論文の概要: The interpreter as developer: An autoethnographic design study of building a computer-assisted interpreting tool through human-LLM co-creation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.16460v1
• Date: Mon, 12 Oct 2026 09:19:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-18 23:06:32.467017
• Title: The interpreter as developer: An autoethnographic design study of building a computer-assisted interpreting tool through human-LLM co-creation
• Title（参考訳）: 開発者としてのインタプリタ:人間-LLM共創によるコンピュータ支援解釈ツール構築のためのオートエスノグラフィーによる研究
• Abstract要約: 本稿では、専門家主導の「ビブコーディング」を通じて、プロの通訳がローカルファーストのCAIシステムを構築した自己エスノグラフィー設計研究について報告する。 需要の高い科学イベントにおいて、しっかりとした人間主導の労働部門の下で、ボウス・アポテーションの3つのメカニズムが出現する。 このケースは、生成AIによって新たに実現されたリードユーザーイノベーションとして読み上げられ、インタプリタの技術的リテラシーに影響を及ぼす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9696505968699205
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-time AI captioning now serves audiences at multilingual events, yet computer-assisted interpreting (CAI) tools are still built for interpreters, rarely by them. This article reports an autoethnographic design study in which a professional interpreter with no programming training built a local-first CAI system through expert-led 'vibe coding', co-creating with an LLM architect and a coding agent. Analysis of the complete development dialogues shows how tacit professional knowledge, from segmentation to booth infrastructure, was externalized into design after generic defaults failed in use. In a demanding public scientific event, three mechanisms of in-booth appropriation emerge under a firmly human-led division of labor; telemetry from a first fully instrumented assignment shows a fully local chain sustaining a median translation latency of 0.94 s across 971 utterances. The case is read as lead-user innovation newly enabled by generative AI, with implications for the technological literacy of interpreters and the future of interpreter training.
• Abstract（参考訳）: リアルタイムAIキャプションは現在、多言語イベントのオーディエンスに提供されているが、コンピュータ支援解釈(CAI)ツールはまだインタプリタ向けに構築されている。 本稿では,プログラミングトレーニングのないプロのインタプリタが,専門家主導の"ビブコーディング"を通じてローカルファーストのCAIシステムを構築し,LLMアーキテクトとコーディングエージェントとの共同作成を行う,自己エスノグラフィー設計研究について報告する。 完全な開発ダイアログの分析は、セグメンテーションからブースインフラストラクチャに至るまで、汎用的なデフォルトの使用が失敗した後、どのように設計に外部化されたかを示している。 需要の高い科学イベントでは、しっかりとした人間主導の労働部門の下で、ボトムス・アロケーションの3つのメカニズムが出現し、最初の完全な装置によるテレメトリーは、991発話で0.94秒の翻訳遅延を持続する完全局所連鎖を示す。 このケースは、生成AIによって新たに実現されたリードユーザーイノベーションとして読み上げられ、インタプリタの技術的リテラシーと、インタプリタトレーニングの将来に意味を持つ。

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