La traducción automática ha alcanzado en los últimos años niveles de fluidez sorprendentes.
Y nos servimos de ella con la aplicación de Google: vemos un texto en un idioma que desconocemos, acercamos la cámara y enseguida nos sale la traducción.
A veces acierta, otras no.
Precisamente esa aparente naturalidad puede generar una falsa sensación de fiabilidad absoluta. Los errores ya no suelen ser gramaticales o sintácticos; ahora son errores más sutiles: semánticos, culturales y contextuales.
Hace unos días, en un restaurante japonés excelente, encontré en la carta un plato descrito como “KAKI-AGE. Tempura japonsa con verduras, langostinos y alpargatas”. ç
La imagen resulta especialmente reveladora y filológicamente muy atractiva para quienes la lengua es nuestra pasión, porque no se trata de un único fallo aislado, sino de una acumulación de pequeñas desviaciones lingüísticas significativas: “japonsa” en lugar de “japonesa”, “alpargatas” en vez de “espardenyes” entendidas como pepinos de mar, e incluso el exquisito «tartar de atún” es convertido en “tártaro de atún” , forma que en español remite más fácilmente a un gentilicio, a una referencia histórica o incluso a una salsa, antes que al conocido plato gastronómico.
La anécdota tiene interés precisamente porque ilustra uno de los grandes problemas de los sistemas automáticos de traducción: la dificultad para resolver adecuadamente la polisemia.
La palabra catalana “espardenya” constituye un caso paradigmático. Dependiendo del contexto, puede designar:
- un tipo de calzado tradicional;
- o un animal marino muy apreciado en gastronomía mediterránea (el pepino de mar).
El sistema automático, probablemente apoyado en frecuencias estadísticas o asociaciones léxicas más comunes, seleccionó el significado más habitual en el lenguaje general —el calzado— ignorando el contexto gastronómico del texto. El resultado final produce una imagen involuntariamente cómica: una tempura elaborada con “alpargatas”.
Este tipo de errores no son anecdóticos desde el punto de vista lingüístico.
Revelan una cuestión esencial: traducir no equivale a sustituir palabras de una lengua por palabras de otra. Traducir implica interpretar.
El traductor humano no procesa únicamente unidades léxicas; interpreta intenciones comunicativas, géneros discursivos, marcos culturales y contextos situacionales. Cuando un lector humano encuentra la palabra “espardenyes” en una carta de restaurante junto a “langostinos”, “tempura” y “salsa de ostras”, activa automáticamente un campo semántico culinario.
La inteligencia artificial, en cambio, puede carecer todavía de esa capacidad de jerarquizar adecuadamente el contexto pragmático. El tiempo dirá si es capaz de contextualizar.
Algo similar ocurre con “tàrtar de tonyina”, convertido en “tártaro de atún”. Aunque la construcción no impide comprender el significado, sí evidencia una traducción excesivamente literal y poco natural en español gastronómico, donde la forma habitual sería “tartar de atún”. El sistema reconoce la proximidad formal entre “tàrtar” y “tártaro”, pero no discrimina adecuadamente el uso especializado consolidado en el ámbito culinario.
En lingüística aplicada y análisis documental, estos fenómenos resultan especialmente interesantes porque muestran cómo los sistemas automáticos pueden generar textos formalmente correctos pero pragmáticamente defectuosos.
El problema ya no es únicamente “traducir mal”, sino producir mensajes aparentemente plausibles que solo revelan su anomalía cuando el receptor posee suficiente competencia cultural o contextual.
Mi madre, políglota y traductora desde los años setenta, trabajaba con diccionarios, paciencia y una máquina de escribir Underwood negra e implacable. Aquel proceso era mucho más lento, pero quizá precisamente esa lentitud obligaba a detenerse en los matices. Hoy disponemos de herramientas extraordinarias, pero también vivimos bajo la lógica de la inmediatez.
Y quizá ahí reside una de las cuestiones centrales del debate contemporáneo sobre inteligencia artificial y lenguaje: la velocidad no siempre garantiza comprensión.
Porque las palabras no funcionan aisladas. Funcionan dentro de un contexto cultural, semántico y humano. Y precisamente ahí sigue estando, al menos por ahora, la gran diferencia entre traducir palabras y comprender significados.
Y si «tanto monta Isabel como Fernando» este año calzaremos «pepinos» en lugar de «alpargatas» 😉