La confianza de los estudiantes de traducción en la traducción automática: ¿demasiado buena para ser verdad?

Abstract

Advances in neural machine translation have reached the point where professional translators can work faster and produce better terminology when post-editing machine translation as opposed to fully human translation. Most translator-training programs thus include courses in how to post-edit machine translation. Many professional translators, however, are opposed to the use of post-editing rather than fully human translation, resulting in a suite of negative opinions about machine translation within the teaching situation. Here we report on two cases in which classroom activities with translation students involved the post-editing and evaluation of machine translation. We assess the students’ actual performances in the two modes (fully human translation as opposed to the post-editing of machine translation), which we then compare with the students’ comments on machine translation and their personal experience with it. It is found that although the students generally recognized the greater efficiency of post-editing, they nevertheless remained generally opposed to machine translation in principle, indicating extensive resistance within the learning community.Cuando el traductor corrige o “posedita” una traducción automática, no solo trabaja más rápido sino también suele producir una terminología más consistente. Por ello, la mayoría de los programas de formación de traductores incluyen cursos de posedición. Sin embargo, muchos traductores profesionales se oponen al uso de la posedición, lo que da lugar a un conjunto de opiniones negativas sobre la traducción automática que se reproducen en el aula. En este artículo se exponen dos actividades con estudiantes de traducción que incluían posedición y evaluación de traducción automática. Se analizan las actuaciones de los estudiantes en las dos modalidades (traducción totalmente humana frente a la posedición de la traducción automática), para luego compararlas con los comentarios de los propios estudiantes sobre la traducción automática y su experiencia personal tras la interacción. Si bien la mayoría de los participantes reconocieron una mayor eficacia cuando se usa posedición, se posicionaron en contra de la traducción automática, lo que indica un grado significativo de resistencia en el seno de la comunidad de aprendizaje.