ここ最近、英語の文献を読む機会が増加したこともあり、
翻訳ツールを利用することが多くなりましたが、数年前のおかしな翻訳を
思い出すと格段に翻訳能力が上がってきていることを感じます。
昨年から知り合いの勧めで「DeepL」という翻訳アプリを利用していますが、
これが、非常に秀逸です。
数年前までは、ある文章をブラウザの翻訳機能で翻訳しても、いまいちな、そして、よくわからない
日本語訳になっていましたが、同じ文章を「DeepL」にかけると自然な日本語になって返ってきます。
もちろん、複文が重なり、そもそも書かれている英文が文法に則っていない場合や
スラング、フランクな文章などは、ヘンテコな日本語になって返ってきますが、精度は明らかに違います。
さて、この翻訳機能、語学の４機能でいいますと、「リーディング」に該当しますが、
4分野の１つ「ライティング」にもAIの力が人間の能力に近づく大きな一歩が踏み出されています。
個人的には「ライティング」は何かを新しく「創造」する分野の１つとして考えていただけに、
かなり衝撃をうけています。
あなたは、「GPT-3」をご存知でしょうか。
GPT-3は「Generative Pretrained Transformer」の頭文字を取ったもので、
1750億個のパラメータ(≒変数）を使用した「文章生成言語モデル」で、その３番目のものがGPT-3 です。
1750億個のパラメGPT-3ータってって、、、、！ですね笑
「OpenAI」という人工知能を研究する非営利団体が制作しており、
イーロン・マスク氏やMicrosoft社等が出資しているそうです。
イーロンマスクやMicrosoft社が出資ということで、結構なお金が
かけられているんだろうというのが推測できますよね。
実際GPT-3の能力は、というと、ライターの方が未来に脅威を感じるほど
良い文章を書くようなのです。
一つ例が示されています。
それは、大学授業の課題レポートを学生とGPT-3に書かせてみて
教授に判定させるというものです。
その評価は、並の生徒より少し劣る程度の提出物、だったようなのです。
１０数年前の一時期、大学の課題レポートをWEBから引用した文章で済ませてしまう
大学生がクローズアップされ、問題になったことがありますが、
AIに抽象的なテーマ課題を伝え（入力して指示を与え）た結果書かれた論文は、
だれかが書いた文章ではなく、世界で１つの論文であることは間違い無いわけですので、
学生が「自分で書いた」と言い張れば、教授も文句は言えませんので、
今後実用化されたとしたならば、利用する人が出てくるでしょう。
そして、根本的な問題、能力とは何か？の軸も変わらざるを得ないかもしれませんね。
