Que el medio es el mensaje ya lo dijo Marshal McLuhan, pero que el medio iba a transformar el mensaje no lo vio venir. La inclusión de la tecnología en nuestro día a día siempre ha influido en mayor o menor medida nuestra manera de comunicarnos. No obstante, con la llegada de las inteligencias artificiales parece que esta influencia ha pasado a ser más bilateral que nunca. Sigue siendo una tecnología que viene impuesta desde arriba ya que su rendimiento y mecanismos siguen estando en manos de pocos, pero cuya interacción con nosotros es la que hace que mejore continuamente esta tecnología. Creo que este hecho de que nos haga partícipes es clave en la influencia que tiene en nuestra manera de comunicarnos y es la que la diferencia de otras tecnologías de comunicación previas.
Nos encontramos ante una dicotomía interesante: por un lado, tenemos los idiomas, una herramienta muy fértil y acotada geográfica y cognitivamente; por otro, las IAs, una herramienta con una capacidad computacional muy potente al servicio de la resolución de problemas y toma de decisiones que es ajena a los límites del lenguaje. Que nosotros mezclemos estas dos realidades y hablemos a través de la tecnología o, más recientemente, a la tecnología supone un cambio de paradigma en nuestra forma de comunicarnos y la modifica de manera esencial.
Una de las formas en las que se materializa esta transformación a través de la tecnología es en la traducción automática. Inicialmente la traducción automática estaba basada en reglas pero pronto fue claro que solo funcionaba satisfactoriamente bajo condiciones muy controladas: frases cortas y constreñidas semánticamente. Traducir un texto semántica y metafóricamente rico a través de este método era un fracaso anunciado, ya que la traducción no tiene que ver tanto con palabras sino con significados y cuando se trata de trabajar con entidades abstractas, una herramienta basada en reglas hace aguas por todas partes. Este delicado juego de significados da sentido al hecho de que la palabra “traductor” derive de “traidor”. Las palabras no son inocentes y traen consigo de manera inherente significados y parentescos de los que no se pueden despojar. Estos emparejamientos son idiosincrásicos de cada cultura y casi de cada forma individual de comunicación. Esto quiere decir que es muy difícil que una palabra o una estructura sintáctica apunte exactamente a la misma parcela de realidad que su traducción en otro idioma. Siempre va a ser una interpretación más o menos fidedigna de la realidad y esta infidelidad obligada hace que todo ejercicio de traducción sea siempre un ejercicio de traición.
Para minimizar estas traiciones y favorecer la traducción automática, IBM publicó en 2016 unas directrices para redactar textos que sean lo menos problemáticos posible a la hora de traducirlos automáticamente. Estas van desde recomendaciones de ser sucinto, evitar el humor, las frases hechas o referencias culturales hasta peticiones a un nivel más estructural de procurar que las sintaxis de los dos idiomas se parezcan todo lo posible. Este control del lenguaje, sobre todo por parte de multinacionales, se llama pre-edición y no es nada rompedor: se ha ejercido durante décadas en el ámbito de la redacción académica y técnica, donde prima la rigurosidad y precisión. Lo que sí es novedoso es que mientras que antes este tipo de ajustes lingüísticos se reducían a un ámbito profesional muy concreto, ahora van de la mano de la tecnología y llegan donde la tecnología llega, es decir, a todas partes: cuando al escribir un correo te va sugiriendo construcciones que utilizas frecuentemente o cuando el autocorrector te corrige a “pura vida” en lugar de aceptar una máxima malsonante y poco ejemplar.
En contraposición a las directrices de IBM, y como amateur (en sus dos acepciones) de los juegos de palabras, me gustaría hablar de un ejemplo de traducción estupenda, esta vez manual, que aparece en la última película de Pixar. En ella, dos monstruos marinos salen a la superficie de un pueblo costero transformados en humanos y un vecino, oliendo que algo no va bien, dice en inglés “There’s something fishy here”, una insinuación a la naturaleza marina de los protagonistas. En español, se tradujo magistralmente como “Aquí hay algo que me escama”. No me puede gustar más el guiño que este profesional de la traducción ha devuelto a los escritores originales del guión. Qué manera de recoger el guante, qué conversación multilingüe en el tiempo más bien traída. Chapó a este traductor o traductora. Antes decía que la traducción tenía que ver más con significados que con palabras, pero a veces se llega a la maravillosa excepción de que tanto significado como palabra forman una pareja de baile en perfecta armonía. Creo que este es el aplomo a la hora de resolver problemas humanos que deberíamos exigir, no necesariamente esperar, de las IAs. Al final todo se reduce al listón que reivindicamos a las inteligencias artificiales y a su pericia y creatividad, lingüística en este caso, con las que las queremos entrenar para que resuelvan nuestros problemas. Nosotras como profesionales de las tecnologías del lenguaje deberíamos abordar un consumo crítico de las IAs, conocer su funcionamiento y sus limitaciones y distinguir qué tipo de trabajo lingüístico es viable para una IA y qué trabajo no lo es. Establecer, de alguna manera, una literacidad tecnológica.
De hablar a través de la tecnología pasemos a hablar a la tecnología. Siempre que queremos transmitir un mensaje lo adecuamos en mayor o menor medida a nuestro interlocutor. Este saber adecuar el mensaje tiene que ver con el tipo de receptor, de relación, de situación y de medio en el que se produce la comunicación. Cuando hablamos a una IA adecuamos el mensaje de manera que creamos que nos va a entender. Esto se traduce normalmente en peticiones cortas y con un léxico básico. Al mismo tiempo, estas interacciones forman parte de los datos con los que después se entrenan a esa IA y los que ponen el listón al que la máquina puede llegar pero nunca sobrepasar. Esto tiene dos grandes consecuencias: (1) crea una especie de “feedback en bucle” que a su vez (2) puede llevar a una uniformización y simplificación del uso del lenguaje en nuestro día a día. Al limitar conscientemente nuestra manera de expresarnos hacia las IAs para garantizar nuestro entendimiento, hacemos un flaco favor a la competencia que pueden llegar a adquirir, que a su vez nos condiciona en nuestra futura interacción con ella.
De la mano de la uniformización y simplificación del lenguaje, otro de los frentes que se nos abren a las profesionales de las tecnologías del lenguaje es ver de qué manera las inteligencias artificiales, que responden normalmente a la frecuencia estadística de palabras, colocaciones y estructuras, van a establecer nuevas normas, no basadas en lo que se juzga como correcto, gramatical o aceptable sino en lo que se juzga como frecuente.
Para concluir, este texto es un texto a favor de la rigurosidad a la que deberíamos someter a las IAs con la esperanza de que sean capaces de caminar (conversar) a nuestro lado sin tener nosotros que rebajar, o incluso negarnos, la potencia y cualidades de nuestro lenguaje. Este texto es, ante todo, un canto optimista pero exigente a la capacidad de las máquinas de estar a nuestra altura y un llamamiento a una necesaria alfabetización tecnológica y de una cultura crítica de las tecnologías del lenguaje que nosotras, como profesionales de ellas, nos toca abordar y difundir.
Autor: Alicia Abad Perales
Fecha: Lunes, Septiembre 20, 2021
Categoria: PLN general y PLN y mujer