Las traducciones hechas 100% por IA y sin supervisión, suelen tener graves fallos de contexto, falta de precisión, mal empleo del tono y a veces errores gramaticales y lingüísticos
Adriana Jaime (VOZE): "Es poco probable que a corto plazo podamos obtener traducciones de una calidad y precisión aceptable sin la supervisión humana"
La Inteligencia Artificial ha llegado para quedarse en nuestras vidas. En menos de un año, esta herramienta ha conquistado todos los campos siendo empleada para infinidad de usos destacando la gran incursión de ChatGPT. En el ámbito profesional de la traducción, el aprendizaje de la Inteligencia Artificial tiene que ser siempre supervisado, es decir contar con la intervención humana que muestra al sistema qué es correcto o no. Además, la implicación de profesionales es necesaria para adaptar el mensaje al público al que se dirige, así como para transmitir el tono adecuado y actuar de filtro, teniendo en cuenta las características culturales propias de cada país y región.
A día de hoy, la IA no es capaz de interpretar las traducciones exactas de los textos cometiendo fallos de precisión que pueden tener desastrosas repercusiones. Unos problemas que se incrementan si la traducción se aplica a campos delicados como textos jurídicos donde el uso de las palabras exactas alude directamente a la interpretación de los mismos. Unos errores que ya han tenido algunas nefastas consecuencias como la denegación de asilo político por fallos en la traducción de peticiones (sin la intervención de supervisión humana, la IA puede llegar a cometer errores en la traducción de ciertos términos jurídicos específicos como la traducción de “Action” por “acción” en lugar de “procedimiento judicial” o “instrument” por “instrumento musical” en lugar de “documento legal” o “serve” como “servir” en lugar de “notificar”, lo que puede crear situaciones muy complejas).
Para conocer más sobre la necesidad de la intervención humana en la traducción con IA y el futuro de este campo, Capital conversa con Adriana Jaime, Managing Director de VOZE.
¿Qué problemas existen actualmente si dejamos la traducción 100% en manos de la IA?
Sin duda la IA ha llegado para quedarse y representa un avance muy grande en el desarrollo de la gestión y clasificación de grandes volúmenes de datos. Su penetración y aplicaciones varía según la naturaleza de las compañías, así como del nivel de recursos asignados con el fin de poder entrenar el sistema. Dentro del ámbito de la traducción, es un hecho que la IA desempeña un papel importante, ¿quién no ha traducido, alguna vez, a través de cualquiera de las aplicaciones a las que tenemos acceso? Yo diría que la gran mayoría lo hemos hecho, pero también podría afirmar que, en cada uno de los casos, hemos sido conscientes de que las traducciones que obtenemos son de nivel muy básico, con fallos y sin garantía de calidad. Estos errores que asumimos en los textos pueden derivar tanto en problemas de interpretación, como legales o a veces desencadenar situaciones cómicas.
Las traducciones hechas 100% por IA y sin supervisión de un profesional, suelen tener graves fallos de contexto, falta de precisión, mal empleo del tono, ausencia de sensibilidad local y a veces errores gramaticales y lingüísticos. La riqueza del lenguaje nos lleva a utilizar distintas palabras para un mismo concepto dependiendo del contexto. Este uso del lenguaje se agudiza sobre todo en textos profesionales, industriales, jurídicos y manuales, entre otros.
"la Traducción Neuronal y Semántica ha traido grandes mejoras pero sigue teniendo problemas con textos ambiguos o expresiones"
Adriana Jaime, Managing Director de VOZE
En este sentido y para tener una traducción de calidad, es imprescindible la intervención de un profesional que pueda seleccionar los términos según la tipología del texto, adaptar el mensaje al público al que se dirige, transmitir el tono adecuado y tener además en cuenta toda la sensibilidad cultural, religiosa e incluso política de la región. Solo un profesional es capaz de poder ofrecer una traducción fiel con matices culturales, uso de juegos de palabras o de dobles sentidos.
¿Qué papel desempeña el factor humano en la interpretación simultánea?
El factor humano, en las interpretaciones a tiempo real, desempeña un factor fundamental. La interpretación simultánea supone un esfuerzo muy grande por parte del intérprete. Hay que tener en cuenta que el contexto puede cambiar varias veces durante la misma intervención, lo que modifica a su vez el discurso y la elección del vocabulario adecuado. A estos factores además se suman las sutilezas culturales que son esenciales para una traducción precisa. El intérprete ha de tomar decisiones instantáneas sobre cómo expresar el mensaje, cómo estructurar la frase, elegir el tono, el ritmo y la entonación que mejor se ajuste para mantener la coherencia y fidelidad del mensaje original.
Otro de los aspectos que destaca es la capacidad del traductor de interpretar los silencios, captar los matices, expresiones y juegos de palabras que no pueden traducirse de manera literal. Solo la inteligencia humana tiene la experiencia y el conocimiento para reconocer y transmitir estos giros de manera efectiva.
Y por último destacaría también la capacidad de poder detectar y corregir errores que puedan surgir, así como clarificar malentendidos, aclarar conceptos ambiguos para ayudar a la comprensión de los mensajes.
¿Qué cambios deben darse en la IA para evitar este tipo de errores?
La IA, para evitar estos errores, debería desarrollarse en los aspectos que hacen que la supervisión humana sea imprescindible. El entrenamiento del sistema debería aumentar la comprensión contextual, en el sentido de mejorar su capacidad de captar y comprender el contexto, más allá de las palabras individuales, y tener en cuenta la sensibilidad cultural y lingüística. Otro aspecto sería el aprendizaje y mejora de la comprensión y traducción de idiomas con estructuras gramaticales y reglas lingüísticas más complejas. Y sin duda, la incorporación de la retroalimentación humana, ya que los sistemas de traducción automática pueden mejorar el modelo, corrigiendo errores y aumentando la calidad de las traducciones.
¿Llegaremos al punto de una actuación “sin revisión” de la IA dentro del mundo de las traducciones o siempre se requerirá de la tutorización humana?
A pesar de los avances en los últimos años, en gran medida gracias al desarrollo de distintas técnicas como la IA, resulta poco probable que a corto plazo podamos obtener traducciones de una calidad y precisión aceptable sin la supervisión humana. La comprensión del contexto, la sutileza de la sensibilidad local, los giros de palabras, el tono y hasta el humor, el amor o la ironía que desprende un texto (tanto hablado como escrito) son aspectos de la condición humana difíciles de transmitir para entrenar a la IA. La traducción no es solamente el cambio de una palabra por otra, sino que implica entender el concepto, conocer la intencionalidad, transmitir de la manera más fidedigna la idea o pensamiento de una persona teniendo en cuenta su tono y trasladando el significado de los silencios y pausas, entre otras cosas. Por ello, la IA no está preparada hoy en día para poder ofrecer un servicio de calidad en el ámbito de la traducción, sin supervisión humana.
¿Cómo funciona la Traducción Neuronal y Semántica a través de sistemas de IA?
La traducción neuronal y semántica usa sistemas de redes neuronales artificiales para procesar y comprender el lenguaje y generar traducciones automáticas.
En el caso de la traducción neuronal, se basa en el aprendizaje de secuencias de palabras u oraciones, lo que implica un gran volumen de datos para su entrenamiento. Este modelo ha traído mejoras significativas en la calidad de la traducción, sin embargo, sigue teniendo limitaciones, utilizando palabras ambiguas, no especializadas y no incorpora matices, por lo que sigue siendo imprescindible la supervisión humana.
Por otro lado, la traducción semántica está basada en el significado y la interpretación del texto en lugar de en su estructura lingüística. Este tipo de traducción aunque supone un avance muy grande, puede fallar en textos ambiguos, expresiones idiomáticas, giros de palabras y textos técnicos especializados, por lo que también, al igual que la traducción neuronal, necesitaría intervención de un profesional.
