Confundir la Feria del Grelo con la del clítoris: por qué no puede un traductor automático sustituir al humano (de momento)

En 2015, un pueblo de Galicia anunció la “Feria del clítoris” por un error de traducción en Google: en realidad era la Feria del Grelo, verdura usada en muchos platos típicos gallegos. En 2017 el traductor automático del diario Levante convirtió a Lady Di en Lady Vaig Donar. En 2019, en medio de las protestas de Hong Kong, Google Translate tradujo la frase “estoy triste de ver a Hong Kong convertirse en parte de China” a “estoy feliz de ver a Hong Kong convertirse en parte de China”. Los traductores automáticos, capaces de traducir cualquier texto en una velocidad de récord, a veces cometen errores que a un humano nunca se le pasarían por alto. Aún así, las traducciones cada vez son más precisas y la inteligencia artificial detrás de estos sistemas no para de avanzar. ¿Qué serán capaces de hacer los traductores automáticos en el futuro? ¿Hay algo que nunca conseguirán? ¿Sustituirán algún día a los traductores humanos?

“En algunos contextos bien definidos como noticias, informes o predicciones del tiempo, esto ya ha sucedido, especialmente cuando se trata de lenguas no muy lejanas entre ellas. Ahí la mano del humano ayuda sólo a corregir alguna imperfección”, indica Sònia Prats-Carreras, jefa de estudios del Servicio de Lenguas de la Universidad Autónoma de Barcelona​ (UAB). Pero los traductores humanos “son y serán todavía necesarios cuando aparte de traducir palabras concretas haya que inferir, entender y comunicar algo más que palabras con contenido”. “Las lenguas son difíciles de reducir a algoritmos o fórmulas automáticas”, sostiene.

Traductores automáticos como DeepL, Google Translate o Bing sirven para conseguir una comprensión global de webs que están en otro idioma, traducir un cartel o un menú de un restaurante con la cámara del móvil o incluso mantener una conversación con alguien que hable otra lengua a través de una videollamada por Skype o Google Meet. Juan Salvador Castejón, colaborador del Consejo de Colegios de Ingeniería Informática y CEO de Vócali explica que los sistemas de traducción automática actuales se basan en redes neuronales profundas. Estos sistemas se entrenan con grandes volúmenes de datos. La cantidad de traducciones con la que han sido entrenados condiciona la calidad de la traducción.

No es lo mismo traducir del inglés al chino que del inglés al español, que son idiomas con más similitudes. Cuanto más diferentes sean dos lenguas, más datos se necesitan para conseguir una traducción de calidad. Una de los problemas que destaca Salvador es precisamente la falta de datos para muchos idiomas. “Y para los que sí que los hay, los propios datos introducen un sesgo”, señala. Algunos traductores son sexistas. Durante años han asumido, por ejemplo, que “a doctor” es un médico hombre. Mientras tanto, “a nurse” es una enfermera mujer. Estos sistemas también presentan problemas con frases hechas, ironías o variedades dialectales.

Salvador no cree que a corto plazo estos sistemas puedan sustituir a los traductores humanos. Pero reconoce que tanto en el campo de la traducción automática como en el resto de tecnologías del lenguaje se han producido avances impensables hace apenas tres o cuatro años. En el caso del traductor de Google, el gran cambio en el modo en el que se realizan las traducciones se produjo en 2016. Fue entonces cuando incorporó un sistema de traducción automática neuronal. El antiguo método de traducción funcionaba frase por frase y palabra por palabra mientras que el nuevo tiene en cuenta la oración completa.

Aún así, la mayoría de los traductores no parecen captar aún el sentido global de todo el texto. Así lo afirma Juan Rafael Zamorano Mansilla, doctor del departamento de Estudios Ingleses y profesor en la facultad de Filología de la Universidad Complutense de Madrid: “Por ejemplo, si en un documento en inglés aparece la palabra you en varias ocasiones, es posible que el traductor la traduzca a veces como ‘tú’ y a veces como ‘usted’. Esto, desde luego, no impide la comprensión. Pero es peor cuando confunde el sujeto de un verbo porque la forma es ambigua y no es capaz de identificar la continuidad entre oraciones”. Por ejemplo, el verbo “estudia” puede hacer referencia a “ella estudia” o “estudia tú”.

Conformarse con una mala traducción

Para él, la principal baza de los traductores automáticos no es la calidad, sino el coste y el tiempo. “El hecho de que nos conformemos con una mala traducción o consideremos que traducir un texto es un servicio gratuito en Internet por el que no estamos dispuestos a pagar son amenazas más reales y cercanas que el avance tecnológico”, afirma. Durante los próximos años, considera probable que las máquinas sirvan para incrementar la capacidad de trabajo de los traductores, no para sustituirlos: “Fiarse por completo de la máquina sin una revisión humana para generar una traducción de calidad nos lleva a un futuro de ciencia ficción”.

¿Hay algo que estos traductores nunca podrán hacer y que sí puede hacer un humano? “Un traductor automático nunca podrá pensar o reflexionar sobre el lenguaje por sí mismo”, explican fuentes de la compañía de traductores e intérpretes jurados CBLingua. Consideran que estos sistemas “tendrán las limitaciones propias del aprendizaje de una máquina”. “Si bien se pulirán mucho en un futuro los resultados obtenidos por este tipo de traducción, no se podrá hacer que un traductor automático capte matices, figuras retóricas, giros del lenguaje… Un ser humano es capaz de extraer el significado de cada expresión y del resultado de la combinación con otras expresiones en todos los niveles lingüísticos. Sin embargo, si en la base de datos de un traductor automático no se recogen los datos correspondientes, nunca podrá llevar a cabo una traducción de manera correcta”, afirman.

Zamorano considera que lo más difícil para una máquina es tomar decisiones que se salen de lo esperado, como “traducir mal para traducir bien”. Pone como ejemplo el libro To kill a mockingbird (Matar a un ruiseñor, en español). Ruiseñor en inglés se dice nightingale. Mockingbird en español es sinsonte. “Ningún buen diccionario te dirá que mockingbird significa ‘ruiseñor’. Son aves totalmente distintas. Sin embargo, un humano puede tomar la decisión de que se trata de un pájaro poco conocido para el público español y reemplazarlo por otro más familiar que encarna las mismas cualidades. Algo así requiere empatía para identificar la intención del autor del libro, así como conocimiento del mundo natural y las sociedades humanas”. Si algún día una máquina consigue estas habilidades, Zamorano considera que “no solo podrá sustituir a un traductor humano, sino que podrá desempeñar cualquier labor”.

Si finalmente esta predicción se cumple, será dentro de bastantes años. Jorge Arús Hita, vicedecano de calidad e innovación de la Facultad de Filología de la Universidad Complutense de Madrid, vaticina que en la mayoría de los casos pasará mucho tiempo hasta que no seamos capaces de distinguir un texto traducido por un sistema automático de uno de un humano. “Los traductores automáticos todavía se ciñen demasiado a la literalidad del mensaje. Funcionan mejor en aquellas áreas donde hay menos posibilidad de ambigüedad. Es decir, será más fácil aplicarlo a un texto técnico, por ejemplo, que a uno de ficción”. Por ahora, “el objetivo más realista sigue siendo el hacer una traducción lo suficientemente buena como para que la tarea de edición humana posterior sea lo más simple y rápida posible”.

Para él, uno de los grandes objetivos es “conseguir que los humanos nos podamos comunicar en directo sin necesidad de hablar el mismo idioma”. Además de traductores automáticos de texto, también existen aparatos para traducir conversaciones en decenas de idiomas en tiempo real. Estos sistemas de traducción instantánea, que comparten gran parte de las limitaciones con los de texto, se presentan como una alternativa para comunicarse en un país extranjero, en situaciones de urgencia o en reuniones de negocios.

Todas estas posibilidades suscitan una pregunta: ¿Se dejará de estudiar idiomas en un futuro? Prats-Carreras considera que, durante al menos unos años, seguiremos haciéndolo: “El conocimiento del idioma no es en sí la meta. El objetivo es aprender lenguas como base para comunicarnos con personas de otros entornos lingüísticos y culturales. Entender y hablar otros idiomas nos ayuda a comprender mejor otras formas de ver el mundo y a formar parte de un todo que está más interconectado que nunca. Lo dijo Mandela: ‘Si hablas a un hombre en una lengua que entiende, el mensaje llega a su cabeza. Si le hablas en su lengua, le llega a su corazón”.