Desde que la traducción automática nació, primero en Francia y en URSS en 1933, evolucionó durante la Segunda Guerra Mundial, hasta volverse omnipresente en el ámbito de la traducción. Sin embargo, muchas personas tienen una opinión negativa de esta, e, incluso, la consideran no eficiente o una amenaza para la labor del traductor. Pero estas declaraciones ¿son realmente verdaderas?
La traducción automática se basa en el mismo proceso de transición entre la lengua de origen y la lengua meta que la traducción humana. La diferencia es que la traducción automática utiliza software (o programas informáticos) de ordenadores para traducir, sin la intervención humana. Este tipo de traducción empezó a crecer durante la Segunda Guerra Mundial, cuando era necesario entenderse y comunicarse correctamente. Este evolucionó con el tiempo, hasta ser más eficiente. Actualmente, más de 50 millones de sitios web se traducen por la traducción automática cada día. Algunas empresas prefieren utilizar la traducción automática, lo que puede explicar el miedo de que reemplace a los traductores humanos. Sin embargo, conviene analizar con más profundidad el tema.
Pues, en primer lugar, hablaré de la evolución de la traducción automática a lo largo de la historia. En un segundo lugar, mencionaré el prejuicio sobre la traducción automática. Para acabar, trataré de las ventajas de utilizarla como herramienta para el traductor.
La evolución de la traducción automática a lo largo de la historia
Hasta hoy, han existido diversos tipos de traducción automática. En 1949, nació la traducción automática basada en reglas, que incorpora los conocimientos gramaticales y lingüísticos de las lenguas para llevarse a cabo. En 1993, emergió la traducción automática estadística, que se basa en probabilidades y en un gran conjunto de textos en lenguas de origen y meta; es decir, un corpus. Este sistema asigna una probabilidad alta a las frases que son traducciones correctas de otras frases, lo que permite traducir. Por fin, en 2013 nació la traducción automática neuronal, que se basa también en un corpus. Esta tiene la particularidad de utilizar neuronas artificiales, que emulan el funcionamiento de las neuronas del cerebro humano. De hecho, traducir con este sistema entrena estas neuronas artificiales, y mejora cada vez más la traducción. Por consiguiente, este sistema es el más eficiente y utilizado hoy en día. Por ejemplo, DeepL, Google Translate y Yandex pertenecen a los software de traducción automática neuronal.
La figura a continuación, denominada “triángulo de Vauquois”, sirve para mostrar los procesos de traducción automática. Presenta tres sistemas de traducción (llamada “transferencia”) del texto de origen al texto meta: traducción directa, traducción sintáctica (vinculada a la sintaxis; es decir, a las relaciones entre las palabras) y traducción semántica (o del significado), proceso que más se parece a la traducción realizada por los traductores humanos. La traducción automática neuronal se situaría entre la transferencia semántica y el pico del triángulo, lo que demuestra que actualmente es muy eficaz.
El prejuicio sobre la traducción automática
Por un lado, algunos traductores piensan que la traducción automática no es lo suficientemente buena, y por otro, algunos temen que la traducción automática pueda reemplazarlos. En efecto, en 2019, el 41% de los traductores estadounidenses encuestados tenía miedo de perder su empleo. La labor de un(a) traductor(a) es más cara que el uso de un programa de traducción automática gratuito, y permite reducir los costes, pues, muchas empresas prefieren utilizar la última opción. Por estas razones, algunos opinan que la traducción humana ya no es necesaria para, por ejemplo, traducir textos bastante simples, como algunos sitios web o foros.
La traducción automática: una herramienta para el traductor
No obstante, en realidad, la traducción automática debería más ser considerada como una herramienta muy útil para el traductor. Por cierto, su uso le ayuda ahorrar tiempo, salir de la rutina de los textos repetitivos, y aumentar su productividad y competitividad (y así, a resistir mejor la competencia) en el mercado. Asimismo, podría abrir la puerta a nuevas oportunidades laborales que han surgido en el mundo de la traducción: la preedición, que consiste en modificar el texto para simplificarlo antes de utilizar la traducción automática, o la post edición de traducción automática, que consiste en modificar el texto después de su uso.
Además, no se debe olvidar que, en algunos casos, la traducción automática e, incluso, neuronal, no puede reemplazar el traductor humano: a menudo, no puede entender las expresiones o metáforas (comparaciones implícitas) propias de una lengua. Entonces, es el traductor humano que aporta la creatividad que la traducción automática puede difícilmente tener. Por tanto, en vez de condenar la traducción automática, cada vez son más los que afirman que no temen que les sustituya, y que la utilizan regularmente en su trabajo como ayuda.
En conclusión, la traducción automática está volviéndose cada vez más eficiente y utilizada. Tiene varias ventajas y podría servir de apoyo a los traductores, por lo que podría considerarse una herramienta muy útil y no una amenaza.
Tournier Ophélie – M1 TSM (2021-2022)
La Traduction de A à Z 