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09 de abril de 2024
¿Por qué la IA no va a sustituir mi trabajo de revisora?
Los traductores han estado utilizando CAT Tools durante muchos años, y su papel siempre ha sido complementario
Una de las cosas que más he oído desde que elegí la profesión de traductora y revisora fue la pregunta sobre si estaba preocupada por la posibilidad de que las herramientas de IA (Inteligencia Artificial) me quitaran espacio en el mercado de trabajo.
La verdad es que, si este tipo de tecnología realmente amenazara mi empleo, el corrector ortográfico de Word ya me habría impedido llegar hasta aquí. Al fin y al cabo, si puede corregir todos los errores de un texto, ¿por qué sería necesario un control de calidad humano?
Analizando cuidadosamente a trajetória do setor de revisão e tradução, é possível perceber que as IAs não trazem nada de inédito nessa área. Tradutores têm utilizado CAT Tools (ferramentas de Tradução Assistida por Computador) há muitos anos, e seu papel sempre foi complementar.
Según Nino Vukalović (2021), podemos dividir la evolución de las CAT Tools en dos períodos principales: la fase clásica (1995 – 2005), cuando estas herramientas comenzaron a ser más accesibles para uso comercial, y la fase moderna (2005 – actualidad), caracterizada por el aumento de la cantidad de datos que alimentan estas herramientas y por la simplificación de las interfaces de usuario.
En el mercado laboral actual, es prácticamente imposible que un revisor no utilice estas herramientas, que sirven para facilitar el trabajo y dar precisión y agilidad al proceso de revisión y traducción. Imagina a un cliente pidiendo un trabajo de copywriting con una urgencia de 24 horas, y un profesional ofreciendo un plazo de cinco días, porque considera la IA como una enemiga mortal. ¡Sin condiciones!
Considerando la automatización contemporánea y la evolución de las tecnologías en todas las áreas, no tendría sentido etiquetar la IA como villana. Por el contrario, imagino que mi rutina profesional sería mucho más difícil sin su ayuda. Es perfectamente posible ver la IA como una colega de trabajo, incluso. Un error recurrente es pensar que la tecnología se encarga de hacer todo el proceso sola, junto con todas sus otras ventajas, como la precisión y la rapidez, ya que no se cansa, no duerme y no come.
El problema es que la IA falla precisamente en la base de la teoría fundamentalista de la traducción, la cual enfatiza la importancia de prestar atención al “cuándo”, “dónde”, “cómo”, “por qué”, “para quién” y “por quién”. Es decir, la literatura del área postula que la buena traducción debe guiarse por la comprensión de un contexto, que incluye el propósito a cumplir y los usos y códigos de la cultura del público objetivo. También depende del puente entre los matices culturales que, hasta el momento, solo la inteligencia humana propone con excelencia.
Como en todas las situaciones, existen (varias) ventajas y (algunas) desventajas en el uso de la IA en el mundo de la traducción y la revisión. En primer lugar, las ventajas: 1) mayor velocidad en el proceso de traducción; 2) resultados cada vez más precisos; 3) capacidad de autocorregirse; y 4) menor costo; este último, debido a que la inteligencia artificial no requiere descanso, ocio ni ayudas de alimentación y movilidad, entre otras. Esto hace que el costo-beneficio asociado a la entrega a largo plazo sea más económico en algunos casos (lo que, admitámoslo, es más que una ayuda en la vida de cualquiera).
En el campo de las desventajas, es necesario mencionar que la IA aún falla mucho en las tres “W” de la traducción: When (cuándo), Where (dónde) y Who (quién), de manera muy resumida. Al realizar cualquier tipo de traducción o revisión, es necesario analizar aspectos que van más allá de los factores lingüísticos (los llamados factores extralingüísticos), tales como códigos culturales, cómo ese texto encaja en la línea de tiempo y cuál es el público objetivo. Por eso, por ejemplo, es muy común que el actor de doblaje tenga que alterar lo que el traductor optó por poner en el guion, ya que este solo tiene acceso al texto, mientras que el actor de doblaje tiene una visión más amplia y detallada de la situación.
En una entrevista para la cadena CNN, el profesor de la NYU Stern School of Business Scott Galloway afirmó que los algoritmos de las herramientas de traducción simplemente reorganizan la información de manera elocuente, ya que no poseen la capacidad de ser creativos – además de estar aún sujetos a un cierto margen de error en la información compactada por ellos.
Errores minúsculos, sean cuales sean, en áreas como medicina y derecho son fatales, pudiendo incluso generar consecuencias judiciales en ciertos casos. Ningún gestor, sin importar el área, puede darse el lujo de depender solemnemente de una inteligencia artificial para realizar sus funciones. ¿Por qué sería diferente para un revisor y traductor?
Orígenes
Las primeras señales de la aparición de la inteligencia artificial surgieron a mediados de la década de 1950, pero de una manera muy limitada. El proceso se volvió mucho más interesante y productivo alrededor de la década de 1980, con la mejora de los estudios (y el regreso de la atención de los estudiosos a esta área de investigación) en Redes Neuronales Artificiales(RNA) y Procesamiento del Lenguaje Natural(PLN), que tuvieron un avance sustancial. Leandro Silva (1998) afirma que el evento que dio protagonismo al área de RNA fue “el desarrollo de un método para el ajuste de parámetros de redes no recurrentes de múltiples capas” (Silva, p.14), basado en un algoritmo llamado retropropagación, y el lanzamiento, en 1986, del libro “Parallel Distributed Processing”.
El progreso de la internet en los últimos años ha posibilitado el acceso a una gran (si no enorme) cantidad de datos, y esto también ha impactado el área de la traducción. El propósito de los algoritmos de IA en reproducir comportamientos similares a los originados por el cerebro humano se ha ido logrando gradualmente, pero todavía hay una razón por la cual ni siquiera Microsoft permite que sus contratos se traduzcan directamente por ChatGPT sin la participación de un revisor.
Los modelos actuales de IA aún fallan en el mismo punto que los antiguos: cometen errores en la prueba de ambigüedad semántica, tema que es – y será por un buen tiempo – responsabilidad del revisor humano. Lo ideal acaba siendo una situación híbrida: traducción/revisión neuronal con posedición humana. Son los traductores de carne y hueso quienes realizan la adecuación cultural, comparan idiomas con particularidades diferentes y realizan la adaptación de códigos lingüísticos y culturales para el lector.
Una manera sencilla de visualizar la problemática en cuestión es aplicando la misma frase, sin contexto previo, en dos canales de comunicación diferentes. Hace unos días me encontré con un texto que decía que la frase “el banco quebró” puede tener diferentes interpretaciones dependiendo del contexto. De hecho, leer la sentencia “el banco quebró” en los trends internacionales de X (anteriormente Twitter) daría margen para concluir que hubo algún problema relacionado con una institución financiera, muy probablemente.
Por otro lado, si alguien recibe este mismo mensaje del abuelo, es probable que imagine que se trata de un asiento roto. La IA aún no tiene la capacidad de interpretar una frase ambigua y traducirla fielmente, ya que la única manera de entender el contexto en este caso es conociendo al remitente.
La IA es boca de 09, ¿no?
Depende. Como se mencionó anteriormente, la IA aún es defectuosa desde el punto de vista de los aspectos culturales derivados de regiones menos conocidas o de factores lingüísticos. Al igual que cualquier algoritmo, depende de datos previos de modelos y de entrenamiento, los cuales, voilà, dependen de la calidad del control del ojo humano. El reconocimiento de patrones, matices y complejidades lingüísticas y culturales de una cierta regionalidad aún es necesario, principalmente con aquellas más desprovistas de popularidad: la lengua maorí (hablada por el pueblo maorí, nativo de Nueva Zelanda), por ejemplo.
Hice algunas pruebas por mi cuenta con ChatGPT y Bard en relación con las expresiones idiomáticas del Sudeste y Nordeste de Brasil, en específico. Con esto, obtuve tres tipos de resultados diferentes: la respuesta correcta, la respuesta errónea y la “desistencia”, es decir, la IA admitiendo que no había respuesta concreta para la pregunta.
La primera expresión elegida fue “capotar o Corsa” (perder el control de algo; dormir), muy utilizada en el Sudeste brasileño. El ChatGPT me indicó que “es una expresión coloquial usada para referirse a un accidente de coche”, que en inglés podría ser colocada como “to flip the Corsa” (virar o corsa en portugués). El Bard, por otro lado, indicó que la expresión “to go up in flames” (virar fumaça), la cual significa ser completamente destruido (literal o coloquialmente), sería un equivalente a la altura. Bueno, poniéndome en el lugar de un extranjero que solo quisiera entender lo que su amigo brasileño estaba diciendo, ciertamente me quedaría confusa. O peor, preocupada por un posible accidente automovilístico.
El segundo ejemplo aplicado fue la expresión bahiana “lá ele”, también muy utilizada y popularizada en línea. La primera plataforma (ChatGPT) indicó que no hay una equivalencia directa en inglés y que, si se está “usando de forma desenfadada”, puede traducirse como “there he goes“” (allá va él, en portugués). Bard acabó indicando un resultado parecido, pero aún así erróneo: “sure thing” (seguro). La expresión, en realidad, se utiliza en un contexto informal de negación, usualmente para contestar una frase con doble sentido dirigida a alguien. De manera resumida, sería un “¡yo no!” o el famoso “me equivoqué” del Sudeste.
Por último, utilicé otra expresión de la región de Bahía, la cual originó el subtítulo de esta sección: “boca de 09”. A priori, remite mucho a la expresión “X9”, la cual indica una persona que no sabe guardar secretos. Creo que el algoritmo de IA acabó siguiendo esa misma línea de pensamiento, pues Bard entregó “chatterbox” (hablador) como equivalente directo de la expresión. ChatGPT solo indicó que no había equivalentes en la lengua inglesa y que sería necesario más contexto para entregar una respuesta concreta. “Boca de 09” (leído como boca de cero nueve) se refiere, en realidad, a algo de extrema calidad o eficiente.
IA, la villana de los nuevos tiempos
Claro que todavía queda un largo camino por recorrer hasta que las IA sustituyan el entendimiento contextual, la creatividad y las modificaciones que no se basan en la repetición de patrones o la lógica, sino en circunstancias que exigen creatividad e interpretaciones más libres, pertenecientes exclusivamente al conocimiento humano hasta el momento. Es la asociación entre el humano y la IA la que puede conducir a resultados más precisos y eficientes en lo que respecta a la relación plazo versus calidad.
Mientras las inteligencias artificiales aún están en pañales, es probable que la posición de los revisores esté más que segura. La fase de ver a la IA como la villana del siglo ya pasó; por más que exista la posibilidad de que sea utilizada para fines “no tan legales”, esta tecnología no pasa de ser una herramienta complementaria a casi todas las áreas. En el caso de la traducción, además de juntar palabras, es necesario el toque de la emoción y la sinceridad de la mirada humana, de la ironía, de la sátira – y todo de manera cohesionada.
Aunque la IA todavía tiene un largo camino por recorrer antes de alcanzar el nivel de “sabelotodo” que muchos creen que ya tiene, es innegable el valor que esta tecnología agrega a nuestro día a día. La asociación entre humano e IA surge como un enfoque prometedor, capaz de unir lo mejor de ambos mundos. Así, mientras las IAs continúan evolucionando, es evidente que el papel del revisor permanece fundamental, ya que la complementariedad entre la tecnología y el talento humano es esencial para alcanzar resultados de calidad y relevancia. Esta simbiosis entre hombre y máquina promete no solo optimizar procesos, sino también enriquecer y mejorar la experiencia humana en diversos campos, abriendo puertas a nuevas posibilidades y descubrimientos.
Es importante recordar que depender únicamente del conocimiento artificial es, de hecho, generar solo más conocimiento artificial.
Este contenido fue producido por:
Isabela Talita Segredo
Gerente de proyectos y traductora en Skylar, donde desempeña su función en demandas relacionadas con el frente Skylar Business. Trabajó como profesora de lengua inglesa durante cuatro años antes de migrar al campo de la traducción y la subtitulación. Su enfoque de investigación e interés está en la Traducción Audiovisual, con especial énfasis en el doblaje y la transposición cultural en aspectos extralingüísticos.
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