La traducción en los albores de la inteligencia artificial

Desde hace muchos años, los usuarios promedios estamos familiarizados con los traductores automáticos; el más famoso probablemente sea Google Translate, que traduce entre más de 100 lenguas y es usado por más de 500 millones de personas en el mundo. Diseñado por OpenAI y lanzado hace poco más de año y medio, en noviembre de 2022, Chat-GPT también ha popularizado bastante la traducción automática, en su caso, a partir de un chatbot entrenado con un modelo de machine learning que busca simular el lenguaje conversacional humano.

En ese panorama —de manera semejante a como ha pasado con otras novedades tecnológicas, como los e-readers (lectores electrónicos) que aseguraban sepultarían al libro físico—, hay quien profetiza un desenlace trágico para las personas que nos dedicamos a la traducción. ¿De verdad estamos presenciando el desplazamiento de los humanos por las máquinas en tareas relacionadas a la escritura y la edición? Creemos que no. Vamos a contarte por qué consideramos que (por ahora) un traductor automático no puede sustituir a un traductor humano.

La traducción es un arte

Con frecuencia se piensa que la traducción es un proceso sencillo que consiste en sustituir palabra por palabra. Si así fuera, bastaría con un diccionario para emprender la labor. Nada más lejos de la realidad. La traducción es una tarea compleja que exige que el traductor tenga un conocimiento extenso de las dos lenguas con las que está trabajando. Además, suele ser necesario adaptar el texto para que pueda entenderse mejor en la lengua y cultura de recepción. Un ejemplo muy sencillo de esto es la dificultad para traducir frases o palabras que no tienen un equivalente directo en la otra lengua.

Ahora bien, no en pocas ocasiones, los profesionistas del mundo editorial nos enfrentamos a textos que han sido mal traducidos por hablantes nativos de la lengua original que carecían de una comprensión profunda de la lengua y cultura a la que el texto se estaba traduciendo. En ese sentido, todo parece indicar que no cualquier persona bilingüe puede ser traductor. Y lo mismo aplica para las máquinas, ahí ocurre esa misma falta de sensibilidad contextual. Hay matices en la lengua que sólo pueden ser comprendidos por seres humanos que han conocido directa o indirectamente determinadas experiencias y, por lo tanto, son capaces de analizar los aspectos extralingüísticos que recorren el texto. Por no hablar del ritmo y el tono que únicamente un lector/traductor atento puede detectar.

Asimismo, la lengua es intrínseca e intensamente metafórica. Hasta ahora, las máquinas de inteligencia artificial no han podido descifrar a cabalidad ese elemento característico de las lenguas naturales, lo que nos permite mentir, construir historias ficticias, escribir poemas y hasta soñar. Como todo esto está en juego, nos atrevemos a decir que la traducción es un arte. Y a juzgar por los poemas que escribe Chat-GPT, esa es una habilidad que sigue estando enigmáticamente configurada sólo en la mente humana. 

Vacíos y limitaciones, las posibilidades

La mayoría de los usuarios hispanohablantes utilizamos los traductores automáticos para pasar textos del español al inglés o vice versa. Ya con unas décadas encima, estos traductores se han vuelto más sofisticados al punto de ofrecer soluciones casi exactas. Sin embargo, hasta hoy presentan dificultades para comprender locuciones o frases hechas. Por ejemplo, Google Translate traduce “qué oso” como “what a bear".  Afortunadamente, la respuesta de Chat-GPT para este mismo comando es más adecuada: “‘Qué oso’ es una expresión coloquial en español que se utiliza para expresar* vergüenza o incomodidad ante una situación embarazosa o incómoda. En inglés, se podría traducir como ‘How embarrassing’ o ‘What a shame’”.

Aunque aquí percibimos un notorio avance, hay muchos traductores automáticos entre otras lenguas que siguen en una fase de desarrollo anterior. La mayoría de las veces esta situación se da en software que busca enlazar lenguas de familias lingüísticas distintas. Acá el trabajo se complica a todas luces. Por ejemplo, la traducción automática entre el árabe y el español o el árabe y el inglés es sumamente inexacta. Lo mismo ocurre entre el español y el inglés con el coreano, el chino, el japonés o el ruso, por mencionar algunos casos. Es tan evidente la deficiencia que hasta personas que no somos hablantes de ninguna de esas lenguas podemos detectarlo. Probablemente, esta deficiencia se deba a los corpus con los que está alimentada la red neuronal o el algoritmo que entrena al traductor automático.

Pensemos también en que hay muchas otras lenguas para las cuales aún no se ha desarrollado una herramienta de este estilo. Ninguna de las 68 lenguas indígenas que se hablan en México está disponible en Google Translate y, a pesar de los esfuerzos loables entre lingüistas indígenas, instituciones y programadores, el día en que contemos con un traductor automático de náhuatl o maya a español, no se ve cercano. Además, estas lenguas, cuyas variantes a veces tienen diferencias tan marcadas que impiden la comunicación entre sus hablantes, plantean la nada fácil tarea de primero elegir una variante a la cual ceñirse para diseñar el software. Esto por sí mismo pone sobre la mesa otra serie de cuestionamientos. Y no, la traducción automática de lenguas minorizadas no es una meta accesoria, pues podría ser una gran herramienta para la defensa de derechos humanos de poblaciones migrantes.

Por lo anterior, sabemos que los traductores humanos seguimos siendo insustituibles en la mayoría de las tareas de traducción que requieren pasar un filtro de calidad. Y si bien, se ha dado un gran avance en el diseño de software especializado en esta área, aún estamos lejos de presenciar la obsolescencia humana. A pesar de los avances tecnológicos, la traducción sigue siendo un proceso creativo y contextual que requiere habilidades humanas únicas, como la empatía, la comprensión del lenguaje metafórico, la sensibilidad artística y la adaptabilidad.

Este artículo no pretende que las personas dejen de utilizar traductores automáticos. Más bien, invitamos a usarlos con conciencia de sus limitaciones y nunca considerarlos sustitutos absolutos de los traductores humanos, mucho menos en tareas de alta complejidad. Además, sabemos que compañeros lingüistas y traductores trabajan de la mano de ingenieros para crear estas nuevas tecnologías. A ellos también quisiéramos reconocerles su gran labor profesional.

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*Nótese la repetición de palabras asociadas: expresión y expresar. Este tipo de detalles los cuida un redactor humano, no así una máquina. De esto habrá que hablar en otra entrada del Magnoblog.