Acesso rápido:

Ir diretamente para o conteúdo (Alt 1)Ir diretamente para a navegação secundária (Alt 3)Ir diretamente para a navegação principal (Alt 2)

Sobre a qualidade da tradução automática
Traduções literárias pós-humanas? Um exemplo kafkiano

Traduções literárias pós-humanas?
Será que as máquinas sabem o que fazem? | Philippos Vassiliades | CC-BY-SA

As tradutoras e os tradutores há algum tempo fazem uso do computador como apoio indispensável, seja em forma de dicionários ou corpora online. Por outro lado, recusam a ideia que a tradução automática (machine translation ou MT), ou mesmo as ferramentas de tradução com base informática tal como armazenamento de traduções, possam ter um papel importante para a tradução literária. No entanto, com a rapidíssima evolução da tradução automática neuronal, cada vez mais professores ligados às ciências da tradução literária (e em menor número algumas tradutoras e alguns tradutores), admitem que essa posição é insustentável. Tal como os tradutores das áreas de economia e da técnica, também os tradutores literários esperam que o futuro lhes proporcione trabalho na revisão de textos traduzidos automaticamente. Algumas formas de textos literários com um estilo de prosa mais simples podem atualmente ser traduzidas pelo computador com um nível bastante aceitável e essa evolução irá certamente aumentar (no que se refere aos pares de línguas mais comuns).

De Duncan Large

Hoje em dia subvalorizamos, com risco próprio, a qualidade dos computadores e a rapidez da sua evolução. Mas como ainda existe um longo percurso à sua frente, esta é uma boa altura para fazer um balanço. Qual é a qualidade da tradução feita atualmente pelos computadores? Para encontrar uma resposta a esta pergunta, coloco a questão a um dos mais avançados sistemas de MT atuais, e introduzo uma das frases mais conhecidas da língua alemã, que é o início do conto de Kafka “A metamorfose” (1915): 

​Als Gregor Samsa eines Morgens aus unruhigen Träumen erwachte, fand er sich in seinem Bett zu einem ungeheueren Ungeziefer verwandelt.

Franz Kafka: "A Metamorfose" (1915)

 A história que começa com esta primeira frase é naturalmente muito estranha, mas em termos linguísticos nada tem de anormal. Em termos gramaticais está bem construída, não é demasiado comprida ou complicada, e não esconde muitas rasteiras para o ingénuo motor de MT. É pouco provável que o nome Gregor Samsa não seja reconhecido, “eines Morgens” é um genitivo adverbial temporal comum e assim em diante. Na sua essência, o significado desta frase é perfeitamente claro, apesar de se poderem esperar variações e incertezas em relação ao “ungeheurem Ungeziefer” no qual Gregor se transforma, porque Kafka deixa a expressão propositadamente em aberto.
 
Se introduzirmos a frase num sistema de tradução automático online e gratuito, surge uma tradução com um grau de exatidão surpreendente. A seguir, a versão do líder de mercado Google Translate:
A versão do Google Translate de "A Metamorfose", de Franz Kafka A versão do Google Translate de "A Metamorfose", de Franz Kafka | © Google Translate Esta tradução é idêntica à versão do concorrente mais próximo da Google Translate, o Microsoft (Bing) Translator, tal como à de um outro sistema de tradução Big Players, Yandex Translate. Com pequenas diferenças na construção das frases, esta versão também corresponde ao resultado da DeepL Translator e do Reverso. O PONS altera a ordem das palavras e substitui “inquieto” por “perturbado”, mas o resto também é idêntico. Deve merecer destaque a questão destas propostas (entre junho e setembro de 2020) não serem definitivas, porque os sistemas desenvolvem-se constantemente através de upgrades na programação, da introdução de novas soluções e de expressões introduzidas pelos próprios utilizadores. Para além disso, uma simples e aparentemente ligeira "correção", tal como a adaptação na maneira de escrever "ungeheueren" de Kafka à norma da linguagem contemporânea, "ungeheuren", ou a simples omissão do ponto no fim da frase, pode ter uma influência significativa sobre o resultado final.

Alguns dos sistemas menos conhecidos apresentam interessantes variações de palavras. No SYSTRAN Translate, Gregor transforma-se numa "monstruosa peste", no LingvaNex Translator em "tremendo verme". Existem ainda algumas soluções especialmente más, que dão péssima fama a estes sistemas. O PROMPT não reconhece a primeira palavra:
A tradução do PROMT de "A Metamorfose", de Franz Kafka A tradução do PROMT de "A Metamorfose", de Franz Kafka | © PROMT Mas a Framboesa de Ouro vai para a versão da IBM Watson Language Translator Demo:

Proposta do IBM Watson Language Translator de "A Metamorfose", de Franz Kafka Proposta do IBM Watson Language Translator de "A Metamorfose", de Franz Kafka | © IBM Watson Language Translator Não se pode esperar que estes programas de tradução automática sirvam muito bem para exemplos literários, porque realmente não estão treinados para esta matéria, mas felizmente estes resultados catastróficos são uma exceção hoje em dia. Em geral estes programas MT aproximam-se de uma só solução, e essa é aceitável.  

Vermes contra insetos – um verdadeiro ponto de discórdia

Leitores atentos da escrita de Kafka reclamam que nenhuma das traduções automáticas conseguiu reproduzir o efeito inicial da frase, que são as três aliterações nas pré-sílabas negativas "unruhigen… ungeheueren… Ungeziefer". No entanto, a transposição desta particularidade também nunca tinha sido bem resolvida por tradutores humanos. Nesta primeira frase acontecem simplesmente muitas coisas, pelo que o efeito tem de ser sacrificado. O que acontece com "um verme"? Tal como eu, poderia pensar-se à primeira vista que este resultado é claramente um erro gramatical e que prova a competência insuficiente do computador na língua de destino, porque "verme" não é um substantivo específico. No entanto, também se vem a descobrir que esse "verme" não é uma característica de identificação, porque é exatamente essa a solução usada pelo tradutor americano Stanley Corngold na versão best-seller de 1972:

When Gregor Samsa woke up one morning from unsettling dreams, he found himself changed in his bed into a monstrous vermin.

A esta tradução de Corngold juntou-se outro tradutor humano dos EUA; Joachim Neugroschel. Se a tradução for representativa para algo, servirá então aparentemente para diferenciar entre a versão inglesa e americana. Os tradutores de Kafka na Inglaterra que utilizaram “verme” para a tradução de “Ungeziefer”, não gostavam inicialmente da utilização de um substantivo específico e serviam-se de outras palavras como “uma espécie de verme monstruoso” ou “um enorme inseto parasita”, como fez John R. Williams.
 
Não será surpresa verificar uma maior aproximação das máquinas de tradução ao inglês da América do Norte. Uma breve pesquisa acerca do grande número de pessoas que traduziram este conto para inglês, mostra que as traduções humanas são bem mais diversificadas do que as dos sistemas computorizados. Os primeiros tradutores, o casal escocês Edwin e Willa Muir, traduziram "ungeheures Ungeziefer" para "gigante inseto". Versões mais atuais incluem "inseto monstruoso" (Malcolm Pasley), "barata monstruosa" (Michael Hofmann), "um enorme percevejo" (Christopher Moncrieff) e "uma espécie de inseto monstruoso" (Susan Bernofsky). Naturalmente, qualquer uma destas traduções é aceitável. A sua grande diversidade é reflexo das várias especulações críticas sobre aquilo que Kafka queria realmente exprimir (Baddiel 2015; Gooderham 2015).

Respeitar a diversidade, a exatidão e a complexidade

O tipo de criatura em que Georg Samsa se transforma é a questão fundamental na interpretação deste conto. No entanto, uma comparação de traduções humanas mostra resultados bem mais diversificados para a palavra-chave de Kafka do que a tradução computadorizada. Os sonhos “irrequietos” de Gregor são “inquietos” (Muirs, Crick, Williams) “inquietantes” (Corngold), “perturbados” (Pasley, David Wyllie, Hofmann, Bernofsky), “agitados” (Neugroschel), “ansiosos” (Ian Johnston) ou “irregulares” (Moncrieff)?

Todas estas alternativas são aceitáveis a nível gramatical, todas transmitem "o significado" (um significado) de "irrequieto", mas todas elas também transmitem uma matriz um pouco diferente. O aspeto mais importante das várias traduções de um clássico é exatamente este tipo de diversidade. E é essa a razão pela qual compramos, lemos e encomendamos às editoras traduções de livros em novas edições. Pelo menos por agora, essa diversidade parece ganhar dimensão através de sistemas MT. Com um resultado de exatidão aceitável na base de um modelo comum e, em última análise, ainda baseado em estatística, a MT leva a uma versão aproximada única e "segura", como se pode verificar no pequeno exemplo acima descrito.
 
Não se pode responsabilizar os programas MT por se concentrarem na transposição exata dos dados originais, porque foi com essa finalidade que foram construídos. No entanto, não é a pura informação que faz da literatura aquilo que ela é. O conhecido argumento de Walter Benjamin diz que a função principal da tradução (literária) não é a de transmitir informação (Benjamin 2012, 75). A boa notícia é a que a tradução automática já ultrapassou a sua "fase louca", fazendo com que o seu grau de precisão tenha aumentado rapidamente nos últimos anos. Por isso, os programadores de destes softwares afirmam que em algumas áreas e no caso de alguns exemplos de pares de línguas, os sistemas de tradução automática já atingiram a equivalência com as tradutoras humanas e os tradutores humanos (Linn 2018) ou inclusivamente ultrapassaram-nos (Popel et al. 2020). No entanto, tais afirmações têm de ser corretamente contextualizadas.

«Sem contar com trabalhos de tradução muito específicos, os sistemas “altamente modernos” encontram-se ainda muito atrás da competência humana.» (Caswell & Liang 2020). Ainda há um longo caminho a percorrer na área da tradução literária (Toral & Way 2018; Matusev 2019; Fonteyne, Teczan & Macken 2020; Mohar, Orthaber & Onic 2020). Na realidade, a "paridade humana" é ainda um sonho longínquo. Na frase do meu exemplo, a tradução automática teve bons resultados, mas alguns estudos demonstraram que até o software mais moderno começa rapidamente a tropeçar nas estruturas literárias mais complexas (Läubli, Sennrich e Volk 2018). Elementos chave do estilo literário, tal como a voz narrativa, são um grande desafio para os sistemas de tradução automática (Taivalkoski-Shilov 2019a, Taivalkoski-Shilov 2019b, Kenny & Winters 2020). Douglas Hofstadter demonstrou (Hofstadter 2018) que sistemas de tradução, na realidade, não têm nenhuma compreensão do texto que processam. Faltam-lhes os conhecimentos do mundo real e a capacidade de os usar ou interpretar, ou seja, de ter como resultado uma concreta localização em vez de uma simples tradução. Além disso, existe também um maior grau de exigência em relação a traduções literárias. Espera-se que a tradução seja mais do simplesmente "aceitável" ou "bastante boa".
 

O futuro da tradução

Os comentadores estão de acordo, que "o ser humano ainda será durante muito tempo o elemento mais crítico em relação ao processo de tradução” (Lumeras & Way 2017, 21) e que, pelo menos na área da literatura, os computadores ainda vão ter dificuldades em manter o nível dos seres humanos durante algum tempo" (Polizzotti 2018, 46). Entretanto é de esperar que as tradutoras e os tradutores humanos de literatura utilizem cada vez mais a ajuda dos computadores, o que já acontece há algum tempo com os seus primos e primas em áreas da economia e da técnica (Youdale 2019). O futuro da tradução é "em parte humano, em parte automatizado" (Screen, 2017), enquanto a evolução principal na tradução literária consiste em existirem traduções processadas no computador, que são posteriormente revistas por tradutores humanos. No mundo da tradução humana, as editoras já há muito tempo encomendam aos tradutores literários profissionais a produção de versões "textuais" de obras literárias, para que assim possam servir de base a escritores conhecidos, que não têm conhecimento das línguas de base, para a criação de novas versões para publicação. Um exemplo atual é a tradução de Geoffrey Hill do Peer Gynt and Brand de Ibsen (Ibsen 2017) para a editora Penguin, com base nas versões textuais e comentadas das peças de Janet Garton e Inga-Stina Ewbank. Num futuro próximo, a tradução automática pode ter a esperança de assumir e automatizar essa função de "tradutor fantasma".

De momento, não se pode prever se os computadores realmente podem ser mais criativos. Por um lado, Hofstadter adverte sobre o (por ele denominado) “efeito ELIZA”, quando os computadores parecem mais humanos do que realmente são (Hofstadter 2018). Por outro, Mark O’Thomas é bem mais otimista em relação ao futuro transumano da tradução literária:

O papel da tradutora e do tradutor literário pode assumir o nível de uma aplicação de software, que tenha adquirido a memória de tradução de uma pessoa específica. Mesmo no âmbito dos nossos conhecimentos atuais e das experiências com tecnologia, um software desse tipo, que adquire o vocabulário preferido e as aplicações típicas em mais do que uma língua de uma pessoa específica, é perfeitamente imaginável. Através de um mapping para uma base de dados de tradução, este software poderia mais tarde produzir traduções similares às de um tradutor específico, oferecendo igualmente a possibilidade de produzir traduções de um tradutor depois da sua morte.

Para além destes olhares para a bola de cristal, penso que há ainda outra pergunta interessante: qual seria a diferença para as tradutoras e para os tradutores literários se realmente fossem possíveis as traduções literárias geradas por MT com apenas uma simples revisão, que atualmente é obrigatória na maior parte das traduções humanas e que nesse contexto seria a única definição relevante da “paridade humana”? Indiferentemente do tempo em que tal se tornasse realidade (e partindo do princípio que isso realmente pudesse acontecer), compensa, a meu ver, perceber as possíveis consequências de uma “rebelião das máquinas” e confiar aos computadores a capacidade de um dia passar num “teste de Turing” de tradução literária. 
 

O que acontece aos tradutores literários na era pós-humana da tradução?

Do ponto de vista daqueles que fazem encomendas de tradução e as pagam, ou seja, as editoras, parece que as traduções literárias totalmente automáticas de qualidade são como uma utopia. No caso de alguma vez se atingir esse nível, poderá colocar-se a questão se o software de tradução computorizada moderno, que seria necessário para anular as tradutoras e os tradutores humanos da qualidade de "intermediários", estaria disponível gratuitamente. Como os algoritmos têm um comportamento muito negativo ao tentar evitar efeitos de distorção indesejados, seria também difícil de imaginar que a função de controlo de tradutores humanos venha a ser alguma vez totalmente redundante (Marasligil 2016; Taivalkoski-Shilov 2019a). Do ponto de vista dos consumidores de traduções literárias (leitores) só poderá ser uma bênção quando ficarem disponíveis pela primeira vez grandes quantidades de literatura de traduções literárias (automatizadas). No entanto, aqui também não irá desaparecer totalmente a função de controlo ou dos responsáveis de pós-produção através de tradutores humanos, porque essas traduções poderiam ser mais prejudiciais se não tiverem qualidade suficiente para serem lidas com prazer. Do ponto de vista das tradutoras e dos tradutores, ouvem-se muitas vozes acerca da redundância da tradução computorizada. Mas será que estes tradutores querem realmente seguir um caminho de copistas medievais? As traduções humanas de literatura irão provavelmente perder aos poucos a sua importância atual, o que não significa automaticamente um nível de desemprego massivo para a profissão. Pelo contrário, as bibliotecárias e os bibliotecários, por exemplo, aumentaram as suas competências e transformaram-se em especialistas de informação mais abrangentes quando surgiram as tecnologias de informação, uma situação pode servir de exemplo para a área da tradução.  
 
Existem muitas atividades humanas que necessitam de muito tempo e que são atualmente substituídas por computadores. Mesmo assim, não me parece que queiramos incluir a tradução literária nelas. Podemos realmente aproveitar as vantagens da reprodução de literatura pós-humana (o incómodo dos escritos medievais estão ultrapassados com a imprensa gráfica, com as fotocopiadoras e com o documento pdf digital) mas eu diria que não queremos realmente a tradução literária pós-humana. Por um lado, as tecnologias novas nunca substituem totalmente os velhos hábitos. A invenção da televisão não significou o desaparecimento da rádio e a invenção dos CD não foi a sentença de morte para o disco vinil. Podemos imaginar o papel dos tradutores literários do futuro idêntico à dos grandes mestres de xadrez na era do supercomputador de xadrez. Em muitos aspetos, o jogo de xadrez ficou praticamente "arrumado" pelo computador. Passou quase um quarto de século desde que o DeepBlue da IBM ganhou ao campeão do mundo de xadrez daquela altura, Garry Kasparov, em 1996. Desde aí, a lacuna entre computador e ser humano cresceu inexoravelmente, mas existem ainda campeonatos de xadrez para jogadores humanos (ainda se pode viver do xadrez). Milhões de amadores de xadrez em todo o mundo continuam a ter prazer em jogar, melhorando através de jogos contra computadores.
 
Mesmo se a tradução literária tivesse ficado "arrumada" por computadores, acredito que as pessoas iriam continuar a querer praticá-la, tal como na época em que os automóveis circulam automaticamente irão existir pessoas a ter prazer em conduzir, e assim sucessivamente. Tradutores humanos irão continuar a ter prazer tanto no processo como com o resultado, ao mesmo tempo que irá haver leitoras e leitores que terão prazer a ler os produtos traduzidos por humanos, produtos estes que irão posteriormente ganhar prémios de alto nível, tal como um peixe pescado à linha na era dos grandes barcos de pesca industrial ou como um Aston Martin construído à mão na era do robô industrial. A tradução literária continuará a ser uma válvula para o espírito humano criativo (Large 2018, 92-94). E se, no futuro, as máquinas tentarem reproduzir também este aspeto da tradução humana, isso será uma vantagem para todos.


Bibliografia:

Baddiel, David (2015), “The Entomology of Gregor Samsa”.
 
Benjamin, Walter (2012), “The Translator’s Task”, trans. Steven Rendall, in Lawrence Venuti (ed.), The Translation Studies Reader, 3rd edn (London and New York: Routledge), 75–83.
 
Caswell, Isaac & Bowen Liang (2020), “Recent Advances in Google Translate”.
 
Fonteyne, Margot, Arda Tezcan&Lieve Macken (2020), “Literary Machine Translation under the Magnifying Glass: Assessing theQuality of an NMT-Translated Detective Novel on Document Level”, in Proceedings of the 12th Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2020), 3783–3791.
 
Gooderham, W.B.(2015), “Kafka’s Metamorphosis and its Mutations in Translation”, The Guardian, 13 May.
 
Hofstadter, Douglas (2018), “The Shallowness of Google Translate”, The Atlantic, 30 January.
 
Ibsen, Henrik (2017), Peer Gynt and Brand, trans. Geoffrey Hill (London: Penguin).
 
Kenny, Dorothy,&Marion Winters, “Machine Translation, Ethics and the Literary Translator’s Voice”, Translation Spaces, 9/1 (August 2020), 123-149.
 
Läubli, Samuel, Rico Sennrich & Martin Volk (2018), “Has Machine Translation Achieved Human Parity? A Case for Document-Level Evaluation”, in Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 4791-4796, Brussels, Belgium, October-November. Association for Computational Linguistics.
 
Large, Duncan (2018), “Could Google Translate Shakespeare?”, In Other Words, 52 (Winter 2018/19), 79-94.
 
Lawson, Richard H. (1960),“Ungeheueres Ungeziefer in Kafka’s ‘Die Verwandlung’”, German Quarterly, 33/3 (May), 216-219.
 
Linn, Allison (2018), “Microsoft Rreaches a Historic Milestone, Using AI to Match Human Performance in Translating News from Chinese to English”, March 14.
 
Lumeras, Maite Aragonés,& Andy Way (2017), “On the Complementarity between Human Translators and Machine Translation”, Hermes, 56, 21-42.
 
Marasligil, Canan (2016), “Literary Translation Beyond Automation”, International Literature Showcase.
 
Matusov, Evgeny (2019), “The Challenges of Using Neural Machine Translation for Literature”, in Proceedings of the Qualities of Literary Machine Translation, 10–19, Dublin, Ireland, 19 August. European Association for Machine Translation.
 
Mohar, Tjaša,Sara Orthaber &Tomaž Onič (2020), “Machine Translated Atwood: Utopia or Dystopia?”, ELOPE: English Language Overseas Perspectives and Enquiries, 17/1, 125–141.
 
O’Thomas, Mark (2017), “Humanum ex machina: Translation in the Post-Global, Posthuman World”, Target, 29/2 (January), 284–300.
 
Polizzotti, Mark (2018), Sympathy for the Traitor: A Translation Manifesto (Cambridge, MA and London: MIT Press).
 
Popel, Martin et al. (2020), “Transforming Machine Translation: A Deep Learning System Reaches News Translation Quality Comparable to Human Professionals”, Nature Communications, 11/4381.
 
Screen, Ben (2017), “The Future of Translation is Part Human, Part Machine”, The Conversation, 11 July.
 
Taivalkoski-Shilov, Kristiina(2019a),“Ethical Issues Regarding Machine(-Assisted) Translation of Literary Texts”, Perspectives, 27/5, 689–703.
 
Taivalkoski-Shilov, Kristiina (2019b), “Free Indirect Discourse: An Insurmountable Challenge for Literary MTSystems?”, in Proceedings of The Qualities of Literary Machine Translation, 35–39,Dublin, Ireland, 19 August. European Association forMachine Translation.
 
Toral, Antonio, & Andy Way(2018), “What Level of Quality Can Neural Machine Translation Attain on Literary Text?”, in Joss Moorkens et al. (eds), Translation Quality Assessment: From Principles to Practice (Berlin and Heidelberg, Springer), 263-87.
 
Youdale, Roy (2019),“Computer-Aided Literary Translation: An Opportunity, Not a Threat”, In Other Words, 53 (Summer), 45–51.