Temps de lectura 10 minuts
Els traductors “d'abans” deien que la bona traducció és la que no es nota que ho és. El mateix es pot dir la traducció automàtica: la bona és la que no es nota que ha estat feta per una màquina. Amb la traducció amb intel·ligència artificial arribarem algun dia a superar aquest llindar?
Perquè ara per ara, encara falta. Tanmateix, aquest és sens dubte l'horitzó: incorporar la IA en la traducció tant per a usuaris “del carrer” com per a la indústria de la traducció. Però filem una mica més prim: si ja la mateixa traducció amb IA és tendència, quina és la tendència dins la tendència?
Què és la traducció amb intel·ligència artificial?
Ja t'hauràs assabentat que les màquines poden traduir soletes… Doncs sí, es diu traducció automàtica. Parteix de principis estadístics basats en corpus paral·lels (si tea es tradueix com a “te” el 99 % de vegades, està clar…).
Aquests corpus han anat creixent i la base ja no són les paraules sinó els segments o n-grames (frases). Així s'han anat solucionant deficiències d'ordenació de paraules, sintàctiques i d'altres. I en un moment determinat van aparèixer la semàntica, el context i les xarxes neuronals. I ja res no va tornar a ser el mateix.
Quina és la clau en la traducció amb IA el 2025?
Tot i que la màquina sabés que gairebé sempre tea = “te”, no diferenciaria tasses, refranys o pel·lícules, ni identificaria errors ortotipogràfics (Dream Tea = “Te de Somni”?) si no fos pel context. I per a això hi ha les xarxes neuronals, per obtenir contextualitzacions cada vegada més consistents amb…
- Corpus paral·lels majors
- Més exemples en diferents contextos
- Regles algorítmiques més complexes
- Reentrenament (aprenentatge automàtic o profund)
Exemple. Si diem a una IA musical que ens toqui Per a Elisa, buscarà exemples de seqüències de notes, compararà i reproduirà el tema. Si li demanem que ens toqui “una peça que sembli de Beethoven”, anirà fent proves, descartant les menys bones, tornant enrere per corregir fins a trobar un resultat òptim. Com un pianista improvisant amb el teclat.
Amb la xarxa neuronal la potència de computació és més elevada, però no només perquè és més sofisticada en la gestió de dades, sinó per com les neurones “es comuniquen” entre si per resoldre problemes. A més, i aquesta és la clau, la xarxa neuronal millora la seva execució a través de l'experiència. Així s'arriben a interpolar, inferir i induir traduccions cada vegada millors.
Quins són els avantatges de la traducció amb intel·ligència artificial el 2025?
Et diguin el que et diguin per aquí a fora, avui dia encara hi ha molt de camí per recórrer en la traducció amb IA fins que els traductors puguin push da button i creuar-se de braços; quan es creuen diversos idiomes, el context és complex o l'eina és de mala qualitat, els resultats poden ser esgarrifosos.
Això no vol dir que l'ús de la IA en traducció no tingui implícits avantatges molt considerables en el context de la traducció assistida (per intel·ligència artificial, en aquest cas), que les agències de traducció ja estem aprofitant en el nostre dia a dia professional.
Entregues de les traduccions més ràpides
Aquí no hi ha punt de comparació. En la relació entre la qualitat del resultat i el temps emprat per obtenir-lo, la intel·ligència artificial dona mil voltes a qualsevol programa de traducció pre-IA, i fins i tot també a nosaltres, pobres mortals. Si el resultat no és perfecte, sens dubte és rapidíssim.
Sense posar-nos en l'escenari de la traducció amb IA, que en l'àmbit de la traducció professional segueix sent (de moment) una cosa del futur, la traducció amb intel·ligència artificial permet accelerar els processos d'entrada de dades i d'obtenció de materials traduïts fins a velocitats mai vistes fins ara.
Costos de traducció més baixos
Com que temps i diners són dues cares d'una mateixa moneda, la reducció de temps té un efecte directe en la reducció de costos. En la traducció professional en el món real cal tenir en compte una tercera variable, que és la qualitat. Amb la traducció amb intel·ligència artificial, estem millorant en tots els sentits.
El que ja passava amb la traducció assistida per ordinador (el traductor té un rendiment molt més elevat en un mateix període de temps, per exemple 1.000 paraules/hora amb la TAO enfront de 400 paraules/hora en la traducció 100 % humana), en la traducció amb IA això es dispara dins de llindars de qualitat molt alts.
Àmplia varietat d'idiomes
Sí, la intel·ligència artificial habilita traduccions en una gran varietat d'idiomes. Com que cada vegada hi ha menys requisits pel que fa a l'entrenament, la traducció amb IA des de i cap als llenguatges menys parlats (amb menys recursos, per tant, per formar corpus lingüístics) cada vegada és més fiable.
Fa vint anys, el principal problema per traduir de l'afrikaans a l'amhàric, per posar un exemple difícil, era trobar un traductor capacitat; fa deu anys, el problema era l'ínfima qualitat i fiabilitat de la traducció automàtica en aquest tipus de combinacions lingüístiques. Avui, ambdues dificultats estan superades.
La professionalització de l'ús de la IA en eines de traducció
Aquesta és la veritable tendència (deixant a part l'esclat de les eines orientades a l'usuari final): la incorporació de motors de traducció amb intel·ligència artificial a les eines de traducció assistida (TAO) de tota la vida.
A ATLS, per exemple, ja estem utilitzant la traducció neuronal amb una supervisió per part de professionals humans. Això ens permet oferir traduccions d'alta qualitat en més de cent idiomes en temps rècord i amb preus més que competitius.
Integració de la IA en diferents plataformes de traducció
Tots estem al corrent de diferents desenvolupaments de la traducció basada en IA “en el terreny de l'usuari”, com se sol dir. Ens estem referint a solucions web i mòbil tan populars com Google Translator o Microsoft Translator, però també a altres més properes a l'autèntica tasca de traducció, com DeepL.
També en els entorns de feina de tipus marketplace (avui moltes agències redueixen la gestió del seu flux de feina al mínim, distribuint tasques i traduccions de forma col·laborativa sobre la base first come, first served) comencem a advertir la presència de la IA per assistir en la traducció, sobretot en termes de coherència.
Finalment, tots els grans proveïdors de serveis lingüístics estan integrant funcionalitats basades en IA en les seves solucions propietàries, i al mateix temps fent disponibles aquestes funcionalitats al client final mitjançant connectors proxy i API. És especialment útil per a grans volums.
Tendències en la traducció amb intel·ligència artificial el 2025
Travessem ara la fina barrera entre present i futur, realitat i ciència-ficció, que són les tendències, en un fet tan innovador i dinàmic com la traducció amb IA.
Augment en l'ús de la traducció neuronal automàtica
La traducció IA és la tendència. Aprenentatge per representació, xarxes recurrents bidireccionals i models basats en l'atenció són alguns dels conceptes que aniran popularitzant-se cada vegada més i que contribuiran tard o d'hora al fet que tinguem un horitzó de traduccions més accessible, més col·laboratiu i més escalable.
A part d'això, la traducció neuronal anirà en línia amb altres desenvolupaments tecnològics. És impensable, per exemple, que no sigui una computació basada en el núvol. En una altra línia, la integració amb la tecnologia blockchain ajudaria molt tant en el registre de la propietat intel·lectual com en la gestió de tasques (mitjançant smart contracts).
Integració de la IA amb l'aprenentatge continu per millorar la precisió
Avui dia encara és indiscutible el valor de la intel·ligència humana en la traducció per fer tasques de localització o evitar biaixos de qualsevol mena. Tanmateix, això podria canviar amb passes de gegant a mesura que els mecanismes d'aprenentatge profund es van refinant.
El cas més rellevant és el de la traducció de la parla, en la qual participen ja per a ús quotidià (encara no en entorns professionals, però poc li falta ) desenvolupaments de text-to-speech i reconeixement de veu, i pràcticament en temps gairebé real, en els quals la IA hi té molt a dir.
Personalització de traduccions segons el context i l'usuari
Això de tenir en compte a qui va dirigit el missatge que volem traduir és el que pitjor sap fer la IA. I és crucial en gairebé tot, però especialment en terrenys tan delicats com el posicionament web i la localització de marques, productes o serveis.
L'anàlisi de sentiment (l'avaluació d'emocions, opinions, actituds, etc.) és un altre àmbit molt de moda en NLP, i que veurem aterrar aviat en la traducció amb intel·ligència artificial. En una altra línia, però que curiosament pot convergir, hi ha els avenços en realitat augmentada; es podrà personalitzar una traducció segons qui siguis, on siguis i el que necessitis…
Què és la traducció amb intel·ligència artificial?
La traducció amb intel·ligència artificial utilitza tecnologies avançades com xarxes neuronals i aprenentatge profund per traduir textos d'un idioma a un altre, que milloren la precisió i la fluïdesa en comparació amb els mètodes tradicionals de traducció automàtica.
Quins són els avantatges de la traducció amb IA el 2025?
Els avantatges inclouen entregues més ràpides, costos més baixos i la capacitat de traduir una àmplia varietat d'idiomes, fins i tot els menys parlats. A més, permet personalitzar les traduccions segons el context i l'usuari, per millorar la qualitat i rellevància del resultat.
La intel·ligència artificial reemplaçarà els traductors humans?
Tot i que la IA ha avançat significativament, els traductors humans segueixen sent essencials, especialment en contextos complexos o quan es requereix una localització cultural precisa. La IA és una eina que complementa i accelera la feina humana, però no la reemplaça per complet.
Quines són les tendències futures de la traducció amb IA?
Les tendències inclouen un augment en l'ús de la traducció neuronal automàtica, integració amb tecnologies com computació al núvol i blockchain, i una personalització més gran de les traduccions segons el context i l'usuari. També s'espera una millora contínua en la precisió gràcies a l'aprenentatge profund i a l'anàlisi de sentiments.
