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El futuro de la traducción, ¿los robots?

¿Literalidad o sentido? ¿Mecanización o estilo? Las nuevas tecnologías plantean muchas dudas al respecto de cómo debe ser el futuro de la traducción

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Imagínese un mundo en el pudiésemos entendernos unos a otros a la perfección. El lenguaje se iría traduciendo a medida que hablásemos, y esos incómodos momentos en los que intentamos que se nos entienda serían cosa del pasado.

Los programadores llevan años persiguiendo esta esquiva idea. Hoy en día tenemos a nuestra disposición herramientas gratuitas, como Google Translate ‒que se utiliza para traducir más de 100.000 millones de palabras al día‒, además de otras aplicaciones y equipos informáticos que afirman que traducen lenguas extranjeras mientras el interlocutor va hablando. Sin embargo, todavía hay algo que falta.

Efectivamente, ahora es posible comprarse un aparato impresionante consistente en unos auriculares que recuerdan al pez de Babel de Guía del autoestopista galáctico, el cual proclama que realiza una tarea similar a la de un intérprete multilingüe formado en la universidad y con experiencia profesional. Pero, en realidad, las cosas no son tan sencillas.

A pesar de la interesante aseveración de 1958 de que la traducción es un invento romano, es probable que sea tan antigua como la palabra escrita, y la interpretación podría existir incluso desde antes. Tenemos pruebas de que las antiguas civilizaciones utilizaban intérpretes. Grecia y Roma, al igual que muchas otras regiones del mundo antiguo, eran multilingües, así que necesitaban traductores e intérpretes.

La pregunta de cómo hay que traducir es igualmente ancestral. El poeta romano Cicerón sentenció que una traducción debía non verbum de verbo, sed sensum exprimere de sensu, no expresar la palabra correspondiente a cada palabra, sino el sentido correspondiente a cada sentido.

Este breve viaje al mundo de la teoría tiene un único y sencillo propósito: poner de relieve que la traducción no solo es una cuestión de palabras, y que automatizar el proceso de sustituir una por otra nunca podrá ser un sustituto de la traducción humana. La traducción tiene que ver con el significado de las palabras, con su sentido connotativo así como denotativo, y con cómo expresar el significado , de manera que sea tanto legible como comprensible.

Del significado a la descodificación

¿Por qué, entonces, seguimos persiguiendo la idea de que llegará un día en que la tecnología podrá empezar a traducir adecuadamente el lenguaje? Allá por la década de 1930, cuando la investigación sobre la traducción mecánica no había hecho más que empezar, quienes se dedicaban a la innovación tecnológica todavía creían que sustituir mecánicamente una palabra por otra, eso sí, con una mínima restructuración sintáctica, era una manera aceptable de traducir. En nuestros días, el mundo todavía vive con esa idea.

Esos innovadores fueron brillantes en sus campos respectivos, pero, desde luego, no eran lingüistas. En 1949, Warren Weaver, un científico y matemático de gran talento, resumió así esta temprana manera de pensar: "Como es natural, uno se pregunta si tiene sentido tratar el problema de la traducción como un problema de criptografía. Cuando veo un artículo en ruso, me digo a mí mismo que, en realidad, está escrito en inglés, pero que ha sido codificado en unos símbolos extraños, y que voy a proceder a descodificarlo".

Para Weaver, la traducción no consistía más que en quitar un símbolo y poner otro. El verdadero significado de esos "extraños símbolos" se consideraba irrelevante.

Los traductores y los teóricos de la traducción leen a menudo que la mecanización puede ser el futuro. Algunos creen que, como en tantos otros campos, el momento ya ha llegado. Sin embargo, no estamos ni mucho menos cerca de una tecnología infalible. Solo en Gales tenemos muchísimos ejemplos de casos de personas que no hablan galés que han utilizado servicios de traducción por Internet y han publicado antes de la corrección de pruebas. La mayoría de las veces los resultados se comentan con humor, pero no cabe duda de que condujeron a confusión, de manera que un traductor humano tuvo que intervenir para solventar el problema.

Las máquinas, por ejemplo, ayudan a los abogados, a los médicos y a los maestros, no los sustituyen. En la misma línea, las máquinas ayudan a los traductores a trabajar mejor, pero, a menos que se produzca un avance tecnológico increíble, no pueden remplazarnos

No obstante, esto no significa que la mecanización no tenga su sitio. Las máquinas, por ejemplo, ayudan a los abogados, a los médicos y a los maestros, no los sustituyen. En la misma línea, las máquinas nos ayudan a nosotros, los traductores, a trabajar mejor, y pueden contribuir a la precisión, pero, a menos que se produzca un avance tecnológico increíble, no pueden remplazarnos. Es verdad que han llegado a ser bastante buenas a la hora de traducir el texto, pero, cuando se trata de texto detrás del texto, necesitan ayuda.

Corregir a las máquinas

Mi tesis sobre la traducción del inglés al galés –cuya publicación está prevista para finales de este año– muestra que si un traductor corrige el resultado de una traducción mecánica, la productividad es mayor y el trabajo más rápido.

Otros estudios han descubierto también que de este proceso de corrección resultan textos tan aceptables como las traducciones hechas desde cero. En sociedades como la galesa, en la que la traducción es una de las variantes principales de los servicios bilingües, el aumento de la productividad tiene una enorme importancia. Más de 350.000 personas hablan galés a diario, y las administraciones locales de todo Reino Unido traducen a muchas otras lenguas. Es absolutamente vital que se las entienda deprisa y con eficacia.

Hoy en día, la traducción mecánica puede producir borradores toscos de un lenguaje relativamente sencillo, y los estudios muestran que corregirlo suele ser más eficaz que la traducción hecha de partida por un ser humano. Pero por ahora ­–y es dudoso que alguna vez sean capaces de hacerlo– no sustituyen al cerebro de un traductor. Por complejo que sea el código que tenga detrás, un sistema automático se las verá y se las deseará para dar con el sentido efectivo de las palabras.

Ben Screen es investigador predoctoral de la Universidad de Cardiff.

Claúsula de divulgación:

Ben Screen no trabaja para ninguna empresa u organización que pueda beneficiarse de este artículo, no las asesora, no posee acciones en ellas ni recibe financiación. Tampoco declara otras vinculaciones relevantes aparte del cargo académico mencionado.

Este artículo fue publicado originalmente en inglés en la web The Conversation.

Traducción de News Clips.

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