¿Por qué aprender a traducir cuando la IA puede hacerlo?

La inteligencia artificial pone en tela de juicio una parte importante de las profesiones y de las competencias que hay que dominar. Su democratización a finales de 2022 ha suscitado reacciones muy diversas, desde el entusiasmo hasta la preocupación. ¿Quién vería su profesión bajo el control de un algoritmo? Especialistas y observadores aficionados publicaron inmediatamente sus predicciones en Internet. Entre todas las clasificaciones disponibles, un trabajo aparecía sistemáticamente: traductor.

Una profesión condenada...

De hecho, el mundo no esperó a ChatGPT para traducir automáticamente textos o palabras. Las historias de ciencia ficción, desde Star Trek a La Guerra de las Galaxias, entre otras, ya tocaban la idea de traductores universales para reducir la barrera lingüística entre los pueblos humanos y los extraterrestres. En realidad, ya en la Segunda Guerra Mundial, el concepto de herramientas para traducir más rápidamente pasó a primer plano porque ser capaz de descifrar los mensajes enemigos daba una ventaja considerable. El trabajo de Turing para descifrar los códigos nazis contribuyó en gran medida a que los Aliados ganaran la guerra. En consecuencia, cuando el mundo puso fin a una confrontación y entró en otra (la Guerra Fría), se llevaron a cabo experimentos de traducción automática, entre ellos uno de la Universidad de Georgetown e IBM en 1954, que demostró una transcripción rudimentaria del ruso al inglés.

La máquina se basaba en estrictas reglas gramaticales y diccionarios, con la ayuda de lingüistas. Estas traducciones eran a menudo incompletas, literales y poco convincentes. No fue hasta más de 50 años después cuando aparecieron las traducciones automáticas que utilizaban modelos estadísticos. El sistema informático tenía acceso a un enorme banco de datos lingüísticos donde calculaba las probabilidades de que un determinado lexema fuera el siguiente o no. Un modelo que ya era más fluido, pero que no era muy bueno para entender frases largas o matices.

La inteligencia artificial entró de lleno en la traducción en 2016, cuando fue capaz de crear redes neuronales de comprensión capaces de captar el contexto y producir traducciones mucho más naturales. En 2016, por ejemplo, la herramienta de Google permitió traducir entre dos idiomas sin utilizar el inglés. Los expertos aseguran que, desde 2020, la IA ha entrado en la fase LLM (large language model), en la que es capaz incluso de reescribir, adaptar el tono y hacer traducciones más "humanas".

Como resultado, cada vez más empresas recurren a este tipo de traducción, ya que se puede hacer en cuestión de segundos, a bajo o ningún coste y en un número impresionante de idiomas. Subtitular vídeos o videojuegos nunca ha sido tan fácil en este contexto, lo que permite a los pequeños estudios ofrecer versiones traducidas de sus productos sin aumentar sus costes de desarrollo. La traducción de obras literarias también es más rápida y ágil con esta tecnología, aunque no siempre esté exenta de errores.

... ¿o no?

En 2024, se publicó un artículo en la página web de NPR, la radio pública estadounidense, traducido (humanamente aquí) de la siguiente manera: "Si la IA es tan buena, ¿por qué sigue habiendo tantas ofertas de trabajo para traductores?". El título es provocador, pero pone de relieve una realidad, constatada por el autor, según la cual las convocatorias para traductores en muchos sectores gubernamentales o jurídicos siguen siendo las mismas que antes de la llegada de la IA generativa. Si bien es cierto que en algunos sectores está disminuyendo la demanda, otros son muy conscientes de que un robot conversacional no basta para traducir, que no se trata sólo de"convertir palabras de un idioma a otro".

La noción de significado, aunque ha mejorado mucho con los años, sigue siendo compleja para las máquinas. Incluso los proveedores de IA de traducción admiten que en muchos casos es preferible que todo lo revise un traductor profesional para evitar malentendidos, pérdidas de sentido, etc. Si pensamos en el ámbito jurídico, por ejemplo, la cuestión de la traducción automática se vuelve delicada. Cada término, cada verbo y cada signo de puntuación conducen a la jurisprudencia. Bastaría un error de transcripción para abrir la puerta a litigios; ya ha ocurrido antes. Eso explica por qué los traductores de este campo estarán casi siempre muy solicitados.

Incluso en otros sectores, el valor añadido de la traducción humana consiste realmente en contextualizar una frase traducida. Por ejemplo, en mandarín, la gente no es dueña de su lugar de trabajo. Por eso, preguntar "¿Tienen baño?" en un café de Pekín o Taiwán despierta estupor. Equivale a preguntarles si tienen cuarto de baño en casa... Sin embargo, Google Translate sigue cometiendo este error en su traducción.

De ahí la importancia siempre presente de aprender a traducir. Sí, las inteligencias artificiales son avanzadas, pero no pueden captar la sutileza de los significados, los contextos, etcétera. Así que enseñar a hacerlo no sólo ayuda a adquirir el vocabulario de una lengua extranjera, sino también a comprender sus sutilezas y expresiones precisas, incluso intraducibles... a menos que la IA ayude a los traductores a traducirlas.

De hecho, muchos traductores utilizan ahora la IA como una herramienta de referencia adicional, del mismo modo que los diccionarios, léxicos, etc. La ventaja es que el algoritmo puede utilizarse de varias maneras, y el intérprete elige la que mejor se adapta a la situación.

La Ordre des traducteurs, terminologues et interprètes agréés du Québec no prohíbe estos usos, pero advierte de que la mayoría de las herramientas gratuitas no garantizan la confidencialidad ni la seguridad de los documentos. Por ello, aconseja al público en general que actúe con prudencia y recurra a profesionales para los archivos relacionados con el trabajo, los documentos sensibles y otros usos relacionados con la confidencialidad.

Imagen: Jorge Franganillo de Pixabay

Referencias:

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