Publicado el 19 de febrero de 2025 Actualizado el 19 de febrero de 2025
El tema de la automatización de la traducción no es nuevo. Desde hace más de un siglo, los investigadores intentan encontrar la manera de descodificar una lengua en otra utilizando máquinas. Los ordenadores estimularon enseguida este sueño, e IBM intentó traducir artículos científicos rusos al inglés utilizando su sistema. No era ideal, capaz de reconocer sólo 250 palabras, pero siguió siendo un modelo durante mucho tiempo.
Después llegaron los traductores automáticos como Google Translate y otros. Aprendían memorizando reglas lingüísticas. Por ejemplo, entendían que el verbo en francés suele estar en medio de la frase, mientras que en alemán la termina. Un enfoque más eficaz... pero que seguía dando lugar a miles de traducciones absurdas, de las que se burlaban en Internet. Hoy en día, los traductores aprenden mediante redes neuronales y asimilando documentos. A fuerza de leer archivos en francés y en inglés, llegan a comprender las similitudes y ofrecen transcripciones impecables.
Sin embargo, el primer peligro es que el inglés es ahora la lingua franca predominante en Internet. Esto puede dificultar las traducciones entre lenguas que tienen menos corpus comunes, por ejemplo, las transposiciones del japonés al francés. Otro problema es que los bots actuales aprenden mucho de su propio trabajo. Cualquiera que haya hablado con un bot conversacional sabe que el lenguaje utilizado es mediocre: nivel correcto de lenguaje, sin errores pero sin florituras o sin entender homónimos juntos. ¿Acabaremos teniendo traducciones y escritos medios?
Quizá sea aquí donde los traductores tengan la clave para conservar su empleo: pueden hacer más humano el trabajo que realizan.
Duración: 15min40
Imagen: Mohamed Hassan de Pixabay
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