Traducción automática y errores catastróficos

La traducción es importante. Una traducción precisa le permitirá llegar de manera eficaz al mercado que quiera, independientemente del idioma que en él se hable. A medida que las empresas recurren cada vez más a la traducción automática (TA) para llegar a nuevos mercados y traducir más contenido con mayor rapidez para todo su público, también aumenta el riesgo que corren de difundir errores de traducción catastróficos.

Por ello, es esencial conocer las deficiencias que presenta la TA y evitar que estos tipos de errores lleguen al público, ya que pueden resultar muy perjudiciales para su negocio. Los proveedores de TA inteligentes, como Lionbridge, pueden llevar a cabo controles de calidad automatizados durante el proceso de traducción con el fin de detectar errores graves, al tiempo que mantienen la velocidad de la TA y reducen la necesidad de intervención de los traductores humanos.

¿Cuáles son los dos principales tipos de errores relacionados con la traducción automática?

Aunque la TA cada vez resulta más fiable debido a las enormes cantidades de texto que se utilizan para entrenar a los sistemas y a las redes neuronales que hacen posible la traducción automática neuronal (NMT), los motores todavía son propensos a cometer errores. Hay dos grandes tipos de errores relacionados con la traducción automática y cada uno de ellos presenta un grado de gravedad distinto.

Errores convencionales: ¿cuáles son y por qué le deberían importar?

Los errores convencionales de la TA son los menos graves de los dos tipos de errores. Se producen en la lengua de destino y están relacionados con las características lingüísticas del contenido. Los errores convencionales incluyen los relacionados con la gramática, la ortografía o la puntuación. Aunque es probable que una persona nativa los detecte, rara vez tienen consecuencias desastrosas para una empresa.

De hecho, los resultados de diversas investigaciones realizadas al respecto señalan que los usuarios finales están dispuestos a aceptar una calidad que no sea perfecta.

Una encuesta realizada entre 8709 consumidores de 29 países reveló lo siguiente:

• El 65 % de los compradores prefiere comprar un producto cuando el contenido está en su idioma, aunque ese contenido tenga algunos errores.
• El 66 % de los usuarios recurre a soluciones de traducción automática en línea para evaluar productos disponibles en otros idiomas.
• El 40 % de los consumidores no comprará productos que se presenten en otros idiomas.

(Fuente: «Can’t Read Won’t Buy — B2C», CSA Research, junio de 2020).

Las traducciones no siempre tienen que ser perfectas. En estos casos, las empresas no deben preocuparse en exceso por la presencia de errores convencionales puntuales.

Errores catastróficos: ¿cuáles son y por qué le deberían importar?

Los errores catastróficos de la TA, como su nombre indica, son aquellos que incluyen errores graves. En caso de que una empresa difunda un contenido traducido que presenta errores catastróficos, las consecuencias pueden ser muy negativas.

Estos errores trascienden los aspectos lingüísticos y se producen cuando el resultado del motor no transmite con exactitud la intención del texto de origen. Una desviación con respecto al mensaje previsto puede difundir información errónea, causar confusión y errores de comprensión e incluso podría generar conflictos.

Por ejemplo, si los cuerpos de seguridad o los funcionarios sanitarios publican directivas que contienen errores catastróficos debido a la TA, estos errores podrían repercutir de manera negativa en el bienestar de la población y dar lugar a una pérdida de credibilidad de dichos organismos. Una empresa que difunda accidentalmente contenido que contiene errores catastróficos puede tener que hacer frente a distintas repercusiones legales, financieras o para su reputación.

¿Qué es lo que causa un error catastrófico?

Un error catastrófico es un fallo del motor de TA. Puede producirse si el motor no entiende el contexto del texto, por ejemplo, cuando una palabra tiene dos significados o cuando hay una errata en el texto de origen. Estos errores pueden aparecer si el motor no está bien entrenado o si se utiliza un glosario con términos incorrectos, lo cual, a su vez, hace que se repitan una y otra vez los mismos errores.

Los errores catastróficos ocurren porque, a pesar de su sofisticación, los motores no son perfectos. Las máquinas no pueden aplicar su propio criterio del mismo modo que las personas.

¿Cuándo es más probable que aparezcan errores catastróficos en un texto?

Los errores catastróficos aparecen en distintos contextos. A la hora de prever la posibilidad de que se produzcan errores catastróficos, hay tres grandes categorías que se deben tener en cuenta: los errores de traducción de entidades clave, la negación y los contrasentidos, y las alucinaciones.

Errores de traducción de entidades clave

Los errores de traducción de entidades clave son aquellos que afectan a nombres propios (tanto de personas como de organizaciones), números importantes o unidades de medida.

En el caso de los nombres propios, pueden producirse errores en aquellos casos en que el nombre también es una palabra común. Un ejemplo real de error catastrófico relacionado con un nombre propio lo encontramos en el sitio web de un organismo perteneciente al gobierno de España. En ese caso, se omitió el nombre de la responsable del departamento, Dolores del Campo, y, en su lugar, se mostraba la traducción literal en inglés de su nombre (pain of the field).

Durante una traducción automática, es posible que el motor traduzca una divisa (por ejemplo, los yenes a dólares), pero que no tenga en cuenta el tipo de cambio a la hora de modificar los números como corresponda. Esto dará lugar a un error catastrófico que puede causar confusión y tener consecuencias económicas adversas.

Asimismo, se pueden cometer errores durante la traducción de una unidad de medida. Si en un documento médico se especifica una determinada dosis en miligramos, pero el motor traduce de manera errónea esa dosis como gramos, es posible que el paciente que consulte la copia traducida reciba una dosis incorrecta, con consecuencias muy dañinas para su salud. En tal caso, la empresa puede verse obligada a responder por ese error y, posiblemente, tendrá que incurrir en gastos legales y resarcir los daños causados.

Negación y contrasentido

Los errores catastróficos de negación y de contrasentido son aquellos que se producen en la lengua de destino y que dan lugar a un significado opuesto al que presentaba el texto original.

Un ejemplo es cuando se traduce del inglés al español una circular para los accionistas de una empresa y en el texto resultante en español se indica una bajada de los precios cuando, en realidad, se produjo una subida.

Alucinaciones

En raras ocasiones, la TA puede introducir contenido que no aparece en el texto original. Son las denominadas alucinaciones. Cuando se produce este tipo de error catastrófico, existe un problema con el software del motor de TA. En determinadas circunstancias, los motores pueden introducir palabras ofensivas, soeces, agresivas o de carácter delicado.

¿Cómo se pueden evitar los errores catastróficos durante una traducción automática con métodos automatizados?

Es fundamental evitar que los errores catastróficos pongan en riesgo el significado de su contenido. Sin embargo, esto no resulta tan sencillo como parece. Las empresas estarán mejor protegidas frente a la amenaza de los errores catastróficos cuando los informáticos consigan mejorar la tecnología de TA existente para evitar que se produzcan estos errores. Hasta ese momento, podemos usar la tecnología automatizada para identificar posibles problemas, revisar oraciones problemáticas y mejorar la precisión durante el proceso de traducción.

Lionbridge realiza diferentes controles de calidad automatizados específicos en los textos traducidos a través de la herramienta Smaⁱrt MT™, que se emplea junto con la vanguardista solución de procesamiento del lenguaje con IA Smaⁱrt Content, con el fin de detectar posibles errores, al tiempo que se mantiene la velocidad de la TA y se reduce al mínimo la necesidad de que un traductor humano realice una posedición.

Estos métodos automatizados permiten detectar:

• Traducciones incorrectas de nombres propios, incluidos los nombres de personas u organizaciones, al identificar entidades en el texto de origen que pueden ser, al mismo tiempo, el nombre propio de una entidad y una palabra común.
• Palabras ofensivas, soeces o de carácter delicado, al combinar un algoritmo supervisado de aprendizaje automático y una lista de términos ofensivos.
• Contrasentidos entre los textos original y traducido, al identificar las partículas negativas (por ejemplo, oraciones que, en inglés, contienen el adverbio not o su contracción n’t) en el texto original o en el texto traducido, pero no en ambos.
• Alucinaciones en la traducción, a través de diccionarios o de una lista de palabras ofensivas en caso de que las alucinaciones sean insultos. 

Los controles de calidad automatizados no garantizan la ausencia total de errores catastróficos. Es posible que los controles automatizados no detecten errores, lo cual podría dar lugar a un falso resultado negativo. Sin embargo, resultan muy eficaces a la hora de ayudarnos a detectar problemas. Al emplear este enfoque, podemos conseguir que los traductores profesionales se centren en las oraciones marcadas para que no tengan que rehacer todo el documento. Al alertar a los traductores profesionales de aquellos puntos en los que es más probable que haya problemas, conseguimos mejorar la eficiencia del proceso de localización.

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