【ChatGPTが翻訳業界に与える影響】とは？

短い説明文に基づいてリアルな画像や芸術を生成する、OpenAIのDALL・E 2の能力に私たちが魅了されたのはほんの数か月前のことですが、今ふたたび、DALL・E 2の開発者たちがChatGPTを発表し、話題になっています。DALLEもChatGPTも、generative AI（生成系AI）の進化を強調しています。predictive AI（予測系AI）と比較して生成系モデルは、印象的なほど流暢な結果をもたらします。しかしその品質を評価するのは困難です。
本コラムでは、ChatGPTが翻訳業界に与える影響についてご説明します。

はじめに

それでは、ChatGPTで生成された回答結果が正しいかどうかはどうすればわかるのでしょうか。出力された内容のほとんどは流暢で関連性のあるものですが、これらのシステムは本質的に信頼性が低く、推論と事実の両方で誤りを犯します。一例を挙げるために我々はChatGPTに、その開発が言語・翻訳業界にどのような影響を与えるかを尋ねてみましたが、その結果は次のようなものでした。果たして本当にこの回答通りなのでしょうか。

ChatGPTは翻訳業界に大きな影響を与えそうだ
ChatGPTは機械学習アルゴリズムを用いて、ユーザーからの入力をもとに人間らしい文章を生成する自然言語処理（NLP）技術の一種である
翻訳の分野では、話し言葉や書き言葉をリアルタイムで高品質に翻訳する技術として利用できる可能性がある
翻訳業界にとってのChatGPTの潜在的なメリットは、翻訳サービスの時間とコストの削減に役立つ可能性があることである
正確な翻訳をその場で生成できるChatGPTは、翻訳者の作業効率を高め、品質を犠牲にすることなく、より早く翻訳を提供できるようになる可能性がある
これにより、特に中小企業や個人にとって、翻訳サービスがより安価で利用しやすくなる可能性がある
翻訳業界に於けるChatGPTのもうひとつのメリットは、翻訳の正確さとニュアンスを向上させることができることである
大規模なデータセットと高度な機械学習アルゴリズムを活用することで、ChatGPTシステムは従来の翻訳手法よりも正確でニュアンスのある翻訳を生成することができる
特に、法律や医学の翻訳など、正確さが重視される業界では特に有効である

悪魔は細部に宿る

ChatGPTが生成した回答は、内容がよく読み取れ、信憑性もありそうなことは否定できません。しかしそれを分解してみるとさらに調査が必要な点があります。ChatGPTは「翻訳業界に大きな影響を与える」と言っています。説得力があるように聞こえますが、後述するようにこれは真実ではないかもしれません。また「翻訳の精度やニュアンスを向上させることができる」とも述べていますが、翻訳にはChatGPTがその学習に用いるインターネット上のデータにはない、特定の分野の学習データと用語が必要なため、短期的にはこの可能性は非常に低いと思われます。

さらにChatGPTは「法律や医学の翻訳など、正確さと精密さが重要な業界で特に有用である。」と主張していますが、私たちの経験ではそれら規制の厳しい業界では、要求される精度レベルを達成するために多くのことに適応するが必要があります。そして現実的には、インターネット上のデータで学習させた汎用的な多目的モデルが適用されるのはChatGPTが最後になると思われます。つまり、翻訳者やローカリゼーションの専門家は、出力テキストが流暢で正確かつ、特定の用語やスタイルガイドを使用する必要がある場合、既存の最先端の機械翻訳を使用し続けるだろうということです。

一見、自信に満ちて流暢に聞こえるけれども、回答結果の上段には正確さや細部の表現に難があるのです。現時点では、ChatGPTは特定の分野について表面的な知識を持つ駆け出しのアナリストが、ハイレベルな調査を行ってGoogleのトップ5の結果をつなぎ合わせて流動的なものに仕上げた程度なのです。以上の例を踏まえ、ますます増大するコンテンツを管理する必要がある現代のグローバル企業の視点から、ChatGPT活用の可能性について考えてみましょう。

今日、消費者が求めるスピーディー、適切、正確な情報に対応するために、民間および公共組織がニューラル機械翻訳（NMT、Neural Machine Translation）ソリューションに依存しています。したがって私たちが問うべき重要な事項は、「ビジネス要件を満たすために、最先端のニューラル機械翻訳（NMT、Neural Machine Translation）はChatGPT翻訳と比較してどうなのか？」ということです。最先端のニューラル機械翻訳（NMT、Neural Machine Translation）モデルは、品質、データプライバシー、展開オプションという3つの要因から、ChatGPTのような一般的な大規模言語モデル（LLM、Large Language Models）よりも優れています。詳しくは以下のとおりです。

ニューラル機械翻訳（NMT、Neural Machine Translation）モデルは予測モデルとしてトレーニングされ、精度が最適化されている
- さらにその機能を適応させることで、ある分野に於ける品質をさらに向上させることができるが、このことにChatGPTのような共有の汎用AIモデル（shared generic AI model）がどのように対応するかはまだ不明である
ChatGPTが翻訳ツールとして使えるとしても、使うべきあるいは、使うことが許されるとは思えない
- この種の技術は、データのセキュリティとプライバシーが最重要視される企業では使用できない
- またそれは主に、大規模言語モデル（LLM、Large Language Models）を学習するためのデータをめぐって盛んに議論されているテーマでもある
モデルを安全に展開し、他のユーザーと分離することができない
- OpenAIが所有するChatGPTのモデルはひとつだけで、すべての顧客と共有されている

前向きに考える

ただし、機械翻訳モデルは本来、精度と正確さの両方が期待される予測型ですが、ChatGPTのような生成系モデルは翻訳者やローカリゼーション業界に新しい道を切り開くことができます。コンテンツの作成コストが下がるので、さらに多くのコンテンツが作成されることになり、そのアウトプットを修正、適合、認証するための言語サービスが必要となるでしょう。機械翻訳ポストエディット（MTPE、Machine Translation Post-Editing）のコンセプトは、言語的検証、文化的適応、トーン調整、事実確認、偏見除去へと広がっていくでしょう。また、文脈に応じた書式を設定するために、短いまたは長い訳例を生成することも応用できます。

ニューラル機械翻訳（NMT、Neural Machine Translation）モデルは、流暢さを向上させたり、コンテンツインサイトのような付加価値サービスを提供するために、大規模言語モデル（LLM、Large Language Models）によって補完されることは明らかです。ChatGPTはまだそこまで到達していませんが、会話型AIとその技術にまつわる可能性への関心を高めたことは確かです。しかしそれで翻訳業界は一変するのでしょうか？いいえ、まだまだこれからでしょう。しばらくのあいだは、グローバルなオーディエンスを取り込むには堅牢で安全かつ、適応性の高いニューラル機械翻訳（NMT、Neural Machine Translation）ソリューションのみが信頼できることを忘れてはなりません。