Traducción en la era digital: un estudio comparativo de los enfoques de IA y humanos

Resumen

El objetivo de esta investigación es comparar traductores humanos con sistemas de traducción automática basados en IA. El estudio contrasta ambos enfoques de traducción en cuanto a su precisión lingüística, profundidad semántica y adaptabilidad a diferentes contextos. Utilizando los marcos de las teorías de equivalencia dinámica y formal, el estudio profundiza en el tema de la calidad de la traducción. Pone de manifiesto diferencias fundamentales entre la comprensión del significado, los matices culturales y las expresiones coloquiales, tanto por parte de las computadoras como de los humanos. Se descubrió que, si bien los modelos de aprendizaje profundo y las redes neuronales han mejorado considerablemente la traducción automática, los traductores humanos siguen destacando en áreas como el contexto pragmático, la resolución de ambigüedades y la gestión de la polisemia. La investigación revela problemas persistentes con la estructura gramatical, la equivalencia léxica y la coherencia discursiva en los resultados generados por las máquinas. La investigación también enfatiza la importancia de la cognición humana para preservar el tono emocional y la intención semántica. Los resultados muestran que la traducción automática es más útil cuando se utiliza en conjunto con traductores humanos que por sí sola, a pesar de ser rápida y escalable. Sin embargo, los modelos híbridos, que incluyen componentes tanto humanos como controlados por IA, son prometedores para el futuro como medio para mejorar la precisión y la comprensión cultural.