El entorno de trabajo del traductor y las tecnologías de la información. Automatización del proceso de traducción.
Hoy por hoy y más que nunca,
¿cómo la disciplina de la traducción no se iba a ver afectada por los progresos
e invenciones de la era tecnológica en la que vivimos?
Bien es cierto que los intentos
de introducir la tecnología –e incluso de sustituir al ser humano por máquinas
y programas- datan de hace más de tres siglos (los primeros indicios tuvieron
lugar en el siglo XVII). Más tarde, entre los años 30 y 40 se empezó a hablar
de automatización en la traducción. Pero hasta los años 70, tras un proyecto de
investigación (FAHQT) financiado por el gobierno estadounidense no se concluyó
que una máquina no podía traducir un texto con la misma calidad que un ser
humano. El proceso era mucho más costoso y se necesitaba del juicio y
perspicacia el hombre para conseguir una equivalencia óptima en la traducción.
¿Cuándo una máquina –creada por el hombre- podrá sustituir a este y más si en
el círculo máquina-hombre entra en juego el lenguaje, en continua evolución,
concebido como un sistema no estático? La respuesta según la gran mayoría de
autores es sencilla: Nunca.
El comité ALPAC (quien concluyó
de la manera antes expuesta) determinó que aunque una máquina nunca sustituiría
al ser humano en el proceso traslativo sí sería una herramienta fundamental en
el desempeño de dicho proceso. De tal forma que, actualmente, la mecanización o
informatización de la traducción obliga al propio traductor a renovar sus
métodos de trabajo e incluir estas herramientas en sus estrategias para
traducir. Es decir, hoy en día para triunfar en el mundo de la traducción hace
falta mucho más que ser bilingüe o haber recibido una formación como traductor
profesional, son necesarios conocimientos sobre lingüística, sobre la cultura
materna y de la lengua de llegada, también es importante saber diferenciar
tipos de texto o discurso y, por supuesto, conocimientos en tecnología e
informática. Asimismo, es importante para el traductor especializarse en ámbito
o área del conocimiento concreto para así delimitar de alguna manera su campo
de trabajo. Aunque, por otro lado, tampoco es beneficioso especializarse
demasiado, puesto que podría suponer la pérdida de ofertas de trabajo no tan
especializadas que podrían llevarse a cabo sin problema.
A su vez, el uso generalizado y
el desarrollo de las herramientas de telecomunicación (sobre todo de internet)
y la cantidad de información que estos producen (a veces a este proceso se le
llama “infoxicación”), ha dado lugar a un fenómeno: la traducción
“comunicativa” (traducción informal), que es aquella realizada por no expertos
de forma gratuita. Desde luego, la calidad de estos textos va a depender de la
proximidad entre las lenguas de y hacia las que se traduzca, la demanda de una
equivalencia lingüística más o menos rigurosa y el potencial de las
herramientas de las que se disponga. Este fenómeno, genera una problemática: la
mayoría de las páginas web se escriben en inglés –lingua franca de la
informática y otras muchas disciplinas- lo que, de alguna manera, aísla a
aquellos que no son hablantes de dicha lengua. Es, por tanto, uno de los otros
tantos problemas de la globalización. Una vez citado el proceso de globalización,
cabe destacar la localización integrada en la traducción, es decir, el
traductor competente debe saber adaptar las referencias culturales (eventos,
fiestas, personajes, comportamientos específicos…) de un texto origen a otras
distintas en el texto meta.
Con la inclusión y adaptación de
las numerosas herramientas informáticas en el proceso traslativo, ya no solo se
exige calidad en la labor del traductor (mayor acercamiento posible a una
construcción nativa y rigurosa precisión) sino que también se pide –y cada vez
con más exigencia- accesibilidad al perfil del traductor, eficiencia en el
trabajo, es decir, velocidad y calidad compaginadas, etc. Es decir, que la
planificación del tiempo y la publicidad de su propio trabajo se convertirán
también en dos herramientas básicas. En el mundo de la traducción que, como
vemos, se torna en negocio, el traductor desempeña muchas otras tareas además
de la de traducir como la de gerente de producción de su propio negocio,
realiza el control de calidad, la revisión y la edición, es también accionista,
director de ventas, gerente de informática… por lo que debe plantearse otras
cuestiones como qué quiere vender, a quién, por qué precio, ciertas estrategias
para convencer al cliente, cuánto gastar en publicitarse (perfil de internet,
listas de correo para traductores, etc.), en programas informáticos… Es decir,
costes relacionados con el negocio que maneja.
Si volvemos a la automatización
en la traducción, podría decirse que el desencadenante de que las máquinas
fueran un recurso fundamental en la labor del traductor fue la disponibilidad
de los caracteres de todas las lenguas en el sistema informático mediante un
nuevo sistema de 16 bits llamado Unicode formado por 65 000 caracteres y creado
por Windows-System. Una vez –y de forma inevitable ya que es mucho más rápido-
se introdujo la tecnología en el proceso traslativo, la investigación en el
campo informático va encaminada a facilitar la búsqueda, ampliar el número de
fuentes donde elegir, su calidad y, sobre todo, optimizar la tarea del
traductor. Para ello, es decir, para trabajar en la mejora de herramientas
asistidas se precisa del desarrollo de hardware y software de traducción
(búsqueda de terminología, edición…) y, como hemos dicho, facilitar la tarea
del traductor mediante estas herramientas. Por ej.: seleccionando el campo
semántico, el contexto de aparición, definición, detección de lengua… A su vez,
se necesita potenciar el proceso de desarrollo de software en traducción puesto
que es extremadamente complicado (la extracción de datos para crear fuentes
terminológicas entre otros casos).
Así, el experto en el área Alan
K. Melby clasifica diversos tipos de traducción automática y divide en cuatro
niveles el proceso de traducción englobado en el mundo informático:
- Sistema MT basado en reglas: se
apoyan en diccionarios y gramáticas.
- Sistema de traducción
automática asistida
- Sistema de traducción
automática estadística (SMT): como pueden ser los corpus bilingües.
(* Más adelante trataremos
detenidamente la cuestión de las memorias de traducción).
1. Infraestructura: tiene que ver
con la telecomunicación –internet, e-mail…-, el manejo de documentos de texto,
bases de datos… Digamos que es la base del proceso de traducción automática o
mecanizada.
2. Nivel terminológico (durante y
después de la traducción). Es decir, la gestión de la terminología basada en la
localización y extracción de términos del texto origen, búsqueda de los mismos,
por ej., en bases de datos multilingües, ver cuál es su equivalente en la
lengua meta y cerciorarse de que es así. Para ello también existen programas de
filtros terminológicos que sustituyen el menos preciso o corriente (en el caso
de que el traductor haya optado por él) por el más.
3. Nivel sintáctico (ídem).
Dentro de dicho nivel hay que tener en cuenta que la segmentación (división en
segmentos y su alienación a partir de
los equivalentes lengua origen-meta es vital para crear las memorias de
traducción).
4. Saber gestionarse en la tarea
de la traducción (no solo tiene que ser de calidad sino que debe tenerse en
cuenta la localización, principales traducciones –cuáles se prefieren frente a
otras-, revisión, etc.) y en las ganancias económicas obtenidas por
desempeñarla. Cuanto más extensa es la traducción más cuidado habrá que poner en
estos aspectos que, a su vez, deberían ir al unísono (nunca deberían separarse,
deben entenderse como un conjunto).
Curiosamente, los niveles en los
que Melby divide dicho proceso traslativo, siempre englobado en el ámbito
informático, no están organizados por orden de importancia que adquieren dentro
de los niveles que se establecen en el ámbito lingüístico. Por otro lado,
también sorprende que el último nivel, el cuarto, sea el que más negocio genera
en el mundo de la traducción (creación de nuevos productos, etc.).
Asimismo, cabe destacar que en lo
que concierne a la extracción de términos para la creación de glosarios y
obtención se segmentos equivalentes en las memorias de traducción (nivel 2 y 3
en la clasificación de Melby), los tipos de tecnología que se utilizan son los
que se basan en un sistema matemático y otras que trabajan con diccionarios
“internos” y demás materiales lingüísticos que, a su vez, son más precisos.
Todo traductor debe conocer y
saber usar un programa de memorias de traducción que es una herramienta de lo
más útil. Su función es reciclar textos: un texto en una lengua L1 y su
equivalente traducido en L2. Es decir,
se trata de “bitext” (parejas de textos en lengua origen y su
equivalente en traducción en lengua meta traducidos por humanos) que se
segmentan a nivel sintáctico o por párrafos, con lo que el contexto de alguna
manera se tiene en cuenta (no se perdería totalmente en nivel morfológico y
sintáctico del discurso) ya que no se trata de una mera equivalencia léxica
(traducción palabra por palabra) como ocurriría en otros sistemas de traducción
automática que, evidentemente, no han triunfado. Como decíamos, no se presta
atención al contexto (este solo se tiene en cuenta en los casos de
desambiguación). Es decir, que son sistemas basados en los principios
universales de la gramática generativa de Chomsky válidos para todas las
lenguas.
Las ya citadas memorias de
traducción son útiles, por ejemplo, si uno quiere documentarse para traducir
una nueva versión de un producto que ha sufrido cambios mínimos o una versión
revisada ya por un traductor de un documento que se ha traducido antes de que
el propio producto saliera al mercado. Ejemplos programas de memorias de
traducción son TRADOS o Déjà Vu.
Estas herramientas que venimos
describiendo son importantes para conseguir una calidad suprema en la
traducción pero existen otros requisitos que determinan la calidad del texto:
coherencia, cohesión y adecuación (precisión), por lo que el último responsable
de la calidad de la traducción será el propio traductor y no las fuentes que
utilice. Él es el que garantiza dicha calidad (especificaciones, aclaraciones,
optar por determinada traducción a propósito para enfatizar por ej.), las
fuentes permiten optimizar su traducción.
Por último, una prueba o
evidencia de que nunca una máquina sustituirá a un ser humano aunque sí se
convierte en una herramienta de gran ayuda que facilita siempre la tarea. La
evidencia de que la sustitución de una traducción humana por una completamente
automatizada no ocurrirá es que la lengua no es estática, cambia y evoluciona y
existen otros elementos que influyen en ella como el contexto (que una máquina
no puede tener en cuenta) u otros recursos del lenguaje como la ironía, etc. La
prueba física de ello es que el la plataforma Google translator se ha planteado
una “traducción híbrida” en la que aparece la opción de “contribuir con una
mejor traducción”, es decir, que el toque y el juicio humano siempre será
necesario en esta disciplina.
Laura García Albarrán
