O campo da tradução de idiomas está passando por uma mudança devido ao rápido progresso feito nas tecnologias de IA. É evidente que as traduções de IA são uma realidade atual que está mudando a forma como interagimos através das barreiras linguísticas, não simplesmente uma ideia de ficção científica.
Um exame de uma pesquisa que foi concluída por mais de 13.000 participantes em 2023 e 2024 revela mudanças intrigantes nas atitudes sobre a eficácia das ferramentas de tradução impulsionadas pela inteligência artificial. Este ano, apenas 32% dos usuários acreditavam que essas tecnologias eram inadequadas para capturar sutilezas culturais, abaixo dos 70,3% do ano passado. Isso sugere avanços substanciais na tecnologia e um aumento na confiança nos serviços de tradução de IA.
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A tecnologia que impulsiona os avanços da tradução de IA
O desenvolvimento de machine learning (ML), deep learning e tradução automática neural (NMT) é a principal força por trás do progresso da tecnologia de tradução de IA. Juntas, essas tecnologias permitem uma análise e tradução de linguagem cada vez mais precisas. Especificamente, a NMT se tornou o tipo mais sofisticado de tradução automática ao usar modelos de deep learning para entender as sutilezas e o contexto da linguagem. A tradução automática estatística ou baseada em regras são exemplos de seus antecedentes; a tradução automática neural (NMT) pode fornecer traduções mais precisas e semelhantes às humanas.
A tradução de IA é um processo multifacetado e complexo. O sistema de IA realiza uma série de operações em segundo plano quando um usuário insere texto para tradução. Primeiro vem o processamento de entrada, que envolve a limpeza e segmentação do texto. A máquina então determina a procedência do idioma, frequentemente capaz de fazer isso sem a necessidade de entrada do usuário, identificando dialetos e diferenças geográficas.
Em seguida, vem o processo de tradução real, que faz uso de NMT e outras tecnologias para compreender a semântica e o contexto. Por fim, uma fase de pós-processamento aprimora a tradução para correção e fluência, ao mesmo tempo em que garante que ela esteja de acordo com as peculiaridades gramaticais e estilísticas do idioma de destino.
Várias ferramentas de tradução de IA estão liderando essa revolução tecnológica à medida que 2024 se aproxima. As fronteiras da tradução automática estão sendo empurradas por plataformas como Phrase, DeepL e até mesmo ChatGPT. Por exemplo, o Phrase fornece uma plataforma completa de tradução e localização que pode ser usada para treinar modelos de aprendizado de máquina personalizados e interfaces com os principais provedores de tradução automática.
Com recursos como glossários personalizáveis e configurações de tom, o DeepL se tornou cada vez mais popular devido à sua precisão e relevância contextual. Apesar de não ser uma ferramenta de tradução propriamente dita, o ChatGPT demonstrou habilidades impressionantes de compreensão e geração de texto multilíngue.
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Os benefícios de traduzir texto com IA estão se tornando cada vez mais claros. A cada tradução, esses algoritmos ficam mais precisos, pois aprendem com dados novos e estão sempre melhorando. Eles são adeptos de empregar contexto e lidar com informações de uma forma abrangente para produzir resultados superiores.
Os sistemas de tradução com tecnologia de IA podem se ajustar a vários estilos e públicos com as dicas corretas, fornecendo um grau de flexibilidade que antes era inatingível. As empresas agora podem atingir públicos mundiais de forma mais rápida e acessível devido à velocidade e escalabilidade incomparáveis da tradução de IA.
Ainda é importante reconhecer as desvantagens e dificuldades atuais com a tradução de IA. Confiabilidade e precisão ainda são problemas, especialmente ao trabalhar com idiomas de poucos recursos, expressões idiomáticas, jargões especializados e peculiaridades culturais. Iniciativas em larga escala que dependem de memória de tradução e bases de termos podem ter problemas devido à integração limitada com procedimentos e ferramentas de tradução atuais. Como o uso de serviços de tradução de IA frequentemente requer a troca de informações potencialmente confidenciais com outros provedores, a privacidade de dados é outro grande problema.
O efeito na publicação científica e na profissão de tradução
Há uma discussão contínua sobre como a tradução de IA afetará o setor de tradução. Muitos tradutores profissionais veem a IA e a automação como possíveis ameaças às suas carreiras. Há preocupações de que tradutores humanos serão necessários apenas para revisar textos produzidos por máquinas e ensinar sistemas de IA. A verdade, porém, é provavelmente mais complicada. A IA está alterando a natureza do trabalho de tradução, mas também está abrindo novos caminhos para a produtividade.
Os sistemas de tradução de IA estão sendo incorporados em processos editoriais no campo de publicação acadêmica e científica, melhorando o processo de compartilhamento de conhecimento através de fronteiras linguísticas. No entanto, tradutores humanos ou outras ferramentas de IA frequentemente verificam duas vezes as traduções produzidas por máquinas, ressaltando a importância contínua do conhecimento humano na garantia da precisão e na manutenção da integridade da comunicação científica.
O viés linguístico inerente que existe em muitos sistemas é um dos maiores obstáculos para a tradução de IA. Inglês, espanhol, chinês e francês são exemplos de idiomas com muitos recursos onde a maioria dos NMTs e LLMs tem melhor desempenho. Devido a essa incompatibilidade, as traduções para idiomas com menos recursos podem ser menos precisas ou culturalmente apropriadas.
O domínio do inglês nos campos da ciência e tecnologia é um reflexo de tendências coloniais passadas e relações de poder internacionais. Línguas com populações menores ou menos presença na internet são, portanto, frequentemente sub-representadas na criação de tecnologias de tradução de IA.
Dificuldades particulares surgem na comunicação intelectual e científica por causa desse preconceito de linguagem. A capacidade de traduzir corretamente pesquisas de e para uma ampla gama de idiomas é vital para a disseminação mundial de informações, mesmo que o inglês continue a ser o idioma dominante em muitos domínios acadêmicos. É imperativo que a comunidade científica reconheça e aborde esses vieses inerentes para evitar que obstáculos de linguagem sufoquem pesquisas importantes.
O futuro da tradução de IA: uma estratégia híbrida
Uma abordagem híbrida que combina tecnologia de IA e habilidade humana é provavelmente onde a tradução de IA para publicações acadêmicas e científicas irá no futuro. Este método faz uso da velocidade e escalabilidade da IA enquanto reconhece os benefícios da tradução humana e da máquina. Ele ainda depende do julgamento humano para adequação cultural, contexto e sutilezas.
Um número crescente de pessoas está pedindo que as empresas de tecnologia adotem uma abordagem mais inclusiva para a pesquisa de IA, a fim de resolver os limites existentes da tradução de IA. Para garantir que as traduções estejam corretas e isentas de vieses contextuais ou culturais, isso envolve monitoramento contínuo, refinamento algorítmico e a incorporação de conjuntos de dados variados.
Em um esforço para aumentar a inclusão e a acessibilidade da tecnologia da linguagem, há também um foco crescente na criação de modelos de tradução automática para idiomas com recursos limitados.
Haverá muito debate sobre as questões éticas enfrentadas pela tradução de IA. É necessário abordar preocupações sobre permissão, privacidade de dados e os possíveis efeitos ambientais de sistemas de IA em larga escala. É dever da comunidade acadêmica e científica discutir essas questões morais e garantir que a sustentabilidade ambiental, a sensibilidade cultural ou a privacidade não sejam sacrificadas no interesse da comunicação internacional eficaz.
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