人工知能の時代にSF翻訳者は何をすべきか? 「上位10%の翻訳プロフェッショナル」|Cultural Observation
人工知能の時代にSF翻訳者は何をすべきでしょうか? 「翻訳プロフェッショナルのトップ10%」|Cultural Observation
報道記者張潔重慶合川写真レポートをカバー
Chatgtp のような強力な人工知能ソフトウェアの登場により、さまざまな業界に衝撃的な考え方が引き起こされました。一つの焦点は、どの業界の仕事が人工知能に取って代わられる可能性が最も高いかだ。異なる言語間の翻訳作業は、人工知能に取って代わられる可能性が最も高い「危険な」仕事の 1 つであると多くの人が考えています。
翻訳における AI の強力な介入に直面して、SF 分野の翻訳者は何をすべきでしょうか?彼らはどう考えているのでしょうか?
第1回ミリオン・フィッシング・シティ・サイエンス・フィクション・アワードのレッドカーペットの様子
第1回ミリオンフィッシングシティサイエンスフィクション賞の授賞式は6月10日夜、重慶市合川市で開催される。 100人近いSF関連の作家、学者、編集者、映画制作者、大学教授、有名な中学校教師、ゲーム関係者が釣魚市に集まり、SF界におけるこの盛大な式典を目撃した。 10日午前、重慶宜通大学でSF関連をテーマにした4つのフォーラムが開催され、フォーラム終了後に授賞式が始まった。 「プロのSF作家育成ガイド」、「知的時代のSF翻訳者」、「可能性に満ちたSF教育」、「SF作家の見つけ方」の4つのテーマについて、全員が集まり、グループに分かれて徹底的な議論を行いました。重慶SFの地域性」。
重慶宜通大学釣魚城サイエンスフィクションカレッジの教師でありSF翻訳者でもあるリー・イー氏が主催する「インテリジェント時代のサイエンスフィクション翻訳者」のフォーラムセッションで、SF作家であり翻訳家のティンティン・チョン氏はこう語った。南方科技大学科学と人間の想像力 Sanfeng、パワーセンターの客員研究員および深セン科学ファンタジー成長基金の主任研究員 Baoshu、SF 作家および翻訳家、Mao Rui、上海国際問題大学教師重慶出版グループ漫画部門の書籍編集者であるポーランド語翻訳者の魏英雪氏らは、その場で詳細な議論を行い、意見を共有した。
「インテリジェント時代のSF翻訳者」テーマフォーラム
経験: 人工知能が 90% を完了し、人間の翻訳者が 10% を完了
ティンティン・チョン(旧名ディン・ジチェン)は、SF文学翻訳の分野で特に日本語翻訳を得意としています。同氏は、作品の翻訳において、人工知能はすでに作業の90%を行うことができるが、「残りの10%は人間によって完成されるだろう。この10%も将来的には行われるようになるのか?」と語った。翻訳における人工知能の向上は、外国語をまだ習得していない人間同士のコミュニケーションの効率化には有益ですが、翻訳に携わる実務者にとっては大きな問題です。同氏は、「この傾向は止められず、誰もそれに抵抗できないようです。翻訳に携わる翻訳者として、私にできることは、人工知能を補助ツールとして最大限に活用し、仕事の効率を最大化し、翻訳を改善することだけです」と認めました。独自の翻訳です。」
「インテリジェント時代のSF翻訳者」テーマフォーラム
懸念事項: AI が人間の言語学習の分野に侵入するのを警戒して阻止してください
Sanfeng は国内 SF の上級研究者および批評家です。彼は、実際に仕事で人工知能ソフトウェアを使用したことがある、と認めました。たとえば、外国語で仕事の手紙を書くとき、彼が機械にいくつかのキーワードやアイデアを与えると、機械は非常に優れた仕事用メールを書くことができます。これは確かに作業効率の向上に役立ちます。しかし、人間が完了する必要がある作業の 10% を過小評価すべきではないと同氏は述べ、「この部分の作業は非常に高級なものです。代替される可能性は低いですが、現在の贅沢品や芸術品と同様に残るでしょう」と述べました。 「降りてください。10% を適切に実行し、機械が適切に実行する 90% を慎重に校正する必要があります。」
Sanfeng 氏の見解では、人工知能は翻訳業界に大きな「シャッフル」効果をもたらしました。本当に心配する価値があるのは、知的な機械がもたらした大きな利便性のせいで、人々はもはや外国語を学び習得する動機を失っているということです。 「外国語を習得するということも機械に引き渡されます。よく考えてみると、これはまだ比較にならないことです。外国語を能動的に習得する能力は非常に重要なので、言語トレーニングの能力をすべて機械に引き渡さないほうがよいのです」 「人間にとって重要なこと。それ自体の存在、思考、感情の意味は比較的大きい。人間が翻訳で10%の高いレベルを達成しようと思うなら、その言語を完全にマスターしなければ、この10%さえも能力を発揮できない」したがって、私は個人的に、人工知能を開発する際には、人間の言語学習の分野を妨げないようにすることをお勧めします。」
Baoshu は最先端の現代 SF 作家で、『SF World』、『People's Literature』、『Mind Shuo』、『Super Good Viewing』などの出版物に SF 作品を発表しているほか、著書も出版されています。小説『三体X:観察』『思考の宇宙』『時間の遺跡』、短篇集『古代地球の歌』『時の狂詩曲』など。 Baoshu 自身も自身の SF 作品の執筆に加えて、いくつかの SF 作品の翻訳にも携わっています。彼は翻訳を楽しんでおり、翻訳のプロセスに特別な喜びを感じていると率直に語った。同氏は、将来的に機械が多くの翻訳作業を行う場合、著作権の曖昧さを伴う問題に直面する可能性があると述べた。また、鮑叔氏は、『プラトン全集』のような古典哲学書の翻訳において、優れた翻訳者は数十の既存の訳書を参照し、丁寧な翻訳を行うことにも言及した。この種の翻訳は依然として人間の翻訳者の知恵と切り離すことができません。
この点については、Sanfeng 氏も同様の感想を持っており、「将来的には、作品の 90% が一般的な人工知能による機械翻訳に委ねられる可能性があり、人間が翻訳に介入する価値のある古典作品は 10% のみです。古典作品には人間が必要 翻訳者には高度な思考力・判断力・選択力が求められます。」
人工知能の時代においても、外国語を学ぶ必要はありますか?将来、人にとって言語を学ぶのに4年を費やす価値はあるでしょうか?上海外語大学の教師であり、ポーランド語の翻訳者でもあるマオ・ルイさんは、この分野では実際にそのような混乱を抱えている学生がいるとシェアの中で言及しました。しかし、一部の学生は人間の翻訳者について楽観的であり、それが彼女の心を動かした、「人工知能マシンがどれほど強力であっても、現実世界の微妙な違いを感じる人間のような感情的能力はないようです。」一部の仕事が高級贅沢品になるだろうと予測し、毛叡氏は「贅沢品は少数の人しか手に入らないことが多い。しかし、良いものはできるだけ多くの人が所有すべきだと思う。」以上が人工知能の時代にSF翻訳者は何をすべきか? 「上位10%の翻訳プロフェッショナル」|Cultural Observationの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

7月22日のニュースによると、今日、Xiaomi ThePaper OSの公式Weiboは、Xiaoai翻訳が日本語と韓国語の翻訳にアップグレードされ、字幕なしのビデオやライブ会議を文字起こしして翻訳できるようになったと発表しました。リアルタイムで。対面同時通訳では、中国語、英語、日本語、韓国語、ロシア語、ポルトガル語、スペイン語、イタリア語、フランス語、ドイツ語、インドネシア語、ヒンディー語を含む 12 言語への翻訳がサポートされています。上記の機能は現在、次の 3 つの新しい携帯電話のみをサポートしています: Xiaomi MIX Fold 4 Xiaomi MIX Flip Redmi K70 Extreme Edition 2021 年には日本語と韓国語の翻訳に Xiao Ai の AI 字幕が追加される予定であると報告されています。 AI 字幕は、Xiaomi が自社開発した同時通訳技術を使用し、より高速で安定した正確な字幕読み取り体験を提供します。 1. 公式声明によると、Xiaoai Translator はオーディオおよびビデオ会場でのみ使用できるわけではありません

検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。
