12語言內容不是單純「多打一點字」。傳統流程包含研究、架構、母稿寫作、編輯、11語翻譯、審校、術語統一、Markdown整合、連結與QA。
1. 結論
合理情境是：標準專業品質約20〜30人日；若每種語言都做到書籍/行銷級自然化，約40〜55人日，也就是約160〜440工時。
人日不等於日曆天。11位譯者平行工作可把幾十人日壓到一兩週；單人依序處理則可能要數月。
2. 光翻譯就已是專案
ATA排程示例使用技術文件2,500 source words/日、行銷2,000、軟體1,500，高研究負荷可降到750詞/日。[R1] ATA調查的譯者目標平均為2,855詞/日。[R2] 困難書籍若把多稿、編輯修改、校樣全部算入，有800〜1,000詞/日的實務估計。[R3]
若母稿約3,000英文詞當量，標準11語翻譯約13〜17人日；出版級自然化則翻譯本身可達33〜44人日。
3. 還有前後工程
研究、判斷可否斷言、構成、母稿、編輯，再加翻譯後審校、格式、連結、metadata與QA。ATA排程例的技術文件revision為7,500詞/日。[R1]
4. AI壓縮的是組織摩擦
傳統流程 研究→編輯→作者→PM→譯者×11→審校×11→實作→QA，AI則能在同一上下文串接多數步驟。被削掉的不只是寫字時間，還有交接、等待、brief、重新建立脈絡與返工。
5. 限制
AI產出不等於自動擁有11位母語譯者與專家審稿的品質。文化語感、高風險領域、品牌聲音、出版文體仍值得人工把關。
正確說法是：AI能壓縮過去需要數百人工小時的流程，但不自動保證數百小時的專家品質。
6. 對個人最大的變化
以前「做12語言版」需要預算、供應商、PM與時程。現在一句「這也獨立寫一篇」就能啟動。AI讓原本只有組織能啟動的工作，變成個人可以隨手啟動。
