ChatGPTham House

De la adaptarea la schimbare la schimbarea în adaptare

1. Problema traducerilor presupune, în primul rând, transferul unor spaţii culturale în alte spaţii culturale. Nu se rezumă la simpla operaţiune de reconfigurare digitală – adică prin interme­diul unor elemente discrete, precum cuvintele şi expresiile, care coincid sau se suprapun parţial din punct de vedere semantic – a unui câmp analogic al literaturii în limba-sursă, ci presupune înţelegerea golurilor limbii care necesită a fi umplute cu conţinut semnificat şi transpunerea lor în limba-vehicul. În aceste condiţii, mai ales în ceea ce priveşte traducerile din poezie, oricât s-ar strădui inteligenţa artificială să memoreze şi să aplice adecvat acele training examples pe care i le furnizează inteligenţa umană, este imposibil ca spiritul culturii şi limbii să îşi regăsească fluxul natural trecut prin limbajul cod-maşină. Posibil că într-o literatură coborâtă spre gradul zero al scriiturii, în care predomină funcţia referenţială, monstrul numit AI să fie cel puţin la fel de performant ca traducătorul. Dar cum rămâne totuşi cu poezia, unde bătrânul George Bariţiu insista ca „poeţii să-i traducă pe poeţi“? Este capabilă inteligenţa artificială să creeze poezie? Aceasta este deja o altă temă de dezbatere, deşi nu atât de diferită ori îndepărtată de tema propusă de redacţia Apostrof, care necesită luarea în considerare a clasei de toleranţă a instrumentului aplicat în transferul de la continuumul analogic al limbii şi literaturii (din care funcţia poetică a limbajului, în acord cu schema lingvistului Roman Jakobson, nu are cum să lipsească) la conţinutul digital discret peste care nu poate trece (deocamdată) inteligenţa artificială.

2. Evident, instrumente, precum cele din gama Computer-Aided Translation (CAT), sunt utile în creşterea eficienţei, în reducerea timpului de traducere, în special în cazul acelor texte în care predomină funcţia referenţială. Aceste instrumente permit aşadar traducerea umană cu asistenţă artificială, spre deosebire de machine translation (MT), presupunând transferul conţinutului în noua limbă strict cu ajutorul computerului, în ciuda faptului că se poate constata o evoluţie în acurateţea traducerii prin interpretări contextuale, prin sublinierea unor nuanţe pragmatice ori prin identificarea coloraturii idiomatice a textului. De la instrumentul SYSTRAN, primul MT din reţea (1996), până la Google Translate actual, care sesizează nuanţe destul de fine în limbile de circulaţie internaţională, în special în engleză, diferenţa este foarte mare. Probabil că în timp instrumentele de traducere vor progresa considerabil, dar, cu toate acestea, există o limită de aplicare. Cu promisiunea eficienţei şi automatizării proceselor, dar incapabile să surprindă nuanţele traducerii culturale în nuanţele golurilor conceptuale modelate sau predefinite în comunitatea lingvistică în care sunt transpuse conţinuturile traduse, noile instrumente oferă rapiditate în consultarea dicţionarelor şi enciclopediilor, accesează resurse cognitive şi exemple similare la care traducătorul nu are acces în lipsa maşini, dar diminuează autonomia traducătorului şi, mai ales, scad în calitate literatură transferată dintr-o limbă în alta. Traducerea presupune re- şi co-creare, ceea ce maşina (încă) nu poate asigura. Din păcate, există edituri (inclusiv în România) care apelează la aceste instrumente pentru traducerile din literaturile lumii, iar rezultatul este unul cel puţin îndoielnic din punct de vedere calitativ, incapabil să redea vocea autorului, stilul său, expresivitatea limbii, subtilităţile ei.

Colaborare AI/HI devine necesară în traducere, dar simpla lăsare din frâu a maşinii pentru a re-crea prin traducere literatura nu ajută nicidecum literaturii.