Artículo 3/4 de la serie «Cuando las cifras se convierten en letras«
Hola, lectores.
Amicie de nuevo aquí con el tercer artículo de la serie «Cuando las cifras se convierten en letras» dedicada a la traducción automática.
Como lo vimos en el artículo sobre las inteligencias artificiales, los traductores automáticos empiezan a emanciparse poco a poco de los traductores humanos. Hasta hace poco, la traducción profesional la realizaban personas asistidas por ordenadores. Hoy en día, la tendencia está empezando a invertirse en algunos ámbitos, situando al ordenador en el centro de la traducción.
En 2015 se publicó el primer libro traducido íntegramente por una inteligencia artificial: «DEEP LEARNING: Fundamentos del Aprendizaje Profundo para Principiantes” considerado como la biblia del investigador en inteligencia artificial.
Pero ¿qué significa esto para el futuro? ¿Cómo evolucionará la traducción en los próximos años y cómo evolucionará el trabajo del traductor? Esto es lo que trataremos de entender en este nuevo artículo dedicado a los traductores automáticos.
En primer lugar, pongamos las cosas en contexto. El libro Deep Learning, tras ser traducido por la IA, fue revisado posteriormente por varios traductores humanos para que la traducción final fuera más fluida. Esto se llama posedición. En realidad, esta técnica existe desde hace mucho tiempo, tanto como los traductores automáticos. La posedición no es más que la revisión por un ojo humano de un texto pretraducido por un traductor automático.
Pero ¿Cuáles son sus ventajas y cuáles sus límites?
Como es de esperarse, los beneficios son considerables. En primer lugar, ahorra mucho tiempo. De hecho, gracias a Quantmetry y DeepL, «Deep Learning» se tradujo en sólo doce horas para una traducción total de 800 páginas. Además, ahorrar tiempo significa ahorrar dinero.
En resumen, hemos conseguido encontrar una técnica que permite traducir cualquier texto en un tiempo récord y con un coste muy bajo o nulo. Fenomenal, ¿verdad?
En concreto, esto haría que un máximo de conocimientos fuera accesible para un máximo de personas. De hecho, la posedición es un poco como la Enciclopedia 2.0: se puede transmitir el conocimiento a través del mundo en un solo clic.
Entonces, ¿por qué es tan controvertida la posedición?
Muy recientemente, este proceso fue utilizado por Netflix para traducir los subtítulos de la famosa serie El juego del calamar, del coreano al español. La ATRAE (Asociación de Traducción y Adaptación Audiovisual de España) emitió un comunicado diciendo esto:
“Como traductores, no entendemos cómo se puede dejar no solo esta, sino cualquier obra, en manos de un algoritmo de traducción que produce resultados deficientes que, posteriormente, tiene que corregir un profesional por una tarifa irrisoria.”
ATRAE.
Así que, si entiendo bien, hay dos problemas principales: por un lado, el trabajo del traductor está amenazado y mal pagado, y por otro, la calidad de la traducción es mucho menor.
Pero ¿Qué es mejor: la calidad o la accesibilidad? ¿Acaso depende del sector?
De hecho, volviendo a nuestro libro sobre Deep Learning, no debemos olvidar que se trata de un libro científico extremadamente técnico. Como hemos visto en los dos artículos anteriores, los ordenadores son matemáticos. Son cifras, por lo que les resulta mucho más sencillo entender la ciencia que la literatura. Así que es mucho más fácil que una máquina traduzca un libro científico que una novela o poesía. Traducir una novela requiere una cierta sensibilidad, un conocimiento muy preciso del país, su historia, su cultura. El papel del traductor es precisamente captar esa sensibilidad y transcribirla con cierta creatividad.
En realidad, podemos pensar que el traductor humano siempre tendrá un papel que desempeñar, porque el ordenador nunca podrá satisfacernos en términos de creatividad. Un ordenador nunca podrá igualar al humano en literatura, porque su sistema nunca podrá captar la sensibilidad del escritor en su lengua original.
Sin embargo, la posedición puede ser una herramienta eficaz para traducir textos científicos o técnicos, cuya finalidad no es captar una emoción, sino transmitir información, sería perfecto para traducir artículos de Wikipedia, por ejemplo. Así, la profesión de traductor no se ve amenazada. Simplemente se está reinventando. Siempre habrá un lugar, ya sea en la posedición para revisar el trabajo del traductor automático, o ya sea para aportar una sensibilidad humana a las obras más literarias.
Por último, a las preguntas: ¿tiene razón Netflix al utilizar la posedición y es ético bajar el sueldo de los traductores al mismo tiempo que aumentan sus tarifas de suscripción?
No lo sé y no me importa. Creo que no es el tema. Pero el enfado de los traductores está justificado, sobre todo porque los traductores automáticos se basan en las traducciones ya existentes para traducir. Así, algunos traductores han contribuido, sin saberlo y sin consentimiento, al desarrollo de los traductores automáticos y de la posedición.
Además, el hecho de que los traductores automáticos trabajen con corpus alimentados por textos ya traducidos plantea otro problema. En efecto, si las máquinas trabajan con datos ya presentes en Internet, es obvio que habrá una brecha entre las lenguas dominantes, que tienen un corpus muy grande en Internet, y las lenguas raras, que se verán muy limitadas en sus traducciones. Cuanto mayor sea el corpus, mejor será la calidad.
Pero entonces nos encontramos en medio de una paradoja. Por un lado, los traductores automáticos aumentan las desigualdades, pero, por otro lado, permiten traducir textos en lenguas donde hay una grave carencia de traductores humanos. Además, tal vez puedan ser capaces de salvar las lenguas en peligro de extinción, porque, aunque el corpus sea pequeño, a priori debería perdurar en el tiempo.
Creo que esto merece otro artículo sobre el tema. La próxima vez hablaremos de la interpretación digital, ¿cómo afectarán estas nuevas tecnologías a nuestras lenguas? ¿Ayudarán a salvar estas lenguas en peligro o aumentarán las desigualdades entre ellas, provocando la extinción de algunas de ellas?
Mientras tanto, hay otro problema con la posedición.
Creatividad y derechos de autor
Si los ordenadores empiezan a traducir libros, ¿quién estará protegido por la propiedad intelectual? ¿Los creadores o la empresa de la IA? ¿La propia IA? ¿los traductores-revisores humanos? ¿El autor de la obra original?
En primer lugar, tenemos que entender cómo funcionan la propiedad intelectual y sobre todo los derechos de autor para los traductores. Esto depende de la legislación de cada país. En Francia, por ejemplo, los traductores están protegidos por los derechos de autor del mismo modo que los autores originales. El artículo L112-3 del Código de la Propiedad Intelectual establece que «los autores de traducciones […] gozarán de la protección que les atribuye el presente Código, sin perjuicio de los derechos del autor de la obra original”.
De hecho, la obra traducida se considera una obra original y, por tanto, goza de los mismos derechos. Sin embargo, los tribunales a veces se niegan a proteger la traducción si consideran que carece de creatividad. Los tribunales consideran a veces que el traductor se ha limitado a traducir palabra por palabra de la obra original y, por lo tanto, se niega a atribuir la titularidad de autor al traductor. En este caso, el traductor no goza de ninguna protección de los derechos de autor.
Así, el umbral de la creatividad tiene un papel importante en la traducción. Pero como acabamos de ver, un ordenador no tiene creatividad. Se mantiene lo más fiel posible al texto. Por eso, inevitablemente, supondrá un problema a la hora de afectar a la protección de los derechos de autor. La posedición no pretende ser creativa, por lo que la obra traducida no estará protegida por derechos de autor. Así que, de hecho, la cuestión no se plantea. El único que estará protegido por los derechos de autor en el caso de una traducción hecha en posedición será el autor del texto original.
Eso es todo por hoy, queridos lectores.
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-Amicie.
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Referencias
- ATRAE. (13 de octubre de 2021). Comunicado sobre la posedición. Obtenido de atrae.org: https://atrae.org/comunicado-sobre-la-posedicion/
- FranceCulture (2019). Épisode 4 : De Babel à Google Traduction : vers un nouveau langage universel ? Paris.
- GARCÍA, C. Á. (2019). PRÁCTICA DE POSEDICIÓN EN FORMACIÓN EN TRADUCCIÓN ESPECIALIZADA. Caractere.
- Loffler-Laurian, A.-M. (1994). La traduction automatique : son utilisation par le «grand public».
- Macías, L. P. (2017). UNIVERSIDAD PABLO DE OLAVIDEAnálisis de las percepciones en torno ala práctica de la posedición en el sector profesional de la traducción en España. Sevilla.
- Nieto, M. T. (2015). El traductor ante la traducción asistida por ordenador y la traducción automática conposedición: estudio comparado de actitudes hacia su uso, necesidad y evolución . Soria.
- Sánchez Ramos, C. R. (2020). Traducción automática : conceptos clave, procesos de evaluación y técnicas de posedición / Mª del Mar Sánchez Ramos, Celia Rico Pérez. Granada : Comares.
- Sepausy, V. D. (octubre de 2018). Un premier livre entièrement traduit par une intelligence artificielle. Obtenido de actualitte: https://actualitte.com/article/16923/distribution/un-premier-livre-entierement-traduit-par-une-intelligence-artificielle
- Tassi, J. (Julio de 2021). « Le Traducteur ! Le Traducteur ! » : la question de la traduction et du droit d’auteur. Obtenido de village de la justice: https://www.village-justice.com/articles/traducteur-traducteur-traduction-droit-auteur,39640.html
