En The Economist este artículo sobre el traductor del futuro (que ya es en gran parte el del presente; excepto para las traducciones literarias y algunas especialidades; y para ciertos pares de lenguas todavía poco desarrollados.)
Aquí una tradu (humana) exprés.
"El traductor del futuro es un híbrido humano-máquina. Seguirá habiendo un lugar para los humanos con conocimientos especializados
Este primer párrafo podría sonar un poco raro. A modo de experimento, Johnson lo escribió en inglés y lo pasó por Google Translate para verterlo luego al francés, antes de realizar el mismo proceso a la inversa, para devolverlo al inglés.
Pero la prosa es sólo ligeramente extraña. El programa ha convertido el "podría" original en "puede", lo que hace que la primera frase suene un poco rara. En la segunda, el original "has written" se convirtió en "a écrit" en francés, que luego se tradujo como "wrote" [escribió] en inglés, con exactitud, pero con un pequeño cambio de énfasis.
No hace tanto, estas traducciones de ida y vuelta eran una fuente inagotable de comicidad. Algunas personas tomaban textos serios y los sometían a este proceso de ida y vuelta, con resultados hilarantes. La mala traducción informática no es cosa del pasado. Los letreros en "chinglish" siguen divirtiendo a los angloparlantes que visitan el mundo chino. En un menú, los guisantes amargos de ojo negro con caracoles se convierten en "acid fry cowpea screw meat" [fritura ácida de carne picada de fríjol] . La bromas se producen en ambos sentidos: los occidentales a veces desfiguran por completo los caracteres chinos en sus tatuajes.
Sin embargo, como demuestra el experimento de Johnson, la traducción automática (machine translation) ha mejorado mucho en los últimos cinco años. La principal fuente de mejora ha sido el despliegue del "aprendizaje profundo" en el entrenamiento de estos sistemas, que pretenden imitar la acción de las neuronas de un cerebro.
Pero la mejora de la traducción automática con fines comerciales también se ha producido gracias a la proliferación de empresas inteligentes que resuelven tareas individuales. Algunas han creado diccionarios especializados para traducir términos importantes con precisión y coherencia. Ahora es posible entrenar a todo un motor de traducción automática sólo con datos de un ámbito profesional (como el derecho o la medicina), lo que mejora aún más la precisión. Otros artilugios integran el machine learning con las herramientas de edición de un traductor humano. Esto significa que muchos de esos traductores humanos pasan la mayor parte de su tiempo revisando y refinando los resultados de sistema, en lugar de hacer ellos mismos la mayor parte de la traducción.
Ser el editor de una máquina puede sonar deprimente. Para algunos traductores, de hecho, lo es. Sin embargo, la cosa puede verse a la inversa. Un ser humano que traduce repetidamente fórmulas idénticas no es, en principio, muy diferente de una máquina entrenada para hacer lo mismo. Este trabajo puede resultar pesado. Permitir que la máquina se encargue de las partes fáciles -los trozos que se traducen de la misma manera, una y otra vez- libera al traductor para aplicar conocimientos lingüísticos y temáticos especializados, resolviendo problemas más satisfactorios intelectualmente.
¿Cuáles son esos problemas? Un traductor madrileño de un gran bufete de abogados describe algunas tareas recientes. Una de ellas consistió en encontrar un ejemplo cultural para sustituir una referencia a un cuento famoso en España pero poco conocido para los angloparlantes. Otra consistió en captar una distinción bastante sutil pero decisiva: una palabra española (dolo) que se traduce correctamente como "wilful misconduct", pero que el software traducía como mera "malice". Dado que la ley en cuestión agrava considerablemente las penas cuando la falta es "intencionada", la omisión era potencialmente desastrosa y sólo podría haber sido detectada por alguien con la combinación adecuada de conocimientos jurídicos y lingüísticos.
Es bien sabido que la tecnología ha puesto patas arriba la traducción. Muchos traductores llevan años confiando silenciosa (y culpablemente) en los ordenadores. Lo que es más reciente es la voluntad de las empresas de traducción y de los traductores individuales de utilizar las tecnologías de la información, no como una muleta, sino como un medio para reducir costes y plazos. Parte del trabajo consiste en saber qué se puede automatizar y qué no. Las facturas y los manuales de instrucciones pueden dejarse en manos de la máquina. Lo mismo ocurre con los contratos, que tienen mucho lenguaje repetitivo, siempre que un humano se asegure de evitar deslices como en el caso del dolo. Un argumento jurídico novedoso, dice el traductor de Madrid, debe traducirse casi totalmente a mano.
Esto no lo puede hacer alguien que simplemente sepa español e inglés y haya recibido unas cuantas clases de traducción. La mala noticia para algunos traductores es que se está acabando esa parte de trabajo fácil y repetible. La buena noticia es que lo que quede será un desafío para los que sepan un idioma y algo más.
Las historias de inteligencia artificial suelen enfrentar a humanos contra máquinas invasoras, al estilo de "Terminator". Pero los traductores del futuro no serán ni humanos ni máquinas. Serán seres humanos con mejoras tecnológicas. Llamémoslos ciborgs."
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