人工智能在语言、视觉甚至推理处理方面取得了非凡的进展。然而，随着我们对它的依赖加深，有一个真理变得越来越明显：AI系统并不真正理解——它们只是预测。它们不知道 为什么 一个短语、一幅图像或一个动作是有意义的；它们只知道它通常是如何出现的。
当预测取代理解
在各个行业中，我们看到相同的模式。
自动驾驶汽车在城市街道上完美导航，但在新城市中却误解了标志或行人。基于医院数据训练的诊断模型虽然取得了显著的准确性，但在面对不同人群的患者时却失败。文本摘要工具虽然能捕捉结构，但却遗漏了意义，生成的摘要听起来很精确，但却缺失了作者的意图。
在语言方面，理解的幻觉甚至更明显。翻译引擎现在生成流利、地道的句子，但流利并不代表准确。一个系统可以轻松地把 “他承诺在她生病时照顾她” 转换为 “他承诺她在生病时会照顾他”：语法完全正确，风格也很自然，但语义却反了过来。
这样的变化微妙到在快速审查中可能被忽视，但这些变化却完全改变了原本的意思。在技术写作中，这种变化可能导致混淆。在诗歌中，意义存在于字词之间——在节奏、语调和文化的细微差别中——这些扭曲会不断增加。结果可能听起来流畅优美，但它却不再是同一首诗。
意义的脆弱性
语言不仅仅是信息。它是上下文、文化和后果。
药品说明书中的微妙误译、合同中的误解条款，或者错误本地化的用户界面，都可能在现实中产生影响——从患者安全到品牌形象。
大型语言模型是语言概率的专家，而不是事实或意图的掌控者。它们的错误并不总是显而易见：它们隐藏在听起来自然的措辞之下，使得它们更难被发现，而不是更容易。
人类参与的重要性
这就是为什么人类审查仍然不可或缺。只有人类审查员才能带来认知同理心、专业知识和务实判断——不仅能够知道某事是否 正确，还能够知道它 意味着 什么。
然而，人类审查是有成本的。后期编辑和质量保证需要时间、专注和专业知识。审查每一句由人工智能翻译的文档通常是不必要的，但找出哪些部分真的需要关注却是复杂且费力的。
这种翻译低效现在是现代翻译工作流程的核心瓶颈。
超越自动化：迈向智能协作
这种方法逆转了盲目的自动化的当前趋势。我们不再试图让机器“像人类一样思考”，而是让它专注于它最擅长的——大规模模式检测，同时让人类专注于他们唯一能增值的领域：理解。
一种反直觉但强大的创新
在一个沉迷于全面自动化的时代， 代表了一种更为务实、或许是反传统的创新形式。
它承认生成模型的局限性——既聪明又盲目——并将这些局限性作为设计原则。将语言智能与人类监督相结合，使后期编辑变得更快、更智能，并在经济上可持续，而不牺牲意义。
人工智能可能有一天会接近人类的理解水平。在那之前，它需要人类的判断来指引它。
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