在数字化时代，信息流的快速变化对翻译与本地化提出了巨大挑战。翻译与本地化行业必须借助先进的技术工具来应对。一方面，机器翻译软件成为了重要帮手。如今的机器翻译，如谷歌翻译、百度翻译等，利用深度学习算法，能够快速处理大量文本内容。例如在新闻资讯类的翻译中，机器翻译可以迅速给出初稿，大大提高了翻译的效率。机器翻译也存在局限性，它可能在一些文化语境和语义微妙之处出现差错。译者需要对机器翻译的结果进行细致的校对和润色。
翻译记忆工具也发挥着不可替代的作用。像Trados等工具，能够存储译者之前的翻译成果。当遇到相似的文本内容时，可以快速复用已有的翻译，减少重复劳动。这在处理大量产品说明书等格式化文档的本地化工作中尤为有效。通过对翻译记忆库的不断更新和优化，可以提高整体翻译的准确性和一致性。
翻译与本地化专业人才需要具备适应信息流快速变化的能力。跨文化交际能力是关键。翻译人员要深入理解源语言和目标语言背后的文化内涵。例如，在将中国的古诗词翻译成英文时，仅仅进行字面翻译是远远不够的，还需要将其中蕴含的中国文化意象准确传达给西方读者。这就要求译者不断学习不同文化的历史、习俗等知识。
译者还需要具备快速学习新知识的能力。在数字化时代，新的专业术语、流行语不断涌现。以科技领域为例，随着人工智能技术的发展，诸如“深度学习”“神经网络”等术语不断产生。译者必须及时学习这些新术语，才能准确地进行翻译和本地化工作。持续学习也有助于译者适应不同领域内容的翻译需求，如从医学领域到娱乐领域的转换。
为应对快速变化的信息流，翻译与本地化的流程需要优化。其一，敏捷项目管理模式逐渐被引入。传统的翻译项目管理模式可能较为僵化，而敏捷模式强调灵活性和快速响应。例如在处理紧急的软件本地化项目时，敏捷模式可以让各个环节紧密协作，快速调整项目计划以适应不断变化的需求。在这个过程中，项目团队成员之间的沟通协作变得更加频繁和高效。
其二，质量控制流程也需要与时俱进。在快速的信息流面前，不能仅仅依靠传统的校对方式来保证翻译质量。可以采用多层次的质量控制体系，例如在翻译过程中增加同行评审环节，让不同的译者互相检查和提出意见。利用自动化的质量检查工具，对术语使用、格式等方面进行快速检测，及时发现和纠正问题。
在数字化时代，翻译与本地化行业要应对快速变化的信息流，需要从技术工具运用、人才培养和流程优化等多方面入手。技术工具是提高效率和准确性的有力助手，但不能完全替代人工的智慧。人才的跨文化交际能力和快速学习能力是应对各种内容翻译的关键。而优化的流程则确保了项目的高效运作和质量保证。未来，翻译与本地化行业还需要不断探索如何更好地整合技术与人力，以及如何在更复杂的信息流环境下进一步提高服务质量。或许可以进一步研究如何利用人工智能技术更好地辅助译者进行文化语境的理解和转换等方向。
