[本周话题人物]Flitto销售AI高阶化所需语言数据

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Flitto是一家通过自有翻译平台采集语言数据，经审核后对外销售的企业，同时开展构建翻译数据服务以及多种内容业务。全球约有1400万人使用其平台，用户中来自中国、北美和北非地区的占比较高。

Flitto依托多年积累的语言人工智能业务竞争力和专业性，提供多种基于人工智能的多语种服务，主要包括：开发和高度化25种语言翻译软件；通过构建供人工智能学习使用的语言数据开拓国内外市场；开发专业翻译管理软件；推出结合生成式人工智能的高性能翻译机；开发在既有人工智能翻译引擎和语音转文本引擎基础上，通过语料库及语音数据学习实现高度化的CT引擎等。企业合同、书籍、视频、网络漫画等专业翻译也可以胜任。Flitto去年截至三季度实现营业收入127亿韩元，营业亏损42亿韩元。按业务板块划分，数据销售收入占比为69.9%，平台服务占比为30.1%。在数据销售收入中，海外市场贡献了41.9%。

Flitto已连续3年参与“韩语-外语平行语料库构建项目组”。在考虑到虽然对韩国文化关注度较高，但相对而言语言数据数量较少的国家后，正在推进越南语、印尼语、泰语、印度印地语、俄语、乌兹别克语等共8种语言的人工智能学习用平行语料库构建工作。

为提高在识别语音并转写为文字再进行翻译这一过程中准确度，Flitto自主开发了“CT引擎”。在既有人工智能翻译引擎和语音转文本引擎基础上，通过语料库及语音数据学习实现高度化。数据积累得越多，CT引擎的准确度就越高。基于通过数据学习大幅提升人工智能翻译及语音转文本（STT）性能的CT引擎，Flitto正在筹备可实现实时多语种同传与笔译的“实时翻译”服务。参与会议或商务洽谈的听众可以用自己的母语查看演讲者的发言内容。

数字多语种翻译服务“Flitto菜单翻译”在韩国国内的百货商店和传统市场等地随处可见。顾客只需扫描店内的二维码（QR码），即可轻松查看多语种菜单。菜单翻译不仅涉及菜名，还包含食材、烹饪方法等独特饮食文化内涵，因此属于高难度翻译工作。Flitto菜单翻译服务先由Flitto人工智能进行第一轮翻译，再由平台译者进行审核把关，最终提供最准确、最自然的多语种菜单。

Flitto自2012年8月成立以来，在语言数据及专业翻译领域不断积累技术实力，可信度也随之提高。Flitto代表Lee Jeongsoo于去年11月27日举行的“第24届软件产业人之日”纪念仪式上，获颁软件产业发展有功总统表彰。软件产业人之日纪念仪式由科学技术信息通信部主办，信息通信产业振兴院和韩国软件产业协会承办，每年评选为软件产业发展作出贡献的有功人士并予以表彰。

Lee代表因通过开发和运营综合翻译软件，提供高质量多语种数据，为国内外语言人工智能产业发展作出贡献而获认可。Lee代表表示：“从众包翻译平台起步，成长为语言人工智能产业‘原油’——数据领域的代表性企业，离不开全体员工的热情与努力，这一成果意义重大”，“在超大规模人工智能时代，确保可信度的高质量数据价值尤为重要”。

Flitto自去年年底起与首尔市合作提供“对话翻译”服务。对话翻译服务是一种让外国游客与工作人员各自使用母语也能方便且准确沟通的同声传译式多语种翻译服务。人工智能会将问答内容转换为文本并进行翻译，并将翻译结果实时显示在透明屏幕上。该服务可应用于游客咨询处、服务台、售票处、地铁站、客运站等需要接待外国游客的场所。除英语外，还支持中文（简体字）、日语、泰语、越南语、马来语、印尼语、阿拉伯语、俄语、西班牙语、法语等共11种语言。

Shinhan投资证券研究员Lee Byeonghwa表示：“去年人工智能市场开始起步，今年将会有各种人工智能服务推出”，“国内外主要信息技术及互联网企业正与Flitto合作，筹备人工智能服务。”他接着指出：“为实现人工智能高度化，数据投入量以及大规模语言模型（LLM）错误修正需求将呈爆发式增长。”

为了减少人工智能服务的错误，必须持续输入大量语料库和纠错值。Flitto不仅拥有多样的语言数据，还具备价格竞争力。随着与包括沙特阿拉伯在内的中东地区交流日益频繁，对阿拉伯语语料库的需求也持续增长。作为高附加值的阿拉伯语语料库，其单句对价格是英语、中文的5倍。

Shinhan投资证券预计，Flitto今年将实现营业收入284亿韩元、营业利润45亿韩元。与去年相比，营业收入将增长65.1%，营业利润有望扭亏为盈。

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随着人工智能产业发展，Flitto的成长潜力也随之放大。其主要收入来源——国内外信息技术行业近期正在扩大与人工智能相关的投资，对高质量语言数据的需求不断增加。随着韩国网络漫画和网络小说加速“出海”，预计将与Ridibooks、Lezhin Comics、KIDARI Studio等相关企业一道扩大本地化服务业务。

人工智能发展带来了更多机遇因素，但若在技术开发上落后，也可能被淘汰。如果某项特定人工智能服务垄断市场，Flitto的生存空间可能被大幅压缩，这也是其无法停止为平台高度化持续投资的原因。近期，Flitto已完成对综合众包平台功能的高度化改造。通过这一升级，构建用于“人类反馈强化学习（RLHF）”的大规模语言模型性能提升数据变得更加便捷。人类反馈强化学习，是利用人的反馈作为奖励信号来训练人工智能模型语言输出生成过程的一种方式。为实现大规模语言模型在自然对话生成、高准确度信息检索、多语种翻译等高质量语言生成方面的性能提升，全球需求正在不断增加。

Flitto在自有平台上构建了适用于10种类型强化学习数据生产的作业环境，包括：评估聊天机器人回答并修改为正确答案的作业；描述给定图像内容的作业；为各专业领域微调构建提示词-回答数据集的作业；为在信息检索时得出准确结果而生成系统执行过程的作业；为多模态学习进行文本、图像、语音标注的作业等。

在超越对文本和图片等的语境理解与分析，进而理解人类语言和复杂视频等语境的“多模态人工智能”发展过程中，同样离不开语言数据。用于多模态人工智能训练的图像、语音订单正在增加。由于Flitto使用的是平台用户自行拍摄的图像，因此在版权纠纷方面相对更具优势。

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随着人工智能技术发展，各国政府的顾虑也在加深。一方面必须培育人工智能产业以强化国家竞争力，另一方面又不得不担忧人工智能技术发展带来的副作用。如果在监管加强、人工智能生态快速变化时无法及时适应，也可能被淘汰。全球性企业为抢占人工智能市场先机，过早推出尚不成熟的人工智能服务，也会降低公众对人工智能的信任度。当主要人工智能技术开发企业推迟投资时，也可能对Flitto的业绩造成影响。

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