跨過，而不是變成永久性的障礙或收費。

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這個角色的諷刺之處在於，以最道德的形式而言，其最終的成功將以自身的過時為標誌。當組織能夠完全適應 AI 整合，當管理者能夠直覺地了解 AI 工具的能力與限制，當這些工具直覺到不需要「翻譯」時，我們今天所知道的 AI 翻譯員角色就會消失，演變成新的專業或與其他現有角色合併。

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當我們持續看到 AI 的影響擴散到商業的各個層面時，有一件事是很清楚的：無聲的革命仍在繼續，一次比一次優化。AI 翻譯人員可以選擇是像辛辛納提斯 (Cincinnatus) 一樣，成為促成這場轉型、然後讓步的臨時英雄，還是嘗試延緩轉型以維護自己的地位。最具前瞻性的組織將能夠認可並激勵前者，避免後者所造成的陷阱。

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來源

1. 麥肯錫公司。(2025 年 1 月）。"AI in the workplace: A report for 2025".https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work
2. Frey, C.B. and Llanos-Paredes, P. (2025)。Lost in Translation: Artificial Intelligence and the Demand for Foreign Language Skills》。牛津馬丁學院工作論文。https://cepr.org/voxeu/columns/lost-translation-ais-impact-translators-and-foreign-language-skills
3. 混合。(2025 年 2 月）。「2025 年人工智能如何改變翻譯服務產業」。https://www.getblend.com/blog/artificial-intelligence-changing-the-translation-services-industry/。
4. 葡萄了。(2025 年 1 月）。「2025 年值得考慮的十大 AI 整合公司」。https://grapeup.com/blog/top-10-ai-integration-companies-to-consider-in-2025/。
5. 美國勞工統計局。(2025)."Occupational Outlook Handbook: Computer and Information Technology Occupations."https://onlinedegrees.sandiego.edu/artificial-intelligence-jobs/
6. 普華永道。(2025).「2025 年人工智慧商業預測」。https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/ai-predictions.html。
7. 世界經濟論壇。(2025 年 4 月）。「人工智能是否正在關閉入門級工作機會的大門？」。https://www.weforum.org/stories/2025/04/ai-jobs-international-workers-day/。
8. Slator.(2024 年 9 月）。「人工智能改變翻譯業務的五種方式」。https://slator.com/five-ways-ai-is-changing-translation-business/。
9. Onward Search. (2024)。「AI 人才熱潮：2025 年最值得關注的 AI 工作」。https://onwardsearch.com/blog/2024/10/top-ai-jobs/。