Solving the unsolvable: Translating case law in Hong Kong

要約

この文書では、香港の二か国語法制度の下で判例法を翻訳する際の課題について取り上げます。
この報告書は、基本法によって義務付けられた任務である、1997 年の返還前にすべての成文法令を中国語に翻訳するという初期の成功を強調している。
この取り組みには、法律、言語、翻訳の専門家間の多大な協力が含まれ、その結果、包括的で文化的に適切な二か国語の法制度が完成しました。
しかし、司法判決の膨大な量と継続的な増加により、判例法の翻訳は依然として大きな課題となっています。
この論文は、政府と司法当局が判例法の翻訳に散発的かつ無秩序な取り組みを行っていることを批判し、これまで法令翻訳に取られていた徹底したアプローチと対比している。
政府は法律の二言語使用の重要性を認識しているが、判例法の翻訳に関する持続可能な戦略が欠けている。
すべての判決を翻訳することは不必要で非現実的であり、費用対効果が低いという司法当局の立場は、法的透明性と国民の信頼への影響について分析され、批判されています。
提案されたソリューションには、人間と機械の対話型翻訳プラットフォームを介して機械翻訳テクノロジーを活用することが含まれており、これには 2 つの大きな移行が伴います。
最初はニューラル モデルに基づいていたこのプラットフォームは、翻訳精度を向上させるために大規模な言語モデルの使用に移行します。
さらに、シングル エージェント システムから、Translator、Annotator、Proofreader エージェントを組み込んだマルチ エージェント システムに進化します。
助成金によってサポートされているこのマルチエージェントアプローチは、高度な人工知能と継続的なフィードバックメカニズムを統合することにより、司法判決の効率的で高品質な翻訳を促進し、バイリンガル法制度のニーズをより適切に満たすことを目的としています。

要約(オリジナル)

This paper addresses the challenges translating case law under Hong Kong’s bilingual legal system. It highlights the initial success of translating all written statutes into Chinese before the 1997 handover, a task mandated by the Basic Law. The effort involved significant collaboration among legal, linguistic, and translation experts, resulting in a comprehensive and culturally appropriate bilingual legal system. However, translating case law remains a significant challenge due to the sheer volume and continuous growth of judicial decisions. The paper critiques the governments and judiciarys sporadic and uncoordinated efforts to translate case law, contrasting it with the thorough approach previously taken for statute translation. Although the government acknowledges the importance of legal bilingualism, it lacks a sustainable strategy for translating case law. The Judiciarys position that translating all judgments is unnecessary, unrealistic, and not cost-effectiveis analyzed and critiqued for its impact on legal transparency and public trust. A proposed solution involves leveraging machine translation technology through a human-machine interactive translation platform, which undergoes two major transitions. Initially based on a neural model, the platform transitions to using a large language model for improved translation accuracy. Furthermore, it evolves from a single-agent system to a multi-agent system, incorporating Translator, Annotator, and Proofreader agents. This multi-agent approach, supported by a grant, aims to facilitate efficient, high-quality translation of judicial judgments by integrating advanced artificial intelligence and continuous feedback mechanisms, thus better meeting the needs of a bilingual legal system.

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