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El uso de la IA en la traducción

Últimamente está muy de moda hablar de inteligencia artificial y no son pocas las empresas que anuncian utilizarla. La aparición de ChatGPT entre otras, han impulsado esta fiebre por la IA pero… ¿es esto tan novedoso? Lo cierto es que la IA llevaba ya años introduciéndose en nuestras vidas de manera más silenciosa y, un gran ejemplo es el sector de la traducción.

Hoy en día todos conocemos el traductor de Google, seguramente la herramienta de traducción automática más conocida del mundo. Las herramientas de traducción automática (TA) existen gracias a una rama de la inteligencia artificial denominada Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) cuya aparición se remonta a la Segunda Guerra Mundial, cuando empezaron a desarrollarse métodos numéricos para obtener traducción automática de los mensajes que enviaban de los servicios de inteligencia de los bandos implicados de manera automatizada. El desarrollo de herramientas basadas en PLN fue muy lento (varias décadas se tardó en obtener resultados con un amplísimo margen de error), además de costoso, con varios intentos fallidos por el camino.

A finales de los años 90, cuando todavía utilizábamos Encarta y el Diccionario Oxford en CD-ROM, cuando no existía Google traductor ni mucho menos DeepL, aparecen las primeras herramientas de Traducción Asistida por Ordenador (TAO).

Las herramientas TAO almacenan nuestras traducciones de manera que las podamos recuperar para replicarlas en futuros textos en los que haya fragmentos que ya hemos traducido anteriormente. De esta manera, en lugar de tener que volver a escribir, la traducción de lo repetido se autopropaga, dejándonos como única tarea en ese segmento la de su revisión. En los últimos años, las herramientas TAO han incorporado a su vez Traducción Automática (TA) e incluso los últimos avances incluyen ChatGPT. 

¿Puede entonces la TA sustituir al trabajo humano?

La traducción automática funciona de tres maneras: el primer desarrollo de TA se hizo mediante reglas lingüísticas (cruzando datos de diccionarios); después, mediante estadísticas (cruzando un gran volumen de traducciones realizadas previamente), y, en los últimos años, es cuando por fin se han conseguido resultados con un mínimo de calidad, incorporando redes neuronales que tienen en cuenta el texto y el contexto.

La traducción automática hoy en día es una herramienta que nos permite entendernos en situaciones informales en las que entran en una comunicación dos o más idiomas diferentes, pero presenta grandes limitaciones, un amplio margen de error y sirve solo en determinados tipos de textos en los que no sea necesaria una parte creativa, la identificación de vocabulario o estructuras específicas de un sector concreto ni ningún tipo de adaptación cultural 

En el actual contexto de globalización, la realidad es que generamos una gran cantidad de información que necesita ser traducida de manera prácticamente inmediata. Es tal el volumen, que es humanamente imposible abarcar todo; he aquí donde la traducción automática (bien utilizada y solo en determinadas combinaciones lingüísticas) puede ser una gran aliada, surgiendo una nueva figura profesional, la posedición. El/la poseditor/a es la persona que utiliza un texto traducido de manera automática y lo convierte en un texto de calidad, cumpliendo los tres requisitos básicos de una traducción: que diga todo lo que dice el original, que no diga nada que no diga el original y que el texto resultante sea natural y totalmente comprensible. Este último punto, el de la naturalidad, es en el que suelen fallar hasta los mejores motores de traducción automática, siendo el resultado un texto mecánico (sin calidad literaria), con estructuras gramaticales pegadas al original y muy alejadas la forma humanamente natural de hablar en el idioma de destino, por no hablar de los ocasionales desternillantes resultados.

Estos ejemplos nos hacen mucha gracia, pero nadie quiere que su empresa sea protagonista de ellos. Para evitarnos este bochorno, cabe destacar la importancia de la posedición humana en la adaptación al contexto (especialmente crítica en textos muy especializados, médicos, jurídicos… cuya mala traducción puede tener resultados catastróficos), ya que las personas tenemos la capacidad, de la que carece hoy un día una máquina, de interpretar la pragmática o seleccionar terminología específica adaptada a diferentes situaciones, contextos, campos de especialización o formalismos. 

Lo más fascinante de estas herramientas es que nuestro propio trabajo es el que hace que mejoren en su eficacia ya que se alimentan del contenido que creamos y no tendremos que corregir dos veces un mismo error.

Quizás esto de TAO suene a chino, no tanto TA y sin embargo, el procesamiento del lenguaje natural está presente también en otro tipo de aplicaciones mucho más conocidas, como las de marcación por voz, ¿Quién no ha utilizado alguna vez Siri o Alexa?

La IA ha venido para quedarse y solo podemos hacer dos cosas; cogernos una pataleta o utilizar nuestra inteligencia humana para convertirla en nuestra aliada, en una herramienta que nos permita ser más eficaces. 

Attesor (www.attesor.com ) es una agencia proveedora de servicios lingüísticos en la que incorporamos los avances más novedosos en PLN para ofrecer un trabajo de calidad además de todo tipo se soluciones comunicativas.
Aída Cordeiro, CEO Attesor

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