从二进制到双语：国家气象局如何利用人人工智能开发全面翻译计划
计算与语言
2026-03-20 v2 人工智能
计算机与社会
人机交互
摘要
为建设气象准备国家，国家气象局(NWS)正在开发一套系统化的翻译计划，以更好地服务 6880 万名不以英语为家庭语言的美国人民。本文概述了以人工智能为动力的 NWS 产品自动翻译工具的基础设施。NWS 与 LILT 合作，后者的专利培训过程使大型语言模型(LLM)能够为气象术语和信息定制神经机器翻译(NMT)工具。该系统以可扩展性为设计目标，覆盖气象预报办公室(WFOs)和国家中心，目前正在西班牙语、简体中文、越南语等多种广泛使用的非英语语言中开发。该系统依据多语言风险沟通的最佳实践，提供准确、及时且具有文化相关性的翻译，显著减少了手动翻译时间，减轻了 NWS 的运营工作负担。为指导这些产品的分发，我们利用 GIS 映射识别不同 NWS 区域的语言需求，有助于优先为最需要的社区分配资源。我们还在整个项目设计过程中集成了伦理人工智能实践，确保透明度、公平性和人类监督指导如何创建、评估和与公众共享自动翻译。这一工作 culminated(最终形成)为一个包含实验性多语言 NWS 产品的网站，包括已翻译的警告、7 天预报和教育活动，使该国走向一个覆盖所有美国人的国家警报系统迈出了一步。
引用
@article{arxiv.2510.14369,
title = {From Binary to Bilingual: How the National Weather Service is Using Artificial Intelligence to Develop a Comprehensive Translation Program},
author = {Joseph E. Trujillo-Falcon and Monica L. Bozeman and Liam E. Llewellyn and Samuel T. Halvorson and Meryl Mizell and Stuti Deshpande and Bob Manning and Chris Rohrbach and Ian Blaylock and Angel Montanez and Todd Fagin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.14369},
year = {2026}
}