論文の概要: Agentic AI Translate: An Agentic Translator Prototype for Translation as Communication Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.17041v1
- Date: Sat, 16 May 2026 15:21:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-19 23:51:08.345606
- Title: Agentic AI Translate: An Agentic Translator Prototype for Translation as Communication Design
- Title（参考訳）: Agentic AI Translate: コミュニケーション設計のためのエージェントトランスレータプロトタイプ
- Authors: Masaru Yamada,
- Abstract要約: 我々は,山田の論文を運用するエージェント翻訳のプロトタイプであるエージェントAI翻訳を提案する(今後)。
このシステムは、機械翻訳の主流であるテキストイン/テキストアウトのパラダイムを4段階のエージェントサイクルに置き換える。
哲学的モチベーション、アーキテクチャのコミットメント、システムが消費する4つのリファレンス・マテリアルカテゴリ、そしてアーキテクチャが明示する主要な設計上の緊張について説明する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present Agentic AI Translate, an agentic translator prototype that operationalises the thesis of Yamada (forthcoming) -- that the metalanguage of Translation Studies has become an instruction code for generative AI. The system replaces the dominant text-in / text-out paradigm of machine translation with a four-stage agentic cycle (Identify -> Prompt -> Generate -> Verify), preceded by an interactive specification phase in which the user composes -- through model-assisted dialogue -- a structured translation brief grounded in skopos theory, register, audience, and genre conventions. The verification stage adopts the GEMBA-MQM error-span protocol (Kocmi & Federmann, 2023) for evidence-grounded scoring, and document-level coherence is preserved through a DelTA-lite memory of proper nouns and a running bilingual summary, after Wang et al. (2025). We describe the philosophical motivation, the architectural commitments, the four reference-material categories the system consumes, and the principal design tensions the architecture makes explicit. Empirical validation is left for future work; the contribution here is conceptual and architectural -- an executable embodiment of the position that translation in the GenAI era is communication design, not text conversion.
- Abstract（参考訳）: 我々は、山田(今後)の論文を運用するエージェント翻訳のプロトタイプであるエージェントAI翻訳について、翻訳学習のメタ言語が、生成AIの命令コードになったことを述べる。
本システムは,機械翻訳のテキストイン/テキストアウトパラダイムを4段階のエージェントサイクル (Identify -> Prompt -> Generate -> Verify) に置き換える。
GEMBA-MQMエラースパンプロトコル(Kocmi & Federmann, 2023)をエビデンスグラウンドのスコアリングに採用し、Wang et al (2025)の後、適切な名詞のDelTA-liteメモリと実行中のバイリンガル要約によって文書レベルのコヒーレンスを保存する。
哲学的モチベーション、アーキテクチャのコミットメント、システムが消費する4つのリファレンス・マテリアルカテゴリ、そしてアーキテクチャが明示する主要な設計上の緊張について説明する。
ここでの貢献は概念的かつアーキテクチャ的であり、GenAI時代の翻訳がテキスト変換ではなくコミュニケーション設計である、という立場の実行可能な具体化である。
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