GPT-4 vs 従来の翻訳 : 人工知能は翻訳を人間の手から奪うのか？

ある言語から別の言語に文章を翻訳するコンピューターソフトウェアを使用することで、機械翻訳 は、多言語翻訳に革命をもたらしました。機械翻訳において、データを重視する方法は、より一般的になっています。機械翻訳は、多様なデータセットを分析し、文化間の意思疎通を促進するために不可欠です。世界の市場で活動する企業や組織は、内部での意思疎通や外部への情報発信にこれらのシステムを利用しており、言葉の壁がコミュニケーションの妨げにならないようにしています。

多くの機械翻訳システムの中でも、GPT-4は高度な言語処理能力を備えた大規模言語モデルとして特筆すべきものです。この記事では、GPT-4がどのように翻訳作業を高度化し、多言語での意思疎通を促進するかについてご紹介。まずは、GPT-4と従来の翻訳方法を比較し、次に翻訳品質スコアの作成におけるGPT-4の役割を探っていきます。

従来の翻訳システムと機械翻訳システムの比較

1. 文脈の理解: 法律文書の翻訳をイメージしてみてください。法律文書では、各用語の正確な意味がきわめて重要です。人間の翻訳者は、文脈、文体、また細部を翻訳することに優れています。これは、原文の意味をより完全に維持するために不可欠です。GPT-4はこの分野で改善を続けていますが、特に日本語のような言語では、文化に関わる細かな点において課題が残っています。
2. 人間の専門知識 vs 自動化の効率性: 多国籍企業では、大量の専門的なマニュアルを迅速に翻訳する必要があります。従来は、翻訳の専門家たちが数週間から数ヶ月をかけて作業していました。GPT-4は、膨大な言語データの迅速な処理に最適化されており、わずかな時間で翻訳を提供できます。しかし、後で編集して正確な翻訳にすることが必要な場合もあります。
3. 一貫性と標準化: インターネットを通じて世界に製品を販売する企業にとって、複数の言語間で製品の説明文の一貫性を保つことは不可欠です。GPT-4には、各言語で標準化された翻訳を提供することによって、個々の翻訳者の文体の違いから発生し得るばらつきを最小限に抑えられるという利点があります。様々な言語や分野における翻訳品質の評価に関する最近の研究によると、人間の翻訳はGPT-4によって生成された翻訳に比べてばらつきが大きく、GPT-4のほうが標準化には適していることが示されています。しかし、GPT-4に創造的な文章を翻訳させた場合、文章の独自性や魅力を損なう可能性があります。この課題を認識しておくことが重要です。

GPT-4と翻訳品質スコア

GPT-4のような大規模言語モデルは、翻訳品質の評価に新たな可能性をもたらしました。GPT-4は、高度な言語理解を活用して、様々な基準に基づく品質スコアを作成し、期待される結果に機械翻訳がどれだけ近いかを定量的に評価します。このスコアは、翻訳が正確でない可能性がある箇所を特定するのに役立ち、継続的な改善への貴重な情報になります。

翻訳専門のシンクタンクであるSlatorの報告書によると、ある研究者チームは、DeepLとGPT-4を組み合わせて調査用質問表の翻訳を自動化し、従来の方法に匹敵する品質の達成を目指しました。その結果、翻訳の専門家とほぼ同等の翻訳が得られました。この研究は、GPT-4は翻訳工程のかなりの部分を自動化できるのではないか、ということを示唆しています。

GPT-4が翻訳を採点する利点と限界

利点:

• 総合的な評価: GPT-4は、翻訳の正確さ、流暢さ、文脈に照らした適切さなど、複数の基準で翻訳の評価を行います。
• 定量的な情報: 継続的に追跡・比較が可能なスコアを提供し、翻訳品質の管理を支えます。
• 効率性: 大量の翻訳の評価を人間より迅速に行えるため、納期の厳しいプロジェクトには欠かせません。
• 一貫性: 機械を使った評価では、複数の翻訳について、より一貫性のある採点が行われるため、人間の評価者に見られる主観的なばらつきを最小限に抑えられます。
• 継続的な改善: GPT-4の品質スコアによって、機械翻訳システムを調整でき、翻訳品質を継続的に改善できます。

限界:

• 文化に関わる細かな意味合いに対応できない: GPT-4は、人間の翻訳者なら理解できるような、文化に関わる細かな点への言及や慣用句を理解できないことがあり、それが誤訳につながる可能性があります。専門的な翻訳会社は、特に文化への深い理解と細かな解釈を必要とする文脈の翻訳に強いです。
• 偏りが生じる可能性: すべての人工知能モデルと同様に、GPT-4も収集したデータに基づいて偏ってしまう可能性があり、これはある種の文章の評価に影響します。
• 文脈の理解が限られている: GPT-4は、より広い文脈や、対象となる読者を充分把握していない可能性があります。これらは、翻訳品質の評価を行う上できわめて重要です。

GPT-4による機械翻訳は従来の翻訳品質を達成できるか？

GPT-4は、機械翻訳の品質を向上させ、「いくつかの基準では人間による翻訳の正確さに近づける可能性がある」という研究が出てきています。GPT-4とDeepLを組み合わせた研究で実証されたように、特にアンケートのような構造化された文章では、翻訳の専門家とほぼ同等の結果を達成しました。

今後の展望

• 言語モデルの洗練: 将来の人工知能モデルは、文脈と文体をより深く理解し、複雑な言語構造や文化への言及をより正確に把握できるようになるかもしれません。
• 人工知能と人間の協力関係の強化: 人工知能がリアルタイムで提案を行い、人間の翻訳者が細かな意味合いについて最終的な判断を下すというような、人工知能の能力と人間の専門性とのより緊密な統合が進む可能性もあります。しかし、人工知能による翻訳が、専門家による翻訳を将来脅かす可能性があると感じている人たちもいます。
• 多言語によるリアルタイムの意思疎通: 翻訳システムが進歩すれば、会話の口調や強調を維持しつつ、一瞬で正確に翻訳し音声にして、多言語でリアルタイムに円滑な意思疎通ができる、という状態に近づけるかもしれません。