En los últimos años observamos un avance significativo en la calidad de la traducción automatizada por LLMs como chatGPT4. Pero, ¿son las traducciones con IA ya lo suficientemente avanzadas como para no necesitar de supervisión humana?
Aún podemos observar limitaciones de las traducciones directas de IA en lo que refiere a errores gramaticales o de localización, pero el mayor debate alrededor del uso de estas tecnologías tiene que ver con el AI Bias: la diversidad y la inclusión siguen siendo los puntos más débiles de las nuevas tecnologías.
Los sistemas de IA se basan en vastos conjuntos de datos, a menudo obtenidos de Internet, que pueden perpetuar, sin darse cuenta, los sesgos presentes en esos datos. Esto puede dar lugar a que los sistemas de IA tomen decisiones sesgadas, especialmente cuando se trata de cuestiones delicadas como el origen étnico, el género o el estatus socioeconómico.
Un estudio de la Universidad de Cornell encontró que un robot entrenado por IA tenía más probabilidades de asociar a los hombres afroamericanos con delincuentes o a las mujeres con amas de casa. El equipo de investigadores concluyó que el uso continuo de dicha tecnología corría el riesgo de “amplificar los estereotipos malignos” que alimentan el racismo y la misoginia.
El AI diversity bias es uno de los temas principales en la agenda de los pioneros en la tecnología de Inteligencia Artificial, tal como remarca en una reciente declaración compartida con CNN, un portavoz de OpenAI, la compañía detrás de ChatGPT y otros modelos de inteligencia artificial general (AGI). «Estamos iterando continuamente nuestros modelos para reducir el sesgo y mitigar los resultados dañinos», dijo la compañía en un comunicado, y agregó que por cada nuevo modelo lanzado, OpenAI publica investigaciones sobre cómo están trabajando para lograr esos objetivos.
¿Qué podemos hacer para lograr una mayor diversidad con el uso de la IA en las traducciones?
– Mitigar el sesgo en los datos que se usan para entrenar y testear. Se pueden utilizar técnicas como el aumento de datos, el equilibrio de datos, la anonimización de datos o la transformación de datos para mejorar la calidad y la diversidad de los datos y reducir el impacto del sesgo. Por ejemplo, se pueden agregar más datos de grupos infrarrepresentados, equilibrar la distribución de etiquetas o entidades, eliminar información confidencial o irrelevante o transformar los datos a un formato más neutro.
-Formar equipos de trabajo diversos, tanto desde el punto de vista del desarrollo tecnológico como de quienes manejan las herramientas. Esto es fundamental para poder aportar distintos puntos de vista, experiencias y backgrounds culturales.
La cultura y las lenguas están estrechamente entrelazadas. Una palabra o frase que tiene un significado o impacto emocional en un idioma, puede tener uno totalmente diferente en otro, especialmente en idiomas como el español, que posee distintas variantes y dialectos.
Otro desafío es el uso excesivo de adjetivos o palabras poco frecuentes en el lenguaje y hasta errores en tiempos verbales que siguen siendo detectados en muchas traducciones de IA que no han tenido supervisión humana. Un ejemplo claro son los errores que ha tenido el traductor de Google. Un acontecimiento digno de mención implicó convertir a “Rusia” en “Mordor”, una tierra ficticia del Señor de los Anillos, y a los rusos en “ocupantes” en ucraniano.
Lograr una correcta localización de mensajes es fundamental para lograr cercanía con un nuevo mercado frente a una expansión global. La reputación de una empresa o las relaciones con sus clientes pueden verse afectadas como resultado de traducciones que son poco claras o culturalmente insensibles o irrespetuosas.
La humanización de la Inteligencia Artificial es fundamental para garantizar que esta tecnología beneficie a toda la sociedad de manera justa y equitativa. Al abordar los desafíos de la diversidad y los sesgos, y al fomentar una mayor inclusión en el desarrollo de la IA, podemos crear sistemas más representativos, sensibles y responsables que mejoren la vida de las personas.
Paula Ferrari, CEO de Go Global asegura: “creemos que un equipo de expertos lingüísticos puede sacar lo mejor de las nuevas tecnologías de traducción. Es por eso que adoptamos la tecnología en nuestro proceso, y trabajamos en conjunto con nuestros clientes para generar soluciones de traducción con IA personalizada con sus datos y supervisadas por nuestro equipo de expertos lingüísticos para garantizar precisión e incluir el toque humano.”
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