Google の翻訳サービスは毎月 1 兆語を処理します
雨が激しく降っているとき、フランス人は「イル・プリュ・デ・コルデ」と言います。
直訳すると「ロープの雨が降っている」です。これは、AI 翻訳者がつまずく可能性のある種類のイディオムです。
「これが AI を引き起こすジレンマは想像できるでしょう」と、フランス国立科学研究センター CNRS で自動翻訳を専門とする研究ディレクター、フランソワ・イヴォン氏は言います。
同氏によると、よく訓練されたシステムはロープが文字通り空から降ってくるわけではないことを認識し、「猫と犬の雨が降っている」という英語の表現を使うだろうという。
「しかし、インドネシア語に翻訳するときに、相当するものが見つかるでしょうか?」イヴォンは尋ねます。
天気に関するコメントはリスクが非常に低いですが、天気よりもリスクの高いトピックについては、ますます多くの翻訳が機械によって行われています。
4月にGoogleは、現在人々はGoogle翻訳を使って毎月1兆語の外部単語を翻訳していると発表した。
これには、DeepL、Microsoft、Claude、ChatGPT、Gemini などのその他のシステムや、企業向けのオーダーメイド翻訳システムは含まれません。
昨年の外部（つまり、一般的な AI サブスクリプション以外）の機械翻訳の直接売上高は、推定 14 億ドル（10 億ポンド）に相当しました。
ジョナサン・ジマーマン氏は、AI翻訳は多くの場合「正しい選択」であると語る
ウィキペディアの記事を他の言語に翻訳するスイスの非営利団体、OKA (Open Knowledge Association) の創設者であるジョナサン ジマーマン氏は、「多くのユースケースにおいて、生の AI 翻訳は現在正しい判断です。社内文書や製品リストを翻訳する場合、最後の数パーセントのエラーを見つけるためにコストを 100 倍にするのは合理的ではありません」と述べています。
「百科事典の場合は違います。ウィキペディアは信頼に基づいて運営されています。間違った事実が何年も放置され、ジャーナリストや AI システムによって引用される可能性があります。」と彼は言います。
ジマーマン氏によると、OKA は主にスペイン語、ポルトガル語、英語で 10,000 件以上の記事を出版しており、この共同オンライン百科事典に翻訳記事を提供する最大の貢献者です。
これはAIなしでは絶対に実現できなかったことです。
「従来の方法で 10,000 件の記事を翻訳するには、数百万ドルの費用がかかります。私たちのプロセスでは、AI が草稿を作成し、人間の翻訳者がすべての文をチェックします」と彼は説明します。
しかし、人間による入力はますます必要とされなくなります。
「今では機械の出力が十分に優れているため、人間を完全に省略することが深刻な選択肢となり、業界全体で大きな誘惑となっています。2、3 年前、DeepL のようなツールを使用して、当社の翻訳者は依然としてすべての草稿のかなりの部分を書き直していました。
「今日、散文はまったく修正する必要がないことがよくあります。したがって、問題はもはや AI 翻訳が優れているかどうかではなく、AI 翻訳が優れていることは明らかですが、人間を排除するのに十分であるかどうかです」と Zimmermann 氏は言います。
まだだ、と翻訳者らは主張する。
Ariella Baltié は、英語からフランス語への法廷文書の翻訳を専門とする翻訳者であり法律専門家です。
彼女は最近、彼の文書をすでに AI で翻訳した人から連絡を受け、内容をチェックしてほしいと頼まれました。
「最初の段階で大きな間違いが2つありました」と彼女は語った。
AIは「Le demandeur」（原告）を「請求者」と翻訳していた。 「法律文書としてはまったく厄介です」とバルティエ氏は言う。
AIは「Madame X, épouse Y」（Y'の妻Xさん）を見て、「Ms XがYと結婚する」と思いつきました。
言い換えれば、名詞を動詞と間違え、フレーズの意味を完全に失ってしまったのです。
法的な分野における誤訳の結果は深刻になる可能性があります。たとえば米国では、機械翻訳された亡命申請書の誤りにより、被収容者の釈放が遅れている。
Ariella Baltié は法律翻訳業務を専門としています
医療分野では精度は死活問題です。
「投与量や血液検査の単位にはギリシャ文字が含まれることがよくあります」と医学翻訳の専門家であるキャロル・ベロイター氏は言う。
彼女は、ギリシャ文字の μ をマイクロ (100 万分の 1) ではなくミリ (1000 分の 1) と翻訳していた自動翻訳されたテキストに遭遇しました。
「これは重大な間違いです。マイクログラムのつもりで誰かに1ミリグラムを与えたら、その人には1000倍の用量を与えていることになります」とベロイター氏は指摘する。
彼女はまた、AI 翻訳者の能力が向上するにつれて、間違いを見つけるのがより難しくなっていると指摘しています。
「以前は、Google 翻訳などを使用すると、文法的な間違いがあったり、ぎこちなく聞こえるため、文章が目に飛び込んできましたが、今では完全に正当に聞こえます。流れるように聞こえ、自然に聞こえます。そのため、間違いを見つけるのははるかに困難です。」
キャロル・ベロイターは医学翻訳の専門家です
「それがあなたの署名が入ったものであれば、あなたの評判にリスクが生じます。そして、医療処置、あなたが署名する可能性のある契約書、またはあなたが行うかもしれない大きな買い物に関する翻訳に基づいて決定が下される場合、そのリスクはさらに大きくなります」とフランソワ・イヴォン氏は警告する。
人間にとっては非常に明瞭に見える文章であっても、AI サービスがつまずく可能性がある、と彼は言います。
「異なる意味を持つ単語がある場合、人間は文脈を理解しているため、どちらが当てはまるかは通常非常に明確ですが、機械翻訳者は、たとえば『ポーランド語に翻訳して』という文に遭遇した場合、それはすべて靴クリームに関するものであるに違いないと判断する能力が非常に高いとイヴォン氏は言います。」
多くの場合、コンテキストが重要です。 AI 翻訳者が、私たちがサッカーの試合について話していることを理解していないと、「コーナーを取る」と誤訳する可能性があります。
昨年OKAはウィキメディアの資金提供を受けて調査を実施した。 119 の記事、10 の言語ペア、および 1,000 時間以上の翻訳作業を調査しました。
「AI が生成したテキストの 27% は、出版前に依然として修正されています。それらの修正のうち 4 分の 3 は AI が導入した誤りであり、誤りの 5 ～ 6% は元のテキストの意味を変えています」とジマーマン氏は言います。
これらのエラーを根絶するのはおそらく困難でしょう。
「現状では、これらのシステムの基本的な機能の仕組みを考えると、どうすれば 100% の信頼性を実現できるかを想像するのは非常に難しいと思います」とフランソワ・イヴォン氏は言います。
これは、AI が別の単語ではなく各単語を翻訳する方法において確率が重要な部分を占めており、おそらく正しいものと正しいものは同じではないためです。特に言語のような微妙で驚くべきものの領域では。
彼は、新世代のテクノロジーによって改善されると考えています。
「翻訳システムは、翻訳内容を評価し、さまざまな AI ツールを同時に使用して自身を修正する能力がますます高まるでしょう。たとえば、1 つ目は翻訳を実行し、2 つ目は翻訳を批判し、3 つ目は新しいバージョンを作成します。」
しかしおそらく最大の瞬間は、AIが疑いを示すときだろう。
「これらのシステムが単に翻訳できるだけでなく、不明な点を私たちに知らせることができるようになるまでは、本当の進歩は起こらないでしょう」とイヴォン氏は言う。
