Humanos vs. Máquinas: Versão da Indústria de Tradução

Em novembro de 2016, o Google lançou uma nova versão do Google Tradutor e faz o burburinho em todo o mundo com a “extraordinária qualidade” das traduções que o novo motor oferece. Dezenas de artigos comparando a versão antiga com a nova em vários idiomas, traduzindo e retrotraduzindo textos literários (reputados de mais difícil tradução), ocuparam as colunas e blogs da mídia geral e especializada durante meses.

O que o Google lançou tecnicamente foi a introdução de um modelo de tradução neural em seu mecanismo de tradução automática. Esta grande melhoria na qualidade das traduções fornecidas (de graça!) pelo Google Translate começou a mudar a opinião do público em geral sobre o futuro do indústria de tradução e o lugar da tradução automática nele. O desenvolvimento de novas ferramentas e o acesso a traduções automáticas de maior qualidade levaram os grandes clientes da indústria a considerar a redução de custos, adquirindo serviços de pós-edição em vez de traduções. A pós-edição de tradução automática tornou-se então mais amplamente oferecida pelos provedores de serviços de tradução como um serviço profissional. Grandes players e editores de TMS aceleraram o treinamento de seus próprios motores de MT. A indústria da tradução começou a mudar profundamente.

Queríamos neste artigo lembrá-lo do que era a Tradução Automática, o que ela se tornou e quais são as mudanças que ela cria na indústria da tradução.

A história da tradução automática

A tradução automática (TA) tem uma longa história que remonta a 1949, quando apareceu pela primeira vez no Memorando de Tradução de Warren Weaver. O primeiro pesquisador da área, Yehosha Bar-Hillel, inicia seus estudos no MIT em 1951. A equipe de pesquisa MT de Georgetown segue com uma demonstração pública de seu sistema em 1954. A tradução automática também é uma das primeiras aplicações não numéricas para computadores. Uma grande escala de pesquisadores começou a evoluir à medida que a Association for Machine Translation e a Computational Linguistics surgiram nos EUA e a Academia Nacional de Ciências formou um conselho (ALPAC) para estudar TA.

A MT entra em vigor em 1970, com o Instituto Têxtil Francês para traduzir resumos de e para francês, inglês, alemão e espanhol. Várias empresas de MT são lançadas, incluindo Trados (1984), que é a primeira a aprimorar e comercializar a tecnologia de memória de tradução (TM) em 1989.

Nos últimos anos, a tecnologia de tradução automática evoluiu para uma nova dimensão, e um futuro promissor pisca para nós à medida que a pesquisa sobre a tradução automática neural continua a construir uma nova era para o setor.

Tradução automática neural

Usando os benefícios tecnológicos do Deep Learning, a Tradução Automática Neural está hoje dominando os esforços de desenvolvimento da Tradução Automática em todos os continentes. Como um subcampo da linguística computacional, a Neural Machine Translation é basicamente uma aplicação de Deep Learning em que um algoritmo é treinado por grandes quantidades de conjuntos de dados de textos traduzidos. Ele basicamente usa um modelo de previsão, codificando o texto de origem em números primeiro e decodificando-o de volta em um texto final no idioma solicitado. Explicado de forma muito simples, de todas as possibilidades, o algoritmo escolhe o grupo de palavras que tem a maior probabilidade de serem vistas juntas e as mostra como a tradução final. Quanto mais dados de tradução você tiver para alimentar sua máquina, mais próximo você chegará de uma tradução com som mais natural, pois os toques estilísticos e o contexto também são detectados pelos algoritmos. Mas você precisa ter certeza de que as entradas estão muito limpas para treinar adequadamente o motor. Assim, a qualidade do seu mecanismo de tradução automática neural depende da quantidade, mas também da qualidade dos dados de tradução originais que você usa para treinar seus algoritmos.

Até agora, embora os mecanismos de tradução automática tenham melhorado a qualidade da saída, há um problema de confiança no conteúdo e nos textos que serão usados profissionalmente. O que vem a seguir é uma solução alternativa para traduções de qualidade aceitável com um processo híbrido, tradução automática seguida de verificação humana, também conhecida como pós-edição.

A tendência de pós-edição na indústria da tradução

Como os dados de tradução disponíveis digitalmente estão crescendo exponencialmente e o Deep Learning abriu as portas para uma tradução automática de maior qualidade, o primeiro reflexo dos compradores de serviços de tradução profissional foi ver se eles poderiam cortar custos usando a tradução automática em seus processos de tradução. Como a saída de MT ainda não está “pronta para o cliente”, mas ainda melhorou significativamente, os consumidores de serviços de tradução começaram a pedir pós-edição de Tradução Automática para traduções mais rápidas e baratas com qualidade “aceitável”. O pós-editor não reformulará nem retraduzirá, mas corrigirá erros, se houver, no significado e tornará o texto consistente. O tom pode ser um pouco robótico, mas o significado permanecerá o mesmo.

À medida que a pandemia do COVID acelerou o conteúdo de comércio eletrônico em vários idiomas, a necessidade de traduções rápidas e baratas tornou-se real para um grande número de PMEs. Feiras e eventos foram cancelados, as viagens foram proibidas por meses e as PMEs passaram a depender mais das vendas online do que de seus métodos tradicionais de vendas. Neste contexto, a pós-edição de Tradução Automática impôs-se como uma solução valiosa para estas PME. Este fenómeno foi observado por um grande número de Prestadores de Serviços Linguísticos e uma breve explicação foi também dada por Florian Faes, fundador da Slator , e o evento da indústria linguística SlatorCon, realizado remotamente e online em julho de 2020 .

Mesmo para grandes corporações que desenvolvem seus próprios mecanismos de MT, o serviço de pós-edição de tradução automática parece ser o único necessário de um provedor de serviços linguísticos (LSP). Por exemplo, o serviço Watson Language Translator da IBM é usado internamente pela IBM como uma ferramenta de tradução, mas parece que a saída ainda precisa ser verificado .

À medida que a demanda molda a oferta, os LSPs começaram a oferecer regularmente o serviço de pós-edição de tradução como uma opção de tradução mais barata, mas válida para grandes corporações, veteranos da indústria e grande consternação de tradutores profissionais. O argumento contra essa tendência também está crescendo e tem pontos sólidos.

Tradução humana, ainda a melhor opção para conteúdo de alta qualidade

Na corrida máquinas versus humanos, a tradução automática está alcançando grandes avanços, enquanto os humanos também avançam na entrega de ferramentas tecnológicas de uso mais rápido, mas aparentemente não rápido o suficiente. A tradução humana continua sendo a melhor opção para conteúdo criativo e de alta qualidade atualmente. E há alguns pontos válidos que apoiam isso.

A falta de processos na gestão da qualidade e do risco na utilização da Tradução Automática em indústrias críticas (médicas e farmacêuticas por exemplo para consequências na saúde das pessoas, e financeiras e jurídicas nas consequências financeiras para as empresas) está a colocar um problema para a implementação de soluções de MT de grande escala nessas indústrias. A responsabilidade em caso de erros de tradução é difícil de resolver. Ninguém quer realmente correr o risco. A pós-edição está avançando, pois há verificação humana e limita os riscos, mas ainda não resolve o problema de onde colocar o mecanismo de tradução automática na cadeia de responsabilidade.

Se o seu conteúdo não é altamente técnico, você precisa de um tom menos formal ou quer ser criativo, bem, as máquinas ainda não estão lá. As traduções automáticas são alimentadas principalmente por traduções oficiais (disponíveis gratuitamente em grandes volumes e em vários idiomas), versões em diferentes idiomas de sites corporativos. É aí que os grandes conjuntos de dados estão disponíveis. Quando se trata de conteúdo criativo, é mais difícil para uma máquina duplicar o estilo e a sensação do texto, pois não há entrada suficiente na maioria dos idiomas. A propósito, em corporações que usam Tradução Automática e Pós-edição de Tradução Automática para criar novas versões de seu site, por exemplo, ou para traduzir seus posts e artigos de blog, é aconselhável que a pessoa que irá criar o conteúdo fonte (muitas vezes em inglês) para abster-se de usar figuras de linguagem específicas no texto. A qualidade do texto de origem é então limitada ao que será traduzível corretamente por uma máquina, o que por sua vez cria uma sensação geral medíocre sobre o conteúdo disponível. Se você usa traduções humanas profissionais, não precisa pensar nisso para obter um texto de alta qualidade em qualquer idioma…

Um último ponto, sobre a qualidade e as preocupações sobre o uso generalizado da tradução automática pós-edição versus traduções humanas, é o seguinte: como as traduções automáticas pós-editadas criam novos conjuntos de dados massivos que alimentam os mecanismos, a “evolução” e o treinamento das máquinas tornam-se problemáticas. Se queremos obter resultados de alta qualidade de uma solução de tradução automática, devemos alimentá-la com alimentos de alta qualidade. Até agora, a maioria das soluções de tradução automática eram treinadas por traduções humanas de boa qualidade. O que acontecerá quando a maioria dos conjuntos de dados de tradução recém-disponíveis resultar da pós-edição da tradução automática? Bem, as preocupações são que você não pode realmente obter melhores resultados de uma máquina se você não usar os dados corretos.

Em suma, se você estiver procurando por traduções rápidas, baratas e de qualidade medíocre, mas principalmente corretas, você pode optar pela pós-edição de tradução automática. Se você realmente se importa com a maneira como se dirige às pessoas no idioma de destino para o qual deseja que seu conteúdo seja traduzido, se estiver procurando por conteúdo que gere tráfego e receita reais, procure uma dupla visão profissional: tradução profissional seguida de revisão é sua solução, e muitos provedores de serviços de tradução terão o maior prazer em atendê-lo.