近年隨著Gemini和GPT-5等技術的出現，AI翻譯的精確度有了飛躍性的提升。然而，當這些技術要整合進自家服務或業務系統時，除了單純的「翻譯準確度」之外，還會浮現出許多實際運用上的嚴峻問題。
1. 「API串接」這個大前提所帶來的限制
當要將翻譯自動化或系統化時，不可能手動在UI上進行複製貼上。基本上會透過API（應用程式介面）來呼叫AI。
然而，API 是針對「一次請求」回傳「一個回應」的獨立處理。它並不會像人類一樣「記得上一次的翻譯內容」。這種 無狀態（Stateless） 的特性，會引發接下來的「一致性」問題。
2. 每次呼叫 API，「語氣」與「用詞」都會改變
AI（特別是大型語言模型）即使輸入相同的句子，根據當時的參數（如 Temperature 等）或對語境的解讀，輸出的結果也會有細微的差異。
- 敬體語氣與書面語氣混雜
- 特定的專業術語有時被翻譯為A，有時被翻譯為B
為了防止這種情況，必須在API呼叫時動態導入用語集（Glossary），或是在系統提示中嚴格指定語氣，建立控制層。
3. 「成本」與「品質」的兩難：差異更新的困難
在翻譯像是網站或操作手冊等更新頻率高的內容時，每次都進行「全文重新翻譯」是非常沒有效率的。
- 成本問題：即使只修改了數萬字文件中的一行，若重新翻譯全文，API費用也會大幅增加。
- 品質問題：如果重新翻譯全文，甚至連沒有修改的部分用詞也可能會發生變化，存在這樣的風險。
因此，「只針對更新的部分進行翻譯（差異翻譯）」 的機制就變得不可或缺，但這也帶來了下一個重大課題。
4. 文脈的斷裂：拼湊（拼布）翻譯的弊端
如果只將更新的部分交給AI，AI將無法掌握該部分的前後文脈。
舉例來說：前面的句子是以書面語寫成，但新增加的那一句卻被翻譯成口語體。或者，AI無法判斷代名詞（例如：它、他、她）所指為何，導致產生誤譯。
為了防止這種「拼接化」的情況，不僅需要提供要翻譯的差異資料，還必須將「周邊現有的翻譯內容」作為背景資訊（Context）一併提供給AI，這需要較為進階的實作方式。
解決問題的對策
為了因應這些問題，不僅僅是單純呼叫 API，而是需要像以下這樣的 「翻譯協調（Orchestration）」 的觀點。
- 翻譯記憶體（TM）的運用：將過去的翻譯結果資料庫化，相同句子不重複翻譯，並參考類似句子。
- RAG（檢索增強生成）的方法：在翻譯時動態將術語表和過去的最佳實踐注入提示中。
- 情境注入：在進行差異翻譯時，將前後幾行作為「參考資訊」傳遞給API，以保持語氣一致。
總結
將AI翻譯整合進系統，不僅僅是語言轉換，更是一個「如何管理一致性」的工程挑戰。
不要因為「是AI就一定完美」而過度自信，應該在理解API特性的基礎上，思考如何維持上下文並建立用語控管的機制。這就是成功實現高品質多語言部署的關鍵。
