LLMが機械翻訳を捉えた桎梏から脱したのか―翻訳創造性について―

現在のニューラル機械翻訳（NMT：NeuralMachineTranslation）が直面した最大な問題点は抽象性、柔軟性および多様性という言葉遣いの特徴を持った文学の翻訳と言えよう[1,2]。近年、ChatGPTを始め、大規模言語モデル（LLM：LargeLanguageModels）が登場し、自動翻訳を含む数多くのテキスト生成タスクに高精度の性能を発揮したことから、世間で大きな期待が寄せられている[3,4]。ところが、NMTとLLMによる自動翻訳の翻訳創造性を覗き込む研究はまだ少なく、ましてや日本語訳を対象とした研究も管見の限り行われていない。こうした現状はモデルによる訳出精度の向上に支障を生じるだろう。本研究は、Bayer-Hohenwarter[5]とGuerberof-Arenasら[6,7]の研究を踏まえ、受容可能性（Acceptability）と新奇性（Novelty）という2つの側面から、訳者ならびにGoogle、GPT4による日本文学の中国語訳上の翻訳創造性を考察した。まず、原文から8種類の潜在的創造性単位（UCP：UnitofCreativityPotential）を抽出し、翻訳品質評価枠組であるDQF-MQM[8]およびBayer-Hohenwarter[5]とPedersen[9,10]が構築した翻訳ストラテジー分類体系を採用し、訳文の受容可能性スコア（AS：AcceptabilityScore）と新奇性スコア（NS：NoveltyScore）を算出した上で、創造性スコア（CS：CreativityScore）を計算する。さらに、4つの翻訳自動評価指標を利用し、UCP翻訳の全体的・局所的性能を観察する。結果として、UCPの創造的翻訳は今も自動翻訳の問題点であることが得られた。LLMは一般のNMTより性能が上がったが、人間並みのレベルにはまだ達してないことに、本研究は以下の課題から具体的に論述する。1）UCP翻訳は3つの翻訳方式にどのような支障を及ぼすか？2）3つの翻訳方式による各種類のUCP訳文にどのような性能が見られるか？3）LLMは翻訳創造性の難題を克服したか？