为什么 AI 还无法在游戏本地化中取代人工?

多客科技

作者：微信文章
💡 一句话结论

AI 可以显著提升游戏本地化效率，但在当前技术与流程条件下，直接用 AI 替代人工翻译几乎必然导致质量下降。

一、跨章节 / 故事线的长程语境缺失


AI 通常只能在有限上下文内维持一致性，但游戏文本中常包含依赖长期叙事的内容，例如：

主线与支线之间的长期伏笔角色前后期的性格与语气变化跨越几十章才揭露的隐藏设定

这些信息往往隐性且非结构化，即便存入知识库，也可能因为检索不到而无法利用，形成“死知识”。
🌰 示例：“箱”字翻译问题


中文的“箱”字信息单薄，英文可能翻成：

chest：常用于宝箱或游戏道具箱box：普通箱子、盒子crate：板条箱或运输箱trunk：行李箱或大箱子container：集装箱或货柜

场景推演：假设需要翻译一句涉及前文设定的文本：“我们必须夺回那箱货！”，上一个章节明确描述了箱子的类型，但本批文本中并未重复介绍。

🕵️‍♀️ 人： 前文设定仍处于活跃记忆中，问题并不突出。🤖 AI： 需要通过知识库检索到前文设定，才能选择恰当的译文。

在实际项目中，要让 AI 精准检索到与当前剧情相关的参考条目，需要：

完善的 RAG 系统：智能召回最相关的知识库条目。精细的数据标记与元数据管理：为每条知识库文本添加类型、场景、角色、章节、用途等标签（和翻译/校阅一样，仍是巨大的持续性人力投入）。

二、原文陷阱：难以识别的“言外之意”


AI 和人都无法在第一时间确定所有中文原文的真实叙述意图，例如：

文化隐喻与烂梗：双关语、地区方言、自造词、需要重写才能在目标语言中成立的笑点等。客观歧义：如“战机”（战斗机 vs. 把握/贻误战机的战机）。指代模糊：文案中无意识滥用的代词。策划口癖/黑话：如某些项目的“三维属性”，实指力/敏/智“三围”数值，与空间概念的 3D 毫无关系，AI 极易误翻。

根本差异：

🕵️‍♀️ 人：主动发现疑点、询问策划并进行文化重写，从而保持原文的意图、趣味性与功能性。🤖 AI：不会主动“察觉不对劲”，也缺乏必要的上下游沟通机制。

🚫 策划提前标注能否解决？表面可行，现实艰难


理论上策划可以提前标注梗、用途说明、可能歧义点，但实际存在三大难题：

工作属性不同：策划“预设可能会出问题的点”和翻译“遇到问题后提问”是完全不同的思维模型，前者难度更大。人力成本巨大：每条文案都要策划标注背景，成本远高于请供应商做 MTPE。覆盖问题有限：受限于母语视角，策划难以察觉原文潜在的逻辑漏洞，且无法预判目标语系的特殊结构性差异（下一节详述）。

三、语言间的天然壁垒


即便策划消除了中文层面的歧义，也无法从目标语角度预见所有翻译难点并为 AI 补充必要信息：

性别：法/德/西/俄/葡语的动词、形容词变位需明确性别；泰语的第一人称代词（ผม/ฉัน）及句尾助词（ครับ/ค่ะ）必须区分男女；对兄弟姐妹、长辈等称呼存在性别差异（如 오빠/형/언니/누나）；日语的很多角色说话特点也建立在性别差异之上。语气和敬语：日韩语存在复杂的敬语等级；德法语语气层次复杂。时态：中文不强制表达，但印欧语系必须表达（如“消灭100名敌人”，是任务目标中的祈使句 Defeat 还是成就列表里的完成时 Defeated？）。单复数：中文没有严格意义上的形态变化，但印欧语系普遍存在单复数差异。

以上信息的缺失势必造成 AI 翻译失准，需要目标语专家进行判断与修正。
四、AI 的多语言翻译能力尚未充分印证


AI 在中译英上常有惊艳表现，但这种“局部优势”往往会制造一种假象，掩盖了真实情况。
1. 小语种质量评判机制的缺失与评价偏差


国内游戏厂商内部人员的外语能力普遍集中于英/日，但出海业务所覆盖的韩、德、法、西、葡、俄、泰、印尼、越、意、土等语种缺乏验证能力。

英语光环效应：决策者容易产生“英语没问题 ≈ 全语种没问题”的错觉。即便偶尔出现来自小语种专家的负面反馈，这些“少数派”的声音也极易被基于英语体验的主流赞誉所淹没。

2. 外部模型与内部调优的双重瓶颈

外部：训练数据不均导致质量断层。例如 Claude 4 Sonnet 在 2025 年 8 月还出现过中翻越南语/土耳其语混入韩文的现象；Claude 4.5 Sonnet 在 2026 年 1 月仍有西班牙语混入其他语言文字的现象。内部：缺乏专家支持，无法构建高质量测试集，也无法针对特定语种进行微调。

🎯 最终结论：理性审视“AI降本”代价

1. 直接取代 = 必然降质


在当前技术路径下，“零干预的 AI 翻译”必然伴随着“不可控的体验折损”。如果项目组愿意接受剧情理解偏差、文化冒犯风险，那么降本确实可行；但对于内容导向型游戏，这无异于杀鸡取卵。
2. 隐形成本：从“翻译成本”转嫁为更昂贵的“策划成本”


如果不希望折损质量，就必须为 AI 注入海量上下文。

CapEx：RAG 系统的搭建或许尚属一次性的技术投资；OpEx：但元数据的标记、剧情逻辑的拆解、语境的预输入，则是随着每一次版本更新而产生的巨大持续性工作。

3. 劳动力倒挂：越减负，越昂贵


这造成了一种极具讽刺意味的劳动力转移：原本由语言专家承担的“理解与转化”工作，被强行前置给了游戏策划。

岗位错配：策划的核心价值是设计玩法，而非为 AI 做数据标注。成本飙升：策划的雇用成本有可能高于外包翻译。能力悖论：为了能精准地给 AI 标注出“翻译需要的辅助信息”，策划最好还得通晓多门外语，了解目标市场的文化禁忌——这显然是不切实际的。