ロゼッタの下方修正理由、白旗宣言のように読めなくもないけど大丈夫なんだろうか
— 読書くん (@dokushokun) 2017年10月4日
2017/10/04 16:00 ロゼッタ
平成30年2月期第2四半期累計期間(連結・個別)業績予想の修正に関するお知らせ
https://www.rozetta.jp/download/20171004.pdf
「従来の想定をはるかに超えて突然かつ急激な産業革命的パラダイムシフトが起こりつつある」
— 焼き魚@外人のjas売りはよ (@roast_fish_koge) 2017年10月4日
(; ・`д・´)
突然かつ急激なパラダイムシフト
— ky (@ky4408756) 2017年10月4日
ってもう打つ手無い感じ
笑い事じゃないやつだ
— たんさん (@sakioona12) 2017年10月4日
致命的じゃんw
— tai-C (@_TAI_C) 2017年10月4日
ドラえもんでいう、ほんやくコンニャクってやつか(ちがう)
— らすかる (@shoboi_rascal) 2017年10月4日
つまり翻訳業界もう終了です的な……?
— Shijimi (@Shijimijp) 2017年10月4日
下方理由をそのまま受け取ると「ワイらの仕事は最早オワコン」って脳内翻訳されちゃうのだけど…
— もちベーコン おかわり (@qxqxqxaqua) 2017年10月4日
ロゼッタの下方修正の件、クラウド翻訳やってるところから見た感じでは、自動翻訳は正直まだ実用レベルとは思わないけど、「そこまできちんとしたのはいらないけどとりあえず訳文は載せないといけない」みたいなお客さんは自動翻訳に取られてるのかなあという感じはする。
— Shijimi (@Shijimijp) 2017年10月4日
ロゼッタが持ってるクラウド翻訳のConyac、翻訳者側への報酬が渋すぎる上に身分証明みたいのもさせられた覚えがある(確か)ので、「なんだこいつは」ってちょっと思った記憶。
— Shijimi (@Shijimijp) 2017年10月4日
でも翻訳者側への報酬がめっちゃ渋いってことは、Conyacとしては荒稼ぎしてるはずだな。それでも下方修正か。買収したのは2016年だというから今期の業績には入ってるはず。
— Shijimi (@Shijimijp) 2017年10月4日
というかロゼッタって機械翻訳事業やる子会社もあったはずなのに、「機械翻訳に押し負けて……」っていう理由で下方修正ってのはどういうあれなのか。子会社の機械翻訳はどうした。
— Shijimi (@Shijimijp) 2017年10月4日
実際google翻訳の精度かなり上がってるよね。
— ky (@ky4408756) 2017年10月4日
一般的じゃない専門知識の必要な分野やビジネスの翻訳が特筆されてるけど、そういう分野は専門的だからこそ定形になりがちで翻訳能力で差別化できないようなって印象はあった
— もちベーコン おかわり (@qxqxqxaqua) 2017年10月4日
ロゼッタのソフトよりグーグル翻訳の方がええやんけって顧客に思われたら終わりやんこのビジネス・・・・どうするんこれ
— はまなか (@hamanaka334) 2017年10月4日
googleとかamazonと競ったら全部しぬ
— tai-C (@_TAI_C) 2017年10月4日
まさに終末のロゼッタって感じだな
— jamflying777 (@jamflying777) 2017年10月4日
これからはAIが商売敵になって潰れる会社、無くなる仕事も多く出てくるんやろなあ... ワイ失職待ったなし
— 🍄ちんぽぽ🌰 (@NOUEZZZ) 2017年10月4日
不動産って、FAXが最後まで残りそうな業界ではあるな。電話とFAXさえあればやっていける業界であり、ITスキルのない人達の最後の戦場感ある。
— atsuizo (@atsuizo) 2017年9月4日
すり切れたFAXの方がワクワクするし、電話しか使えないぶろーかーのおっさんの方がいい情報を持ってたりする業界。
— Yohei Shiraishi (@yh_shiraishi) 2017年6月5日
未だにFAXとガラケーとブローカー同士の不透明な密談でビッグディールを纏め、3%の手数料だけでは飽き足らず、コンサル料名目で別途不透明過ぎる報酬を巻き上げてる不動産屋こそ凄い存在やぞ。
— ボヴ (@cornwallcapital) 2017年5月31日
コメント
コメント一覧 (63)
次は弁護士やサムライ業はほとんど消えていく
サムライ業のほとんども実質不要になる
未来に残る仕事は機械で代替の難しい底辺の肉体労働や精神労働になる
それぐらい衝撃的な文章
マキタのバッテリーで駆動すると、電池共用でコーヒーも現場で飲めて、ラジオも聞けるからなおよい。
親切やん
英語って印欧語の中でも文法的にことさら特殊だし例外規則が多いので、日本語やトルコ語のような膠着語、とりわけ文法的には非常に規則的に出来ている日本語なんかとは絶望に翻訳の相性悪いんだけど、標準的な構造に則っている文なら、どんなにダラダラと書いても、ほぼ確実に、正確かつ自然に翻訳してくれるようになったよね。本当に革命的だと思うけど。
でも分野によってまともな翻訳がされる場合とされない場合がある感じ。
また読める文章になっているが、おかしな翻訳がされていることも多い感じ。
ただ俺はグーグル翻訳が凄くなって、コリャ英和は買わなくなった。
コリャ英和でオフライン翻訳がしたかったのに、
クラウド翻訳とか言い始めて、インターネット必須にしたからだけど。
オフライン翻訳ができないことかな。
あと情報全部抜かれることかな。
ただその代用品がロゼッタかというと(ーー;)
じゃ、政治家の仕事のレベルだと余裕でこなせるじゃん
パソコンが出てきた時にも似たようなことが言われていたけど、
実際はそれまでの職業がパソコンを使う職になっただけだった。
AIだってそうだよ。
AIに学習させるためのデータを提供する人間、メンテする人間、
出力の正当性をチェックする人間が、AIには必要不可欠。
「なくなる職業」の人は、そういう職にジョブチェンジするだけ。
この記事の例でいうと、翻訳者は「学習させる側」になるのが手っ取り早い。
他の職種の人間には、絶対できない仕事だから。
子会社が機械翻訳やってるってのは、初めから事業転換するつもりだったんだろう。
予想以上に流れが早くてついていけません、ってだけで。
論文読むとき使って、結構しっちゃかめっちゃかで苦戦した記憶
googleはどんな言語も一度英語に翻訳してそこから各言語に再翻訳する形になってから一気に精度あがったし
実際中間言語として英語に翻訳は学習要素的にも理にかなってる
本業の人は利益の減少という目に見える形で実感してるのか
んで旧来のアルゴリズムをデータ量のパワーで押し切るNN式機械翻訳が大きく凌駕するようになったので
仕事がなくなったということかと
実際は機械翻訳はライト層向けでもまだまだ使い物にならないレベルなんだから
これを真に受けてるやつは使ったことないだけ
まあ翻訳業界に限らず笑い事ではないけどね
別物というくらい突然精度が向上したんだよ。
日経とかで記事になるくらい、明らかに目に見える形で。
上の方に「ここ2~3年くらいで精度が上がった」って言っている人がいるが、
そういうことじゃない。
「昨年末のある日」「突然」「Google翻訳だけの」精度が向上した。
他の機械翻訳とか、昨年以前のGoogle翻訳と今のGoogle翻訳は別物。
会計士の監査業務と同じで全部機械に置き換えられるってものでもないけどね
大きい客が別の会社に移ったとか、何か売上が落ちた事情があるのでは。
特許明細書は専門用語多いけど理解できる文書返して来るで
しかし、カジュアルな層を取られるのは痛い
元の原文が持つ曖昧さを補完する能力まで機械に与えるのはまだちょっと難しい。「ネイティブならなんとなく理解したつもりになれるけど、きちんと読むと意味が繋がってない」な文章はNN翻訳しても変な訳をしたまま出てくる、
た
原文の意味の曖昧な部分について確認して、翻訳文できちんと曖昧さを解消した正しい翻訳をする仕事は、今の機械翻訳でもまだまだ難しいけど、それはもともとクラウドソーシングに投げる仕事じゃない。
カジュアルな翻訳は、誤ってたり曖昧さを残したままあっても、見た目流暢な翻訳文にさえなれば翻訳文を読み手が何となく理解したつもりになってくれて事が済むのでむしろ機械翻訳で良かったりする。
「なぜサルはミューチュアルファンドよりも優れた投資をすることができますか?
市場を打つのは難しいです。
多くの投資家がこれをやろうとしています。多くの人が何年も前から取り組んできました。
一方、新聞の一部の企業の名前にダーツを投じるよう猿に指示し、結果に応じて投資ポートフォリオを作成すると、その結果に驚くことでしょう。1964年から2010年までの調査によると、ほとんどの場合、サルの選択は株価指数(平均1.7%)よりも優れていた。比較すると、同様の期間に株式市場の投資家の平均は、実際の値はもちろんのこと、公的インフレ率よりも悪い。」
すごい向上してる
いや、実際は英語もどきというか人工知能語みたいなのに翻訳してからって謎行動によって翻訳してる
何ていうか、クラウド接続されて大量のデータを扱い、機械学習を駆使する会社には
シンクライアントな翻訳システムは時代遅れになりつつあるというか
ハードから作ってるような企業に勝てるわけあるめぇ。
今までは日本語の体を成していなかったが、今では一見日本語っぽく見えるレベルにはなった。
ただし、ここが重要だが、改善後でも翻訳精度はそれほどたかくない。
因果関係が逆だったり、文脈依存の部分が間違っていたりはザラ。
人間の翻訳家に依頼しているような客層では、今のGoogle翻訳に流れるとは考えにくいと思う.
後不動産業の話もチラホラあったけど、あれこそ最後の聖域かつ史上最大のフロンティアだし、どこかがAI組み合わせて殴り込んできたら一気に旧来の業者が淘汰され
る未来もあり得るよね・・・。
自動翻訳のふりをして、専門家を安くで買い叩いて、自動翻訳のように見せかけていた?
って、ことでしょうか?
AIのせいで仕事は無くなっていないが、関わる労働者が減ったってわけだ。
個人で使ってる分には便利だけど、人の関与が完全淘汰レベルになるにはあと二世代くらいの世代交代が必要だよ。
それよりその頃の日本がまともに社会を維持できてるかどうかもわからんが。
GoogleだけじゃなくLINEの翻訳も凄いしここはオリンピック銘柄どころかオリンピックまで保つか分からない銘柄やぞw
大半を占める産業翻訳のうち、安かろう悪かろうな層、とくにクラウド翻訳に直撃したんじゃないかしらん
こうして比べてみると翻訳がオワコンなのではないよね
ロゼッタも上場した時は話題になったんだが
ある意味人間を超えたとも思えるなw
味があるから、今後も遊撃部長氏に頑張って貰いたいけど。
「当時(30年以上前)存在した国は北朝鮮以外は多分全部行った」って言ってた技術者曰わく
「専門的になればなるほど、結局は専門用語は英語ばかりになる。お互いに多少英語が覚束なくても、そこは専門家同士だから何となく言いたい事や伝えたい事は意志疎通出来る。非常に専門的過ぎる分野程、言葉は多少の単語くらいで充分過ぎる」と。
専門的な分野程、翻訳は喰われるのでは?
少数言語のちしきは、、たまたま大学で専攻した程度の人でも希少価値があったけど、
「少数言語の知識は、たまたま大学で専攻した程度でも希少価値があったけど、その辺の需要は減ってそう。」
「車が墜落する」のに?w
誰が誰を傷つけたか、意味が反対になってることもしばしば。
一見こなれた文章になってるだけで、誤訳は多いから中味は信用おけないよ。
>専門的な分野程、翻訳は喰われるのでは?
それはないと思う。
大半の専門用語は英単語のままでおいといてもらえばいいのだが、どれが専門用語か判定するのが完全に文脈依存だから。
「MS Windows」を「MSの窓」、firewallを「防火壁」、 fire tabletを「炎の錠剤」と訳すことを考えたら分かりやすかろう。
Apple社を「林檎」と訳すのはまだ許せるが、「アパッチ族の丸太小屋システム」に至っては苦笑せざるを得ない。
古い専門用語を全部登録してモード切替すれば行けそうにも見えるが、開発費が高くつすぎておそらくペイしないだろう。
それにこういう分野では新語も多いのだ。
専門分野は安泰? なわきゃーない、データの山を突っ込めば脳みその何万倍もの速度で最適化すんだから、突っ込まれるデータ量が少なくて済む専門分野の方が小説なんかより早く死ぬ
じきにBIもらって趣味に生きるか肉体労働してリッチに生きるかの2択になる
バルト三国のどこだか忘れたが、税理士は必要なくなったって話があったね。法律、会計の士業はここ10年で劇的に変わりそうね。
最終的には労働はほとんど機械任せて人間は高等遊民みたいに生活費が支給される体制になるのがベストなんやろか
論文を下手でもいいから翻訳させてザっと読んだ後で英文読む方が効率的なんだよ
みんなこれをやってる
Google翻訳に「猫に足を噛まれる。」を訳させると、Cats are bitten by a cat.となるw これは初心者の翻訳者でも犯さないミスで、ビジネスでこんなものを使ってノーチェックで訳文を使っているとしたら恐ろしすぎる。
そんなんで大学院生になれるこの国が恐ろしいよ。
去年博士号を取得した者だがそんな読み方してるやついないよ
誤読しそうで怖い
ほとんど定型文しかないような分野なのか?
きちんと定点観測してれば翻訳精度が飛躍的に上がったことは分かる
似たような飛躍が繰り返されれば予想よりもかなり早く実用レベルに達すると見込まれ始めたという話
特に理系の論文だとファジーな部分が殆どないから意味を取り違える危険も少ない
ドイツ語の論文を読んだ時にはかなりお世話になった
大学院生に幻想を抱きすぎだろw
そのくらいの使い方ならできると思う。
結局、最後は自分で読んだ方が早いし正確なのよ。
「今までは、論文を書く時にトランスレーションサービスを使って、1回10万円位でネイティブに添削してもらっていましたが、今ではGoogle翻訳を使って論文が書けてしまいます。」
http://eikaiwa.dmm.com/biz/seminar/report/
それさえも人工知能にとってはマシン語で話す超高速会話に比べれば、だろうな
精度の問題が人間とは比較にならぬ学習能力で詰め寄られたら対等でさえない