論文の概要: Bridging the Usability Gap: Lessons from Interpreting Studies for Machine Interpreting Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.16009v2
- Date: Tue, 16 Jun 2026 12:53:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-17 15:01:46.815296
- Title: Bridging the Usability Gap: Lessons from Interpreting Studies for Machine Interpreting Design
- Title（参考訳）: ユーザビリティギャップのブリッジ: 機械解釈設計のための解釈研究から学んだこと
- Abstract要約: 機械解釈(英: Machine Interpreting、MI)は、音声翻訳のリアルタイムな応用である。
しかし、ユーザエクスペリエンスはインタープリタ経由の通信よりもはるかに劣っている。
本稿では、MIを音声翻訳の異なるサブフィールドとして定義する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Machine interpreting (MI), the live, real-time application of speech translation, has achieved remarkable progress on standard benchmarks, with some systems approaching human parity on textual fidelity. Yet the user experience remains far inferior to interpreter-mediated communication, revealing what we term the accuracy illusion: systems that appear accurate on paper but fail in practice to support smooth, goal-oriented interaction. This paper defines MI as a distinct subfield of speech translation, with its own characteristics and the need for evaluation methods grounded in communicative effectiveness rather than isolated fidelity metrics. Drawing on insights from interpreting studies, we identify critical dimensions of professional interpreting practice that are overlooked by current systems, and consolidate them into three interdependent design priorities for future MI: agency (context-sensitive initiative and repair), grounding (multimodal and discourse-level situational awareness), and experience (adaptive improvement through real interaction). Together, these priorities chart a path toward closing the usability gap and enabling systems that can sustain authentic multilingual communication in real time.
- Abstract（参考訳）: 音声翻訳をリアルタイムにリアルタイムに行う機械解釈 (MI) は, テキストの忠実度に対する人間のパリティにアプローチするシステムなど, 標準ベンチマークにおいて顕著な進歩を遂げている。
しかし、ユーザエクスペリエンスは、インタプリタによるコミュニケーションよりもはるかに劣っており、私たちが正確に錯覚と呼ぶものを明らかにしている: 紙に正確に見えるが、実際には、スムーズでゴール指向のインタラクションをサポートするために失敗するシステム。
本稿では、MIを音声翻訳の異なるサブフィールドとして定義し、その特徴と、分離された忠実度尺度ではなく、コミュニケーション効果に基づく評価方法の必要性について述べる。
解釈研究からの洞察に基づいて、現在のシステムで見過ごされている専門的解釈実践の重要次元を特定し、それらを未来のMIの3つの相互依存設計優先事項、すなわち、エージェント(コンテキストに敏感なイニシアティブと修復)、接地(マルチモーダルおよび談話レベルの状況認識)、経験(実際の相互作用による適応的改善)に集約する。
同時に、これらの優先順位は、ユーザビリティのギャップを埋め、リアルタイムに真の多言語コミュニケーションを維持できるシステムを実現するための道筋を示す。
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