S1.08.1Risk-tiered machine translation设计
机器翻译适合大量低风险内容
别名: 机器翻译适用分级 · 原始机翻 · risk-based MT
概念解释
按风险分级使用机器翻译（risk-tiered machine translation）是依据误译后果、内容时效、目标读者与可恢复性，决定内容能否直接机翻、需要译后编辑，还是必须由专业人员翻译和审校。机器翻译的优势在于快速覆盖大量内容，不在于对所有内容提供相同质量。低风险通常意味着错误易被识别和纠正、不会改变权利或操作结果，并有清楚的反馈与升级路径。
机制
自动生成把边际处理时间降得很低，适合内容量大、更新快而人工翻译资源有限的场景。但模型根据统计模式生成最可能的译文，不会对产品事实、术语、否定、数字或语用后果承担责任。因而价值取决于“节省的人工工作”与“漏过错误造成的损失”之间的关系。知识库浏览、社区内容或内部理解稿可容忍一定不自然，只要用户知道内容来源并能查看原文；支付承诺、权限变化或应急指令则不能采用同一容错阈值。
边界
“大量”不是直接放行条件：重复出现的高风险错误会随规模一并放大。低风险也不等于低敏感度，未公开数据、个人信息，以及受许可、保密或合同处理限制的内容还要满足相应数据处理要求。语言资源稀缺、专业术语密集或模型不熟悉的语言对，即使内容后果不高，也可能因可理解性不足而失去价值。原始机翻应被标识为服务等级，而不是伪装成人工审校译文。
怎么落地
- 用后果、受众、时效、可撤销性、数据敏感度和原文可见性给内容分级，并为每级指定原始机翻、轻度译后编辑、完整译后编辑或人工翻译。
- 先在代表性语言与内容类型上抽样，记录致命错误、关键术语错误、任务完成率和用户投诉，而不是只看平均自动分数。
- 对原始机翻提供来源标识、查看原文、报告问题和回退渠道；关键操作不要让用户只能依据未经审校的译文判断。
- 持续监控内容域、模型、提示或术语库变更后的质量漂移；一旦错误超过该风险级的阈值，就提升人审等级或暂停发布。