【米国発】AI翻訳活用がシンギュラリティに近づいていることを示す実証データ

　米国発MT活用に関するトピックをお伝えする第２弾は、昨年の9月にフロリダで開催されたAssociation of MT in Americas (AMTA)でのTranslated社のCEO、Marco氏が発表されたものが興味深かったので、共有させていただきます。発表内容の詳細はこちらのURLから参照ください。https://translated.com/speed-to-singularity

Association of MT in Americas (AMTA)でのTranslated社の発表内容の概要

　Translated社では、AI翻訳の品質の評価をMT側のBLEU値等の自動品質評価指標ではなく、作業者側のTime-To-Edit（TTE:１語の編集にかかる秒数）で長年、体系的に評価しています。下図では、人間の翻訳を編集した時の秒数は1語1秒で青の水平の線（＝X軸）。AIの翻訳を編集した時の秒数が緑のギザギザ線。その傾向が黄色の線で表されています。

　これを見ていただければ分かるように、AI翻訳結果の編集作業時間は年々下がり続け、このまま今の傾向が続けば、4、５年先の2027年ごろには、人間の翻訳を編集するのにかかる時間とAIの翻訳を編集するのにかかる時間が同じになるシンギュラリティ（Singularity＝技術的特異点）を迎えることになります。
　これは、人工知能研究の世界的権威であるレイ・カーツワイル博士が2005年と2017年の著書で予測した2029年と非常に近い形になります。インテル創業者のひとりであるゴードン・ムーア氏によるムーアの法則「半導体の集積率が18か月で2倍になる」をもとに計算すると、2030年までにひとつのチップがひとりの人間の脳レベルに達すると予測しています。こちらの予測とも奇妙に一致します。

　よくあるAIネタなのですが、グラフのSourceにあるように約136,000人の翻訳者が計20億文もの量を作業した結果の数字なので重みもありますね。さらにこの結果は、そのほとんどがGoogle翻訳など、いわゆる汎用エンジンを使ったものでの結果です。

既にシンギュラリティを超えている企業

　アドビ社様やCKD社様をはじめ、SYSTRAN（シストラン）のお客様の多くは、自らの専門分野データを持続的に学習した高品質のカスタム翻訳エンジンを使用しておりますので、大分以前から既にシンギュラリティを超えたところ（＝人よりも時間が早く、コストも低い）にいて、さらに進化を続けています。
　何もしなくても、5年後にはシンギュラリティを迎えます。その時導入しても、時すでに遅し。それよりも大分前に導入し、大分先を進んでいる競合他社に追いつくには、明らかに5年以上の時間とコストがかかります。であるなら、今導入して、来るべきシンギュラリティの先を行ってみませんか？

興味深いデータ発表でしたので、みなさま共有させていただきました。

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