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Los traductores, ¿una especie en vías de extinción?

Desde los primeros experimentos de traducción automática en la década de 1950, no se ha dejado de pronosticar el triunfo de la máquina sobre el hombre. Sin embargo, nunca ha habido tantos traductores como ahora. Altamente eficaces y al alcance de todos, los sistemas de traducción en línea no han acabado con la profesión, pero la han transformado.
Adrià Fruitós for The UNESCO Courier

Joss Moorkens 
Profesor adjunto de la Facultad de Lenguas Aplicadas y Estudios Interculturales y del Centro ADAPT de la Universidad de Dublín, Irlanda

El primer experimento público de traducción automática data de 1954. Coordinado por investigadores de la empresa IBM y la Universidad Georgetown de Washington DC, se suponía que permitiría realizar en pocos años traducciones automáticas e instantáneas y de buena calidad del ruso al inglés. Desde entonces, periódicamente resurge la idea de que las máquinas podrían reemplazar a los traductores. En 2018, la empresa Microsoft anunció que sus traducciones de comunicados de prensa del chino al inglés habían alcanzado una calidad comparable a la de la traducción humana. La paradoja radica en que, ahora que los sistemas de traducción eficaces están al alcance de todos, el número de profesionales que trabajan en el sector, unas 600.000 personas en todo el mundo, nunca había sido tan alto. En este contexto, ¿los profesionales tienen verdaderamente motivos para inquietarse?  

De hecho, la situación es más compleja de lo que parece. Primero, porque los propios traductores pueden ayudarse de los sistemas digitales. Quienes trabajan con textos repetitivos, pueden usar una memoria de traducción, que les permite ahorrar esfuerzos y reutilizar las traducciones de frases idénticas o similares a las que ya han traducido. Muchos profesionales emplean la traducción automática y revisan luego los textos que la máquina les propone. Otros se niegan a esta práctica, ya que consideran que esos automatismos reducen el interés de su trabajo y que además esa tarea está mal pagada. 

Sin intervención humana, las máquinas pueden traducir correctamente algunos textos. De todos modos, el volumen de los contenidos digitales es de tal magnitud, que por sí solos los traductores no podrían responder a la demanda. El recurso a la automatización suele estar vinculado a la duración de la vida de un texto y a las posibles consecuencias de los errores de traducción. Se puede automatizar la traducción de una crítica de viaje en línea o un tuit, pero los textos de medicina o los documentos destinados a ser impresos requieren supervisión humana.

Esperanzas frustradas

Uno de los problemas es que, desde el principio, se sobrevaloró la calidad de la traducción automática. Ahora bien, las esperanzas que se pusieron en 1954 en la automatización no se hicieron realidad. En cuanto a la calidad de los comunicados de prensa de 2018, respondía a criterios de evaluación muy limitados. Es cierto que en los últimos años las tecnologías han evolucionado mucho.

Los primeros sistemas se basaban en un conjunto de reglas compiladas artesanalmente y en el uso de diccionarios bilingües. Desde la década de 1990, utilizan traducciones humanas ya existentes para generar, por métodos estadísticos, la versión más probable a partir de una frase del texto original. En el decenio de 2000, se difundió la traducción automática gratuita y, hacia 2016, se produjo un salto cualitativo, gracias a la introducción de la traducción automática neuronal (TAN). Estos sistemas, que tratan de imitar el funcionamiento de las redes neuronales del cerebro humano, se utilizan para traducir una frase de manera fidedigna en términos estadísticos, basándose en los “datos de aprendizaje”, es decir, en un conjunto de frases fuente y sus traducciones realizadas por seres humanos.    

Estos sistemas de traducción en línea, accesibles y eficientes, han alcanzado gran popularidad. En 2016, Google anunció que su sistema Google Translate generaba algo más de 143.000 millones de palabras cada día. Sin embargo, a menudo su fiabilidad deja bastante que desear.  

 

Errores y prejuicios

Los problemas más usuales son las traducciones erróneas de nombres o verbos en una frase que sigue siendo coherente, pero cuyo sentido es completamente diferente del de la frase original. Otra dificultad son los prejuicios que puede generar el uso de adjetivos como “bella”, “promiscua” o “sexy”, que los sistemas suelen asociar con mayor frecuencia al género femenino, mientras “razonable”, “intransigente” o “simpático” se vinculan más a menudo al género masculino.   

Estos prejuicios pueden ser muy difíciles de detectar y, por ende, de erradicar. Además, las palabras ambiguas, que ya sembraban el desconcierto en los primeros sistemas automáticos, siguen siendo un problema. Aunque algunas traducciones obtenidas gracias a estos sistemas resultan coherentes, otras, en cambio, arrojan resultados inesperados, que los investigadores llaman alucinaciones. Algunas de esas alucinaciones han generado auténticas conmociones mediáticas. Un informe publicado en 2018 ya señalaba algunas aberraciones de Google Translate, como la traducción de combinaciones aleatorias de letras que se convierten en profecías religiosas.   

Las intenciones del autor no pueden codificarse en un sistema automático

Por último, la intención del autor y el propósito del texto no pueden codificarse en un sistema automático. El resultado suprimirá la riqueza léxica, al dar prioridad a las palabras más frecuentes contenidas en sus datos de aprendizaje. En el caso de textos creativos o literarios, la voz del autor se pierde en la operación, a menos que la traducción automática llegue un día a progresar tanto que pueda competir con la creatividad humana. 

Reducir los costos

Pese a todas estas limitaciones, la traducción automática se utiliza hoy de manera habitual y la labor de revisión ya forma parte integral del trabajo cotidiano de muchos traductores. Barata y de buena calidad, a veces ya está integrada en el flujo de trabajo  de los traductores. Como la mayoría de los profesionales de la traducción son trabajadores autónomos, no cuentan con fuerza suficiente para oponerse a esta práctica. En el sector de la subtitulación de películas, por ejemplo, se usa ampliamente la traducción automática para reducir costos y plazos de producción. Pero en esos casos la revisión es indispensable, ya que a menudo la mala calidad de los subtítulos provoca las quejas de los espectadores. La Dra. Ana Guerberof Arenas, conferencista del Centro de Estudios sobre la Traducción de la Universidad de Surrey, en Reino Unido, señaló recientemente que los espectadores prestan menos atención y manifiestan menos satisfacción cuando leen diálogos que han sido traducidos automáticamente.

Para resumir, podemos afirmar que la traducción automática puede ser útil y eficaz, con o sin intervención humana, pero que existe el riesgo de que métodos de trabajo muy automatizados terminen por menoscabar el atractivo de la profesión de traductor. Ahora bien, como ha demostrado la profesora Dorothy Kenny, de la Facultad de Lenguas Aplicadas y Estudios Interculturales de la Universidad de Dublín, en Irlanda, la generalización de las máquinas pondría en riesgo el porvenir mismo de la traducción, en la medida en que la traducción automática se basa, a fin de cuentas, en unos datos y una legitimidad que solo los seres humanos pueden proporcionarle.

Traducción, puente entre mundos
UNESCO
Abril -Junio 2022
UNESCO
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