Inteligência artificial
Inteligência artificial e os novos limites da tradução literária

Nos últimos anos, sem que tenhamos prestado especial atenção, a inteligência artificial (I.A.) foi evoluindo e penetrando nos mais diversos domínios da vida contemporânea. Hoje, com as suas aplicações cada vez mais desenvolvidas, fazem-se ouvir as questões e preocupações de quem teme que as máquinas venham substituir os humanos ou de quem não confia na máquina para lidar com questões complexas. Emerge a necessidade de pensar e construir novas relações entre pessoas e máquinas.

De João Gabriel Ribeiro

A tradução literária, área onde sistemas de I.A. já são muitas vezes auxílio a tradutores, fornece neste contexto uma importante janela para o entendimento e a exploração desse potencial de relação. Ao olharmos o potencial nesta área e as questões que a sua utilização levanta, estendemos naturalmente a perspetiva sobre a forma como a inteligência artificial é desenvolvida e percebemos com exemplos práticos as ínfimas possibilidades que podem caracterizar esta interação.

Utilizar as ferramentas de tradução automática foi, desde os primórdios, uma das funcionalidades de bandeira da internet. Sem percebermos muito bem como, há cerca de duas décadas surgiam os primeiros serviços em que inserindo uma palavra, como que por magia, nos era retorquida a proposta de tradução por um sistema que, sem que o percecionássemos nesses termos, se tratava de um dos primeiros algoritmos de inteligência artificial ao acesso do público. Quem se lembra desses primeiros tempos, e desses primeiros serviços, constata com certeza a evolução face às ferramentas de que hoje dispomos. A tradução automática, com uma inteligência artificial cada vez mais otimizada, introduziu-se discretamente no nosso quotidiano à boleia de ferramentas, serviços e aplicações que otimizam a sua utilização. Habituámo-nos a confiar na máquina para traduzir instantaneamente uma placa de trânsito, mesmo que escrita noutro alfabeto, para traduzir uma notícia de um site estrangeiro ou para nos ensinar a dizer meia dúzia de palavras noutra língua. Mas, numa altura em que a preponderância da inteligência artificial se espalha pelas mais diversas áreas, emerge agora a questão sobre até que ponto prolongaríamos esta confiança na máquina. Será uma inteligência artificial capaz de traduzir um texto recheado de nuance, como uma obra literária? E seremos nós capazes de aceitar a sua tradução com a mesma validade da de um humano?

“Se não hesitamos em confiar ao DeepL a tradução de um texto pragmático, como um relatório, olhamos, quando muito, com paternalismo benevolente a tentativa malograda de uma máquina a traduzir um soneto de Shakespeare”, sugere a investigadora Ana Margarida Abrantes, doutorada em Língua e Literatura Alemã e com interesse nas áreas da Cultura e Cognição e Linguagem e Cognição. Uma reação que se explica sucintamente segundo dois eixos. O primeiro tem que ver com a forma como olhamos para a inteligência artificial, e o segundo com a maneira como a própria I.A. se desenvolve — ponto que se evidencia na escolha do formato poético para o exemplo dado.

A aprendizagem da máquina

Como refere a investigadora Ana Margarida Abrantes, “o género textual não é aqui um mero acaso; a máquina é melhor a traduzir histórias do que poesia”, e esta constatação serve de ponte para percebermos os pontos que marcam a nossa relação com a inteligência artificial. Apesar da sugestão do nome dado a esta tecnologia, importa desde logo ressalvar as diferenças entre a inteligência natural e a artificial. “A inteligência artificial é uma forma de inteligência diferente da inteligência natural.” resume a investigadora fornecendo a pista para outra importante conceção sobre a máquina. Se por um lado, a inteligência natural é aparentemente imprevisível na relação entre o que aprende e o que cria, a inteligência artificial resulta da análise matemática de grandes quantidades de dados. “Baseia-se na ‘aprendizagem’ a partir de enormes quantidades de dados e em cálculos de probabilidade e previsão para responder a certas tarefas”, pelo que as suas capacidades são diretamente relacionadas com aquilo com que esta contactou, pormenor que ganha particular importância quando se reflete sobre domínios da criatividade como a literatura. Por se basear num princípio da aprendizagem, refletindo, de certo modo, os padrões descobertos em quantidades inimagináveis de dados processados digitalmente, os algoritmos de inteligência artificial tornam-se influenciáveis e, se quisermos, limitados pelos dados com que aprendem, motivo pelo qual a tradução literária, recheada de tantas nuances, se afigura como um desafio simbólico no entendimento que a máquina faz da língua, domínio a que se chama Processamento de Linguagens Naturais.
  Se outrora os algoritmos de inteligência artificial para tradução automática foram treinados com dados limitados, nomeadamente no que toca ao estilo de escrita, como os textos oficiais do Parlamento Europeu que permitiam a comparação entre línguas dos mesmos corpos de texto, grande parte da inovação e evolução destes algoritmos tem-se dado precisamente nesse campo. Como se pode destacar nos exemplos sugeridos por Ana Abrantes, “os arquivos de textos literários clássicos ou a tradução colaborativa em plataformas como o Google Translate, em que podemos ajudar a máquina a tomar decisões de tradução, que ficam gravadas no seu processo de aprendizagem”, a evolução da inteligência artificial e os desenvolvimentos neste domínio “são muito rápidos e ubíquos”. E esse caráter moldável, incremental e em franco desenvolvimento, mais do que permitir traçar uma meta final, permite-nos olhar para os vários sentidos em que a I.A. se desenvolve. É que se por um lado a tendência para mímica dos dados pode ser vista como um defeito, por outro, esta é uma capacidade distante do alcance humano e com utilizações potencialmente criativas, dependentes daquilo para que os sistemas possam vir a ser programados.

O futuro híbrido

“Acredito que a tradução por inteligência artificial está a aprender vários estilos, que adaptará às tarefas que venha a desempenhar.”, comenta Ana Margarida Abrantes numa afirmação em que importa sublinhar a agencialidade limitada que é conferida à máquina, um elemento importante para o seu posicionamento na relação com o humano e a sociedade. Como nos explica a investigadora, “um sistema de IA não desafia as normas, porque isso implicaria ter a intenção de o fazer. Apenas experimenta novas combinações do que aprendeu para resolver problemas que ainda não encontrou.”. Assim, se é pouco provável que uma tradução de Shakespeare feita por uma inteligência artificial nos impressione, não é de desprezar o potencial da máquina encadeada num processo de tradução, complementando o papel do humano e alargando a já badalada questão sobre a autoria numa tradução. “A questão da autoria de uma obra traduzida não é nova, mas ganha uma nova dimensão quando quem traduz é uma máquina. E não se trata apenas da atribuição dessa autoria à máquina ou ao ser humano, tal como ao escritor ou ao tradutor. Trata-se talvez da nossa capacidade de aceitação de uma tradução feita por uma máquina”, lembra a investigadora precipitando uma importante nota final.

O potencial da máquina e da inteligência artificial no campo literário, e em particular da tradução, é inegável; já a forma de a integrar em processos que cheguem até às pessoas de um modo construtivo “é o desafio”. Como resume, num exemplo paralelo, “certamente ninguém quer que um processo judicial seja decidido por um algoritmo”, “mas todos concordarão que os algoritmos ajudarão a juntar informação sobre processos semelhantes de forma mais eficiente, de modo a que o caso seja julgado de forma mais informada e célere.” No campo da criatividade, a relação pode não ser diferente, assim o contexto nos ajude a compreender, e as narrativas culturais nos afastem da visão terminal da máquina enquanto substituição do homem, e nos comecemos a habituar à ideia de híbrido, tal como acontece atualmente com qualquer tradução, “existe entre autor e tradutor, quando entendemos a tradução como recriação.” 


Artigo elaborado em colaboração com a plataforma Shifter.