Autor: prof. Jorge Davidson

Até pouco tempo atrás, os clientes que procuravam uma tradução só tinham uma opção, isto é, a tradução totalmente humana de alta qualidade. E a realidade é que o mercado só exigia esse tipo de tradução. Porém, o mundo viveu mudanças bem aceleradas e a realidade do mercado acompanhou o câmbio. De pronto, além dos textos de alta qualidade, mais caros e demorados, o mercado começou a demandar também traduções com custos baixos e prazos bem menores. Essa necessidade faz muito sentido quando, por exemplo, consideramos que o ciclo de vida dos produtos foi se reduzindo e que as próprias traduções, consideradas como produtos, também sofreram uma redução do tempo de vida útil, que algumas vezes chega a ser de umas poucas horas. Em muitos casos, incluso, seria impossível traduzir o volumem necessário no tempo disponível com trabalho exclusivamente humano, além de ser economicamente inviável.

A Machine Translation (MT) veio suprir essa necessidade. Se bem as suas origens datam da década de 1950, só a partir da década de 2000 começou a ter uma presença maior no mercado, recebendo fortes investimentos e despertando grande interesse entre empresas e agências. E cabe salientar que a grande maioria do público, o que inclui os clientes, receberam a mensagem de que a tradução automática era uma solução boa, simples e barata, algo que não é necessariamente verdadeiro.

Diversos pesquisadores sugerem que a concorrência entre tradução humana e tradução automática não é necessária. Como afirma Lynn Bowker (2020), o “mercado é um continuum que tem lugar, não só para os dois extremos de MT sem edição e tradução com qualidade humana, mas também para as diversas opções entre ambos. As especificações do trabalho de tradução devem determinar o melhor enfoque para produzir uma tradução adequada às necessidades”. Em qualquer caso, muitos tradutores começaram utilizar sistema de MT, seja por exigência de clientes ou agências, ou por iniciativa própria para acelerar e/ou facilitar o trabalho.

Cenários de uso da machine translation

Hoje vejo três cenários de uso da MT (no caso, me refiro especificamente ao uso de MT dentro do ambiente de uma CAT Tool). O primeiro, talvez o mais conhecido e utilizado, é a pós-edição de MT, também conhecida como PEMT (Post-edition Machine Translation), onde o trabalho do tradutor consiste em editar um conteúdo previamente traduzido por MT. Um segundo uso que fazem alguns tradutores é utilizar as soluções que oferece a MT, segmento por segmento, para ter uma ideia geral de como cada frase poderia ser traduzida, mas decidindo o que vai utilizar (ou não) da solução proposta caso a caso. Existe ainda um terceiro cenário no qual o tradutor usa as soluções da MT no nível de subsegmento, isto é, ele vai escolhendo fragmentos da tradução automática no nível de subfrase e incorporando eles na sua escrita. Várias ferramentas CAT já oferecem essa possibilidade de aproveitamento de sugestões parciais.

Seria possível dizer que, em certa forma, quem conduz o processo na PEMT é a MT, e o tradutor ratifica ou retifica as decisões tradutórias automáticas, fazendo as alterações necessárias. No segundo caso, o uso de MT para ter uma ideia geral, quem conduz o processo é o tradutor: a MT só é usada de forma discricional pelo tradutor quando achar que vale a pena, e nem precisa ser de maneira literal. O terceiro caso, o uso de MT como sugestão, talvez seja o mais interessante em termos de interação humano-máquina. Nele, em teoria, o trabalho teria um nível de hibridez maior que na PEMT, considerando que o tradutor é quem conduz o processo, isto é, inicia a escrita e tem mais poder de decisão com relação à organização da frase.

Impacto no texto final

Obviamente, cada uma das modalidades impacta de forma diferente no texto final. Assim como sabemos que os textos traduzidos diferem dos textos originais em vários aspectos, tendo características próprias (“interlanguage”, “translationese”, “third code”, etc.), segundo algumas pesquisas os textos produzidos por meio de PEMT também teriam características distintivas (“post-editese”, como foi denominado por Antonio Toral). E, sem dúvida, o uso no nível de subsegmento também deve deixar marcas características no texto final, embora existam poucas pesquisas sobre o assunto até o momento.

Nem sempre o tradutor pode escolher a maneira como trabalhará com a MT. A decisão muitas vezes é do cliente final ou da agência, ou existem outras limitações (como questões de confidencialidade) que impedem o uso de MT (e nem todo tradutor gosta ou sabe trabalhar com MT). Além desses fatores externos, o tipo de texto também deve ser considerado como um elemento importante para a decisão de usar PEMT ou MT no nível de subsegmento. Acredito que nós, como tradutores e usuários da tecnologia de MT, devemos, na medida do possível, experimentar e tentar utilizá-la da forma que a gente preferir, seja impulsados pelos ganhos de produtividade, pela qualidade final ou pelo prazer e os benefícios de produtividade que nos proporciona a descoberta de novas modalidades de integração humano-máquina.

Referência bibliográfica:

BOWKER, Lynn. Fit-for-purpose translation. In: O’HAGAN, Minako. The Routledge Handbook of Translation and Technology. New York: Routledge, 2020.

Artigo republicado com permissão do autor do LinkedIn.

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