當翻譯軟體開始變得聰明，許多產業也悄悄換了玩法，尤其在技術文件、機械手冊、工業設備規格書這些領域，越來越多企業選擇先用機械翻譯跑一輪，再交由人類進行校對修正，這個流程改變了傳統「從零翻譯」的模式，讓原本只做審稿的工業翻譯校對員，也逐漸走向更具主導性的角色——像半個翻譯師一樣工作。
以前校對通常只是最後一道關卡，檢查語法錯誤、專有名詞對不對、格式有沒有走鐘，但現在因為AI翻譯先上場，校對員常常面對的不是流暢文字，而是一堆機器組出來的「拼裝句子」，這時候不是簡單地打個紅筆改錯，而是得重新調整語序、改寫段落、補上語氣甚至邏輯，有時還得回頭確認原文，確定機器沒把某個工程術語給翻歪了。
這樣的轉變，讓校對員的工作更像是「二次翻譯」，不同的是，他們手上多了一份初步成果，不用從頭翻起，卻要用更高的判斷力去辨識哪
裡可以保留、哪裡得重來，甚至如何讓這份譯文達到母語水準，這是一種混合式的能力，既要理解原文意思，也要對譯文語感有掌控力。
在工業翻譯的世界裡，這樣的角色越來越吃香，因為對企業來說，速度和品質缺一不可，用AI能快速量產譯文，但要讓這些文字能被現場技師、工程師或終端使用者看得懂，還是得有人來「人話化」，這時候校對員的價值就浮現出來，他們不只是修字的人，更像是文字的整理師、潤飾師。
也因為如此，很多語言背景不見得很強的人，也開始投入這類角色，只要對專業領域熟、能理解原文邏輯，再加上一點文字敏感度，就能從校對入門，慢慢培養自己的翻譯判斷力，有些原本是工程背景的人，因為懂術語又擅長用詞，在這個新型態工作中混得風生水起。
這種轉型不只是角色名稱改了，更是整個翻譯流程的升級，傳統翻譯講求字字精雕，但現在的節奏是「先機器跑一輪，再由人快速修正」，像是流水線加上質檢站，當然，這樣的流程不能應用在所有翻譯類型，但對工業翻譯這種強調標準化、重複性高的內容來說，效率和成本優勢非常明顯。
這也提醒我們，語言工作未來不只是會「翻」，更重要的是會「修」，會判斷機器哪裡不夠好、哪裡還不夠像人，也許不久後，翻譯師這個稱呼會包含更多類型，有人負責產出，有人專職優化，也有人在中間像橋樑一樣協調機器與人的差異，而曾經只被視為最後一道把關的工業翻譯校對員，正在這波變革中悄悄站上第一線。
