論文の概要: Sociotechnical Effects of Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20959v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 19:49:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:54:43.485416
• Title: Sociotechnical Effects of Machine Translation
• Title（参考訳）: 機械翻訳の社会学的効果
• Authors: Joss Moorkens, Andy Way, Séamus Lankford,
• Abstract要約: 我々は、関連する副作用とリスクのいくつかと、それらが緩和される可能性について論じる。 ニューラルMTへの移行とLarge Language Models (LLMs) を用いたアプローチにより、気候変動に関連性がある。 危機シナリオでMTを適切に利用すれば、どのように命が救われるかを示し、その方法を提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3568264786920787
• License:
• Abstract: While the previous chapters have shown how machine translation (MT) can be useful, in this chapter we discuss some of the side-effects and risks that are associated, and how they might be mitigated. With the move to neural MT and approaches using Large Language Models (LLMs), there is an associated impact on climate change, as the models built by multinational corporations are massive. They are hugely expensive to train, consume large amounts of electricity, and output huge volumes of kgCO2 to boot. However, smaller models which still perform to a high level of quality can be built with much lower carbon footprints, and tuning pre-trained models saves on the requirement to train from scratch. We also discuss the possible detrimental effects of MT on translators and other users. The topics of copyright and ownership of data are discussed, as well as ethical considerations on data and MT use. Finally, we show how if done properly, using MT in crisis scenarios can save lives, and we provide a method of how this might be done.
• Abstract（参考訳）: 前章では機械翻訳(MT)がいかに役立つかを示してきたが、この章では関連する副作用とリスクについて論じる。 ニューラルMTへの移行とLarge Language Models (LLMs) を用いたアプローチにより、多国籍企業によって構築されたモデルは巨大であるため、気候変動に関連性がある。 大量の電気を消費し、起動するために大量のkgCO2を出力する。 しかし、炭素フットプリントをはるかに低くして高品質なモデルを構築することができ、事前訓練されたモデルをチューニングすることで、スクラッチからトレーニングする必要がなくなる。 また,MTが翻訳者や他のユーザに与える有害な影響についても論じる。 データの著作権と所有権に関するトピック、およびデータとMT使用に関する倫理的考察について論じる。 最後に、危機シナリオにおいてMTを適切に実施すれば、どのように命を救うことができるかを示し、これを実現する方法を提案する。

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