Traductores e intérpretes, ¿las próximas víctimas de la inteligencia artificial?

Desde la Torre de Babel, los humanos aguardan el sueño frustrado de eliminar del planeta todas las barreras idiomáticas. Un deseo que también la ciencia ficción ha hecho suyo. Desde el traductor universal de la saga Star Trek, a Babelfish, el pescadito amarillo que se desliza en la oreja para la traducción simultánea, imaginado por Douglas Adams en la ‘Guía del autoestopista galáctico’.

En este campo, como en muchos otros, la realidad se acerca rápidamente a la imaginación. Existen docenas de programas de traducción automática, pero el más conocido y utilizado, sin duda, es Google Translate, que lleva más de diez años de actividad y cuenta con 500 millones de usuarios, 103 idiomas disponibles y 100 mil millones de palabras traducidas al día.

Traducir, sin embargo, es como hacer el amor. Tiene un lado mecánico y otro poético. Los algoritmos de los traductores automáticos hasta ahora han sido capaces de reproducir el aspecto mecánico y técnico, pero flojean bastante a la hora de devolver el lado emocional. Por esta razón, el trabajo de Google Translate durante muchos años ha sido sinónimo de traducciones aproximadas, a menudo inútiles.

Como recuerda Sabrina Cier, traductora con veinte años de experiencia, “a principios de los años 2000, la traducción automática era más bien algo esotérico, a veces poético, que una herramienta de trabajo. Nunca la he considerado como un competidor y hace apenas un par de años que me la planteo como una ayuda posible”.

“Nunca he considerado la IA como un competidor y hace apenas un par de años que me la planteo como una ayuda”

Sabrina Cier
Traductora

De hecho, a finales de 2016, el servicio de traducción en línea de Google cambió del sistema tradicional basado en frases, con el que el software dividía el período buscando la mejor coincidencia con los términos del diccionario, a un nuevo método llamado Google Machine Neural Translation (GMNT), basado en inteligencia artificial y capaz de reducir hasta en un 80 por ciento los errores cometidos con el algoritmo anterior.

La red neuronal artificial asume la frase, o párrafo, como unidad de traducción, considerando así el contexto alrededor de las palabras. Además de la comparación estadística entre las bases de datos de las traducciones ya realizadas, también explota un mecanismo de autoaprendizaje que le permite deducir las reglas de forma independiente, en lugar de recibirlas de los programadores. El resultado es un texto más fluido y cercano al habla humana natural.

El autoaprendizaje permite que la red neuronal desarrolle su propio interlenguaj e, gracias al cual puede traducir de manera aceptable incluso entre dos idiomas no conectados formalmente. Esto significa que la red neuronal sabe formar una representación conceptual-semántica que va más allá de los lenguajes particulares y, por lo tanto, puede establecer equivalencias entre palabras y frases de diferentes idiomas. En otros términos, es una forma embrionaria de proceso cognitivo.

Para las combinaciones de idiomas en las que la traducción neuronal ya está activa, la calidad del servicio mejora significativamente. Google asegura que hoy Translate puntúa 5.43 / 6 (donde 6 es la perfección) de inglés a español, mientras que el promedio para los traductores humanos es de 5.50. De inglés a chino el promedio es de 4.30, contra el 4.60 de los humanos. “La combinación francés-inglés o inglés-francés da resultados sorprendentes a fecha de hoy, pero con cualquier otra combinación que no incluya el inglés, el resultado es muy pobre”, advierte Cier.

Además de ser una gran oportunidad, la automatización también representa un desafío, cuando no una amenaza directa para muchas categorías profesionales. Según un estudio estadounidense, el 41% de los encuestados teme perder sus empleos en los próximos años. Entre las posibles víctimas de la disruption tecnológica se encuentran traductores e intérpretes, que llevan años recibiendo textos traducidos automáticamente solo para ser revisados y editados, con algunas agencias que ya se han especializado en la posedición.

“La demanda de traducción [humana] no ha dejado de crecer desde los años 90 del siglo pasado y todo hace pensar que la tendencia continuará”, asegura David Palmer, director de la agencia de traducción Tys. “Lo que sí hemos notado es una creciente demanda de soluciones de gestión lingüística, en las que en ocasiones la traducción autónoma tiene su sitio”, anota.

“La demanda de traducción [humana] no ha dejado de crecer desde los años 90 del siglo pasado”

David Palmer
Director de la agencia de traducción Tys

Por otro lado, si todavía no se prescinde por completo del intérprete, ya es menos necesaria su presencia física. Es la consecuencia de la llegada de software como Tywi, que reducen los gastos de personal, al permitir la traducción simultánea a distancia en plataformas de videoconferencia como Skype, WebEx o Adobe Connect.

Los ingenieros de Google AI acaban de presentar los primeros resultados de un nuevo sistema para traducir directamente de voz a voz, sin utilizar ningún texto intermedio. El programa, llamado Translatotron, puede incluso mantener la voz del hablante original en el idioma de destino. El experimento aún está en progreso y los resultados están muy lejos de ser perfectos, sin embargo, se puede vislumbrar un potencial increíble.

El desarrollo tecnológico casi siempre proviene de la investigación militar y la traducción no es una excepción. En 2011, Darpa, la agencia tecnológica del Pentágono, encargó a IBM un proyecto - Bolt (Broad Operational Language Translation) – que combina el reconocimiento de voz, la comprensión del lenguaje natural y las tecnologías de traducción automática, para que los militares puedan mantener conversaciones con los habitantes de los países en los que realizan sus operaciones.

IBM se comprometió a entregarlo en 2021, con la esperanza de lograr mejores resultados que el sistema TransTac, desarrollado entre 2005 y 2010. Probado en Irak y Afganistán, fue incluso contraproducente en términos de comunicación. Como escribe Adams, después de todo, no siempre traducir significa entenderse: “Pobre Babelfish, al eliminar las barreras que impedían que las diversas razas y civilizaciones se comunicaran entre sí, ha causado más guerras sangrientas que cualquier otra cosa en la historia de la creación”.

A pesar de estos avances, el objetivo de reemplazar a los traductores humanos con robots neuronales aún parece lejano. En los textos en los que prevalece la función expresiva y estética, es decir, cuando el estilo personal de un autor es esencial, o donde predomina la apelación al destinatario (publicidad, discursos) o en cualquier texto vinculado a una subcultura, es difícil imaginar una forma de traducción automática capaz de sustituir completamente al ser humano.

El factor humano es esencial porque permite detectar toda una serie de características que hay que tener en cuenta para producir una traducción eficaz y precisa. Ese subtexto invisible y no detectable cuantitativamente se refiere a una forma particular de pensar y conceptualizar la realidad. “El traductor profesional aporta la creatividad, los conocimientos y la sensibilidad del hablante nativo. Un traductor piensa, como cualquier ser humano”, recuerda Sabrina Cier.

“Veremos antes vehículos 100% autónomos que traductores automáticos fiables al 100%”

David Palmer

David Palmer, por tanto, mantiene una visión optimista para el sector: “la situación actual es comparable al estado de la conducción autónoma: un automóvil puede desplazarse perfectamente de forma autónoma en determinadas circunstancias, pero la intervención humana sigue siendo indispensable en los momentos clave. Yo creo que veremos antes vehículos 100% autónomos que traductores automáticos fiables al 100%”.

Si esto, por un lado, tranquiliza especialmente a los traductores literarios, por el otro, quizás también lleve a los autores a escribir de una manera más original y menos estandarizada, para no ser descodificados y, a la larga, suplantados por el cerebro artificial. Para evitar un futuro de novelistas y ensayistas robot es necesario experimentar con el lenguaje, contaminarlo para mantenerlo vivo y personal, incluso desafiando a los puristas.