memoQ技巧
memoQ 12.4.36 開始支援翻譯 AI「Lara」
memoQ 新版本 12.4.36 已於 2026 年 7 月 16 日發布。自此版本起，使用者可透過外掛程式使用名為「Lara」的翻譯 AI。
不過，目前 Lara 並不會出現在 memoQ 標準的 MT 外掛程式清單中。這是因為 Lara 的外掛程式尚未在 memoQ Marketplace 完成簽署與上架；若要使用，必須從 Lara（Translated 公司）的網站取得安裝程式，並手動安裝。安裝時，memoQ 會顯示「未簽署外掛程式」的警告，這對於透過 Marketplace 以外管道發布的外掛程式而言屬於正常情況，選擇「是」即可繼續。安裝完成後，MT 外掛程式清單中便會出現「Lara Translate」。已簽署的 Marketplace 版本預計日後提供。
memoQ 原本已支援多種機器翻譯引擎。Lara 是由 ModernMT 的開發商——義大利 Translated 公司——推出的新一代翻譯引擎，也是 ModernMT 的後繼產品。Translated 將 Lara 定位為專為翻譯而設計的大型語言模型（LLM）。其主要特色包括參考整份文件的上下文進行翻譯，以及根據使用者的翻譯資產與確認譯文即時調整翻譯結果。
所謂「自適應型」或「領域專用型」的 AI 與機器翻譯引擎並非新事物。ModernMT 也具備參考文件上下文，以及即時反映譯者修改內容的功能。Lara 可以說是在這些既有的自適應技術上，進一步結合專為翻譯設計的 LLM。
在 memoQ 中，翻譯作業仍以區段為單位進行，但 Lara 在產生譯文時會參考整份原文文件的上下文。此外，若啟用 Self-Learning MT，並將 Lara 端的翻譯記憶庫設為更新對象，memoQ 中已確認的區段便會傳送至 Lara，並即時寫入所連接的翻譯記憶庫。後續區段的翻譯即可參考這些內容。
這套機制確實很有吸引力。不過，視使用模式而定，翻譯內容可能會儲存在外部服務中，並用於改善模型。根據 Lara 的說明，在標準的 Learning Mode 下，原文、譯文及上下文資訊會被儲存，並可能用於改善 Lara 的模型。
Translated 也表示，使用者所登錄的翻譯記憶庫與術語庫本身，不會直接作為共享模型的獨立訓練資料。不過，在 Learning Mode 下產生的譯文可能會反映這些資源中的內容，而相關譯文之後仍可能用於改善模型。
本公司的主要業務是專利翻譯，因此對資料的處理方式更需要審慎看待。我們承接的案件多為 PCT 案件，翻譯時通常已經完成國際公開，因此翻譯對象所涉及的發明內容大多已屬公開資訊。
然而，即使案件已經公開，委託關係本身、客戶資訊、翻譯範圍，以及尚未公開的修正內容或新增事項，也不一定屬於公開資訊。此外，保密契約及各客戶的資訊安全規範，與案件是否已公開是不同層面的問題。
有些案件，例如直接向個別國家提出的申請，在翻譯時可能仍未公開。處理這類案件時，必須確認與客戶之間的契約及資訊安全規範，並審慎判斷是否可以使用可能儲存翻譯內容或將其用於學習的外部 AI 或機器翻譯服務。
Lara 另提供不保留翻譯內容，也不將其用於模型訓練的「Incognito 模式」。在此模式下，仍可使用既有的翻譯記憶庫與術語庫作為翻譯參考。不過，該次翻譯請求不會用於更新翻譯記憶庫或改善模型，因此無法將作業期間的確認譯文持續用於即時調整。
若透過 memoQ 外掛程式使用 Lara，也應事先確認 Incognito 模式是透過哪些設定或契約條件套用。
對第一線翻譯工作者而言，AI 與機器翻譯的選擇日益多元，無疑是一件好事。與此同時，在決定使用服務之前，先了解各項服務的運作方式，以及輸入資料會如何被處理，也變得比以往更加重要。