TRANSLATED SRL: De snelheid van vooruitgang op weg naar singulariteit in AI voor het eerst gemeten met gegevens van automatische vertalingen kwaliteitsverbeteringen
Dit waren de bevindingen van Translated door gedurende meerdere jaren de tijd bij te houden die professionele vertalers besteedden aan het corrigeren van 2 miljard zinnen die door MT werden vertaald.
ROME–(BUSINESS WIRE)– Voor het eerst in de geschiedenis becijferde Translated, de toonaangevende wereldwijde aanbieder van taaldiensten en pionier op het gebied van AI-aangedreven lokalisatiediensten, de snelheid waarmee we de singulariteit in kunstmatige intelligentie (AI) naderen. De ontdekking werd mogelijk gemaakt door gegevens te analyseren van 2 miljard nabewerkingen, verzameld uit meerdere jaren vertaalwerk voor onze klanten. CEO Marco Trombetti gaf een voorproefje van het onderzoek tijdens de conferentie Association for Machine Translation in the Americas 2022. Hij was hier uitgenodigd om de openingstoespraak te houden.
Veel AI-onderzoekers geloven dat het oplossen van het vertaalprobleem gelijk staat aan het creëren van “algemene kunstmatige intelligentie” (AGI). Het door Translated gepresenteerde bewijs voor het dichten van de kloof tussen vertalingen door getrainde menselijke vertalers en een geoptimaliseerd machinevertaalsysteem is misschien wel het meest overtuigende bewijs van grootschalig succes onder deskundigen op het gebied van automatische vertaling (MT) en kunstmatige intelligentie (AI).
Als de kwaliteit van machinevertalingen in dit tempo blijft toenemen, zullen de meest efficiënte professionele vertalers de komende jaren evenveel tijd besteden aan het corrigeren van machinevertalingen als aan het corrigeren van vertalingen die door collega’s zijn gemaakt. Dit wordt beschouwd als een singulariteit in vertaling. De exacte datum wanneer dit zal worden bereikt is nog niet bekend, maar de trend is duidelijk.
De door Translated gepresenteerde resultaten zijn gebaseerd op gegevens die een concrete steekproef van de vraag naar vertaling vertegenwoordigen. De steekproef bestaat uit registraties van de tijd die tienduizenden professionele vertalers over de hele wereld hebben besteed aan de verwerking van meer dan 2 miljard MT-voorstellen op uiteenlopende gebieden, van literaire tot technische vertalingen. Dit omvat onderwerpen waar machinevertaling nog steeds moeite mee heeft, zoals het transcriberen van gesproken zinnen.
In de loop der jaren heeft Translated zich voortdurend beziggehouden met het evalueren en controleren van de kwaliteit van machinevertalingen. In 2011 heeft het bedrijf zijn methodologie gestandaardiseerd en gekozen voor een metriek genaamd “Time to Edit”, de tijd die de best presterende professionele vertalers ter wereld nodig hebben om machinevertaalvoorstellen te beoordelen en te corrigeren. De bewerkingstijd wordt beschouwd als de beste maatstaf voor vertaalkwaliteit, omdat er geen andere concrete manier is om die te bepalen dan de gemiddelde tijd die nodig is om een vertaling te controleren en te corrigeren in een echte werkomgeving. Door over te stappen van geautomatiseerde ramingen naar metingen van menselijk cognitief werk, wordt de kwaliteitsbeoordeling nu overgedragen aan degenen die traditioneel verantwoordelijk zijn voor de taak op basis van de doorlooptijd: Professionele vertalers.
TRANSLATED SRL: The Speed of Progress Towards Singularity in AI Measured for the First Time With Data From Machine Translation Quality Improvements
Translated made the discovery by monitoring the time spent by professional translators to correct 2 billion sentences translated by MT over several years.
ROME–(BUSINESS WIRE)– For the first time in history, Translated, the leading global language services provider and pioneer of AI-powered localization services, quantified the speed at which we are approaching the singularity in artificial intelligence (AI). The discovery was made possible by analyzing data from 2 billion post-edits collected from several years of client translations. CEO Marco Trombetti previewed the research during the Association for Machine Translation in the Americas 2022 conference, where he was invited to present the opening keynote speech.
This press release features multimedia. View the full release here: https://www.businesswire.com/news/home/20221213005822/en/
Machine translation quality improvement measured with the time spent by professional translators editing translations performed by MT. (Graphic: Business Wire)
Many AI researchers believe that solving the language translation challenge is equivalent to producing Artificial General Intelligence (AGI). The evidence Translated has provided about reducing the gap between what expert human translators and an optimized machine translation system can produce is quite possibly the most compelling evidence of success at scale seen in both the MT and AI community.
If the progress in machine translation (MT) quality continues at its current rate, in about six years the highest-performing professional translators will spend the same amount of time correcting a translation produced by MT as they will correcting one completed by their peers. That is what we consider the singularity in translation. The exact date when that will happen could vary somewhat, but the trend is evident.
Translated’s finding relies on data representing a concrete sample of the translation production demand. It consists of records of the time taken to edit over 2 billion MT suggestions by tens of thousands of professional translators worldwide working across multiple subject domains, ranging from literature to technical translation. It also includes fields in which MT is still struggling, such as speech transcription.
Over the years, Translated has continually worked to evaluate and monitor machine translation quality. In 2011, the company standardized its methodology and settled on a metric we call “Time to Edit,” the time required by the world’s highest-performing professional translators to check and correct MT-suggested translations. Time to edit is considered the best measure of translation quality because there is no concrete way to define this metric other than measuring the average time required to check and correct a translation in a real working scenario. By switching from automated estimates to measurements of human cognitive effort, Time to Edit reassigns the quality evaluation to those traditionally in charge of the task: professional translators.
Full report on Translated’s website
View source version on businesswire.com: https://www.businesswire.com/news/home/20221213005822/en/
Contacts
Silvio Gulizia
Head of Content
Mail: silvio@translated.com
Mob: +39 393.1044785