De ce împiedică IA, în traducere, aproprierea textului

1. În povestirea lui E.T.A. Hoffmann, Der Sandmann (Omul cu nisipul), protagonistul, Nathanael, se îndrăgosteşte de o păpuşă-automat care dansa şi cânta într-un ritm „neplăcut de corect“, răspunzând oricărei declaraţii prin suspinul: „ah! ah!“. După distrugerea ei, îşi pierde minţile şi moare; drept urmare, ceilalţi îndrăgostiţi cerându-le iubitelor să danseze şi să cânte neritmic, iar uneori să mai şi spună ceva, spre a fi limpede că sunt fiinţe umane. Ironia romanticului german a anticipat cum nu se poate mai bine diferenţa dintre creativitatea umană vie şi aşa-numita inteligenţă artificială generativă. Tocmai abaterea de la regulile unei epoci, neaşteptatul şi surprinzătorul, în materie de stil sau conţinut, sunt caracteristice pentru opera marilor scriitori, iar traducătorii ştiu acest lucru. În schimb, inteligenţa artificială, care valorifică mari modele de date pe baza probabilităţii statistice ca anumite morfeme, cuvinte, propoziţii să urmeze după altele, va tinde, în traducere şi nu numai, spre combinaţiile cele mai frecvente şi banale, ceea ce nu poate fi mulţumitor pentru sensibilitatea cititorilor.

2. Progresul ultimilor ani în materie de traducere automată, datorat metodei „neural machine translation“ (NMT), ţine de prelucrarea propoziţiilor întregi, care nu garantează însă vreo coerenţă la nivel de paragraf sau de text în ansamblul acestuia. Ca să nu mai pomenim de problemele IA atunci când e vorba de omonime, expresii idiomatice, idiolecte, sociolecte, identitatea de gen, specificul cultural sau recunoaşterea intertextualităţii. Fără coerenţă (care se află în centrul traducerii umane), textul produs se rezumă la o culegere de propoziţii corecte gramatical, nicidecum rezultatul unei înţelegeri factuale şi emoţionale a întregului. În stadiul de acum, cel puţin, inteligenţa artificială nu are cum ţine locul emoţiilor şi al creativităţii. Iar folosul ei pentru traducători e foarte limitat. Fiindcă în istoria traducerii literare nu a fost considerată niciodată o mare realizare să redai o propoziţie aşa cum e ea în original, cu fiecare cuvinţel şi în ordinea de acolo; tocmai comprimarea, schimbarea ordinii cuvintelor etc. conferind, în cele mai multe cazuri, densitatea necesară unui efect echivalent în traducere. Cât despre muzicalitatea textelor literare, nici vorbă să poată fi echivalată automat, fără reflecţii îndelungate. Cine se foloseşte drept „companion“ de traduceri automatizate (îndeosebi cu DeepL) constată că ele nu înlocuiesc pe deplin nici măcar dicţionarele clasice, întrucât fac propuneri absurde. În exemplul dat de Dvs., Albatrosul lui Baudelaire, ChatGPT forţează limba (prin substantivizări precum „amuz“, „tovărăşarii“ şi „batjocorii“), confundă nuanţe şi recurge la cuvinte de umplutură, ba chiar opuse atmosferei din original („alunecând zglobii“), neputând recunoaşte coerenţa atmosferei textului. Consultarea unor astfel de versiuni mai mult oboseşte şi încurcă, riscând şi să influenţeze opţiunile traducătorului şi să împiedice interiorizarea, aproprierea textului. Or, tocmai bogăţia opţiunilor e nucleul traducerii literare. Când a fost, oare, raţionalizarea benefică pentru creativitate, sau un scop în sine în cultură? De ce ne-am dori să devină mai monotonă creativitatea, graţie rapidităţii? Şi încă pe baza antrenării IA cu milioane de texte ale unor autori şi traducători cărora nu li s-au respectat drepturile şi nu li s-a cerut consimţământul, amestecate deja, în corpusuri, cu alte texte generate automatizat (şi care vor multiplica, deci, neajunsurile IA)? Etica traducerii literare înseamnă şi conştiinţa faptului că autorii şi-au şlefuit textele timp îndelungat, ceea ce nu poate fi atins alegând prima soluţie, generată în câteva secunde. Fundamentală rămâne înţelegerea originalului. Post-editarea traducerilor generate de IA cere un efort comparabil cu traducerea de la zero; însă redactorii buni nu se găsesc pe toate drumurile, la fel ca şi traducătorii talentaţi.