?Hubiera sido mejor traducir a Richard Gere con IA en los Goya? La tecnolog¨ªa ya existe, el gran reto es captar la iron¨ªa

Al recibir su Goya Internacional este s¨¢bado, Richard Gere hizo una menci¨®n al presidente de Estados Unidos como un ¡°bully and a thug¡±. En espa?ol, ¡°un mat¨®n y un delincuente¡± seg¨²n ChatGPT. ¡°Un mat¨®n y un mat¨®n¡± seg¨²n Google Translator y Deepl, incapaces ambos de encontrar sin¨®nimos. ?scar Jim¨¦nez, int¨¦rprete con m¨¢s de tres d¨¦cadas de profesi¨®n, a?ade matices: ¡°Mat¨®n y macarra¡±. Se dir¨ªa que cuando hay que hilar fino, la tecnolog¨ªa a¨²n no lo clava, aunque hay grados. Durante la retransmisi¨®n, TVE decidi¨® subtitular las palabras del actor en espa?ol, pero los subt¨ªtulos erraron bastante y, adem¨¢s, omitieron la parte faltona con Donald Trump.

El colectivo de int¨¦rpretes se molest¨®. Surgieron incluso teor¨ªas sobre si esa omisi¨®n pod¨ªa ser por una traducci¨®n autom¨¢tica oportunamente entrenada para evitar las cr¨ªticas. No fue as¨ª. Hubo una int¨¦rprete simult¨¢nea en la gala, aunque TVE no emiti¨® su voz, sino que lo que ella dec¨ªa pasaba a una estenotipista que lo transcrib¨ªa a toda prisa. Un procedimiento incomprensible. Ya en 2024, las quejas en redes sobre la traducci¨®n a Sigourney Weaver fueron numerosas ante los subt¨ªtulos generados, entonces s¨ª, con traducci¨®n autom¨¢tica. La duda es en qu¨¦ fase de perfecci¨®n se encuentra esta tecnolog¨ªa y cu¨¢nto han de temer traductores e int¨¦rpretes por su trabajo.

La traducci¨®n simult¨¢nea de textos escritos tiene siete d¨¦cadas de historia. Entre los a?os 50 y 80 del siglo pasado, explica Roc¨ªo Romero Zaliz, investigadora del Departamento de Ciencias de la Computaci¨®n e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada, ¡°se utilizan los sistemas de reglas, en los que las m¨¢quinas, con ayuda de ling¨¹istas, analizan la sintaxis y normas de la lengua de partida y de destino. En fin, era un trabajo a¨²n un poco manual¡±. Entre los 80 y 90, contin¨²a, ¡°aparecen traductores autom¨¢ticos basados en ejemplos, algo m¨¢s realistas, pero que requer¨ªan de un conjunto de datos gigantesco de traducciones previas¡±. Es quiz¨¢ una versi¨®n muy primitiva de la actual inteligencia artificial.

Entre 1990 y 2015 fueron surgiendo sistemas de tipo estad¨ªstico. ¡°Traducen por probabilidad. De todos los ejemplos que tiene el sistema, elige el m¨¢s probable. Ah¨ª est¨¢ el origen del Google Translator, nacido en 2007¡å, recuerda Romero. El gran cambio surge alrededor de 2015, con la llegada de los traductores neuronales que, b¨¢sicamente, utilizan un modelo de IA. El primero fue DeepL y luego el traductor de Google cambi¨® a este modelo, lo que le supuso un gran avance, como muchos usuarios notar¨ªan. Tanto los sistemas estad¨ªsticos como los neuronales requieren de un alimento: los ejemplos, que son miles de traducciones bien hechas. A medida que las m¨¢quinas progresan, el papel de los ling¨¹istas ha disminuido hasta ser requeridos pr¨¢cticamente solo para la revisi¨®n o edici¨®n de los resultados.

M¨¢s reciente es la interpretaci¨®n autom¨¢tica, la traducci¨®n de voz a voz. ?scar Jim¨¦nez, tambi¨¦n docente en la Facultad de Traducci¨®n e Interpretaci¨®n de la Universidad de Granada, sit¨²a el primer trabajo que perdi¨® por culpa de los sistemas artificiales: ¡°Fue en abril de 2024, en un congreso sobre Trabajo Social en M¨¢laga, el cliente prefiri¨® usar subtitulaci¨®n autom¨¢tica a contratarme. En 35 a?os nunca me hab¨ªan sustituido por interpretaci¨®n autom¨¢tica. En seis meses, ya he perdido cinco trabajos¡±.

Estos sistemas de interpretaci¨®n artificial fluct¨²an a¨²n entre la mediocridad ¡°y el desastre¡±, dice Jim¨¦nez en conversaci¨®n telef¨®nica desde el Middlebury Institute of International Studies de Monterey (California, EE UU), un centro de referencia mundial en la formaci¨®n de int¨¦rpretes donde est¨¢ realizando una estancia. S¨ª cumplen, a?ade, un papel interesante para idiomas en los que no hay traductores. ¡°Antes, a los hablantes de cualquier idioma se les exig¨ªa en los congresos saber ingl¨¦s. Ahora, con la IA si alguien hablante de un idioma del que no hay traductores disponibles no sabe ingl¨¦s, le ponen una IA y, al menos, se entera de algo¡±, comenta. Ese uso concreto no pone en peligro a los profesionales, a?ade. Pero si lo hace en muchos otros casos. Jim¨¦nez recuerda que son tan malos, por ahora, como baratos: ¡°Eso hace que nuestra posible sustituci¨®n parcial, mayoritaria o ¡ªcosa esta ¨²ltima que dudo mucho, al menos a d¨ªa de hoy¡ª total, va a depender de dos variables. La tolerancia a la mala calidad procedente de las m¨¢quinas, en competencia y comparaci¨®n con nuestra propuesta interpretativa humana. Y de la voluntad de inversi¨®n econ¨®mica para obtener una calidad que no puede aportar la competencia cibern¨¦tica¡±. Ahora, cuando el presupuesto es escaso, los clientes tienen manga ancha porque, explica, ¡°m¨¢s que barata, en ocasiones sale gratis. En los congresos, si te gastas un buen dinero en audiovisuales, por ejemplo, te la regalan¡±.

Int¨¦rpretes y traductores est¨¢n en un momento dif¨ªcil. La traducci¨®n autom¨¢tica alcanza ya una calidad m¨¢s que aceptable y, frente a la necesaria urgencia de la interpretaci¨®n, el traductor puede editar el producto de la m¨¢quina. De hecho, ¡°entre el 70 o el 80 % de la traducci¨®n se hace en formato autom¨¢tico con postedici¨®n. Es decir, la m¨¢quina traduce y t¨² luego lo revisas y editas. Al menos, el traductor sigue en la ecuaci¨®n¡±, dice Jim¨¦nez.

Captar las emociones y los matices

Es un hecho que los traductores, involuntariamente, han colaborado en la mejora de la traducci¨®n autom¨¢tica. Desde Murcia, la traductora Margarita Mart¨ªnez ?lvarez, con d¨¦cadas de experiencia profesional, recuerda que esta tecnolog¨ªa ¡°lleva a?os nutri¨¦ndose de todas las memorias y las herramientas de traducci¨®n con las que hemos trabajado a lo largo de los a?os. Esa informaci¨®n se ha utilizado para alimentar los motores de traducci¨®n, que entroncan con la inteligencia artificial. En mi experiencia, los textos t¨¦cnicos y de ¨¢mbitos muy espec¨ªficos son los m¨¢s sencillos de traducir con IA si se usan los glosarios y los datos correctos, pero los textos m¨¢s abiertos, como el discurso de Gere el s¨¢bado, son m¨¢s imprevisibles y emocionales, con matices que la IA todav¨ªa no logra captar.

El porcentaje de acierto tambi¨¦n var¨ªa seg¨²n idioma, ya que hay algunas lenguas en las que la IA se pierde un poco¡±. Pero el futuro est¨¢ escrito, comenta: ¡°No hay marcha atr¨¢s y gran parte de las empresas est¨¢n reemplazando los traductores por motores de traducci¨®n¡±. Mart¨ªnez coincide con Jim¨¦nez en que el trabajo ahora es, sobre todo, de edici¨®n, de corregir a las m¨¢quinas. Y tambi¨¦n en que el humano es a¨²n rotundamente superior a la tecnolog¨ªa en la transcreaci¨®n, la traducci¨®n de textos de marketing o publicidad que requieren trasladar el contexto, el tono, los significados y juegos de palabras. Esos a¨²n son coto para traductores humanos, concluyen ambos.

?C¨®mo funcionan realmente los motores de traducci¨®n? El proceso tiene una lengua intermedia, el ingl¨¦s, explica Roc¨ªo Romero, al que se traduce y desde el que se traduce todo. Es decir, una traducci¨®n del italiano al ruso sigue la ruta italiano-ingl¨¦s ruso: Romero ha hecho las cuentas: ¡°Traducir de 100 idiomas a 100 idiomas directamente, requerir¨ªa 9.900 sistemas de traducci¨®n. Hacerlo traduciendo al ingl¨¦s y de ah¨ª al idioma de llegada requiere 198, un ahorro de entrenamiento bestial para las tecnol¨®gicas¡±. Tambi¨¦n la mayor¨ªa de sistemas de traducci¨®n de voz a voz requieren de un paso intermedio, en este caso, ¡°pasan el audio a texto, lo traducen, y vuelven a pasarlo a voz¡±, dice la investigadora. Eso no ocurre con el sistema de Meta, a¨²n no disponible en Espa?a, que es multimodal y traduce simult¨¢neamente texto y audio. Su red neuronal no necesita pasar la voz a texto previamente¡±.

Como en el caso de las transcreaci¨®n con los textos escritos, los int¨¦rpretes autom¨¢ticos tienen serios problemas con la iron¨ªa y las emociones, entre otras cosas, porque a¨²n no saben analizar la entonaci¨®n. Al hilo de esto, Romero concluye con una reflexi¨®n: ¡°A veces, es mejor usar el chatGPT o cualquier IA que los motores de traducci¨®n como Google Translator o DeepL¡±. Y eso es porque a la IA ¡°le puedes aclarar cosas, como el contexto: ¡®esta frase es de los a?os 20¡ä o ¡®esto lo escuch¨¦ en una canci¨®n¡¯ y as¨ª afinar la traducci¨®n, algo que no hacen los motores de traducci¨®n¡±.