2019年11月19日

2019年に執筆はどのように見えるのだろうか?(5)


Less incentive to write outside of work
仕事以外に書くためのより少ない誘因

This past year’s AI trends tended to focus on convenience. And while that often creates easy-to-use tools, it can also create fewer opportunities, and less incentive, to write. Going forward, that will likely be just as true, especially when considering the opportunities to write outside of work.
これまでの一年間のAI傾向は便利さに焦点を合わせる傾向がありました。 そしてそれがしばしば使いやすい道具を作り出す一方で、それは書くために、同じくより少ない機会とより少ない誘因を作る可能性があります。 話を進めると、それは、仕事以外に書く機会を考慮に入れるとき特に、多分真実と同じようになるでしょう。

“Siri, or her cousins Alexa or whatever, social robots−what they’re doing is they’re going to obviate the need for us to write . . . And with writing, if you don’t use it, you really do lose it. When I haven’t done any serious writing for months . . . I find it hard to get back into the flow of things. Just as if you haven’t ridden a bicycle for a number of years,” says Dr. Naomi Baron, professor of linguistics emerita at American University and author of “Words Onscreen: The Fate of Reading in a Digital World.”
「シリ、あるいは彼女のいとこアレクサあるいは何でも、ソーシャルロボット −それらがしていることは、それらが我々の書く必要を取り除こうとしているということです・・・。 そして執筆で、もしあなたがそれを使わないなら、あなたは本当にそれを失います。 私が数カ月間もどんな重大な執筆でもしなかった時・・・ 私はことの流れに戻ることが難しいことを見いだします。 ちょうど、あなたが何年もの間自転車に乗らなかったかのように」と、アメリカン大学の名誉退職の言語学の教授で「スクリーン上の言葉:デジタル世界で読書の運命」の著者、ナオミ・バロン博士が言います。


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2019年11月18日

2019年に執筆はどのように見えるのだろうか?(4)


More common-sense AI
より常識的AI

At a basic level, machine learning or AI is an automatic model that can be replicated ad infinitum. But once you have those basics down, there’s usually room for improvement. After all, even the most basic concept can be complicated, given the right set of conditions. In some cases, that will mean teaching AI common-sense information to fill in the gaps.
基本的レベルで、機械学習あるいはAIは、際限なく自動複製可能自動モデルです。 けれどもあなたがそれらの基本をしっかり理解した途端に、通常改良の余地があります。 結局のところ、最も多くの基本概念さえ、正しいの条件セットを与えられないと、複雑となる可能性があります。 ある場合には、それはそのギャップを埋めるためのAI常識情報を教えることを意味するでしょう。

“I think another big trend will be including more and more real-world knowledge in these automatic models which will then help enrich the type of processing that we’re able to do, and providing more and better types of suggestions as far as how to rewrite text and how to generate messages,” says Grammarly research scientist Courtney Napoles.
「私はもう1つの大きい傾向がそれで我々がすることが可能であるタイプの処理を豊かにする助けとなるこれらの自動モデルの実世界の知識をますます含んでいるだろうし、テキストを書き直す方法やメッセージを生成する方法までますますもっと良いタイプの示唆を提供しているであろうと思います」と、Grammarly 研究専門の科学者コートニー・ナポレスが言います。

One example of this is the idea that the sky is cloudy when it rains. Of course, common knowledge says it’s true−you need clouds to produce rain, so they must be there when it’s raining. But for an algorithm, it’s something that must be taught.
この1つの例が、雨が降ると、空が曇っているという考えです。 もちろん、常識はそれが本当であると言います −雨を生じるためにあなたは雲を必要とします、それで雨が降っているとき、雲は、そこになければなりません。 しかし、アルゴリズムのためには、それは教えられなくてはならない重要なものなのです。

Or, as Dr. Naomi Baron, professor of linguistics emerita at American University and author of “Words Onscreen: The Fate of Reading in a Digital World.” puts it, “AI voice recognition tools are getting better and better, but my Alexa is still pretty stupid.”
あるいは、アメリカン大学の名誉退職の言語学の教授で「スクリーン上の言葉: デジタル世界で読む運命」の著者、ナオミ・バロン博士が、述べるように「AI音声認識ツールはますます良くなっているが、しかし私のアレクサはまだかなり愚かだ。」


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2019年に執筆はどのように見えるのだろうか?(4)


More common-sense AI
より常識的AI

At a basic level, machine learning or AI is an automatic model that can be replicated ad infinitum. But once you have those basics down, there’s usually room for improvement. After all, even the most basic concept can be complicated, given the right set of conditions. In some cases, that will mean teaching AI common-sense information to fill in the gaps.
基本的レベルで、機械学習あるいはAIは、際限なく自動複製可能自動モデルです。 けれどもあなたがそれらの基本をしっかり理解した途端に、通常改良の余地があります。 結局のところ、最も多くの基本概念さえ、正しいの条件セットを与えられないと、複雑となる可能性があります。 ある場合には、それはそのギャップを埋めるためのAI常識情報を教えることを意味するでしょう。

“I think another big trend will be including more and more real-world knowledge in these automatic models which will then help enrich the type of processing that we’re able to do, and providing more and better types of suggestions as far as how to rewrite text and how to generate messages,” says Grammarly research scientist Courtney Napoles.
「私はもう1つの大きい傾向がそれで我々がすることが可能であるタイプの処理を豊かにする助けとなるこれらの自動モデルの実世界の知識をますます含んでいるだろうし、テキストを書き直す方法やメッセージを生成する方法までますますもっと良いタイプの示唆を提供しているであろうと思います」と、Grammarly 研究専門の科学者コートニー・ナポレスが言います。

One example of this is the idea that the sky is cloudy when it rains. Of course, common knowledge says it’s true−you need clouds to produce rain, so they must be there when it’s raining. But for an algorithm, it’s something that must be taught.
この1つの例が、雨が降ると、空が曇っているという考えです。 もちろん、常識はそれが本当であると言います −雨を生じるためにあなたは雲を必要とします、それで雨が降っているとき、雲は、そこになければなりません。 しかし、アルゴリズムのためには、それは教えられなくてはならない重要なものなのです。

Or, as Dr. Naomi Baron, professor of linguistics emerita at American University and author of “Words Onscreen: The Fate of Reading in a Digital World.” puts it, “AI voice recognition tools are getting better and better, but my Alexa is still pretty stupid.”
あるいは、アメリカン大学の名誉退職の言語学の教授で「スクリーン上の言葉: デジタル世界で読む運命」の著者、ナオミ・バロン博士が、述べるように「AI音声認識ツールはますます良くなっているが、しかし私のアレクサはまだかなり愚かだ。」


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2019年11月15日

2019年に執筆はどんなに見えるでしょうか?(1)


What Will Writing Look Like in 2019?
2019年に執筆はどんなに見えるでしょうか?

Devon Delfino

Devon Delfino
デボン・デルフィーノ著

Updated on December 6, 2018
Trends
2018年12月6日、 2018更新
傾向

Identifying change is a difficult thing when you’re looking through a microscope at a sliver in time. But if you think back to five or ten years ago and focus your attention on technological developments that have shifted the way we communicate, you can start to see the impact of those advances.
あなたが時に顕微鏡を通してほんの一部を見ているとき、変更を識別することは、難しいです。 けれど、もし、あなたが5年あるいは10年前を思い返して、我々が意思疎通する方法を変えてきた技術開発にあなたの注目を集中するなら、あなたはそれらの進歩の影響を見始めることができます。

Every year, the world we know changes and becomes something new. In 2018, we saw the meteoric rise of artificial intelligence as the technology was largely embraced and became a part of our everyday lives. But as we approach the new year, it’s natural to ask, “what will 2019 hold in store?”
毎年、我々が知っている世界は変化して、新しい何かになります。2018年に、その技術が大きく取り入れられて、我々の日常生活の一部になるにつれて、我々は人工知能の華々しい興隆を見ました。 けれども我々が新年に近づくにつれて、「2019年は何をもたらすのでしょうか?」と、尋ねることは自然です。

To give you an idea of the possibilities, here are some of the trends experts say will impact the way you live, work and communicate online in 2019:
あなたに可能性の考えを与えるために、あなたが住み、働き、2019年にオンラインの意思疎通方法に影響を与えるであろうとエキスパートが言う若干の傾向があります:



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2019年11月14日

2018年:AIパワー意思疎通の年(8)


This year has been, in a word, impressive. From the increasing ease and user-focused AI features to chatty chatbots and tech-industry changes, it’s enough to make you feel like you live in the future. And though there’s still work to be done, there’s also reason to be optimistic about the future of writing technology.
今年は、要するに、(今まで)印象的でした。 増大する容易さとユーザーに重点を置いたAI機能から話し好きなチャットボットや技術業界の変化まで、それはあなたをあなたが未来に生きてるように感じさせるのに十分です。 そしてまだするべき仕事があるけれども、同じく技術を執筆することの未来に対して楽観的である理由があります。

The only question is: What will writing look like in 2019?
唯一の質問は次の通りです:2019年に執筆はどのように見えるでしょうか?

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2019年11月13日

2018年:AIパワー意思疎通の年(7)


Thankfully, however, it’s been a top-priority topic in 2018, and there have been efforts to do things like increasing the diversity of the researchers and engineers who create the various tools we use every day, both within and outside of the realm of AI and writing, according to research scientist Napoles.
しかしながら、ありがたいことに、それは2018年に(今まで)最優先トピックでした、そして、研究専門の科学者ナポレスによれば、AIと執筆の領域の内外両方で我々が、毎日、使う種々のツールを作成する研究者とエンジニアの多様性を増やすようなことをする努力がありました。

“It’s one thing to be trying really hard to have less bias in your models, but it’s another thing to have people who represent different worldviews and different experiences to actually be developing them,” she says. One example: Gender. According to Napoles, in the past, there had been attempts to do things like identify gender based on text.
「本当に激しくあなたのモデルにより偏りを持たないようとしていることは一つのことですが、しかし異なった世界観と異なった経験が実際にそれらを開発していると表現する人々がいることは別のことです」と、彼女は言います。 1つの例:性。 ナポレスによれば、過去に、本文に基づいて性を特定するようなことをする試みが(すでに)ありました。

“Now, you don’t see people talking about identifying gender based on some latent textual characteristics because there’s a better understanding or acceptance that gender isn’t necessarily this binary label,” she says. “These things aren’t going to change overnight, but there’s a lot of talk about demonstrating the biases that exist in the research community. It’s an ongoing process, but this past year has been really exciting.”
「その性が必ずしもこの白か黒かのラベルではない、もっと良い理解あるいは受け入れがあるから、若干の潜在的な本文の特徴に基づいて性を識別することについて人々が、話しているのをあなたは今は、見ません」と、彼女は言います。 「これらのことは一晩で変化しないでしょうが、しかし、研究コミュニティーで存在する偏見を実演することについての多くの話があります。 それは進行中のプロセスですが、しかしこれまでの一年間は本当に(今まで)わくわくするものでいた。」


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2019年11月12日

2018年:AIパワー意思疎通の年(6)


When it comes to machine learning, the ability to contextualize the style of your message and tailor it to your audience has made huge advances in 2018. That means the software or tech you use can now do things like suggest more formal or polite language in a work email so that you end up looking like the smart and savvy working professional you are. That’s huge when you’re constantly fielding emails or Slack messages from co-workers and clients.
それが機械学習の話となると、あなたのメッセージのスタイルを 文脈化して、それをあなたの聴衆に合わせて仕立てる能力は2018年に大きな前進をしました。それが、 あなたが頭が良くて知見がある働くプロのように見えることになるように、あなたが使うソフトウェアあるいは技術は、仕事の電子メールでいっそう正式か、あるいは丁寧な言語を示唆するようなことをすることが可能であることを意味します。 あなたがいつも同僚やクライアントからの電子メールあるいはスラックメッセージに応対しているとき、それは莫大です。

(P.S. That feature is also available in Grammarly.)
(追伸. その機能は Grammarly で同じく利用可能です。)

Pushes to diversify tech, on all fronts
すべての前線で、技術の多角化を推し進める

If you happen to be someone who falls outside of the straight-white-male category (or you follow tech news), you’ve probably heard about or noticed the inherent biases in algorithmic models, and, more broadly, within the tech industry itself. It has, after all, been an issue for years.
もしあなたがたまたま同性愛でない白人男性のカテゴリーの外に転ぶ誰か(あるいはあなたが技術ニュースを追う)なら、そして、いっそう広くは、それ自身の技術業界内であなたはおそらくアルゴリズムのモデルの固有の偏見について聞くか、あるいはそれに気付いています。 それは、結局のところ、数年間の一つの課題でした。


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2019年11月11日

2018年:AIパワー意思疎通の年(5)


But for those that do use AI, they’re not only becoming more independent, they’re getting smarter and chattier, too.
けれどもAIを使う人たちのために、それらは単にいっそう独立しているわけではありません、同じく、彼らはもっと頭が良くて、そしてもっと話し好きになっています。

“This past year has seen really incredible developments in conversational agents, including chatbots that you can talk to in more natural ways to conversational robots that act like a personal assistant and make restaurant reservations for you−and have the same intonation and pauses as a real person speaking,” says research scientist Napoles.
「これまでの一年間、個人秘書のように振る舞って、そしてあなたのためにレストラン予約をして − そして実在の人物と同じイントネーションや詰まりながら話をあなたが対話型ロボットにいっそう自然な方法で話をすることができるチャットボットを含めて、対話型エージェントにおける本当に信じ難い開発を見てきています。」と、研究専門の科学者、ナポレスが言います。

More focus on style
スタイルに対するもっと多くの焦点

There are so many ways to say the same thing. Take the phrase, “thank you,” for example. You could say “much appreciated,” or “thanks,” or if you’re feeling uber-zen, and are amongst friends who get you, you could say “peace, love, gratitude.” With many options come a plethora of ways for things to go wrong. So the context of the conversation is the key factor to avoid communication missteps.
同じことを言うそれほど多くの方法があります。 例えば句、「ありがとうございます」を例にとると。 あなたは「非常に感謝」、あるいは「多くの感謝」、あるいは、もし、あなたが人間離れを感じて、あなたの友人たちの間でいるなら、あなたは「平和、愛、感謝。」と言うことができるだろう。 多くの選択でものごとが間違った方に行く過剰な方法が来ます。 それで会話の文脈はコミュニケーションの過失を避けるために鍵となる要因です。


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2019年11月10日

2018年:AIパワー意思疎通の年(4)


Though perhaps that futuristic image isn’t as far off as you might think, as she adds, “We’re almost at this point where we’re about to make the next great leap.”
彼女が付け加えるように、多分その未来のイメージはあなたが考えるかもしれないほど遠い話ではないけれども、「我々は我々が次の大きい跳躍をしようとしているこのポイントにほとんどいます」。

More independent and intelligent chatbots
いっそう独立して、知的なチャットボット

Whether you work in marketing, where chatbots are a major trend, or not, you’ve probably come across a few in recent memory. (And in case you’re wondering what a chatbot is: Think that annoying little paperclip that Microsoft Word used to have, but for websites.) This sudden ubiquity is not a coincidence: Chatbots are growing in both popularity and usability.
あなたがマーケティングで働くか否かにかかわらず、チャットボットは、大きなトレンドです。あるいはそうでなくとも、あなたはおそらく最近の記憶でおそらく2-3のことに出くわしています。 (そしてあなたはチャットボットが何であるかと思っている場合に:マイクロソフト・ワードが、かってそうであった迷惑な小さな 紙ばさみを考えてください。しかし、それはウェブサイトのためのものです) この突然の遍在は偶然の一致ではありません:チャットボットは人気と有用性両方で成長しています。

“We’re seeing conversational and intelligent marketing chatbots−not chatbots where the human has written all the branching logic, but chatbots where they’re actually trying to predict the needs of a customer or someone visiting the website,” says AI expert Roetzer. Of course, not every chatbot you come across is using AI, which can be confusing for the average user.
「我々は対話型の、知的なマーケティングのチャットボットを見ています − それは人がすべての分岐するロジックを書いたチャットボットではなく、それは 彼らが実際にウェブサイトを訪れている顧客あるいは誰かの必要を予言しようとしているチャットボットです。」と、AIエキスパート Roetzer が言います。 もちろん、あなたが出くわすすべてのチャットボットがAIを使っているわけではありません。それは、平均的なユーザーにとって紛らわしい可能性はあります。


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2019年11月09日

2018年:AIパワー意思疎通の年(3)


“We’re doing an increasing amount of our writing on smartphones. But if you’re working on a smartphone, you write less. It’s not worth the effort. And it limits us in our attempts to say something that’s different. When I’m traveling, I will send a response to a text or to an email, and I know they’re shorter than what I would do if I’m sitting at my computer,” says Dr. Baron. Near-human AI performance If you’re a fan of the “Star Trek: The Next Generation” series, you may be thinking about the android, Data, right about now. (And if not, he’s like a super-sophisticated, mechanical version of Pinocchio.) But, again, the real-world advances been more about AI that can be integrated into the tech you already use rather than of the tech of your Jules Verne-loving dreams.
「我々がスマートフォンで書くことはますます増えています。 けれどももしあなたがスマートフォンで仕事をしているなら、あなたはそれほど書きません。 それは努力の価値がありません。 そしてそれは異なっている何かを言おうとする我々の試みで我々を制限します。 私が旅行しているとき、私はテキストあるいは電子メールに応答を送るでしょう、そしてもし私が私のコンピュータに向かっているなら、私がするであろう返事より短いことを知っている。」と、バロン博士は言います。 もしあなたが「スタートレック:次世代シリーズのファンであるなら人に近いAI性能を、アンドロイド、データについてちょうど今ごろ思っているかもしれません。 (そしてもしそうでなければ、彼はピノキオの超洗練された、機械バージョンのようです。) けれども、再び、実世界の進化はあなたのジュリース・バーンを愛する夢の技術についてよりむしろすでにあなたが使う技術に統合することが可能なAIとなっています。.

“One of the really exciting things, in the past year especially, is that there have been a lot of advancements where you have these models that are achieving near-human performance on things like translating from English to Chinese in news articles, and it’s really spectacular,” says Courtney Napoles, a research scientist at Grammarly.
「本当にエキサイティングなことの1つは、特にこれまでの1年間に、ニュース記事で英語から中国語まで翻訳するようなことで人に近い性能を達成しているこれらのモデルをあなたが持つ多くの進歩があったということです、そしてそれは本当に壮観です。」と、 Grammarly の研究専門の科学者、コートニー・ナポレスが言います。


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2019年11月08日

2018年:AIパワー意思疎通の年(2)


More smart replies, less original writing
いっそうスマートな応答、それほど独創的でない執筆

It used to be that writing an email meant starting from scratch or using a canned response when appropriate. But now, thanks to things like G Suite’s new smart compose feature, you don’t even have to devote much energy to craft quick replies. You start typing, and words and phrases automatically populate, thereby saving you time. It’s one of those effortless features that is a basic function of AI. But this kind of effortlessness can have consequences, especially when the tech is relatively new.
それは電子メールを書くが、適切であるとき、ゼロから始めるか、あるいは紋切り型の回答を使うことを意味したものでした。 けれども今、G Suite の新しい賢い作文機能のようなもののおかげで、あなたは速い返答を作りあげるためにたくさんのエネルギーを費やす必要さえありません。 あなたはタイプを始め、そして言葉と句が自動的に、代入され、それによって、あなたのために時間を節約します。 それはAIの基本機能であるそれらの労力を要さない機能の1つです。 けれども、この種類の努力不要なことは何らかの結果をもたらす可能性があります。特に、技術が比較的新しいとき、

“The balance between what we write and what we think is changing,” says Dr. Naomi Baron, professor of linguistics emerita at American University and author of “Words Onscreen: The Fate of Reading in a Digital World.” And that change, she says, may not be for the best since it can get people stuck in vocabulary ruts, a phenomenon that’s amplified on devices like smartphones, where that kind of AI has been a standard feature for years.
「我々が書くものと考えるものの間のバランスは変化しています」と、アメリカン大学の名誉退職の言語学教授、「スクリーン上の言葉:デジタル世界での読書の運命」の著者、ナオミ・バロン博士が言います。 そしてその変化は、それが人々に語彙の決まりきったことの繰り返しをさせ、スマートフォンのような装置上で拡大される現象に突っ込まれる可能性がありますから、結果的にはかえって良くないかもしれません、そこでは、その種類のAIが何年もの間標準の機能であったと彼女が言います。


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2019年11月07日

2018年:AIパワー意思疎通の年(1)


2018: The Year of AI-Powered Communication
2018年:AIパワー意思疎通の年


Devon Delfino
デボン・デルフィーノ著

Updated on December 5, 2018
2018年12月5日更新

TRENDS
傾向

Every year brings with it new innovations to be mastered and new challenges to tackle. This year was no exception: From big tech’s various trials at Capitol Hill to the ever-increasing union of written and visual communication, there were a lot of tabs to keep open. But when it comes to writing technology, this is clear: It was a year of artificial intelligence-powered tools and features.
毎年、マスターされる新革新とタックルすべき新挑戦をもたらします。 今年も例外ではありませんでした:キャピトル・ヒルにおいての大きい技術系の種々のお試しから書面およびビジュアル情報伝達の常に増加する結合まで、公開しておくべき多くのタブがありました。 けれども技術を書く話になると、これは明確です:それは人工知能の力で動くツールと機能でした。

That said, it’s difficult to understand the full scope of the technology that’s been developed of late.
とは言え、最近開発された技術の全容を理解することは難しいです。

“As a whole, AI is so misunderstood that people almost have this sci-fi mentality. When they hear AI, they think the things they’ve seen in the movies and that’s the stuff that’s hyped up,” says Paul Roetzer, founder of the Marketing Artificial Intelligence Institute. “Like, that’s not real, the real stuff is these very narrow uses of AI that are built to be very specific things, like improving the content you’re writing or devising subject lines.”
「全体として、AIは非常に誤解されているので、人々は、ほとんどこのサイエンスフィクション心理を持っています。 彼らがAIと聞くとき、彼らは映画で見られているもので、誇大宣伝であるものと考えています。」とマーケテイングAI協会の創設者pポール ロイツアーが言い、「それは、本当ではないが、あなたが書いている内容を改善すること、あるいは主題の数行を考案している内容を改善するような非常に特定のことであるための構築されるAIのこれらの非常に狭い使用が実体です。」と言います。

And for that kind of AI, which is sometimes referred to as machine learning, it’s been a time of rapid growth. Here’s an overview of the biggest writing-technology trends from the past year:
そして時々機械学習として参照されるその種類のAIのために、それは(今まで)急成長の時でした。 ここにこれまでの1年間からの最も大きい執筆技術傾向の概観があります:


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