Bureau Worksでは、私たちは翻訳者を置き換えるためにここにいるわけではありません。 私たちは彼らをサポートするためにここにいます。
機械翻訳が急速に進化している世界で、私たちの使命はプロセスを人間化し、ニュアンス、コントロール、批判的思考を専門家の手に取り戻すことです。
私たちはそれをコンテキストに敏感なAIと呼びますが、その核心は優れた翻訳者がすでに行っていることを模倣することにあります。つまり、複数の情報源を考慮し、記憶と知識を活用し、コンテキストに基づいて最良の判断を下すことです。
それを分解してみましょう。
機械翻訳を超えて: A Smarter Way to Translate
多くの人が「AI翻訳」を聞くと、Google翻訳や他のニューラル機械翻訳システムを思い浮かべます。
今日では、GPTのような大規模言語モデル（LLM）がこの進化の中心的な役割を果たしています。
しかし、ここでひとひねりあります:
「GPTは翻訳メカニズムとしてパワフルであるにもかかわらず、他の場所でより多くの力が使われていることがわかりました。」
Bureau Worksは翻訳を行うためにLLMを使用するのではなく、分析、仲裁、支援するために使用します。
当社のシステムは、人間のプロセスをエミュレートし、翻訳メモリ、用語集、文脈上の一致を比較し、最適な決定を提案します。
翻訳者は制御を維持し、出力を微調整します。
翻訳者からエディターへ: 役割の変化
従来のCATツールでは、翻訳者は次のことをこなします:
- 翻訳メモリ
- 用語集
- 一致検索
- 機械翻訳の提案
それは労働集約的で、しばしば繰り返しが多いです。 しかし、この仕事のほとんどは一貫性と整合性に関するものであり、創造性に関するものではありません。
そこでAIが輝きを放ちます。
「私たちの意見では、この種の作業は実際には機械にうまく委任されています。」
私たちのシステムが言語の下準備を行うことで、翻訳者は洗練と意思決定に集中し、彼らの役割を編集者のそれに高めます。
これは最初は馴染みがないと感じるかもしれませんが、より価値の高い貢献への動きです。
「残っているのは、翻訳の提案に対する、より洗練され、批判的な分析です」
RAGフレームワーク、モデルトレーニングではありません
モデルを直接トレーニングする代わりに（プライバシーとセキュリティのリスクを伴う）、それらにフィードする検索強化生成（RAG)フレームワークをトレーニングします。
- 顧客データはモデルのトレーニングに使用されません
- 私たちは完全な柔軟性を維持していますGPT-4やClaudeのようなモデルを切り替えるために
- セキュリティと適応性が組み込まれています
これにより、特定のツールに縛られることなく、モデルの汚染やデータ漏洩のリスクを回避できます。
「私たちはモデルを訓練していません。 私たちはモデルにフィードするRAGフレームワークを訓練しています。
人間と機械のバランスを取る
私たちは、翻訳者が消えるのではなく、活躍する未来を信じています。
しかし、それが起こるためには、ツールはその技術を尊重し、その影響を高めなければなりません。
「いつ、どのように介入すべきかを知ることは、知恵の反映である」
これは効率だけの問題ではありません。 それは、判断力、経験、そして個人的な声を必要とする種類の有意義な仕事のためのスペースを作ることです。
そして、それはどんな機械でも再現できないものです。
最後の考え
翻訳業界は、伝統と自動化のどちらかを選ぶ必要はありません。
中間の道があります。それは人間中心のAIの道であり、翻訳者は意味のキュレーター、編集者、そして守護者となります。
「結局のところ、何か意味のあるものを生み出したと感じたいのです。それは自分のものです。」
Bureau Worksでは、それが私たちが築いている未来です。
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