domingo 27 de noviembre de 2022
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Sobre el buen uso de las traducciones automáticas

En Corea del Sur, un joven usó una aplicación de traducción china a coreana para decirle al esposo coreano de su compañera de trabajo que “todos deberían pasar el rato juntos pronto”. Una traducción errónea resultó en que se refería a la mujer como una “trabajadora de vida nocturna”, lo que resultó en una violenta pelea de puñetazos entre los dos en los que el esposo fue asesinado, informó el Corea Herald en mayo. En Israel, un joven subtituló una foto de sí mismo apoyado en una excavadora con la leyenda árabe «buenos días», pero la traducción de la inteligencia artificial de las redes sociales lo hizo como «lastimarlos» en inglés o «atacarlos» en hebreo. Esto llevó al hombre a ser arrestado y cuestionado por la policía, según The Guardian en octubre de 2017.

Estos ejemplos no son sorpresa. La precisión de la traducción puede variar ampliamente dentro de un solo idioma, según los factores de complejidad del lenguaje, como la sintaxis, la longitud de la oración o el dominio técnico, dependiendo de qué tan bien se han desarrollado y entrenado los modelos.

Un estudio de 2019 mostró que, en entornos médicos, las instrucciones de alta hospitalaria traducidas con Google Translate al español están mejorando a lo largo de los años, con entre 81% y 92% de precisión general. Pero el estudio también encontró que hasta el 8% de las traducciones erróneas tienen potencial de daño significativo.

La buena noticia es que las grandes empresas tecnológicas son plenamente conscientes de esto, y sus algoritmos están mejorando constantemente. Año tras año, sus puntajes BLUU, que miden cuán similar es el texto traducido a máquina para un montón de traducciones humanas de alta calidad, arrojan mejores resultados. Google ha estado construyendo un sistema práctico de traducción automática para más de mil idiomas. Meta acaba de lanzar el proyecto No Left Behind Languet Behind, que intenta desplegar traducciones de alta calidad directamente entre 200 idiomas, incluidos Asturian, Luganda y Urdu, acompañados de datos sobre cuán mejoradas fueron las traducciones en general.

La educación sobre los pros y los contras de la traducción automática es primordial, entre los investigadores, las empresas y las organizaciones que realmente quieren comenzar a usar la herramienta, pero lo más importante, entre los usuarios cotidianos. Es por eso que Lynne Bowker, profesora de traducción e interpretación en la Universidad de Ottawa, inició el proyecto Alfabetización en traducción automática. Su objetivo es difundir la conciencia de cómo los sistemas procesan la información y enseñar a los investigadores y académicos cómo usar la automatización de manera más efectiva. También, dice Bowker, sería bienvenido incluir información sobre la traducción automática como parte de la alfabetización digital más amplia y la capacitación en alfabetización informacional que se brinda a los niños en edad escolar. “Ser alfabetizado en traducción automática significa comprender los aspectos esenciales de cómo funciona esta tecnología para poder evaluar sus fortalezas y debilidades para una tarea o uso en particular”, asegura Bowker

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