Traducción literaria e Inteligencia Artificial: un estudio contrastivo con traductores principiantes y expertos sobre las aplicaciones de la traducción automática

Abstract

En la actualidad, la Inteligencia Artificial (IA) está teniendo un desarrollo importante en el sector de la traducción. En esencia, estas tecnologías se pueden concretar en herramientas de traducción automática y herramientas de traducción neuronal. El presente Trabajo de Fin de Grado busca analizar las posibles aplicaciones de revisión de los chatbots en el ejercicio de la actividad profesional en la combinación lingüística inglés-español. A raíz de los resultados generados, estudiamos la eficiencia del algoritmo frente al trabajo de tres traductores profesionales y tres aprendices. Nuestra propuesta parte de la base de que la Inteligencia Artificial no produce resultados suficientemente satisfactorios en comparación con los traductores humanos, ya que estos últimos son capaces de hacer modificaciones necesarias acordes al contexto, entre otras muchas variables. Para validar empíricamente la veracidad de esta afirmación, se han seleccionado dos fragmentos de textos literarios actuales: Simon vs the Homo Sapiens Agenda (Becky Albertalli, 2015) y Tomorrow, and Tomorrow, and Tomorrow (Gabrielle Zevin, 2022). Ambas obras fueron publicadas originalmente en inglés. Cada fragmento cuenta con aproximadamente 250 palabras, además de potenciales problemas de traducción (referencias culturales, conceptos complejos, jerga, etc.). La herramienta puesta a prueba es ChatGPT, un chatbot que utiliza Inteligencia Artificial generativa. De esta manera, exploramos el sistema de corrección de errores lingüísticos y de propuesta de sugerencias de esta herramienta con el objetivo de determinar su fiabilidad. Los textos utilizados cuentan con una traducción publicada en español, que ha servido como parámetro de referencia y contraste junto a las traducciones realizadas por profesionales con experiencia demostrable y principiantes (estudiantes del Grado en la ULPGC) que han accedido a participar en este estudio. Estas personas llevaron a cabo la tarea sin utilizar herramientas de traducción automática y sin consultar el texto ya publicado. Asimismo, cumplimentaron un cuestionario que aborda cuestiones sociolingüísticas y otras relevantes sobre su perfil profesional o nivel de aprendizaje. Los resultados (12 traducciones humanas y 12 revisiones por IA) se han contrastado exhaustiva y críticamente.

Artificial Intelligence (AI) is receiving an important development in the field of translation these days. This kind of technology is being used in machine translation and neural machine translation. The purpose of this research is to analyse if chatbots could conduct a professional revision with EN>SP texts in the Spanish language. Based on the results, we have studied the efficiency of this algorithm in contrast with the work of three professional translators and three translation apprentices. Our hypothesis suggests that since human translators are able to make any necessary changes, e.g., related to context, their results are more satisfying than the ones provided by the AI. In order to prove our hypothesis empirically, we have chosen two fragments from literary texts that were originally published in English: Simon vs the Homo Sapiens Agenda by Becky Albertalli (2015) and Tomorrow, and Tomorrow, and Tomorrow by Gabrielle Zevin (2022). Each fragment is around 250 words long each and both present some possible translation problems (such as cultural references, complex ideas, slang, etc.). The tool we have tested is ChatGPT, a Generative AI-powered chatbot. In this way, we have studied the linguistic mistakes correction system and the suggestions provided by this tool to determine its reliability. The chosen texts already have a published Spanish translation, which serve as a pattern of reference together with the translations made by the professionals and apprentices (students from the ULPGC) that took part in this research. They also filled in a sociolinguistic form with questions about their professional profile or learning context. They have translated the texts without using any machine translation tools or reading the already published version. The results (12 human translations and 12 AI revisions) have been checked thoroughly and critically.