📋 PTT 文章瀏覽
作者ZMTL (Zaious.)
標題Re: [新聞] 天國降臨：救贖2 翻譯被解雇「以後用AI」
時間Tue Mar 31 10:40:06 2026
原文PTT 原始連結 ↗
※ 引述《clothg34569 (提拉)》之銘言： : 試著用現在流行的Claude Code來翻譯轉生田園慢活 模型是Opus 4.6 1M Context : 挑最近章節比較短的可以直接貼 : https://ncode.syosetu.com/n5375cy/607/ : 先弄簡單版的 流程大概如下 製作成Skill方便重複利用 : 1. AI整理章節中出現新專有名詞 : 2. 整理出新的名詞 : https://i.meee.com.tw/wj7HuEy.png
: 3. 人確認過對應表OK之後整合進舊的名詞對照表 : 4. 開始翻譯 : 理論上要改善的話 甚至可以整理世界觀 劇情大綱 背景風格設定(例如歐式 中式) : 還有一些細節的部分也可以 : 把這些都分類整理成對應檔案讓她翻譯前去參考品質會更好 : ------- : https://i.meee.com.tw/y42lIb0.png
: https://i.meee.com.tw/cr18v0A.png
: https://i.meee.com.tw/XsFPDDz.png
: https://i.meee.com.tw/7xQWxIA.png
: 文偏長所以用圖片 : 人還是需要啦 掃過一次潤稿絕對比純交給機翻更好 : 但現在整理幾份資料就能解決掉一些常見的名詞不一致問題 或者翻出脫離世界觀的東西 : 比較可見的是原本可能需要300工時翻譯的文字 輔助下只需要3小時就能完成 : 現在Agent模式下你更可以把整陀資料丟進Project裡面讓她翻譯時邊參考邊翻 : 也能自動往回找對應章節去調整伏筆對應翻譯甚麼的 : 發現哪邊不對勁叫他往回改或者整份修改也很簡單 : 修正後的要求也能整理成文檔之類的這樣下次翻品質又會更好 : 缺點大概就Token挺貴的 但也沒比多找人貴吧 : 所以雖然全砍是有點誇張 砍到剩下一個人負責之前10人份的業務倒是挺現實的... 這串討論看下來，我發現還有很多人有一個迷思是「AI還是有10-20%錯誤率所以不能用啦」，然後用ChatGPT、Gemini、Claude翻譯一次發現他錯了哈哈哈證明這個論點… 不是啦，現在的生產環境沒這麼蠢。 粗暴一點的假設，會有一個「翻譯員Agent」，基本能力會看前後文跟具備作品的背景知識，以及會看專有名詞表。 然後讓GPT 5.4 、Gemini 3 Flash、Claude Sonnet 4.6 甚至 Qwen3.5 35B MOE接上這個「翻譯員 Agent」做這個任務分別做個2次，然後讓Opus 4.6 接上「校對 Agent」 評價結果、選要用哪一個哪邊該人工核對、持續更新名詞表跟作品背景… 一兩次後大概就知道留下來讓哪兩個模型PK或更新「翻譯員Agent」的內容。 蛤?你說這樣超級燒Token? 比養一群人便宜很多又快吧，留一個能持續更新跟檢核這個系統的人類翻譯工程師就好了啊。 ----- Sent from JPTT on my iPhone -- AI_Art AI藝術/生成式AI板 歡迎各方前來討論生成式AI相關議題！ ─────────────────────────────────────── ◆ 從 Human-in-the-Loop → Human-AI Symbiosis (人機共生) ◆ LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/zaious/ GitHub ：https://github.com/Zaious ChronicleCore (Multi-Agent Ecosystem) 白皮書： -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 101.12.154.19 (臺灣) ※ 文章網址: https://webptt.cc/bbs/C_Chat/M.1774924823.A.B4D.html
※ ZMTL:轉錄至看板 AI_Art 04/02 06:24

推文 (144)

→ ZMTL 哦5.4是說5.4 mini，沒寫清楚 03/31 10:43
推 cloud7515 然後結論就是只留gemini跟Claude就好 其他可以省 03/31 10:44
推 MARVELHERO 現在就是21世紀的紡織機革命，一定會有專業人士重傷， 03/31 10:45
→ MARVELHERO 但絕對回不去 03/31 10:45
→ iam0718 可以被取代的玩意太多啦 03/31 10:45
→ ZMTL GPT 5.4 mini 寫分析文又快又便宜哦，不過翻譯我沒試過 03/31 10:45
推 clothg34569 Gemini優點是便宜啦 03/31 10:47
→ OEC100 定位也不一樣，NotebookLLM比較不會瞎掰，給的指令允許模 03/31 10:47
→ OEC100 糊一點，GPT就要給比較多限制，Claude是軟體業比較好用 03/31 10:47
→ clothg34569 GPT5.4其實也挺強的 說真的無限Token就5.4和Opus就好 03/31 10:47
→ clothg34569 但考量成本下幾家熱門的都有自己優勢區間 03/31 10:47
→ clothg34569 如果算上多模態 Gemini也挺有競爭力的 03/31 10:48
推 yukari8 其他還好 Claude很貴 不過翻譯應該用不到他拉 03/31 10:49
推 tsubasawolfy 沒用過Codex跑翻譯過 不知道會不會一樣有限制器 03/31 10:49
→ OEC100 建議每個模型都摸一下，找適合自己工作流程的 03/31 10:49
→ tsubasawolfy 之前貼神裝飛船WEB 竟然跳出因為規則所以潤飾了鹹濕 03/31 10:49
→ tsubasawolfy 場面XD 03/31 10:49
→ haotheacgm 問題是老闆會覺得檢核的人類翻譯工程師也能砍 03/31 10:50
→ ZMTL https://images.plurk.com/1jngBEimbvv1dZAH3ELEdq.png 03/31 10:51
→ ZMTL 之前有讓Cluade比較了一下目前模型的文案能力與成本 03/31 10:51
→ OEC100 是你要用給老闆看證明你的產能提升，那被砍的就會是不願 03/31 10:52
→ OEC100 意用的，以後新人也是盡量找願意用的人 03/31 10:52
→ ZMTL 人類翻譯可以砍，如果他不願意把自己升級成翻譯工程師 03/31 10:52
推 Xpwa563704ju 感覺你講的這個比較適用于沒有那麼多文本的普通小 03/31 10:52
→ Xpwa563704ju 型遊戲，像是天國降臨文本量巨大的歷史遊戲用AI一 03/31 10:52
→ Xpwa563704ju 定問題更多 03/31 10:52
→ ZMTL 我講的這是系統面的，Agent會同時在理解世界觀、前文摘要 03/31 10:53
→ ZMTL 邏輯下去翻譯，而且會持續更新這些背景知識 03/31 10:53
→ ZMTL 正因為是遊戲，用跟ChatGPT這樣複製貼上翻譯來比較才更奇怪 03/31 10:53
推 tsubasawolfy 你做遊戲一定會有參考文獻跟歷史 一併餵過去就好 03/31 10:53
→ ZMTL 甚至現在Agent都支援知識圖譜的因果關係了，人物網那種都 03/31 10:54
→ ZMTL 很簡單 03/31 10:54
→ OEC100 現在老闆自己都用很兇畢竟整理財務很好用，底下的員工跟 03/31 10:55
→ OEC100 你講他就是不想用，結果隔壁同事用了產出是5倍 03/31 10:55
→ ZMTL https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10395799 03/31 10:55
推 tsubasawolfy 然後東西一多後就是context技術工程了 03/31 10:55
→ ZMTL 這種東西會存在於那個翻譯Agent架構裡面，要專業的話 03/31 10:55
→ ZMTL 商務場景中現在AI都在嘗試從一堆產品跟QA中替代客服了，製造 03/31 10:56
→ ZMTL 業銀行業都在啟用，比起來翻譯遊戲還算小case 03/31 10:56
推 Xpwa563704ju 原來，發展是快了點，未來數年內可能翻譯也會結合A 03/31 10:57
→ Xpwa563704ju I了 03/31 10:57
→ OEC100 翻譯是產能差距最大的產業，軟體業頂多提升50%~2倍 03/31 10:57
→ ZMTL AI會有幻覺這是對的理解，AI有幻覺所以沒辦法商用就想多了 03/31 10:57
→ ZMTL 多跑幾次、做前置資料準備跟後續校對才是實際上用法 03/31 10:57
→ ZMTL 但前置準備跟後續校對都可以有一個專職的AI 03/31 10:58
推 alucard6310 之前有人嘗試做上古卷軸Mod完全翻譯器好像快成功，他 03/31 11:00
→ alucard6310 自己說法是輸入完整的上古專有名詞人名，以後Mod裝下 03/31 11:00
→ alucard6310 去，軟體跑一次就可以完美接軌，不會發生中英混雜情 03/31 11:00
→ alucard6310 況，我覺得天國降臨也能解決這問題。 03/31 11:00
→ Xpwa563704ju 樓上這個我似乎看過，那作者好像還有去巴哈請求簡 03/31 11:02
→ Xpwa563704ju 轉繁的協助 03/31 11:02
推 alucard6310 不論天國降臨文本或人物多大多多，終歸會有重複的或 03/31 11:02
→ alucard6310 者圈定在某個範圍的文本，大致翻譯完成要修正的其實 03/31 11:02
→ alucard6310 只需原本的10%，但那90%處理時間比以往快5倍。 03/31 11:02
→ ZMTL 對啊現在LLM幾乎都自帶1M的上下文了，看過前因後果整個故事 03/31 11:03
→ ZMTL 讀完開始翻，肯定比看故事大綱甚至連看都沒看過的人類翻譯強 03/31 11:03
→ ZMTL 很多翻譯根本是書邊看邊翻，至少以前是這樣XD 03/31 11:03
推 CaTkinGG 一堆人拿對話機器人等級的AI在說它很爛 明明就可要讓他 03/31 11:13
→ CaTkinGG 看完整部精靈寶鑽再來翻譯魔戒 真人翻譯有幾個做得到？ 03/31 11:13
推 CasullCz 其實就是Ai發展太快了 一般人還留在初期的印象 資訊有 03/31 11:14
→ CasullCz 落差 03/31 11:14
推 alucard6310 AI版本更新太快，馬斯克表示是指數級的，一天一版本 03/31 11:17
→ alucard6310 ，更別說馬斯克之前表示人類現存所有書籍、論文，AI 03/31 11:17
→ alucard6310 僅需兩年就讀完並記憶... 03/31 11:17
→ v86861062 推推 03/31 11:28
→ ZMTL AI發展越快，大眾對AI的認知落差就越大，這真的沒辦法 03/31 11:32
→ ZMTL 分享一下 https://reurl.cc/aXa8WQ 03/31 11:32
推 ThotDetector 推，現在已經有台灣的新創能用context engineering 03/31 11:36
→ ThotDetector 跟Agent來處理遊戲翻譯了 03/31 11:36
推 rahim03 我之前讓GEMINI翻整本書 我覺得翻的很爛 03/31 11:40
→ rahim03 一般對話跟作品翻譯是不一樣的 03/31 11:41
→ lanstype 搞不好決策最後都是ai在做 那人類最後能幹嘛呢 維修各 03/31 11:45
→ lanstype 種設備的"水電工"嗎 03/31 11:45
→ ZMTL 你讓Gemini翻譯整本書，你知道模型是什麼嗎？你知道那個模型 03/31 11:46
→ ZMTL 支援多少上下文嗎？你知道他翻譯時有先預覽過全文或邊看邊翻 03/31 11:47
→ ZMTL 嗎？一般人調用api的方式他是看一段翻一段最多載入前文不會 03/31 11:47
→ ZMTL 理解後文哦... 03/31 11:47
→ ZMTL 一般人用AI跟真的商業實務落地的AI用法是完全不一樣的 03/31 11:48
推 rahim03 所以AI這麼強 NETFLIX翻那個什麼垃圾 下面就有業內的人分 03/31 11:48
→ rahim03 享了啦 03/31 11:48
→ rahim03 不用一直吹 這麼厲害還要校對全部重翻喔 03/31 11:48
→ ZMTL 因為這套工作流出來不到兩個月還在持續迭代啊 03/31 11:48
→ ZMTL Netflix用的就是你用的那種，最基本的AI用法 03/31 11:48
推 poeoe 美國軟體業都被AI大幅影響 翻譯就更不用提了 03/31 11:49
→ ZMTL 我在文章裡都把這套系統怎麼運作寫給你了，然後確實這是兩個 03/31 11:49
→ ZMTL 月內的新科技突破，我知道大部分組織都剛開始導入算快了XD 03/31 11:49
→ rahim03 既然還在更迭 表示還很不完美啊 現在就硬要講的很好讓消 03/31 11:49
→ rahim03 費者吃噴嗎？ 03/31 11:49
→ ZMTL 那你可以等他端出噴 再來噴，但公司要導入當然要踢掉不配合 03/31 11:51
→ ZMTL 的人，也很合理 03/31 11:51
→ trevorwang 恩 建議都不要用，不要去學跟理解，沒工作也不要怪我 03/31 11:51
→ yamis 那篇文我有個問題，如果只有頂層人士能存留，中層被取代， 03/31 11:51
→ yamis 那培養人才是否更不容易？ 03/31 11:51
→ ZMTL 是 03/31 11:55
→ ZMTL 從繪圖到文字到程式，目前都是這個問題 03/31 11:55
→ ZMTL 但頂層人士都怕自己被淹死了忙著往前跑，基層中層真的沒辦法 03/31 11:55
推 greydust 雖然這算是目前最新的標準流程 但很多模型都號稱contex 03/31 11:55
→ greydust t可以到1M tokens 其實中段模糊的問題還挺嚴重的導致AI 03/31 11:55
→ greydust 很容易忘東忘西 我自己應用在上下文龐大一點的場合不時 03/31 11:55
→ greydust 就會脫稿演出 03/31 11:55
→ ZMTL 有能力管的人不多，但還是有些組織會特別找工作經驗兩年內 03/31 11:55
→ ZMTL 剛出社會的實習生，他們的優點是思想更開闊更AI原生 03/31 11:56
→ ZMTL @greydust 我其實同意，我自己不太相信純上下文，但這舉例 03/31 11:56
→ ZMTL 簡化過了，實際上應該還要有持續跟新的資料庫紀錄世界觀或 03/31 11:56
→ ZMTL 名詞對照 03/31 11:56
→ ZMTL 然後我自己相信狀態機腳本多過於Prompt，Prompt只做思考框架 03/31 11:57
推 alucard6310 我老實回答樓上吧，我自己用的「專門」翻譯動畫的網 03/31 11:57
→ alucard6310 站，精準度非常準，而前面有幾個也回應了，做好事前 03/31 11:57
→ alucard6310 設定翻譯準度會顯著提高，你直接丟進去翻譯請問您有 03/31 11:57
→ alucard6310 設定額外的東西？Netflix翻譯有問題是設定沒做好，你 03/31 11:57
→ alucard6310 讓稍微會一點的去設定根本不會有這問題，更別說一堆 03/31 11:57
→ ZMTL @rahim03 Netflix那種AI翻譯我是認為欠噴，我也不想看到這種 03/31 11:57
→ alucard6310 電影、動畫早就是AI翻譯就沒這些問題，你不能拿少數 03/31 11:57
→ alucard6310 談大量。 03/31 11:57
→ ZMTL 垃圾，但與我而言這是Netflix該更新他們用AI的方式了，而不 03/31 11:58
→ ZMTL 是不要用AI 03/31 11:58
推 cloud7515 會不會用就是差越來越大 03/31 11:59
→ greydust 至於培養人沒什麼問題啊 有問題就問AI 現在要取得知識 03/31 11:59
→ greydust 比以前快太多太多了 每個人配備這樣一套agent架構 會用 03/31 11:59
→ greydust 的產能和知識肯定比不會用的強超多 人家靠經驗你靠外掛 03/31 11:59
→ greydust 知識庫怎麼輸 03/31 11:59
→ ZMTL @alucard6310 對，那些專門的翻譯網站就是背後有完整的工作 03/31 11:59
→ ZMTL 流，甚至是為了動畫或遊戲做出特化的工作流 03/31 11:59
→ ZMTL 現在最危險的就是認為AI還很廢不想用不想學的人，頂尖能摸 03/31 12:00
→ ZMTL 的都怕自己被淹死努力學，剛出社會的菜鳥也有可塑性 03/31 12:00
推 tsubasawolfy 拜龍蝦所賜 2026年初就變agent元年。沒在發漏的大 03/31 12:08
→ tsubasawolfy 概年底才會知道吧 03/31 12:08
→ ZMTL 其實google從去年年尾就開始喊了，claude agent skill 去年 03/31 12:11
→ ZMTL 底出來這個趨勢就已經完全出現，拜龍蝦所賜至少更多普通人 03/31 12:12
→ ZMTL 有機會多接觸到一點... 03/31 12:12
推 samuel0330 有沒有追現在ai工具理解真的會差很多。模型本身可能 03/31 12:39
→ samuel0330 沒有決定性的突破，但工具和流程優化這幾個月進展非 03/31 12:39
→ samuel0330 常多 03/31 12:39
→ samuel0330 量變會引發質變。以前你用100的速度產生80分的東西， 03/31 12:42
→ samuel0330 ai可能是400的速度產生40分，這個時候談改變還早。但 03/31 12:42
→ samuel0330 當ai能用1000的速度產生60（夠用）的東西時，遊戲規 03/31 12:42
→ samuel0330 則就會開始改變了。 03/31 12:42
推 t77133562003 就一般商業案你不太可能每個案子都要特調AI啊.... 03/31 12:53
→ t77133562003 有那個時間不如開會叫22k工讀生列單 03/31 12:53
→ t77133562003 再給AI一段時間吧 無腦上的時代還沒到 03/31 12:54
→ ZMTL 現在大廠就是在讓一個人就有能力完成特調AI啊，模組化結構化 03/31 13:13
→ gt24 數據收集就會越來越好 就是不曉得數據來源合不合法(盜資料 03/31 13:15
推 CaTkinGG 而且現在老闆的認知已經是AI產出的結果不夠好一定是你 03/31 13:28
→ CaTkinGG 不會用 而不是果然還是要你的專業啊 03/31 13:28
‹ 回 希洽(動漫) 列表