Entre máquinas y humanos: ¿Puede el traductor automático reemplazar al ser humano?
El creciente uso de traductores automáticos plantea la cuestión crucial de si pueden reemplazar al ser humano. Mi respuesta breve es ‘no’, argumentando de manera humorística que los traductores también tienen que comer. Sin embargo, más allá de la ironía, todos hemos sido testigos de traducciones deficientes en internet, desde prendas de ropa ‘hechas en pavo’ (traducción automática de ‘made in Turkey’) hasta instrucciones de cuidado de ropa donde ‘cool iron’ en inglés se convierte en ‘hierro chulo’ en español. Aunque estas traducciones pueden resultar cómicas, la realidad es que una traducción automática defectuosa puede tener consecuencias graves.
La respuesta profesional a la inquietud de aquellos que necesitan traducciones de cualquier índole es responder con otra pregunta: ¿Cuál es el propósito de la traducción? Considerando que el problema de la traducción automática es de carácter lingüístico y no computacional, la respuesta dependerá del propósito de la traducción y sus usuarios. Para abordar esta cuestión, es esencial examinar el funcionamiento de las lenguas y de los traductores automáticos.
En cuanto al aspecto funcional de las lenguas, hay dos puntos cruciales que causan problemas para los traductores automáticos: los problemas estructurales y los problemas de uso. Los problemas estructurales surgen cuando una frase contiene palabras con doble sentido, como es el caso de la palabra ‘manzana’, que puede referirse tanto a la fruta como a una cuadra en una ciudad. Otro desafío estructural se presenta en la ambigüedad sintáctica, como en la frase ‘El hombre vio al niño con binoculares’, donde es difícil determinar quién tiene los binoculares, el hombre o el niño. Además, está el problema de referencia, ejemplificado en un titular en inglés ‘Two Russian ships collide, one dies’, que la computadora puede interpretar literalmente como que un barco muere, mientras que los humanos comprenden que se refiere a un miembro de la tripulación de uno de los barcos.
Similar al problema de referencia, los problemas de uso del lenguaje también plantean desafíos significativos para los traductores automáticos. Aspectos como las colocaciones (el español ‘tomar una decisión’ se convierte al inglés ´make a decision’, por ejemplo), el humor, el sarcasmo y las formas de tratamiento entre hablantes son difíciles de manejar. Cuestiones sociales, como el uso de ‘Usted’ versus ‘tú’, varían no solo entre países y lenguas, sino que también requieren un discernimiento cultural que las computadoras no han logrado. Además, las expresiones idiomáticas y las metáforas son prácticamente imposibles de traducir de manera precisa sin el conocimiento sociocultural específico. ¿Cuándo, por ejemplo, se traduce ‘piece of cake’ de manera literal como un pedazo de pastel y cuándo se interpreta idiomáticamente como algo fácil de hacer?
Pasando al segundo punto, el funcionamiento de los traductores automáticos, como Google Translate o DeepL, se basa en bases enormes de datos y cálculos estadísticos. Esto tiene tres consecuencias importantes. Primero, si los usuarios solicitan traducciones frecuentes para frases similares, la computadora sugerirá la solución más común, independientemente de su calidad. Segundo, si las traducciones frecuentes en la base de datos son erróneas, la máquina continuará ofreciendo soluciones inútiles y aumentará su frecuencia con cada uso. Y tercero, la computadora no puede proponer una traducción para la cual no tiene datos, lo que genera problemas en casos con palabras o frases poco comunes.
En resumen, responder a la pregunta de si un traductor automático puede suplir al ser humano es complejo. La gramática de las lenguas es intrincada, con usos innovadoras que las computadoras no pueden anticipar. Mientras los humanos utilizamos nuestras lenguas con creatividad, las computadoras se basan en traducciones anteriores y estadísticas que pueden carecer de sentido. Por lo tanto, antes de decidir si utilizar un traductor automático o un humano, es crucial considerar el propósito y el destinatario de la traducción. Para obtener una idea general de una noticia en internet, un traductor automático podría ser suficiente. Sin embargo, para documentos importantes, como manuales de uso, artículos científicos sobre nuevos tratamientos médicos o textos legales, un traductor humano experto es la opción indudablemente más segura, considerando las posibles consecuencias devastadoras de una traducción automática errónea. En conclusión, la respuesta firme a la inquietud es que no, el traductor automático no puede reemplazar al ser humano.
Referencias
Banitz, B. (2020). Machine translation: A critical look at the performance of rule-based and statistical machine translation. Cadernos de Tradução 40(1), 54-71. doi: 10.5007/2175-7968.2020v40n1p54
Literatura recomendada:
Arnold, D.J., Balkan, L., Humphreys, R.L., Meijer, & Sadler, L. (1994). Machine translation: An introductory guide. Manchester, UK: Blackwell.
Quah, C. K. (2006). Translation and technology. New York, NY: Palgrave Macmillan.
Sobre el autor:
La Dra. Brita Banitz posee un doctorado en Lingüística y Lengua Inglesa de la Universidad de Purdue, Indiana, EE.UU., una Maestría en Estudios de Traducción de la Universidad de Birmingham, Reino Unido, una Maestría en Enseñanza del Inglés como Segunda Lengua de la Universidad Estatal de Kent, Ohio, EE.UU., y un Magíster en Lingüística Alemana, Estudios de Lengua y Cultura Norteamericana y Enseñanza del Alemán como Lengua Extranjera. Es Profesora Titular de Lingüística Aplicada, imparte una variedad de cursos tanto en el área de lenguas extranjeras como en la Licenciatura en Idiomas, y ha sido Directora Académica del Departamento de Lenguas en la UDLAP desde 2009. También es investigadora activa y miembro del SNI, centrándose en Estudios del Humor, Traducción, Socio-pragmática, Evaluación del Aprendizaje de Lenguas y Tecnología en la Enseñanza de Lenguas.
Correo: brita.banitz@udlap.mx
