誰もが互いの言うことを完璧に理解できる世界を想像してみてください。話すそばから言葉が翻訳され、理解してもらおうとして気まずい思いをすることも過去のものになっています。
こうした実現の難しい構想を、開発者たちは何年も追い求めてきました。Google翻訳のような無料ツールは、1,000億語以上を翻訳しており、これにほかのアプリやハードウェアも加わり、外国語が話されるそばから翻訳すると謳う製品が今では利用できます。それでも、何かがまだ欠けています。
そうです。今では、『銀河ヒッチハイク・ガイド』に登場するバベルフィッシュを思わせるイヤーピース型の技術を買うことができます。大学で学び、専門的な経験を積んだ多言語翻訳者と同じような仕事をすると謳う機器ですが、実際はそう単純ではありません。
1958年に翻訳はローマ人の発明だという、なかなか興味深い主張がなされたにもかかわらず、翻訳は文字の誕生と同じくらい古く、通訳はさらに古くから存在していた可能性が高いでしょう。古代文明で通訳が雇われていた証拠もあります。古代世界の多くの地域と同じく、ギリシャやローマも多言語社会だったため、翻訳者と通訳者の両方を必要としていました。
どのように翻訳すべきかという問いも、同じくらい古くからあります。ローマの詩人キケロは、翻訳とは「non verbum de verbo, sed sensum exprimere de sensu」、つまり一語一語ではなく、意味を意味として表現するものだと説きました。
理論の世界を少しだけ巡ったのには、ひとつの簡単な目的があります。翻訳は単に言葉を扱うものではなく、ある言葉を別の言葉に置き換える作業を自動化しても、人間による翻訳の代わりには決してならないことを強調するためです。翻訳で大切なのは、言葉の意味と、字義的な意味だけでなく含意も踏まえ、その意味を読みやすく、理解しやすい形で表現することです。
意味から解読へ
それでは、テクノロジーが言語を適切に翻訳できるようになるという考えを、なぜ私たちは今も追い求めているのでしょうか。機械翻訳の研究が始まったばかりだった1930年代、開発者たちは、まずは構文の並べ替えを最小限に抑えて機械的に単語を置き換えることが、許容できる翻訳方法だと考えていました。そして今日も、世の中にはこの考えが根強く残っています。
こうした開発者たちはそれぞれの専門分野では優れていましたが、言語学者ではありませんでした。優れた科学者であり数学者でもあったウォーレン・ウィーバーは、この初期の考え方を1949年にこう要約しています。「翻訳の問題を暗号解読の問題として扱うことができるのではないかと、誰もが自然に考えるだろう。ロシア語の記事を見て、私はこう言う。『これは本当は英語で書かれているが、見慣れない記号で暗号化されている。これから解読しよう』」。
ウィーバーにとって、翻訳とはある記号を別の記号に置き換えることにすぎませんでした。こうした「見慣れない記号」の実際の意味は、重要ではないと考えられていたのです。
翻訳者や翻訳研究者は、自動化が未来になるという話をよく目にします。すでにそうなったと考える人もいます。ほかの多くの分野ではそうなったように、というわけです。しかし、誤りのない技術の実現には、まだほど遠いのが現状です。ウェールズだけでも、ウェールズ語を話さない人々がオンライン翻訳サービスを使い、校正前の文章を公開してしまった例は数多くあります。その結果はたいていユーモラスに報じられますが、混乱を招き、問題解決のために人間の翻訳者が介入する事態につながったことは間違いありません。
だからといって、自動化に役割がないわけではありません。たとえば機械は弁護士や医師、教師の仕事を助けていますが、彼らに取って代わったわけではありません。同じように、機械は翻訳者の仕事をより良くし、正確さの向上にも役立ちます。しかし、驚くべき技術革新がない限り、機械に私たちが取って代わられることはありません。機械は文章そのものの翻訳にはかなり長けるようになりましたが、文章の背後にあるものを扱うには、人の助けが必要です。
機械を修正する
年内に出版予定の、英語からウェールズ語への翻訳に関する私自身の論文は、機械翻訳の出力を修正する翻訳者が作業することで、生産性が向上し、翻訳が速くなることを示しています。
さらなる研究でも明らかになっているのは、この修正作業を経た文章が、一から翻訳した文章と同じくらい受け入れられるということです。翻訳がバイリンガルサービスを提供する主な手段のひとつとなっているウェールズのような社会では、この生産性の向上が何より重要です。毎日ウェールズ語を話す人は35万人を大きく上回り、英国各地の自治体も数多くのほかの言語への翻訳を行っています。人々に迅速かつ的確に理解してもらうことが極めて重要です。
現在、機械翻訳は比較的平易な文章の下訳を作成できます。また、研究によれば、その下訳を修正するほうが、人間が一から翻訳するより通常は効率的です。しかし、機械が翻訳者の頭脳に取って代わることは今のところありませんし、将来それが可能になるかどうかも疑問です。背後のコードがどれほど複雑でも、自動システムが言葉の意味を同じように捉えるのは難しいでしょう。
