Las grandes corporaciones como Google o Amazon invierten millones de dólares al año en el desarrollo de la tecnología de (TA). Esto podría ampliar la capacidad de la y su costo potencial de ahorro. Sin embargo, aunque se puede medir el entusiasmo sobre el aspecto productivo la , hay una inversión mucho más importante que se está ignorando en el proceso. Hablo de la inversión emocional de los usuarios de la en el sentido amplio. Me refiero a todas las personas que han sido afectadas por la , ya que hay un aspecto psicológico muy relevante para todos los involucrados, que va desde los clientes que compran servicios de postedición a los lingüistas que participan en el proceso. ¿Piensa que es todo? Bueno, hay muchas más personas emocionalmente afectadas: los usuarios finales y su sentido de la usabilidad del producto que resulta de la , las agencias de traducción que contratan posteditores, las instituciones académicas que trabajan para desarrollar posteditores e investigaciones de la , desarrolladores de motores de , etc. ¡Son muchas!

. . El principal problema es que la mayoría de los recursos humanos lingüísticos que procesan la traducción automática no la ven con buenos ojos, no sólo por ser una amenaza potencial para su profesión (algo que muy pocos en realidad admiten), sino también como una herramienta detestable que principalmente obstaculiza y se interpone en su camino. Rara vez la ven como una herramienta útil para lograr mejores resultados.

Si bien estos pensamientos pueden basarse en razones legítimas (debido a experiencias piloto primeros defectuosos o traumáticas con la traducción automática), no puedo evitar sentirme perturbado por la intensidad de algunas de sus emociones sobre el tema, un cierto sesgo que genera un aguda visión cerrada, una fuerte barrera que obstaculiza debatir más el tema y sus posibles ventajas.

Varios estudios sobre el tema han demostrado que los individuos que interactúan de manera regular con esta tecnología aceptan los resultados mucho más cuando los motores incluyen algún grado de red o aprendizaje profundo (en comparación con el sistema basado en frases). ¿Porqué es ocurre eso? Simplemente porque son más propensos a preferir un mejor flujo (sintaxis) que la exactitud.

Es por eso que menciono la inversión emocional en la traducción automática como un elemento clave para reinventar el concepto para los usuarios.  Comprender los últimos cambios que se han implementado en el proceso puede ayudar a los usuarios de la traducción automática a superar sus miedos.

Parece que la traducción automática clásica y más estandarizada (basado únicamente en la comparación en lugar de la inteligencia artificial) es mucho más apreciada por los usuarios frecuentes, teniendo en cuenta que esta última es más eficiente y más fácil de “arreglar” al posteditar; mientras está demostrado que posteditar un texto pretraducido con la tecnología clásica es más problemático y errático. Esto probablemente ha alimentado la ira a la traducción automática y su mala fama. La mayoría de los usuarios (si no todos) aceptan más el material pretraducido con el sistema estadístico que el procesado con el sistema basado en reglas. Parece que la traducción automática neuronal podría ser la mejor herramienta para tender hacia la aceptación por parte de los usuarios frecuentes.

Si ha leído algunos de mis artículos anteriores, sabe que tiendo a ser muy apocalíptico cuando se trata de coquetear con la idea de que las máquinas poco a poco conquistarán el mundo, pero parece razonable que la cooperación entre los hombres y las máquinas nos podría llevar un paso más en la escalera evolutiva que conduce a la iluminación o bien la autodestrucción final. De cualquier manera, parece una aventura emocionante, que nadie se quiere perder. Para bien o para mal, todos deseamos en secreto tener esa sensación vertiginosa de perder el control, al menos por un momento. Todo forma parte de esta montaña rusa emocional ridícula llena de giros y vueltas que conlleva la aceptación del cambio y la forma de abordarlo.

En las sabias palabras de Rage Against the Machine:

Conoce a tu enemigo …

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