El artículo compara las características textuales de las traducciones de un texto publicitario realizadas por dos grupos de personas traductoras profesionales mexicanas, uno con formación en traducción y otro sin ella, y, asimismo, dicha traducción realizada por ChatGPT-4. El análisis se centró en seis parámetros lingüísticos: densidad léxica por cláusula, densidad léxica general, diversidad léxica, intrincación gramatical, longitud promedio de las oraciones y longitud total de la traducción. Los resultados muestran que ChatGPT-4 superó a ambos grupos en todos los parámetros. Sus textos presentaron estructuras complejas similares a las de las personas traductoras con formación y alta densidad léxica similar al grupo sin formación. Se concluye que es necesario ampliar el estudio a otros tipos de textos para identificar sus rasgos específicos y reafirmar la importancia de la intervención humana en contextos de traducción mediados por inteligencia artificial.
Este artículo examina la adopción de la inteligencia artificial (IA) en la traducción jurídica —centrándose en la traducción automática neuronal y la IA generativa como sus principales modalidades— a partir de un estudio de mercado realizado entre febrero y mayo de 2024. La investigación se basa en un parte de una encuesta dirigida a traductores jurídicos de España e Italia (n=154), y analiza el grado de integración de estas tecnologías, su impacto percibido en la productividad y la calidad, así como los problemas asociados a la confidencialidad, la creatividad y el empoderamiento profesional. Los resultados revelan un uso heterogéneo y prudente, debida a la especialización del sector y la exigencia de precisión terminológica y normativa. Aunque se reconoce la utilidad de estas tecnologías en tareas complementarias a la traducción, persisten dudas sobre su fiabilidad y aplicabilidad generalizada.
La integración de la inteligencia artificial en la traducción no exige únicamente nuevas herramientas o competencias, sino una redefinición sociotécnica de qué entendemos por traducción, agencia y responsabilidad. Esta cuestión no puede resolverse mediante principios éticos abstractos, sino a través de marcos críticos como la gobernanza de los datos, la ética del cuidado y la formación ética del traductor. Al “reciclar” las decisiones traductológicas incorporadas en los datos de entrenamiento y borrar sus contextos y autorías, los sistemas de inteligencia artificial aplicados a la traducción generan una asimetría estructural entre responsabilidad y control. En este artículo argumentamos que para abordar esta asimetría es necesario activar mecanismos de gobernanza que restituyan el factor humano como autoridad que adopta las decisiones. Las implicaciones de este análisis se examinan en relación con la responsabilidad profesional, la ética del cuidado y la formación de traductores, sugiriendo que el futuro de la traducción depende tanto del cumplimiento ético como de la capacidad de recuperar el poder de decisión en entornos mediados por la inteligencia artificial.
A pesar de no ser una herramienta de traducción automática (TA) propiamente dicha, ChatGPT ha generado un impacto significativo en el campo de la TA. Este estudio piloto analiza la traducción que propone el chat de inteligencia artificial ChatGPT 3.5 de un artículo científico (EN>ES) sobre el cáncer de mama de acuerdo con los parámetros del Marco Dinámico de Calidad (DQF, Dynamic Quality Framework) y la Métrica de Calidad Multidimensional (MQM, Multidimensional Quality Metrics) y se presentan soluciones de traducción a los errores producidos. Los resultados ponen de manifiesto patrones de error en la traducción de términos, en la fluidez de la redacción del texto, así como la incapacidad de ChatGPT de trasladar correctamente siglas del inglés al español. Por tanto, este estudio destaca la imperante necesidad de contar con un traductor humano que se encargue de poseditar la traducción propuesta por ChatGPT, con el fin de ofrecer un producto de calidad.
This article examines the use of artificial intelligence (AI) in legal translation-focusing on neural machine translation and generative AI as its main modalities-based on a market study conducted between February and May 2024. The research is based on part of a survey addressed to professional legal translators working in Spain and Italy (n=154), aimed at analyzing the degree of integration of these technologies in their daily professional activities, their perceived impact on productivity and quality, as well as the challenges they pose in terms of confidentiality, creativity, and professional empowerment. The results reveal a heterogeneous and cautious use, shaped by the sector's high level of specialization and demand for terminological and normative accuracy. Although the usefulness of these technologies in tasks complementary to translation is acknowledged, doubts remain regarding their reliability and broader applicability.
