ＡＩの進化で通訳はいらなくなる？外国語学部は？｜掲示板スレッド

TOEIC800まで行っていれば、990まではすぐでしょう。
英語は、東ロボ君もそうでしたが、一番点数が取りやすい科目です。

ただし、ビジネスの世界では、TOEIC990を取ってからがスタートとも言われます。
そちらの領域まで進んで行けるかどうかが、今後を見る上での一つのポイント。

しかし、微妙な解釈が必要のない業務もありますので、分野によっては簡単に置き換えることができるでしょう。
例えば、技術系のマニュアルとか（言語マニュアルなど）。
今でも、単語だけ翻訳してくれれば、ほとんど読み解けてしまいます。
専門用語が分かれば、意味がわかりやすい分野はすぐに置き換えが可能だと思います。

そのように考えると、近い将来、翻訳者のニーズは確実に減るでしょう。
ニーズが残るのは、文学や教養など、翻訳者に翻訳以外のスキルが必要とされるジャンルだけになるかもしれません。
通訳も、ニーズは減っていくのは確実と思います。

AIの凄みは、単体として機能の高さではなく、全世界的なクラウド、ビッグデータを利用できるようになることが最大のものだと思っています。
ディープラーニングという言葉が独り歩きしているため、学習して賢くなることがAIの本質だと考えている人がいるかもしれませんが、実際には賢くならなくても、データ解析が正しく、早く出来るようになることがディープラーニングの本質に近いと思います。

例えば、英語の翻訳家・通訳が世界でどんな言葉を置き換えているのかを学習して、似た事例を引っ張ってくる分析機能です。
これには、AIの思考力が問われる部分ではなく、データ解析のスピードだけが問われます。
すると、現在進んでいるコンピュータの高速化、ネットの高速化、ストレージの高速化などが、すべてAIを強化することに役立つことになります。

AIはなかなか進まないと考えている人は、AI単体の機能的な面だけを見ているように思います。
確かに高度な思考を行うAIは、作りにくいですし、人間を越えるのは難しい面があります。

しかし、AIの一部は、すでに何も考えなくてもいい技術になりつつあります。
アメリカの医療AIが、人間の内科医よりも所見の正確性が上がったのも、AIが賢いからではなく、豊富な症例、研究結果をデータとして利用できているからに他なりません。
人間の内科医は、かなり勉強家の方でも世界中の症例や文献に当たることができませんので、医療AIの方が正しい判断が出来る可能性がある、ということなのです。

Google翻訳の精度の向上は凄いですよね。
ほんの数年前には検索かけて「な〜んだ、全然使えないや」と思った記憶があるのですが、最近は日→英も英→日もほぼ修正なしでいける位に精度が上がってます。専門分野に限ってはまだ人の手が必要なのでしょうけど、わざわざ翻訳家に依頼しなくとも自分で修正できるレベルにはなってます。

＞ほんの数年前には検索かけて「な〜んだ、全然使えないや」と思った記憶があるのですが、最近は日→英も英→日もほぼ修正なしでいける位に精度が上がってます。

オーバーですね。あなたの英語レベルはイマイチ（笑。

＞作りにくいですし、人間を越えるのは難しい
＞すでに何も考えなくてもいい技術
常に、矛盾した言葉並べるね。IT企業の営業さんと同じような話。
結局はデータ蓄積による学習能力の向上でしょ。であればデータ蓄積のために翻訳家はますます必要なのですよ。
囲碁の世界でも、プロ棋士の協力なしではデータ蓄積できないのよ。

というか、そこまで書くとあなたの会社バレバレですよ。
御社研修で聞いたお話と同じ。

下訳段階に役に立つレベルの話で、一流の翻訳者には影響はないのでは？
安い職人は要らなくなるけど、アーティスティックな部分はAIでは代替不可能という意味です。
通訳もある意味同じで、安い通訳者のニーズは減るかもしれませんが、企業のM &Ａの交渉や政府の諸外国との交渉ごと、またそこまでいかなくとも専門的かつセンシティブな場面で臨機応変に依頼人の意を汲みとり、有利に事を進められるようなプロフェッショナルな人材には、なんら影響はないと思います。

翻訳や通訳以外の他のどんな仕事も、大雑把にいうと同じような感じではないでしょうか？
どんな仕事がなくなるという単純な話ではなく、仕事のやり方自体が枠組みから大きく変わるのだと思います。
AIの発達は、世界的な流れですから。
なんとなく、木を見て森を見ずな議論が続いてませんか？

＞囲碁の世界でも、プロ棋士の協力なしではデータ蓄積できない

それはちょっと違うようですよ。
囲碁AIにしても、将棋AIにしても、人間のプロ棋士が勝てなくなった理由の一つが、「人間が指すことのない手」にあるようです。
一般的には、悪手とされて、不利な手だと思われていたものの中に優れた手があったことが大きいのだとか。
AIは、人間が打った手ではないものも、とりあえず打ってみてその先をシミュレーションすることが楽にできます。

また、棋譜は確かに過去に人間が打った手の蓄積ですが、すでに残っている過去の棋譜の多くはデータ化されているため、今の時点では人間の棋士がデータ蓄積に関与することもないようです。

以前作られていたAIプログラムは人間の思考をトレースするために、人間の棋士が作成に関係していたのですが、その時代には、「AIは決して人間に勝てない」と言われていました。
人間に勝てるようになった（ここ数年）のプログラムは、極端に言えば思考はしていないのです。過去の膨大なデータを解析して、状況に応じた局面を導き出すものですので。

将棋や囲碁（チェスも）は、決まったルールで行われるゲームですので、その世界は小さく、人間に勝てるようになっていても、語学とはレベルが違う、ということも考えられます。
しかし、将棋や囲碁でも、人間には決して勝てないと言われていた時代から、まだ１０年も経っていません。
１００年かかると言われた人ゲノムの解析も、すでに終わってしまいました。

ムーアの法則をそのまま受け入れている訳ではありませんが、遠い未来にならないと実現が難しいと思っていることが、その想定よりもかなり早い時点で実現することはあるだろうと思っています。
韓国で開発が始まった政治AIは、複雑な世界情勢を最適化しにくいので、なかなか完成には至らないと考えているのですが、そのタイプのAIに比べると、語学AIはかなりシンプルです。

その意味で、通訳や翻訳家の仕事が激減していくことは想像に難くありません。
もちろん、非常に有能なわずかなプロフェッショナルに対するニーズは逆に増えるかもしれませんけれど。

翻訳者として、この先が楽しみですね。翻訳は正解や勝ち負けがない側面もありますし、外国から入ってくる新しい概念を取り入れた学問をどこまでどう訳せるのか興味もあります。まだ日本語の専門用語が固定されていない場合などもありますし。

でも、小学生の英語教育にも力を入れていくのですから、これからの子どもたちはAIなど頼らずとも普通に英語は使いこなせてほしいですね。

個人的には、何の翻訳をどこでどのように活用するかも重要だと思っています。