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【數位時代Podcast】專講科技創新與轉型成長,將複雜的數位技術翻譯為新商業機會,讓轉型決策、資源配置有最前端的觀點與策略思考! 為你說數位、訪專家、談實戰。有想聽的主題或合作提案,歡迎來信:podcast@bnext.com.tw Powered by Firstory Hosting

  1. 數位關鍵字EP229.把臺灣的故事說給世界聽!元首口譯葉妍伶揭密 AI 翻不出來的那些事

    3D AGO

    數位關鍵字EP229.把臺灣的故事說給世界聽!元首口譯葉妍伶揭密 AI 翻不出來的那些事

    華視陳信聰製播的田秋堇林宅血案深度專訪引發數百萬次觀看,卻在製作英文字幕時碰壁。AI 翻譯的結果被評為「慘不忍睹,不如不翻」。數位時代創新長黃亮崢 James 邀請專業會議口譯員葉妍伶 Renee,從她義務接下這份翻譯的過程出發,深入探討 AI 翻譯的現況與侷限、翻譯中每一個「選擇」背後的政治與文化考量,以及在 AI 時代,哪些翻譯工作是機器仍然無法取代的。 聽完這集你可以學到: AI 翻譯的兩大破綻:中文語音辨識因大量同音字導致聽寫錯誤百出,而 AI 英譯則容易出現簡體中文用語(如「可卡因」而非「古柯鹼」、「柳葉刀」而非「刺胳針」)與不自然的句構(如濫用「其」「之」「它」),這些痕跡讓專業譯者一眼就能辨認。 功能學派的翻譯哲學:Renee 信奉的翻譯原則是:中文對中文觀眾產生什麼效果,英文就要對英文觀眾達成同樣的效果。她以即席口譯「唐僧」為例,不是翻出名字,而是用幾秒鐘勾勒出《西遊記》裡唐僧碎念的意象,讓英文觀眾立刻感同身受。 地名翻譯的意象轉換術:景美、公館、信義路這些地名對不認識台灣地理的外國人毫無意義。Renee 選擇將景美翻成 suburban(郊區)、公館翻成 into the city、信義路翻成 downtown,傳達的是 1980 年代田秋堇長途轉車的漫長感,而非地理座標。她強調,字幕一閃即過,埋入陌生拼音只會造成閱讀障礙。 人名翻譯的文化考據:臺灣人名從無統一拼音系統,Renee 統一採姓前名後以降低混淆。翻譯「史明」時發現其羅馬拼音 SHIH MING 與施明德完全相同,搜尋結果會互相干擾,最終採用臺語拼音 Su Beng 以連結史明博物館。她也考證 1980 年尚不存在的英文名字,避免時代錯置。 江南案翻譯的震撼力:Renee 將「江南案」翻為「the assassination of a Taiwanese writer in California」,刻意加入 in California 讓英語讀者產生「秘密警察殺到我們國土上」的衝擊感。她將譯稿拿給兩位不懂中文的英語母語者試讀,其中一人回覆「Are you f*****g kidding me?」那是譯者最驕傲的時刻。 翻譯即政治的深層意涵:Renee 在愛丁堡翻譯研究所學到「翻譯即政治」:誰掌握翻譯的力量,誰就能輸出價值觀。K-pop 之所以席捲全球,是因為它被設計得極易翻譯與流通;中醫之所以難以擴散,是因為藥材與方劑至今未能標準化翻譯。翻譯本質上就是資訊與價值的散播。 AI 翻譯的能與不能:消費級翻譯產品處理簡單對話已趨成熟,但實測翻譯耳機聽 Podcast 約十二句後就開始延遲脫落,遇到 cross talking、中英夾雜或臺灣口音更是全面崩潰。Renee 目前的核心客戶是不能連網的閉門機密會議,這類場景 AI 完全無法進入。她坦言,真人翻譯未來將越來越像宮廷樂師,依然存在,但非常小眾。 用翻譯讓臺灣被世界看見:Renee 在太陽花運動期間自發進行英語直播,讓國際社會了解臺灣正在發生的事。她認為翻譯就是一種外援與求救的管道。這次翻譯田秋堇專訪,她的期待也是如此。當有人欺負臺灣,翻譯能做的就是「把外面那個拳頭大的給叫醒」。 【延伸閱讀】華視《我想問的是》田秋堇專訪完整版: https://www.youtube.com/live/4auhImrU6LY Powered by Firstory Hosting

    1h 5m
  2. 數位關鍵字EP228.Claude Code、Cursor、Kiro⋯⋯AI開發工具大戰,老闆該懂什麼?

    FEB 20

    數位關鍵字EP228.Claude Code、Cursor、Kiro⋯⋯AI開發工具大戰,老闆該懂什麼?

    Vibe Coding、Agentic Coding、Claude Code、Cursor、Kiro——AI 寫程式工具在過去一年像爆炸般湧現,每一家大公司都在搶這個賽道。但對不寫程式的老闆和主管來說,到底變了什麼?數位時代創新長黃亮崢 James 邀請 AWS 社群英雄蔣鐙緯 Ernest,用白話文拆解這場 AI 開發工具大戰到底在打什麼仗,以及為什麼它跟你的生意有關。 聽完這集你可以學到: Vibe Coding 與 Agentic Coding 的根本差異:以前寫程式像自己下廚,從買菜備料到掌火候全部自己來;Vibe Coding 像跟主廚描述你要什麼菜,他幫你做出來;而 Agentic Coding 則是你當餐廳老闆,指揮一整個廚房團隊各司其職、彼此協調分工,你只需要在關鍵節點做決策和品質把關。 Claude Code 不只是寫程式,而是建立 AI 工作流:Claude Code 的 Subagents(子代理)能把大任務拆成小任務平行處理,就像主廚指派不同人負責前菜和甜點;CLAUDE.md 則像一本餐廳 SOP 手冊,讓 AI 每次開工前都先讀取專案規範,不必每次從零解釋背景,實現可重複、可分工、有記憶的開發流程。 AI 開發工具大戰的競爭格局:OpenAI Codex 走全包路線,要做所有用電腦可完成的專業工作;Google Antigravity 主打任務導向,指揮多個 AI Agent 自主運作;Cursor 2.0 走升級現有工具路線,開放選擇不同 AI 模型;Claude Code 加上 Kiro 則強調「框架加規格」,先想清楚再動手。重點不是選哪家工具,而是團隊能否把需求結構化。 AWS Kiro 的四層架構讓開發像蓋房子一樣有序:意圖層像跟建築師描述理想房屋,把模糊想法轉成結構化規格書;知識層像施工團隊手上的建築法規和經驗;執行層是真正施工,可選全自動或有監督模式;監督層則是屋主在關鍵節點驗收品質。核心理念是人類負責「為什麼做」和「做到什麼標準」,AI 負責「怎麼做」。 「慢下來反而更快」的意圖導向開發:Vibe Coding 隨便講幾句就讓 AI 動手,短期有速度但架構混亂、難以維護,就像不畫設計圖就叫師傅裝潢,後面全部要打掉重來。Spec-Driven Development 要求先把需求、設計、任務拆解寫清楚,前期花兩天畫圖,施工可能省下兩個月的來回修改。 工程瓶頸解開後,企業真正的挑戰浮現:Ernest 提出 People、Workflow、System 三支柱。需求混亂(各部門說法不一)、跨部門溝通(對齊工作流程最花時間)、知識系統化(資深員工的隱性知識未被文件化)才是真正卡點。AI 工具再強大,搞定人、理清流程、最後才是系統,順序不能反過來。 企業導入 AI 別挑太簡單的問題下手:拿無關痛癢的邊緣流程做 POC,學不到 AI 真正的能耐與限制,碰到障礙也沒人願意搏鬥。成功模式是找核心業務流程、定義成功標準、設定護欄、訂積極時間表。讓 AI 在「沙盒式自主」的框框裡盡情發揮,但邊界要清楚。 Powered by Firstory Hosting

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