Por Darío D’Angelo
En la Parte 2 de esta serie de tres artículos acerca de la capacidad de traducción de los humanos y las máquinas, comparamos y contrastamos dos traducciones: una realizada por un humano y otra por Google Translate, utilizando la traducción automática neuronal. Al final del artículo, advertimos que en este último emplearíamos la IA generativa antes de verificar algunas palabras en diccionarios.
También mencionamos que había una palabra, que no necesariamente estaba subrayada o encorchetada, que actuaba como variable de calidad. Antes de realizar la última traducción no lo sabíamos. Ingresamos entonces a Chat GPT, copiamos nuevamente el párrafo introductorio de Desert Star (Connelly, 2022, p.11) y esta fue la primera traducción que recibimos:
BOSCH TENÍA las pastillas alineadas en la mesa listas para tomar. Estaba sirviendo agua de la botella en el vaso cuando sonó el timbre. Se sentó en la mesa, pensando en ignorarlo. Su hija tenía llave y nunca tocaba, y no esperaba a nadie. Debía ser un vendedor o un vecino, y ya no conocía a ninguno de sus vecinos. El vecindario parecía cambiar cada pocos años, y después de más de tres décadas, había dejado de conocer y saludar a los recién llegados. De hecho, disfrutaba siendo el viejo gruñón ex policía del vecindario al que la gente temía acercarse.
Más allá de las diferencias con nuestra versión humana, una sola palabra de la oración subrayada marca la diferencia de precisión. A continuación, copiamos la quinta oración escrita por el traductor humano, antes de verificar el significado de la palabra? en diccionarios:
Tenía que ser un abogado o un vecino y ya no conocía a ninguno de sus vecinos.
La selección para la quinta palabra [vendedor/abogado] marca la diferencia de calidad de la traducción, en nuestra humilde opinión. A la IA generativa le llevó segundos analizar y contextualizar la palabra apropiada, que sería, efectivamente “vendedor”, una acepción de “solicitor” que el traductor humano probablemente debería investigar si no está familiarizado con su uso en Estados Unidos.
Al buscar el término en los diccionarios en línea de Cambridge y de Longman, encontramos la acepción en tercer y segundo lugar respectivamente, tanto en sus versiones monolingües como bilingües. Incluso el diccionario estadounidense Merriam Webster, en su versión monolingüe, es poco claro al establecerla. Esto implica tiempo de búsqueda para el traductor, quien deseará encontrar la mejor opción. Quedaría claro para el humano que un abogado no golpearía la puerta por cualquier razón como lo haría un vecino. Por lo tanto, si el traductor desconociera el significado alternativo de “solicitor”, tardaría más tiempo en rastrear el significado deseado que la IA generativa.
¿Podríamos decir humanos 1 – software 1? ¿Estamos en riesgo de perder el oficio de traductor a manos de la IA? Lo dejamos abierto a discusión de nuestros lectores. Por lo pronto, más adelante analizaremos las diversas herramientas digitales que están al servicio de la traducción. Esperamos sus comentarios.
