What Generative Artificial Intelligence Means for Terminological Definitions

要約

このペーパーでは、ChatGPT のような生成人工知能 (GenAI) ツールが用語定義の作成と使用に及ぼす影響を検証します。
用語学者の観点から見ると、GenAI ツールを戦略的に使用すると、定義作成のプロセスが合理化され、時間と労力の両方が削減され、同時に品質も向上する可能性があります。
GenAI ツールは、AI 支援の用語法、特にポスト編集用語法を可能にし、機械が定義を生成し、用語専門家がそれを修正または改良します。
しかし、GenAI ツールが用語の定義を含むユーザーのすべての用語のニーズを満たす可能性は、私たちが知っている用語の定義とリソースの存在そのものに疑問を投げかけます。
用語の定義とは異なり、GenAI ツールは、特定のコンテキストで用語によって活性化される知識を説明できます。
ただし、これらのツールの主な欠点は、出力にエラーが含まれる可能性があることです。
このため、信頼性を必要とするユーザーは、依然として用語集に頼って定義を得る可能性があります。
それにもかかわらず、用語集への AI の統合は避けられず、人間が作成したコンテンツと AI が作成したコンテンツの区別はますます曖昧になっていきます。

要約(オリジナル)

This paper examines the impact of Generative Artificial Intelligence (GenAI) tools like ChatGPT on the creation and consumption of terminological definitions. From the terminologist’s point of view, the strategic use of GenAI tools can streamline the process of crafting definitions, reducing both time and effort, while potentially enhancing quality. GenAI tools enable AI-assisted terminography, notably post-editing terminography, where the machine produces a definition that the terminologist then corrects or refines. However, the potential of GenAI tools to fulfill all the terminological needs of a user, including term definitions, challenges the very existence of terminological definitions and resources as we know them. Unlike terminological definitions, GenAI tools can describe the knowledge activated by a term in a specific context. However, a main drawback of these tools is that their output can contain errors. For this reason, users requiring reliability will likely still resort to terminological resources for definitions. Nevertheless, with the inevitable integration of AI into terminology work, the distinction between human-created and AI-created content will become increasingly blurred.

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