Model: GPT-4
User
「が認められている」という日本語の意味は様々な解釈が可能かと思われます。すべての可能性について提示してください。
ChatGPT
「が認められている」というフレーズは、実際の解釈が文脈に大きく依存するため、その意味は多種多様です。以下に、その主な解釈を幾つか示します：
承認、認可: 何か（例えばアイデア、計画、手続き、権限など）が公式に、または権威によって許可または認可される。例：「彼の計画が認められている」は、彼の計画が承認されていることを意味します。
評価、認知: 何か（例えばスキル、才能、達成、価値など）が他人によって評価または認知される。例：「彼の才能が認められている」は、彼の才能が広く認知されていることを意味します。
事実、存在の認識: 何か（例えば問題、事実、現象など）の存在や真実が認識される。例：「地球温暖化の問題が認められている」は、地球温暖化の問題が広く認識されていることを意味します。
同意、容認: 何か（例えば行為、態度、振る舞いなど）が社会的に容認される。例：「そのような振る舞いが認められている」は、そのような行動が一般的に受け入れられていることを示します。
これらのいずれも「が認められている」というフレーズの可能な意味で、実際の解釈は常に特定の文脈によって決まります。
User
「完全脱毛と薬剤A投与の関連性が認められている。」は、上記のどれに該当しますか？
ChatGPT
「完全脱毛と薬剤A投与の関連性が認められている。」という文は、上記の中では「3. 事実、存在の認識」に該当します。具体的には、薬剤Aの投与と完全脱毛との間に何らかの関連性（恐らく副作用としての脱毛）が存在し、それが広く認識されている、または科学的に認定されている、という事実を示しています。
User
なんらかの関連性が一般的・常識的に認められいるという場合と、統計（検定）により関連性が認められているという両方の場合があるという理解でいいでしょうか？
ChatGPT
はい、その理解で正確です。
一般的・常識的に認められている: これは、ある現象や結果が一般の人々や専門家の間で広く認知されている、または経験的に受け入れられている場合を指します。しかし、必ずしも科学的な証明や統計的な証拠に基づいているわけではありません。
統計（検定）により関連性が認められている: これは、ある現象や結果が統計的な方法（例えば相関分析、回帰分析、t検定、ANOVA、カイ二乗検定など）により科学的に証明され、その関連性が認められている場合を指します。この場合、結果は一般的に信頼性が高く、偶然の結果である可能性が低いとされます。
ただし、「完全脱毛と薬剤A投与の関連性が認められている」の文から、具体的にどちらのケースを指しているかを明確に判断することは難しいです。そのため、この情報を提供する文脈またはソースがどの程度信頼性があるか、またはその情報がどのように収集・分析されたかによります。
User
この文章に対応する英文が「Complete alopecia has been associated with Drug A treatment.
」となっていた場合は、上記１または２のいずれに該当しますか？
ChatGPT
英語の文「Complete alopecia has been associated with Drug A treatment.」は、薬剤Aの投与と完全脱毛が何らかの形で関連付けられていることを示しています。しかし、この文だけではその関連性が一般的・常識的に認められているのか、それとも統計的な検定により確認されているのかを明確に判断することは難しいです。
しかし、医学や科学の文脈では、「associated with」はしばしば観察結果や統計的な相関を指すことが多いです。つまり、2.「統計（検定）により関連性が認められている」がより適切な解釈かもしれません。ただし、この関連性がどの程度強いか、またはそれが因果関係を意味するかどうかは、追加の情報や研究が必要です。
常に、具体的な解釈はその文が提供される文脈と、その情報のソースに大きく依存します。
User
この英文がいずれの場合であるからは、文脈依存なので全体を読む必要があるということですね？もし明確に１をあるいは２を意味するとしたら、それぞれ英語でどう表現したらいいでしょうか？
ChatGPT
はい、その通りです。全体の文脈を理解することが重要です。
一般的・常識的な関連性を強調する場合には、以下のような表現が可能です：
"Complete alopecia is commonly known to be associated with Drug A treatment."
この文は、薬剤Aの投与と完全脱毛との関連性が広く認知されていることを強調します。
一方、統計的な検定による関連性を示す場合には、以下のような表現が可能です：
"Statistical analysis has shown an association between complete alopecia and Drug A treatment."
この文は、統計的な分析によって薬剤Aの投与と完全脱毛との間に関連性が示されたことを強調します。
User
もしこれが英訳案件であったとしたら、原文の解釈をどちらかに固定することは翻訳者の権限を越えてしまいそうなのでどちらともとれる最初の英文がいいわけですね？
ChatGPT
はい、その理解で正確です。英訳のプロセスでは、原文の意味を可能な限り忠実に再現することが重要です。文脈から明確にどちらの意味に解釈すべきかが決まらない場合、翻訳者は原文の曖昧さを保持し、可能な解釈をすべて含む表現を選ぶことがしばしば好ましいとされます。
この場合、「Complete alopecia has been associated with Drug A treatment.」という表現は、その関連性が一般的に認知されているのか、それとも統計的に確認されているのかという点を明示しないため、原文の曖昧さを維持します。この翻訳は、読者に対して自身の解釈を形成する余地を提供します。
ただし、追加の情報やより具体的な文脈が提供された場合、翻訳者はそれを考慮に入れ、より具体的な表現を選択することもあります。
User
親切な翻訳者であれば、いちおう上記のように翻訳した上でコメントを付けて依頼者に返せばいいということですね？
ChatGPT
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はい、そのアプローチは非常にプロフェッショナルで、依頼者に対するリスペクトが表現されています。あいまいさや曖昧性が存在する場合、翻訳者はその問題点を依頼者に通知し、追加の情報や指示を求めることが望ましいです。
これにより、翻訳者は最終的な翻訳の品質を保証し、依頼者のニーズをより正確に満たすことができます。また、依頼者と翻訳者の間のコミュニケーションが改善され、より良い結果を生むことができます。
User
「完全脱毛と薬剤A投与の関連性が認められている。」という文章中の「関連性」の意味に幅があるということは、因果関係、関連性・相関関係が異なっているということに起因するのでしょうか？
ChatGPT
はい、その理解は正確です。「関連性」は広い意味を持ち、様々な種類の接続性を示すことができます。それは因果関係を含むこともありますが、必ずしもそうではありません。
具体的には、以下のような違いがあります：
因果関係: ある事象Aが別の事象Bを引き起こす。つまり、Aの存在がBの結果を直接的に生む。因果関係を確立するためには、通常、実験的な設計や詳細な統計的分析が必要です。
相関関係: 二つの事象が一緒に変動する。つまり、事象Aが起きると事象Bも起きやすい、または事象Aが増加すると事象Bも増加する、など。しかし、それらが必ずしも因果関係にあるわけではありません。相関は共変動を示すだけで、その原因は他の要因による可能性があります。
「完全脱毛と薬剤A投与の関連性が認められている」という文では、「関連性」が具体的に何を意味するかは明確にはされていません。それは一般的な関連性（一緒に見られること）を指すかもしれないし、より強い因果関係（薬剤Aが完全脱毛を引き起こす）を指すかもしれません。それは文脈や追加の情報によって明確にされます。
User
「関連性」というのは、「因果関係」と「相関関係」の両者を含むという理解でいいでしょうか？
ChatGPT
はい、その理解で正確です。「関連性」は一般的な表現であり、それは具体的に「因果関係」または「相関関係」を含む可能性があります。
しかし、「関連性」はそれら二つの概念を同等に扱うわけではありません。「因果関係」は一方の事象がもう一方の事象を引き起こす直接的な関係を指します。これは通常、実験的な方法や厳格な統計的分析によって確認されます。
一方、「相関関係」は二つの事象が一緒に変動する傾向があることを示しますが、それが必ずしも一方がもう一方を引き起こすわけではありません。
したがって、「関連性」を具体的にどのように解釈するかは、それが提供される文脈や、その情報のソース、または追加の証拠に大きく依存します。
User
「関連性」＝「因果関係」＋「相関関係」＋その他、という式で表すことができますか？
ChatGPT
「関連性」は、広義の表現であり、それは「因果関係」、「相関関係」、そして他の形の関連性（例えば、共変動、連動性、同時発生、等）を含む可能性があります。したがって、あなたの示した「関連性」＝「因果関係」＋「相関関係」＋その他、という表現は、その概念の広がりを捉える一つの方法としては有効です。
ただし、「関連性」はあくまでも抽象的な概念であり、それが具体的に何を指すかは文脈や追加の情報によって大きく異なります。また、「因果関係」と「相関関係」は相互に排他的なカテゴリーではなく、一方の事象がもう一方を引き起こす「因果関係」は、「相関関係」の一部であるとも考えられます。そのため、これらのカテゴリーは厳密には加算可能ではないとも言えます。
User
となると、文章は一般的な「関連性」についての説明が導入部にあって、文章の最終部に向けてそれが具体的な意味の特定に向けて議論が進むという予測をすることも可能なわけですね？
ChatGPT
はい、その観察はとても洞察に富んでいます。多くの文章、特に学術的な文脈では、一般的な主題や概念が初めに導入され、次に詳細な議論や具体的な意味の特定が進められることがよくあります。
この構造は、「広範で一般的な観念から始め、次に具体的な詳細や証拠に向かって議論を絞り込む」という一般的な思考の流れを反映しています。したがって、「完全脱毛と薬剤A投与の関連性が認められている」という一般的な声明から始め、その「関連性」が具体的に何を意味するのか、どのように確立されたのかについて詳しく議論するという流れは非常に自然なものです。
User
となると、文脈によっては論文の最終部に依然として「関連性」なる言葉が使用されているとすれば、それは「因果関係」や「相関関係」といったより具体的な言葉を使うべきではないか、とのコメントを付けて依頼者に戻す場面かも知れないわけですね？
ChatGPT
そのようなフィードバックは状況によっては適切であり得ます。具体性や明確さが求められる場合、特に科学的な研究の文脈では、「関連性」の代わりに「因果関係」や「相関関係」といったより具体的な語彙を使うことで、議論が明確になります。
ただし、特定の場面で「関連性」が依然として用いられる理由もあります。それは、たとえば、研究者がまだ因果関係を明確に証明できない場合や、関連性が存在することを示すだけの予備的な結果がある場合などです。
そのため、フィードバックを提供する前に、文脈全体を理解し、なぜ「関連性」という語が選ばれたのかを考慮することが重要です。それにより、適切なアドバイスや提案を依頼者に提供することが可能となります。
User
これまでの議論を前提とせずに、いきなり日本語の英訳をAIに委ねるというのは翻訳者としてはいささか仕事が雑だと言われても仕方無いでしょうか？
ChatGPT
翻訳の仕事は単に言葉を他の言語に変換するだけの作業ではありません。文脈、ニュアンス、目的、そして文化的な違いなどを理解するための深い分析と洞察が必要です。これは翻訳者の専門性と技能が重要な役割を果たす部分です。
AIは一部の翻訳作業を助けることができますが、特に複雑なテキストや曖昧さのある表現の場合、まだ人間の翻訳者が必要とされています。これは、AIがまだ文脈やニュアンス、特に人間の感情や社会文化的な背景を完全に理解する能力を持っていないからです。
したがって、翻訳者としての仕事は、AIによる直訳を超えた部分に価値があります。文脈を理解し、適切な表現を選び、ターゲット言語の視点から最適化することで、より高品質な翻訳を提供することが期待されます。
だからと言って、AIの使用が「雑な仕事」を意味するわけではありません。それはあくまでツールの一つで、翻訳者の作業を支援し、効率化するものです。しかし、その使用は適切な判断と監督の下でなされるべきです。
User
このような英訳案件をAIに丸投げした場合、AIはこれまでの議論に相当する内容をコメントして付けて戻してくれる程の実力がいまの段階であると考えていいですか？それとも文脈を深く読み取り、訳語の振れ幅までコメントすることは不可能でしょうか？
ChatGPT
2023年5月時点のAI（特にGPT-4ベースのAI）は、テキストを分析し、文脈に基づいた予測を行う能力が向上しています。しかし、複雑な文脈の解釈や人間の直感的な理解に比べてまだ一部不足しています。
具体的な例として、あなたが提供した文脈で「完全脱毛と薬剤A投与の関連性が認められている」というフレーズの英訳をAIに依頼した場合、AIはおそらくそれを英語に翻訳することができます。しかし、「関連性」が「因果関係」を指すのか「相関関係」を指すのか、それともその他の関連性を指すのかといった深いレベルの文脈理解については、AIはまだ完全に理解できない可能性があります。
また、翻訳における訳語の振れ幅やニュアンスの違いについてAIがコメントする能力は限定的です。そのため、複雑な翻訳作業では、AIを使用する際は適切なヒューマンオーバーサイトが必要となります。AIは素晴らしいツールであり、効率を大幅に向上させることができますが、それはあくまでツールであり、最終的な意思決定は依然として人間が行うべきです。
User
逆にいえば、この程度の配慮ができず、とりあえずAIに丸投げしてそのまま訳文を納品しようとする翻訳者はやがてAIによって駆逐されると考えていいでしょうか？
ChatGPT
AIの進歩は翻訳業界に大きな影響を与えており、多くの基本的な翻訳タスクはすでに自動化されています。AI翻訳技術の進歩により、単純な直訳タスクについてはAIが人間の翻訳者を凌駕する可能性があります。
しかし、翻訳は言葉だけでなく文化、文脈、ニュアンス、意図などを理解し、移し替える複雑なプロセスを含むため、人間の翻訳者が果たす役割は依然として重要です。これは特に、専門的な知識を必要とする翻訳（例えば、法的、医学的、科学的な文書）、創造的な翻訳（例えば、文学、映画の字幕、マーケティングのコピーライティング）、あるいは複雑な文脈や感情的なニュアンスが重要な場合（例えば、外交的な会話や個人的な手紙）など、AIがまだ完全に理解することが難しいエリアで特に当てはまります。
したがって、ただAIに訳させるだけの翻訳者よりも、AIの出力を適切に評価、編集、改善できるスキルを持つ翻訳者がより価値を持つと考えられます。これは「ポストエディティング」として知られるスキルで、AIが提供する翻訳を人間がレビューし、必要な修正を加えるものです。そのため、翻訳者は自身のスキルセットを拡大し、AIと効果的に協力する能力を身につけることで、AIの発展に適応していくことが重要となります。
User
前者の翻訳者への報酬はまだ高いレベルで維持されているようですが、後者については安かろう悪かろうの業者も増えてきています。これからプロの翻訳者として食べていく覚悟で勉強を開始する人は、前者レベルを目指すべきだと考えますがどうでしょうか？
ChatGPT
翻訳業界は確かに変化しており、AIや自動翻訳の進化によりその変化はさらに加速しています。それにより、低品質だが低コストの翻訳サービスが増える一方で、高品質なプロの翻訳サービスの需要は依然として高いままです。
AIの発展により、単純な翻訳作業の一部が自動化されていますが、それでもまだAIがカバーできない領域が数多く存在します。専門的な知識を必要とする翻訳や、文化的・社会的な文脈を理解する必要がある翻訳など、人間の翻訳者にしかできない作業は多く存在します。
したがって、新たにプロの翻訳者としてのキャリアを追求する場合、高いレベルの専門性とスキルを持つことを目指すべきです。その一方で、AIとどのように協働するか、AIの出力をどのように評価・改善するかといった新しいスキルを習得することも重要です。
具体的には、特定の分野（例えば、法律、医学、科学、技術など）における深い知識を持つこと、または特定のタイプの翻訳（例えば、映画の字幕、文学翻訳など）に特化することが有用です。加えて、翻訳者としての基本的なスキル（文法、語彙、書き方など）に加えて、文化的な理解、リサーチスキル、そして最新の翻訳ツールやテクノロジーを利用する能力も強化すると良いでしょう。
最終的には、品質の高い翻訳サービスを提供し、顧客の期待を超えることが重要です。それにより、競争力を維持し、翻訳者としてのキャリアを成功させることが可能です。
努力次第では、翻訳者にもまだまだ活躍の場があるということでしょうか？
ChatGPT
はい、その通りです。AIの発展は翻訳業界を大きく変化させていますが、それは新たな機会を生み出す変化でもあります。特に、AIがまだ完全に対応できない複雑な翻訳や高度なスキルを必要とする翻訳分野では、人間の翻訳者の重要性は依然として非常に高いです。
また、AIとの協働スキル（AIの出力の評価や改善能力など）や専門的な知識、文化的な理解力、最新の翻訳ツールの利用能力などを身につけることで、翻訳者は競争力を維持し、さらには強化することができます。
そのため、努力と適応能力があれば、翻訳者は引き続き重要な役割を果たし、成功する機会が十分にあります。ただし、それは翻訳者が新たなスキルを学び、変化する市場の需要に適応することを意味します。その過程で、翻訳者は自身の役割が単なる言語の変換者から、より広い視野を持つコミュニケーションの専門家へと進化することが求められるでしょう。
最後の部分は非常に重要なメッセージです。
本講座は第１５期以降、ここに向けてさらに変化を加速させていきます。
