AI: 人工知能が翻訳にどのような革命をもたらしたかを知る

人工知能の出現により、翻訳は新たな時代を迎えています。ディープラーニングによるAIにより、他言語に翻訳するコンテンツを事前にカットすることで作業のスピードアップが可能になります。翻訳プログラムには多数の機能が備わっているため、特定のニーズに適応できるという利点もあります。詳細については、この記事をご覧ください。

人工知能により翻訳の自動化が可能に

翻訳専用の人工知能が本格的なブームになったのは2018年からです。今年以来、自動化のおかげで利用可能なテクノロジーがさらに進化しました。 Reverso の創設者である Theo Hoffenberg 氏によると、アプリケーションは翻訳者の職業に革命を起こすほど自律的になりつつあります。現在、多くのサイトが出版物をユーザーの言語に即時に翻訳するサービスを提供しています。これは特に、10 億人の会員を抱えるソーシャル ネットワークである Facebook の場合に当てはまります。

機械翻訳は一般的ですが、まだ氷山の一角です。この分野の専門家にとっては、他の課題も残っています。開発者は、より満足のいく結果を得るために、現在利用可能なツールを微調整する必要があります。品質のギャップは最初の言葉から明らかです。直訳は、ユーザーを誤解させるほど文章の意味を変換します。専門家は、英語とフランス語の翻訳は他の言語に比べて劣っていると考えています。これは特にフランスの人工知能によるものです。

特定の仕事のためのプロフェッショナルなアプリケーション

人工知能は機械学習に基づいています。コンピュータプログラムは、参考文献を考慮して作業を実行します。ほとんどの自動翻訳機が専門職の特定のニーズに合わせて開発されているのはこのためです。法律事務所、旅行代理店、金融機関にはそれぞれの期待があります。使用する用語の選択と言語のレベルは、アクティビティによって異なります。したがって、一部のプログラムは法律分野に特化した翻訳者になります。健康に重点を置く人もいます。

開発者は主に各国の翻訳ツールに取り組んでいます。たとえば、ゲーテの言語で文書を分析するには、ドイツ語の翻訳者に依頼する必要があります。これは中国語やロシア語でも同様です。新興国には、それぞれの専門分野を持つ複数の AI ベースの翻訳者がいる場合があります。セクターの監視を担当する通信機関は、いくつかのツールを使い分けています。 Six Continents によって開発されたアルゴリズムと同様、最終的なリーダーの要件は最小限のままです。残念ながら、自動翻訳の普及により品質が低下する傾向があります。

人間の翻訳者とAIのハイブリッド化

現在のところ、生身の翻訳者は人工知能に道を譲るつもりはありません。コンピューター プログラムの計算能力がどのようなものであっても、人間とその 380 億個のニューロンは依然として不可欠です。この担当者は、業務用にコンテンツを翻訳する場合に、結果が適切であることを保証します。特定の分野では、翻訳後のテキストの校正に 2 人が必要になります。英語が依然として最も使用されている言語である科学技術の世界では、この予防策は避けられません。現在、金融の世界だけでなく製薬業界でも同様の慣行が行われています。いずれの場合も、コンテンツは検証される前に人工知能によって自動的に翻訳されます。専門家がハイブリッドワークについて語ります。

人工知能は拡張翻訳を作成することで変化をもたらしています。文脈に応じて用語を選んで翻訳したものです。この自動化の進化により、時間が節約されます。 30 ～ 50% 高速になり、かなり関連性の高い作業が可能になります。 Reverso ドキュメント ツールは、この方向で最もよく引用される例の 1 つです。統計的には、オンライン ソフトウェアはそのアクセシビリティのおかげで市場を支配していますが、何よりもその無料の性質のためです。これらのプログラムは、結果のテキストが信頼できるかどうか、つまり元の意味に忠実であるかどうかをユーザーに検証するよう求めます。

ベストセラーをアルゴリズムによって事前翻訳

多くの書籍出版社は、リクエストされた作品を複数の言語に翻訳するために人工知能に依存しています。これらの専門家にとって、翻訳の責任を負うのはむしろ人間です。ただし、コンピュータ プログラムの助けは引き続き歓迎されます。機械学習により、法律、医学、その他の参考文献を比較的簡単に見つけることができます。アルゴリズムは、検証済みの記憶または同様のコンテンツから抽出されます。これは「トランスクリエーション」と考えられており、作者のアイデアに忠実であり続ける方法です。当然のことながら、編集後の段階では二度読みが発生します。

多言語出版の分野ではトランスクリエーションが現実となっています。ただし、他の分野の多くの企業もそれを活用しています。これは特に商業ブランドに当てはまります。したがって、マーケティングに特化したブログ投稿や論説は、すぐに複数の言語に翻訳されます。人工知能は新聞や国際メディアの仕事も容易にします。後者は、いくつかの方言への事前翻訳のおかげで対象を広げます。プロセスの最後にコンテンツを母国語で読むのは常に編集長または出版ディレクターです。彼は編集方針が尊重されるよう努めます。

特定の領域では引き続き人間の介入が推奨されます

感情は、コンピューター プログラムと人間の大きな違いです。それぞれの翻訳は、用語の選択によって認識できる感情で際立っています。原文に忠実な翻訳を行う傾向があるにもかかわらず、人工知能はこの特殊性を反映することができません。このように、感情に訴える場合には人間の介入が避けられなくなります。人々に必要性を感じさせ、購入を促すことを目的としたコンテンツがこれに該当します。政治的な演説もこのカテゴリに分類されます。一方で、単に情報を伝えるだけであれば人工知能で十分かもしれません。

多くの努力にもかかわらず、自動翻訳の文化的適応を考慮することは依然として困難です。言い換えれば、同じフレーズが国によって複数の意味を持つ可能性があるということです。この繊細さは、広告やマーケティングなどの特定の分野でより顕著になります。販売に関連するすべての部門は、特に発表が二流のトーンの場合には、メッセージが明確になるよう特に警戒する必要があります。そして、人工知能の翻訳能力に応じて、介入は部分的、全体的、または選択的になることもあります。

現在利用可能なAI技術は主に一般的なものです。

Google 翻訳のような翻訳エンジンは議論の中心です。一方で、専門家はそれらを適切な解決策とは考えていません。彼らは、これらの一般的なツールに背を向けて、特定の分野におけるより専門的なプログラムを好むのです。一般の人々は、オンライン プロバイダーやオープン ソース ソフトウェアに満足しています。これらのオプションには、少なくとも部分的には無料であるというメリットがあります。いずれにしても、時折翻訳が必要な場合には、DeepL とその類似品で十分です。逆説的ですが、企業にとっては、人工知能を使用して特定のタスク向けにトレーニングできるアルゴリズムが必要です。

より有能な翻訳者の存在は、この職業に従事する人間にとってまだ脅威ではありません。これらのスペシャリストは、最終的にターンキー サービスの範囲を拡大できるため、その存在によって利益さえ得られます。いずれにせよ、機械学習には時間がかかります。人間のように翻訳できるようにアルゴリズムをトレーニングするには、平均 20,000 の標準文が必要です。質の高い仕事が必要な場合、この数字は 10 倍に増加します。さらに、最初のテキストは完璧に書かれていなければなりません。つまり、企業はニーズに合わせたコンピューター プログラムを持っていると信じていますが、サポート ツールはほとんど開発されていないだけなのです。このため、彼らは翻訳を代理店に委託しています。

人工知能を使った翻訳はどうでしょうか？

AIの翻訳への適用状況をまとめるとこの5点になります。

• 人工知能のおかげで、翻訳・通訳の仕事は以前と同じではなくなりました。それはバリデーターの役割を果たします。
• 強力な IT ツールを使用すると、処理量に関係なく、作業を迅速に進めることができます。これは、有料であるという事実を正当化します。
• 特に高品質の翻訳が必要な場合には、依然として人間の介入が不可欠です。特に、アルゴリズムにはない感情的な部分に取り組む必要があります。
• オンライン ソリューションはある程度の成熟度を獲得しました。ただし、無料アクセスには問題があります。 Google とその同類は、コピーして翻訳者に貼り付けたコンテンツを機密に保つことを約束していません。
• 現在の機械学習のペースでは、次世代は人間の感性にマッチする人工知能による翻訳の恩恵を期待できるでしょう。