Daripada pengasas bersama OneSky kepada penyokong kuat terjemahan AI.
Selepas 6 tahun terjemahan manusia pada skala besar, saya telah melihat masa depan. Dan ia bertutur dalam 100+ bahasa dengan fasih.
TAHAP KAFEIN
3,472
Cawan yang diminum (kebanyakannya Ethiopian single-origin)
MODEL AI
Claude + GPT-5 + 4 lagi
IQ gabungan lebih tinggi daripada keseluruhan pasukan terjemahan OneSky saya (maaf, pasukan)
PEMBILANG PEPIJAT
6 tahun di OneSky berbanding 2 bulan dengan AI
AI menang. Tak pun dekat-dekat.
Saya sendiri sedar betul ironinya.
Saya mengasaskan OneSky bersama rakan kongsi. Kami pernah berkhidmat untuk Tencent, LINE, Airbnb, change.org. Mengurus beribu-ribu penterjemah manusia. Membina aliran kerja yang mengendalikan berjuta-juta perkataan setiap bulan. Dan tahu tak apa? Seluruh industri ini rosak dari akarnya. Masa pusingan 3 minggu untuk satu kemas kini aplikasi mudah alih. Invois $50,000 semata-mata untuk menterjemah nota keluaran. Rantaian e-mel yang tiada penghujungnya tentang sama ada 'user' patut diterjemah secara formal atau tidak formal dalam bahasa Jerman.
Yang paling mengejutkan? Saya kini berusaha keras untuk belajar bahasa Estonia. Anak-anak saya rasa ini kelakar. 'Isa membina syarikat terjemahan tapi tak tahu nak pesan kopi di Tallinn.' Mereka tidak salah. Rupanya 'kohvi' tidak disebut seperti yang anda sangka, dan pengalaman pengurusan terjemahan langsung tidak membantu apabila anda berdiri di kaunter kafe sambil berpeluh cuba ingat kosa kata asas.
Tetapi inilah yang 6 tahun dalam bidang terjemahan manusia ajar saya: Masalahnya bukan pada penterjemah. Mereka sangat bijak. Masalahnya ialah sistem. Overhed. Jurang komunikasi. Konteks yang hilang antara pembangun di San Francisco dan penterjemah di Seoul.
Tunjukkan lagi latar belakang…
Suatu malam, selepas seorang pelanggan lagi menelefon panik tentang salah terjemahan dalam aplikasi pengeluaran mereka (UI sembang LINE entah macam mana telah menukar 'mute' kepada 'senyap selama-lamanya' dalam bahasa Thai), saya tersedar sesuatu. Bagaimana kalau AI benar-benar boleh faham konteks seperti penterjemah terbaik kami? Bukan sekadar tukaran perkataan demi perkataan, tetapi pemahaman sebenar. Bagaimana kalau ia boleh ingat bahawa 'dashboard' dalam konteks Airbnb bermaksud pengurusan hartanah, bukan papan pemuka kereta?
Jadi saya mula membuat eksperimen. Anak-anak saya akan jumpa saya pada pukul 3 pagi, dikelilingi cawan-cawan kopi, menguji Claude dan GPT pada kes-kes pinggir yang sama yang dahulu memecahkan aliran kerja manusia kami. 'Isa bercakap dengan robot lagi ke?' mereka akan bertanya. 'Macam itulah,' saya akan menjawab, menyedari saya mengadakan perbincangan teknikal yang lebih baik dengan AI berbanding mesyuarat semakan terjemahan yang pernah saya hadiri.
Titik peralihan berlaku apabila saya sedar: AI tidak penat. Tidak perlu tukar konteks. Tidak lupa bahawa 'component' perlu kekal tidak diterjemahkan dalam kod React. Ia memberikan konsistensi yang kita habiskan bertahun-tahun cuba capai dengan panduan gaya, pangkalan data terminologi, dan sesi latihan yang tidak terkira banyaknya.
Sekarang saya membina apa yang saya harapkan wujud ketika kami ditenggelami permintaan terjemahan perusahaan di OneSky. Bukan kerana dendam terhadap industri — tetapi kerana teruja dengan apa yang akhirnya mungkin. Revolusi AI dalam terjemahan bukan akan datang. Ia sudah tiba. Dan ia sungguh hebat.
Begini ceritanya—
Di OneSky, kami ada pembangun dan PM. Aliran kerja jaminan kualiti. Pengurusan vendor. Eksekutif akaun. Tahu tak siapa yang sebenarnya menterjemah kandungan? Mungkin 5% daripada tenaga kerja itu. Yang selebihnya? Mengurus 5% itu.
Semakan realiti dari lapangan: Saya sendiri saksikan Tencent membayar kami enam angka untuk menterjemah nota tampalan yang GPT-5 kini kendalikan dengan lebih baik dalam 30 saat. Airbnb menunggu berminggu-minggu untuk penerangan hartanah yang Claude boleh sempurnakan dalam beberapa minit. Terjemahan kempen segera Change.org terbiar dalam barisan gilir sementara orang berdebat tentang istilah.
Rahsia kotor industri terjemahan? Ia bukan lagi soal kualiti terjemahan. Sudah bertahun-tahun bukan lagi soal itu. Ia soal mengurus kerumitan yang sepatutnya tidak wujud. Kita bina seluruh perniagaan untuk menyelaras manusia melakukan apa yang AI kini lakukan serta-merta, secara konsisten, dan tanpa perlu seorang pengurus projek menghantar tujuh belas e-mel susulan.
Sekarang? Saya ada Claude, GPT-5, dan hubungan terus kepada perkara yang benar-benar penting: hasilnya. Tiada pengurus akaun. Tiada penyelaras projek. Tiada pertikaian vendor. Apabila pelanggan perlu sesuatu diperbaiki, saya perbaikinya. Apabila LINE perlukan 50,000 perkataan diterjemahkan semalaman pada masa dahulu, itu satu krisis. Hari ini, itu cuma petang Selasa biasa.
"Tapi anda tak boleh tandingi kualiti manusia!" kata semua orang yang sebenarnya tidak pernah menguji AI moden berbanding vendor terjemahan 'premium' mereka.
Saya sudah melihat kedua-dua pihak. Saya dah semak berjuta-juta terjemahan manusia. Yang terbaik? Luar biasa. Yang biasa-biasa yang sebenarnya dihantar? AI mengatasi semuanya. Setiap. Satu. Kali. Dan ia tidak pernah menterjemah 'Simpan' sebagai 'Selamatkan' kerana ia sedang mengalami hari yang buruk.
// Apa yang 6 tahun dalam operasi terjemahan ajarkan saya:
function buildSoftware() {
while (problemExists) {
const solution = thinkDeeply();
const code = writeCleanCode(solution);
const result = ship(code);
if (result.usersSatisfied) {
celebrate.withCoffee();
} else {
iterate();
}
}
}// Proses OneSky: 15 orang, 3 minggu, $10K, masih salah terjemah 'Login' dalam bahasa Korea // i18n Agent: 1 panggilan API, 3 saat, $10, konteks sempurna setiap masa // Kalaulah saya boleh kembali ke masa lalu dan beritahu diri saya pada 2014 apa yang bakal datang…
Plot twist yang tiada siapa jangkakan daripada pengasas bersama syarikat terjemahan:
Saya bermula daripada mengasaskan syarikat yang melayani Fortune 500, hinggalah kepada menyahpepijat isu pengeluaran sambil anak-anak saya bertanya kenapa saya 'menjerit pada komputer dalam bahasa Kantonis sedangkan komputer tu cuma bertutur bahasa Estonia.' (Mereka ingat semua komputer di Estonia bertutur bahasa Estonia. Saya tak perbetulkan pun.)
Di OneSky, kami ada pasukan respons insiden. Sekarang? Cuma saya seorang, terpaksa jelaskan kepada keluarga kenapa makan malam tertangguh sebab 'Ayah kena betulkan penterjemah robot tu.' Mereka dah mula sediakan tempat duduk untuk 'si pepijat' di meja makan — macam tetamu tetap pula.
Daripada mesyuarat enterprise kepada realiti bersendirian:
⚠️Cabaran
- •Menjelaskan kepada bekas pelanggan OneSky kenapa saya kini beroperasi seorang diri (dan entah macam mana memberikan hasil yang lebih baik)
- •Anak-anak saya mengumumkan di sekolah bahawa 'Ayah dulu ada syarikat besar tapi sekarang dia hanya bercakap dengan komputer'
- •Mendapati bahawa AI menterjemahkan dokumentasi saya lebih baik daripada saya sendiri menulisnya dalam bahasa Inggeris
- •Dikenali di acara teknologi: 'Bukankah awak lelaki OneSky tu? Apa jadi?' Hmm…
⭐Kuasa Istimewa
- •Lancarkan ciri-ciri lebih pantas daripada OneSky sempat beri sebut harga.
- •Apabila bekas pengurus penyetempatan Tencent menghantar e-mel yang mengatakan AI kami mengalahkan vendor semasa mereka, saya hampir menangis
- •Tak perlu lagi jelaskan kepada pelabur kenapa terjemahan manusia tidak berskala. AI berskala. Titik.
- •Anak-anak saya ingat saya ni ahli sihir sebab saya 'buat komputer boleh bertutur semua bahasa.' Saya tak betulkan pun.
Tapi juga?
Timbunan Teknologi (Pengajaran daripada 10 Tahun Berskala)
Di OneSky, kami ada mikroservis untuk mikroservis. Kluster Kubernetes mengurus kluster Kubernetes yang lain. Tahu tak apa yang sebenarnya penting? Satu pun tak. Teknologi tu bukan pernah jadi penghalang — koordinasi manusia yang jadi penghalang.
Timbunan Backend
- •TypeScript di mana-mana kerana JavaScript adalah apa yang berlaku apabila Brendan Eich diberi 10 hari dan terlalu banyak kopi. Type menyelamatkan nyawa. Dan kewarasan. Kebanyakannya kewarasan.
- •PostgreSQL untuk data. Bukan sebab ia trending. Sebab ia boleh dipercayai sejak 1996 dan saya percaya benda yang lebih tua daripada TikTok.
- •Node.js dengan Express. Ya, di tahun 2025. Lawan saya kalau tidak setuju. Ia berfungsi, cukup pantas, dan saya faham betul-betul. Penulisan semula Rust yang super pantas tu boleh tunggu dulu.
- •AWS ECS untuk pengehosan. Boleh saya guna Kubernetes? Boleh. Nak ke? Sudah tentu tidak. Hidup terlalu singkat untuk nyahpepijat inden YAML.
Rahsia AI yang menjadikannya benar-benar berfungsi:
- •GPT-5 untuk kerja berat (mahal tapi berbaloi)
- •Claude untuk nuansa — MVP sebenar (ia benar-benar memahami konteks tanpa tandingan)
- •Gemini untuk ketepatan teknikal dan pemahaman kod
- •Model tersuai yang diperhalusi untuk domain khusus
Pendapat jujur: Tech stack anda tidak sepenting memahami domain masalah anda. Saya pernah lihat kluster Kubernetes bernilai berjuta-juta ringgit melayani pengalaman yang rosak, sedangkan monolit PHP seseorang pula menjana duit tanpa henti.
Kenapa Ini Penting (Hakikat Sebenar)
“"Kelajuannya sukar dipercayai. Apa yang dahulunya mengambil masa berminggu-minggu kini hanya beberapa minit sahaja, dan kualitinya lebih baik." — Seorang pembangun yang menggunakan i18n Agent”
Saya habiskan 6 tahun membina perniagaan terjemahan manusia. Saksikan ia melayani gergasi seperti Tencent dan Airbnb. Dan tahu apa yang saya pelajari? Kami selesaikan masalah yang salah.
Mari Bincang Terjemahan (atau sebutan Estonia)
Daripada mengasaskan OneSky bersama pasukan kepada mengurus model AI dari pejabat rumah. E-mel jadi lebih baik, masa respons jadi lebih pantas, dan penggunaan kopi kekal sama.
E-mel:
[email protected] (Respons lebih pantas berbanding OneSky sebelum ini)
GitHub:
github.com/i18n-agent (Lebih telus daripada mana-mana vendor enterprise)
Mencari penyelesaian enterprise atau mempunyai keperluan khusus?
Kami sedia membantu dengan pelaksanaan tersuai
Terima kasih kerana melawat i18n Agent
Bersedia untuk mengubah aliran kerja terjemahan anda? Mari kita bina sesuatu yang luar biasa bersama-sama.