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。

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