從 OneSky 聯合創辦人，變成 AI 翻譯的擁護者。

我共同創辦了 OneSky。我們服務過騰訊、LINE、Airbnb 和 change.org，管理過數以千計的人手翻譯員，建立過每月處理數百萬字的工作流程。你知道嗎？整個行業根本就是壞掉了。一次手機 App 更新要等 3 個星期，翻譯版本說明的帳單高達 US$50,000，還有無盡的 email 往來，只為討論德文中的「用家」應該用正式還是非正式的講法。

最搞笑的是？我目前正努力學愛沙尼亞語。我的小朋友覺得這件事非常好笑。「Isa 開了間翻譯公司，但連在塔林叫杯咖啡都做不到。」他們說得沒錯。原來「kohvi」的發音跟你想像的完全不同，而且無論你有多少翻譯管理經驗，當你站在咖啡店櫃檯前，為最基本的詞彙而冒汗的時候，通通都幫不了你。

但 6 年的人工翻譯工作教會了我一件事：問題不在翻譯員身上，他們都很出色。問題出在系統、營運成本、溝通落差，還有三藩市的開發人員與首爾的翻譯員之間流失的語境。

在 OneSky，我們有開發人員和產品經理。有品質保證工作流程。有供應商管理。有客戶經理。你知道真正在翻譯內容的是誰嗎？大概只有 5% 的人手。其餘的呢？全都在管理那 5%。

來自前線的現實檢驗：我親眼見證騰訊付了六位數給我們翻譯更新說明，而 GPT-5 現在只需 30 秒就能做得比人工更好。Airbnb 等了幾個星期才完成物業描述的翻譯，但 Claude 幾分鐘就能做得完美。Change.org 的緊急活動翻譯排隊等候，大家卻還在爭論用詞。

翻譯行業的黑暗秘密？重點早就不是翻譯品質。多年來都不是。真正問題是管理那些本不該存在的複雜性。我們整個業務都圍繞協調人力而建，去做 AI 如今能即時、統一完成的事，而且毋須專案經理發十七封跟進電郵。

而家呢？我有 Claude、GPT-5，同埋可以直接對準真正重要嘅嘢：輸出成果。無客戶經理。無專案協調員。無供應商爭拗。客戶有咩需要改，我就直接改。當年 LINE 要一晚之間翻譯 50,000 個字，簡直係一場危機。今日？不過係星期二下午的小事。

「但你點都比唔上人類的品質啦！」每個未真正將現代 AI 同佢哋所謂『頂級』翻譯供應商比較過的人都咁講。

朋友，我兩邊都見識過。我審閱過數以百萬計的人手翻譯。最好嗰啲？真係令人驚嘆。但實際交付的平均水平呢？AI 每次都贏。而且佢永遠唔會因為心情唔好，就將『Save』翻成『Rescue』。

function buildSoftware() {
  while (problemExists) {
    const solution = thinkDeeply();
    const code = writeCleanCode(solution);
    const result = ship(code);
    
    if (result.usersSatisfied) {
      celebrate.withCoffee();
    } else {
      iterate();
    }
  }
}

我從聯合創辦一間服務財富 500 強的公司，到一邊除錯生產問題，一邊聽我細路問點解我『用廣東話同電腦嗌交，但電腦淨係講愛沙尼亞語』。（佢哋以為愛沙尼亞嘅電腦全部都講愛沙尼亞語。我冇同佢哋解釋清楚。）

在 OneSky，我哋有事故應變團隊。而家呢？得我一個，向家人解釋點解晚飯要遲，因為『爸爸要修好機械人翻譯員』。佢哋已經開始喺晚飯時為『嗰隻 bug』擺一副碗筷，當佢係常客。

由企業會議到獨自面對現實：

但係呢？

在 OneSky，我哋有微服務嘅微服務。Kubernetes 叢集管理其他 Kubernetes 叢集。你知咩先至真正重要？全部都唔係。技術從來唔係瓶頸——人力協調先至係。

講白啲：你嘅 tech stack 遠遠冇你對問題領域嘅理解咁重要。我見過幾百萬美元嘅 Kubernetes 叢集交付出嚟仍然係爛體驗；反而有人用 PHP 單體應用照樣賺到錢。