En los últimos tiempos, la irrupción de los grandes modelos de lenguaje (o LLMs), o más bien la constatación de su capacidad para generar código, ha desatado una mezcla de entusiasmo, escepticismo y pánico entre los profesionales del software. Y la pregunta que todos nos hacemos es: ¿pueden estas herramientas poner fin a la necesidad de programadores humanos?

Más aún, ¿es el vibe coding, ese estilo de desarrollo basado en la mera generación automática de código a partir de prompts, el principio del fin de la programación tal y como la conocemos?

Antes de posicionarnos entre catastrofismo o el negacionismo (dos variantes del reduccionismo, al fin y al cabo), resulta útil mirar a otra profesión que ya ha recorrido antes un camino similar: la traducción.

Y es que, según sostiene esta programadora en su blog, la historia de Google Translate y su impacto en la industria de la traducción puede ofrecernos valiosas lecciones sobre cómo pensar (y sentirnos) respecto a la futura influencia de la IA en el trabajo.

El paralelismo: de la traducción automática al vibe coding

Desde su lanzamiento, Google Translate ha evolucionado enormemente. El salto más significativo ocurrió en 2018 con la introducción de la traducción automática neuronal (NMT), una mejora sustancial respecto a los enfoques anteriores basados en reglas y estadísticas.

En ese momento, también surgieron predicciones apocalípticas: "Ya nadie necesitará traductores humanos", decían algunos. Lo cierto es que la realidad, finalmente, ha sido bastante diferente.

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Sí, Google Translate funciona sorprendentemente bien para tareas básicas, y ha mejorado notablemente. Un turista que viaja a Japón puede valerse del traductor para comunicarse en situaciones cotidianas. Sin embargo, ¿esto significa que ya no necesitamos intérpretes ni aprender idiomas?

La realidad es que esas personas que hoy usan Google Translate durante sus viajes probablemente no hubieran contratado a un intérprete de todos modos. Lo más probable es que habrían improvisado o aceptado sus limitaciones lingüísticas. De hecho, y aquí está la paradoja, la demanda de traductores e intérpretes profesionales ha aumentado en los últimos años.

¿Qué hacen realmente los traductores (y los programadores)?

La idea popular de que un traductor es simplemente un diccionario ambulante está lejos de la realidad. El trabajo de traducción requiere interpretar el contexto, desambiguar significados y adaptar el mensaje culturalmente para que sea relevante y apropiado para la audiencia a la que va destinado.

Nuestra protagonista, Ingrid, pasa a poner el ejemplo de una traducción entre el inglés y el noruego, dos idiomas con contextos culturales y gramáticas similares. Pero la lengua noruega tiende a ser contundente en sus expresiones y a obviar ciertas cortesías, por lo que allí donde un traductor humano traduciría un "¿Podrías pasarme las patatas, por favor?", Google Translate ofrece un seco y agresivo (pero literal) "Quiero las patatas".

"Debería ser evidente por qué no es recomendable sustituir a un intérprete por Google Translate en una audiencia judicial".

De forma similar, hoy vemos usuarios declarar que tras crear una pequeña herramienta con un LLM, concluyen que todos los programadores estarán desempleados en pocos años. Este punto de vista ignora completamente lo que implica en realidad programar. Al igual que ocurre con la traducción profesional, la programación es mucho más que "convertir palabras" o "escribir líneas de código".

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"Escribir código no es 'lo aburrido', es mi oficio". Este programador ha vuelto al modo texto para evitar la tentación de la IA

Humanos, ni sustituibles ni (esperemos) mecanizables

Al igual que los traductores han comenzado a integrar la IA en sus flujos de trabajo (para mejorar la redacción, buscar una mejor expresión o comparar alternativas), los programadores también están empezando a usar LLMs para tareas específicas. Pero no como sustituto, sino como complemento. Sin embargo, de nada sirve eso si no reivindicamos también la forma humana de programar.

Porque, al final, el verdadero problema podría ser otro: no que la IA reemplace al programador, sino que reduzcamos la programación a una tarea mecánica de producir líneas de código. La existencia de herramientas que 'vomitan' código puede reforzar esta percepción equivocada, y cambiar la idea de lo que se considera un 'buen programador'.

Imagen | Marcos Merino mediante IA

En Genbeta | El problema que ya surge en los equipos de desarrollo: programadores que culpan a la IA de los errores de código

La tecnología de inteligencia artificial (IA) sigue avanzando a pasos agigantados, y Meta, la empresa matriz de Facebook, ha dado un paso importante hacia la creación de un dispositivo de traducción universal que hace poco tiempo habríamos calificado de 'ciencia ficción'.

Un artículo reciente publicado en Nature por su equipo FAIR (Foundational AI Research) aborda este problema al presentar un modelo de traducción automática que combina modalidades de texto y habla 101 idiomas. Para algunos, este avance (bautizado como SEAMLESSM4T, un sucesor del NLLB-200) abre la puerta a un futuro donde las barreras lingüísticas sean cosa del pasado.

Un salto más allá de los sistemas convencionales

Hasta ahora, los sistemas de traducción de habla a habla (S2ST, por sus siglas en inglés) habían funcionado a través de un enfoque en cascada: primero, reconocimiento automático del habla (ASR); luego, traducción de texto a texto (T2TT); y, finalmente, conversión de texto a habla (TTS). Aunque efectivos, estos sistemas tienen limitaciones:

1. Enfoque en idiomas de altos recursos: Los modelos tienden a ser precisos solo en idiomas con abundantes datos disponibles, dejando atrás a muchas lenguas menos comunes.
2. Limitación direccional: Frecuentemente, se especializan en traducir al inglés... pero no desde inglés hacia otros idiomas.
3. Complejidad del sistema: La naturaleza modular de los sistemas en cascada incrementa las posibilidades de errores acumulativos.

SEAMLESSM4T aborda estas limitaciones con un enfoque unificado, que permite la traducción directa de habla a habla (S2ST), de habla a texto (S2TT), de texto a texto (T2TT) y de texto a habla (T2ST) en 96 de los idiomas compatibles con el modelo, lo que lo convierte en uno de los sistemas más versátiles hasta la fecha.

En Xataka

Traductores en tiempo real y "mundos" construidos por voz: Meta sigue presentando ideas para el metaverso

La clave del éxito de SeamlessM4T radica en su entrenamiento. Meta utilizó 4 millones de horas de audio multilingüe y decenas de miles de millones de frases obtenidas de repositorios públicos online. Asimismo, hizo uso de 443.000 horas de audio con textos coincidentes, como subtítulos de vídeos en internet, para mejorar aún más su capacidad de traducción.

Más allá de la traducción: precisión en entornos ruidosos y reducción de toxicidad

Además de su precisión, SeamlessM4T destaca por su resiliencia. Es aproximadamente un 50% más robusto ante ruido de fondo y variaciones en el habla, lo que lo hace especialmente útil en contextos de conversaciones del día a día. También puede manejar expresiones que mezclan varios idiomas, una habilidad valiosa en contextos multilingües.

Por otro lado, Meta también ha trabajado para reducir los riesgos de 'toxicidad' en las traducciones. Durante el entrenamiento, se implementaron estrategias para evitar añadir lenguaje ofensivo no presente en la muestra original, lo que disminuyó hasta un 20% la presencia de contenido problemático en comparación con otros modelos.

Usos actuales y futuros

Meta ya está utilizando SeamlessM4T en varios proyectos prácticos. Por ejemplo, permite el doblaje automático de vídeos en Instagram y Facebook, y facilita la traducción en tiempo real a través de altavoces integrados en gafas inteligentes Ray-Ban. Asimismo, el sistema se ha puesto a disposición de investigadores y desarrolladores en formato de código abierto, lo que podría acelerar los avances en el campo.

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No obstante, el camino hacia un traductor verdaderamente universal todavía es largo: aunque SeamlessM4T soporta 101 idiomas, existen más de 6.500 lenguas en el mundo. Ampliar esta capacidad requerirá avances adicionales y mayores volúmenes de datos de entrenamiento, especialmente para idiomas menos hablados.

Toda IA lo suficientemente avanzada es indistinguible ¿de un pez alien?

En la famosa novela de ciencia ficción humorística "La Guía del Autoestopista Galáctico", de Douglas Adams, aparecía una criatura ficticia conocida como el 'pez de Babel', un pequeño animal amarillo que se introduce en el oído de una persona y permite la comprensión instantánea de cualquier idioma, ya sea hablado o escrito, al convertirlo en un lenguaje que el portador pueda entender.

Aunque SeamlessM4T aún no es instantáneo, por desgracia, representa un avance significativo hacia el ideal de traducción en tiempo real descrito en la obra de Douglas Adams. Futuras mejoras del modelo podrían llevarlo a convertirse en nuestro equivalente del 'pez de Babel'.

Imagen | Marcos Merino mediante IA

En Genbeta | La IA Zero-Shot de Google traduce idiomas sin haber visto un ejemplo antes. Gracias a ello ya hay 24 lenguas nuevas en Translate

Traducir es algo que pueden hacer muchos tipos de software, pero pocos lo hacen verdaderamente bien. De hecho y sin ir más lejos, es una de las tareas que mejor se le da a la Inteligencia Artificial, cuyo máximo exponente, ChatGPT, se ha convertido en un serio rival de traductores al uso. ¿Que cómo lo sé? Porque ya los puse a prueba para descubrir quién era el mejor. Por eso cuando leí que había un nuevo traductor que aseguraba traducciones de más calidad que Google Translate y DeepL, no me lo pensé dos veces: los he enfrenado contra Kagi.

El traductor de Google y DeepL no necesitan presentaciones, pero Kagi sí: como explican en su blog, es un traductor que usa una combinación de grandes modelos de lenguaje por IA disponible para 244 idiomas que promete no solo más calidad en su labor, sino también no trackear nuestra actividad y ser gratis. Así que dicho y hecho: los hemos enfrentado a los tres a ver si cumple lo que promete.

Qué criterios debe cumplir un buen traductor

Un buen traductor hace mucho más que limitarse a pasar de un idioma a otro una frase y por eso vamos a marcar ciertos mínimos y expectativas. La mejor traducción posible no se queda en alternar idiomas, sino en transferir el significado sin perder significado ni matices.

Aquí entran factores como el tono, connotaciones culturales o el contexto. La carrera se llama traducción e interpretación por algo y no es fácil, ni para humanos ni para máquinas. Asimismo hay que tener en cuenta que la traducción automática añade algo más de dificultad porque los idiomas tienen diferentes estructuras.

Pero es que además el contexto es clave: una frase puede significar una cosa u otra dependiendo de dónde lo digas, de modas o que directamente haya juegos de palabras.

Expresiones idiomáticas y coloquialismos

Traducir las palabras o frases de forma literal tiene un riesgo: perder el significado original y la intención, ya que hay frases hechas del lenguaje coloquial por donde poder colar un gol por toda la escuadra a estos traductores. Empezamos con una que no es nueva ni mucho menos:  llevarse el gato al agua, cuyo significado es algo así como conseguir algo.

Google Translate

DeepL

Kagi

La primera en la frente, Google. El único que falla estrepitosamente es el traductor de Google, que se limita a traducir literalmente mientras que DeepL y Kagi ofrecen otra frase hecha con el mismo significado. Mención especial merece DeepL, que además ofrece variantes.

El coloquialismo anterior no es ni mucho menos nuevo y sin embargo Google Translate patina, pero le damos otra oportunidad con 'lo intenté, pero no hay tu tía', otra expresión con unos añitos a las espaldas que viene a significar que 'lo intenté, pero no hay manera'.

Google Translate

DeepL

Kagi

Con esta prueba solo Kagi sale airoso: mientras que los otros dos traducen literalmente para dar con una frase que no tiene sentido, Kagi sí que entiende lo que quiere decir la frase y ofrece una buena traducción.

Una tercera prueba más con una expresión coloquial bastante común en el lenguaje hablado: el 'ni pa ti ni pa mi' que no ofrece lugar a dudas para las personas hispanohablantes de español en España. ¿Cuál sería su traducción? Pues la misma que 'ni para ti ni para mí', ese camino intermedio en una discusión en la que dos partes divergen y buscan una solución.

Por tanto la traducción sería 'Neither for you nor for me', algo en lo que solo aciertan tanto el traductor de Google como Kagi. DeepL por su parte lo resuelve con un 'no soy yo, no eres tú' que no es lo mismo.

Precisión

Los refranes son candidatos perfectos para medir cómo de precisos son los traductores en tanto en cuanto la literalidad puede llevar al traste el paso de un idioma a otro al cambiar completamente el significado. Así que empezamos con todo un clásico: 'de tal palo, tal astilla'.

Google Translate

DeepL

Kagi

Los tres entienden de pleno la expresión y ofrecen una alternativa en forma de otro refrán con idéntico significado. Así que probamos con otro clásico que teóricamente no debería suponer un gran desafío: 'a lo hecho, pecho'.

Google Translate

DeepL

Kagi

Lo que debería haber sido un paseo para los tres software se ha convertido en un dolor de cabeza para DeepL, que tira de la literalidad ofreciendo alternativas que hacen que la frase pierda su significado.

Vamos a rizar el rizo con un invitado especial: el euskera. Hasta el momento hemos usado dos idiomas mainstream como el castellano y el inglés, pero como estudiante de euskera ya he visto alguna que otra patada a la Euskaltzaindia por parte de ínclitos traductores.

Usamos un refrán clásico como 'zozoak beleari ipurbeltz', que traducido literalmente viene a ser 'Culo negro le dice el mirlo al cuervo', algo así como 'le dice la sartén al cazo' (he leído en el Instituto Cervantes que la expresión de origen es más completa y hasta se le parece: (Dijo la sartén al cazo: '¡Quítate de ahí, que me tiznas, ojinegra'! ). Como hasta ahora, meteremos el idioma de origen sin especificarlo, dejando que sea el software el que lo reconozca.

Google Translate

DeepL

Kagi

Llega el drama. DeepL no reconoce ni admite el euskera, cosa que los otros dos sí. Eso sí, una cosa es traducir y otra interpretar y aquí quedan a la altura del barro con una traducción literal con la cual la expresión pierde todo el sentido. Necesitan mejorar

Mezcla de idiomas

La verdad es que con Kagi el hype estaba por todo lo alto y de momento, sin ser perfecto, parece que está cumpliendo lo que promete. Sí, he metido hype porque es bastante común, especialmente en el lenguaje hablado y también en textos informales, que se cuelen palabras en otro idioma. Y no tal cual, sino incluso mezclando raíces y conjugaciones y para muestra, el ejemplo elegido: 'Me estoy hypeando con este traductor que dice ser el fucking mejor de todos'.

Google Translate

DeepL

Kagi

Aunque los tres son capaces de entender la mezcla de los dos idiomas, el que mejor capta esa adaptación verbal del 'estoy hypeando' es Kagi. Otra oportunidad, esta vez más difícil todavía: con cuatro idiomas, inglés, francés, euskera y base en castellano. La frase es: 'Tienes un je ne sais quoi que me vuelves fucking loca, maitia'. La traducción: 'tienes un no se qué que me vuelves jodidamente loca, querida'.

Para no dificultar demasiado el asunto, no vamos a dejar que sea la herramienta la que elija el idioma de origen, sino que le echaremos una mano diciendo que es spanish.

Google Translate

DeepL

Kagi

Gol en Las Gaunas. Vaya por delante que ese je ne sais pas también se usa en inglés, por lo que no hacía falta traducción. A partir de aquí, el maitia (querido o querida en euskera) causa estragos: en el caso de DeepL porque no soporta euskera y por tanto, no lo entiende. Pero es que Google Translate lo toma como un nombre propio. Kagi resuelve la papeleta multilingüe bastante bien.

Google Translate vs DeepL vs Kagi Translate: ¿Cuál es mejor?

La batería de pruebas no deja lugar a dudas: Kagi sale ganador frente a dos alternativas tan reputadas y famosas como el Traductor de Google y DeepL y lo hace principalmente por no limitarse a traducir y sí a interpretar correctamente, captando singularidades del idioma como coloquialismos y además hacerlo con precisión.

Por su parte, a Google Translate le penaliza esas traducciones literales poco afinadas y que DeepL solo traduzca a poco más de 30 idiomas también le pasa factura.  Una de las claves de su victoria es la inteligencia artificial de base, algo que por otro lado ya habíamos visto en la comparativa de traducción con ChatGPT, lo que resulta esencial para contextos de varios idiomas y también para la comprensión general.

Portada | Kagi y Smartmockups

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El sistema de escritura más antiguo que se conoce es el cuneiforme, inventado en Mesopotamia por los sumerios en el cuarto milenio antes de Cristo (un milenio antes que los jeroglíficos egipcios) para escribir en tablillas de arcilla (no, no se utilizaba papel ni papiro… el cuneiforme está optimizado para escribirse con punzón o cincel).

En todo el tiempo que se mantuvo en uso (hasta el siglo I de nuestra era, nada menos) evolucionó de un sistema ideográfico a uno fonético (silábico) y fue experimentando variaciones para adaptarse a las diferentes lenguas que lo adoptaron como propio, la mayoría de ellas sin ninguna relación entre sí.

Eso ha provocado que los avances logrados a la hora de traducir unas determinadas tablillas no siempre se hayan podido aplicar a las encontradas en otros yacimientos. Suma a eso la baja disponibilidad de expertos en lenguas tan antiguas y minoritarias y tendrás entre manos cientos miles de tablillas a la espera de ser lentamente traducidas.

"La mayoría de estos documentos permanecen sin traducir e inaccesibles debido a su gran número y la cantidad limitada de expertos capaces de leerlos".

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Al menos, hasta que la inteligencia artificial es usada para echar una mano. Y es que hace un año, en un paper científico publicado por la Oxford University Press, un equipo de investigadores logró aplicar un modelo de deep learning para traducir textos en acadio con un alto nivel de precisión.

Háblame con frases cortas

El acadio es una antigua lengua semítica (como el árabe o el hebreo), que hace siglos se convirtió en la más usada en los actuales Iraq y Siria, sustituyendo al antiguo sumerio. Su versión escrita en cuneiforme incluye caracteres que pueden tener varias funciones simultáneas (equivaler a sonidos, ideas…) lo que dificulta la traducción.

No os liéis: Daxos y sus hombres, de la película '300', eran aRcadios, no acadios. Distinta época, distinto continente.

Han descubierto que su modelo de IA (ya disponible en un repositorio online de GitHub) muestra una sorprendente precisión traduciendo textos acadios formales, ya sean de tipo burocrático (decretos reales) o de tipo religioso (presagios), pues todos ellos se ajustan a ciertos patrones fijos…

…sin embargo, los textos de tipo más literario causan que la IA alucine mucho más a menudo (es decir, que se 'saque de la manga' resultados sin relación con los datos introducidos, como un ChatGPT cualquiera). Además,

"El modelo logra mejores resultados en oraciones cortas y de longitud media de aproximadamente 118 caracteres o menos".

Recordad que los caracteres no equivalen a nuestras letras: esas oraciones contenían mucha más información que un tuit, creedme.

Además, el modelo implementa dos modelos de traducción, el llamado 'C2E' (traducción directa desde el cuneiforme al inglés) y el 'T2E' (que primero translitera al alfabeto latino desde el cuneiforme y después traduce). Los resultados han resultado ser tangencialmente mejores para esta segunda modalidad.

Sin embargo, el objetivo no es tanto dejar en manos de máquinas la traducción de estas tablillas como crear una metodología basada en "la colaboración humano-máquina" que ayude a agilizar la labor de los académicos y de los estudiantes de acadio.

Por otro lado, según anuncian los investigadores, se están dando los pasos para implementar las funcionalidades del nuevo modelo en una aplicación online ya existente llamada Babylonian Engine, especialmente diseñada para analizar textos cuneiformes con métodos computacionales.

Vía | HeritageDaily

Imagen | dadaworks en Pixabay

En Genbeta | Buscaba el mejor traductor y he acabado usando ChatGPT. Me ha convencido tanto que voy a dejar Google Translate y DeepL

Esta semana está siendo realmente importante para Microsoft y sobre todo para la inteligencia artificial. La compañía tras el anuncio de GPT-4o o de los avances de Gemini no se han quedado atrás. Es por ello que hemos visto su apuesta por la IA en los PC con Copilot+ o incluso la nueva función de Recall que nos permitirá controlar todo lo que hacemos en nuestro ordenador, aunque con dudas sobre la privacidad.

Pero en esto no se han quedado estas funciones de IA. Han querido ir más allá con la mejora de Microsoft Edge y la posibilidad de traducir en tiempo real vídeos de los principales sitios web como son YouTube, LinkedIn o Coursera.

Edge hará más accesibles sus vídeos con inteligencia artificial

Y es que en muchas ocasiones te habrás encontrado al entrar en un vídeo de YouTube que no lo llegabas a entender por ser el creador de contenido de otro país. Pero el problema es que a veces los subtítulos que se generan automáticamente no siempre son los mejores, y no sigue el ritmo del vídeo. Es por ello que Microsoft ha querido dar una solución con IA.

Esta característica va a permitir mostrar subtítulos en tiempo real de los vídeos que se están viendo. En el evento de la compañía se vio como los idiomas que están disponibles ahora mismo para traducir son el inglés, el alemán, el hindi, el italiano, el ruso y también el español. Esto permitirá que tengamos vídeos que se puedan entender por todos, pero también permitirá una mayor accesibilidad para aquellos usuarios con problemas auditivos y que necesitan siempre estos subtítulos.

En el evento pudimos ver como Microsoft reproducía un vídeo en LinkedIn y con un simple toque se podía seleccionar el idioma al que se quería traducir. Automáticamente, además de poder seleccionar los subtítulos también se tiene la posibilidad de escuchar a la IA traduciendo el vídeo en tiempo real. Esto es algo que nos recuerda a los traductores que traducen en tiempo real en los telediarios.

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Me encanta la evolución que ha tenido Edge pero odio lo que Microsoft está haciendo con él

Los planes de Microsoft ahora mismo pasan por ir aumentando la cantidad de sitios que admitan la traducción en tiempo real, pero también los idiomas que se ofrecerán. Si bien, todavía no hay una fecha concreta para poder probar esta funcionalidad.

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Desde hace muchos años contamos con herramientas muy útiles para traducir textos. El propio traductor de Google o DeepL son solo algunas de las webs más utilizadas para ello. Sin embargo, con la llegada de herramientas basadas en inteligencia artificial generativa, entre todas las tareas que podemos pedirle a la IA también se encuentra la opción de traducir cualquier texto.

En este artículo te vamos a mostrar cómo el creador de una de las mejores IA utiliza ChatGPT para traducir textos de manera profesional y sin caer en errores comunes.

Dos prompts para traducir textos en cualquier idioma

Cuando interactuamos con alguna herramienta basada en inteligencia artificial generativa, obtendremos mejores resultados si somos más precisos a la hora de escribir nuestro prompt. De esta manera, no es lo mismo pedirle directamente a la IA que nos traduzca un texto de un idioma a otro que haciéndolo si también le pedimos que respete una serie de normas.

Javi López, fundador de Magnific, una IA que nos sirve para escalar cualquier imagen, nos ha desvelado su truco para traducir textos mediante IA para dejar de una vez por todas de depender de herramientas como DeepL y similares. Para ello, en una publicación en X nos ha compartido dos prompts que usa normalmente para su cuenta inglesa y japonesa.

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El primer prompt se basa en pedirle a la IA que traduzca el texto teniendo en cuenta una serie de aspectos: expresión fluida y natural, en un contexto conversacional o informal, y específica para interacciones con otros en Twitter de forma que muestre respeto pero sin ser excesivamente formal. Bajo estas líneas te dejamos con el prompt completo:

Translate the following text into [LANGUAGE] taking care of:

- Fluent and natural expression

- In an informal or conversational context

- For interactions with others on Twitter that show respect but without being overly formal

[Text to translate]

Otro prompt que utiliza, sobre todo para corregir textos en cualquier idioma, es el siguiente:

Fix [language] ONLY if errors:

[Text to translate]

Aquí López le está pidiendo a la IA que solamente corrija el texto en un determinado idioma en caso de que exista algún fallo. Cada uno de estos prompts podemos aplicarlos a cualquier chatbot con IA como ChatGPT con GPT-4  y similares para mejores resultados.

Según López, utiliza la inteligencia artificial para traducir y corregir prácticamente todo el contenido de sus cuentas en X, tanto de su cuenta inglesa como japonesa. A pesar de que no siempre la inteligencia artificial nos ofrecerá una traducción a la altura, siempre nos ayudará a mejorar su traducción si le indicamos de manera precisa cómo queremos expresar el texto.

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Cada actualización de Google Chrome le va sentando cada vez mejor. El navegador ha añadido funciones muy interesantes a lo largo de estos años y próximamente obtendrás una opción por defecto para traducir todo lo que ves y escuchas en caso de que reproduzcas contenido en otros idiomas frecuentemente.

Si bien esta característica ya se encuentra disponible en los teléfonos Pixel, ahora Google ha decidido traerla a su navegador para ordenadores. Y es que Google Chrome ha habilitado por defecto la función de ‘Live Translate’ en la última versión de Chrome Canary, pudiendo así generar subtítulos automáticamente de todo lo que se está reproduciendo en el navegador.

Traducciones automáticas en Google Chrome

Para que esta característica pueda funcionar correctamente, debemos habilitar la función de ‘Live Caption’ (Subtítulos automáticos), la cuál nos ofrecerá subtítulos de todo lo que se esté reproduciendo. Con ‘Live Translate’, esos subtítulos generados automáticamente se traducirán al idioma que escojamos, algo muy útil en caso de que reproduzcamos contenido en otros idiomas desde Google Chrome.

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Para habilitar Live Translate en las versiones Canary de Chrome, había que hacerlo mediante una línea de comando en ‘chrome://flags’. Sin embargo, de ahora en adelante, esta función se encontrará habilitada por defecto a partir de Chrome Canary 124, pudiendo habilitarla directamente desde el menú de accesibilidad de Chrome.

La información la ha traído Leopeva64, conocido experto que suele filtrar muchas de las funciones en las que está trabajando Google. La página de Chromium da fe del desarrollo de esta función en Chrome. La idea es que pronto llegue también a los canales de Chrome Dev y Beta antes de su lanzamiento a la versión estable de Chrome el próximo 10 de abril.

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Como decíamos antes, para que Live Translate pueda funcionar, la opción de Live Captions (Subtítulos automáticos) debe estar también disponible. Esta función se puede encontrar en la pestaña de accesibilidad de los ajustes de Chrome. Live Translate no aparecerá en la versión pública de Chrome hasta que no se lance oficialmente en abril. La función llegará con el lanzamiento de la versión 124 de Chrome.

Entre las funciones más interesantes que están por llegar a Chrome, también sabemos que la compañía está trabajando en una completa renovación de Google Lens, herramienta que aparece si hacemos clic derecho sobre cualquier imagen y presionamos sobre ‘Buscar imagen con Google’.

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La tecnología avanza a pasos agigantados, y uno de los campos donde esta evolución resulta día a día más evidente es en el de la inteligencia artificial. Y, a veces, nos contentamos con usar estos avances de la forma más trivial y entretenida posible. No siempre vamos a estar dándole vueltas a la posible rebelión de las máquinas, ¿verdad?

De hecho, en los últimos días, han empezado a popularizarse en redes sociales (sobre todo en Twitter/X) unos vídeos que muestran a famosos y famosetes hablando en perfecto inglés (cuando muchos de ellos ni lo hablan) y otros idiomas extranjeros… y en vídeos que sabemos que estaban originalmente grabados en español.

Lo más chocante es que lo hacen… con su propia voz. Sin doblaje, vamos.

Obviamente, la inteligencia artificial y nuestra característica propensión a la mofa están detrás de este fenómeno. Pero, ¿de dónde salen estos vídeos?

Hace seis días, Joshua X., co-fundador y CEO de HeyGen, anunciaba que su plataforma de IA para vídeos acababa de implementar la función de traducción, que lleva a cabo por sí sola todos los pasos del 'doblaje inteligente':

• Transcribir el mensaje original.
• Traducirlo al idioma deseado (inglés, español, francés, hindi, italiano, alemán, portugués o polaco).
• Sintetizar el nuevo texto usando una voz clonada de la original.
• Insertar el nuevo audio en el vídeo original.
• Alterar el movimiento de labios, dentro de lo posible, para que encaje con el nuevo audio.

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Mejor aún: un usuario recién registrado en la plataforma tendrá la posibilidad de traducir de esta manera un vídeo muy breve sin necesidad de comprar créditos extra. Vamos, que gratis.

Así que los creadores de contenidos se han lanzado a crear vídeos usando esta herramienta. Aunque es cierto que no todos los vídeos que se están viralizando ahora mismo en redes cumplen satisfactoriamente la parte de la sincronización de labios (y a veces, la voz no suena todo lo parecido al original que debiera).

¿Por qué ocurre esto? Matías S. Zavia tiene una teoría:

"La gente que se hace viral nunca cuenta cómo lo ha conseguido, así que los que quieren hacer lo mismo buscan en Google o en el buscador de Twitter cómo hacerlo y dan con herramientas más antiguas".

Entre dichas herramientas se encuentra, por ejemplo, RaskAI, la mejor alternativa para esta clase de contenidos hasta que HeyGen desembarcó.

Veamos algunos ejemplos

Así, podemos ver a Broncano y a Belén Esteban departiendo en inglés en 'La Resistencia'…

…el mismo idioma en que Chelo García-Cortés y Bárbara Rey hablan de su 'night of love':

El Fary también pontifica en inglés de Cambridge sobre los 'soft men'.

Y si el Fray se atreve con el inglés, Bertín Osborne va un paso más allá y se atreve también con el francés, el italiano y el portugués. Él también nos habla de 'soft men', pero en otra acepción de la palabra:

Emilio da explicaciones en la lengua de Shakespeare a Belén en "There's No One Alive Here" (no, en serio, ése es su título oficial en inglés… parece una peli de fantasmas, ¿no?):

Paquita Salas, sin embargo, prefiere el alemán de Schopenhauer para reflexionar sobre los lácteos y el Actimel (y se las apaña para mezclar eso con una mención a una peli de fantasmas de verdad):

Aquí, Messi deja claro que ha aprovechado el tiempo que lleva viviendo en California:

Y después de ver todo esto, ¿tú también te estás preguntando por el futuro de la carrera de actor de doblaje? Ya, normal.

Imagen | Montaje sobre original de 'El Hormiguero' + Wikimedia

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Sólo unos días después de anunciar el lanzamiento de Code LlaMa, su IA asistente para programadores, Meta ha presentado su última innovación en el campo de la inteligencia artificial: el modelo SeamlessM4T, que promete transformar tanto el proceso de traducción como el de transcripción de lenguaje hablado.

¿Cómo? Fácil: convirtiéndose en un intérprete que ofrezca traducción automática masiva multimodal (puede traducir de voz a texto, de texto a voz, de voz a voz y —¿lo adivinas?— de texto a texto) y multilingüe (traduce para cerca de 100 idiomas de entrada y 35 de salida)…

…lo que podría tener un profundo impacto en la comunicación global y en la accesibilidad de contenidos en diferentes lenguajes, sobre todo teniendo en cuenta que también ofrece reconocimiento automático del idioma de origen… o el hecho de que el hablante pueda entremezclar idiomas en una misma oración.

Según el director científico de Meta, Paco Guzmán, esto último es posible gracias a la flexibilidad de que le dota el gran avance de este modelo: que no depende de modelos intermedios.

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Según Meta, este nuevo modelo de IA ha sido entrenado con "decenas de miles de millones" de oraciones en formato texto y 4 millones de clips de voz, todo ello disponible públicamente en la web sin vulnerar derechos de autor. Los investigadores de la compañía crearon, sobre esta base, un dataset llamado SeamlessAling, que vinculó 443.000 horas de voz con textos, y 29.000 horas de grabaciones de voz a voz.

"Cuando se evalúa la robustez [del modelo], nuestro sistema funciona mejor  frente a los ruidos de fondo y las variaciones del hablante en las tareas de conversión de voz a texto (con mejoras promedio del 37 % y 48 %, respectivamente) en comparación con el modelo actual de última generación [de la compañía]. SeamlessM4T también supera a los anteriores competidores de última generación".

En la presentación de SeamlessM4T, Meta no sólo se ha centrado en sus capacidades tecnológicas, también en su compromiso con la ética, pues afirma haber implementado medidas para evitar el 'lenguaje de odio' y el sesgo (especialmente el de género) en las traducciones.

Los sistemas de traducción polivalentes como SeamlessM4T pueden llegar a constituir una herramienta fundamental para compañías como Meta, con servicios de alcance global basados en la comunicación interpersonal, que pueden ver ahora cómo se personaliza la experiencia de los usuarios y se optimiza la moderación de contenidos.

Que no, que no es 'open source'

De igual manera que tras el lanzamiento de su modelo de lenguaje LlaMa 2, Meta ha 'vendido' a los medios la naturaleza 'open source' de su nueva IA. Sin embargo, al igual que hicimos entonces, nos vemos obligados a explicar que eso no es así: la verdadera licencia de SeamlessM4T es la Creative Commons CC BY-NC 4.0…

…lo que significa que, realmente, no cumple los criterios del concepto de 'código abierto', al no permitir también su libre uso con fines comerciales. Es cierto, no obstante, que —en el resto de casos— usuarios y desarrolladores se beneficiarán de la libertad para replicar, redistribuir y transformar este modelo de IA.

Vía | Meta

Imagen | Marcos Merino mediante IA

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El sistema de escritura más antiguo que se conoce es el cuneiforme, inventado en Mesopotamia por los sumerios en el cuarto milenio antes de Cristo (un milenio antes que los jeroglíficos egipcios) para escribir en tablillas de arcilla (no, no se utilizaba papel ni papiro… el cuneiforme está optimizado para escribirse con punzón o cincel).

En todo el tiempo que se mantuvo en uso (hasta el siglo I de nuestra era, nada menos) evolucionó de un sistema ideográfico a uno fonético (silábico) y fue experimentando variaciones para adaptarse a las diferentes lenguas que lo adoptaron como propio, la mayoría de ellas sin ninguna relación entre sí.

Eso ha provocado que los avances logrados a la hora de traducir unas determinadas tablillas no siempre se hayan podido aplicar a las encontradas en otros yacimientos. Suma a eso la baja disponibilidad de expertos en lenguas tan antiguas y minoritarias y tendrás entre manos cientos miles de tablillas a la espera de ser lentamente traducidas.

"La mayoría de estos documentos permanecen sin traducir e inaccesibles debido a su gran número y la cantidad limitada de expertos capaces de leerlos".

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Al menos, hasta que la inteligencia artificial es usada para echar una mano. Y es que ahora, en un paper científico publica por la Oxford University Press, un equipo de investigadores ha logrado aplicado un modelo de deep learning para traducir textos en acadio con un alto nivel de precisión.

Háblame con frases cortas

El acadio es una antigua lengua semítica (como el árabe o el hebreo), que hace siglos se convirtió en la más usada en Irak y Siria, sustituyendo al antiguo sumerio. Su versión escrita en cuneiforme incluye caracteres que pueden tener varias funciones simultáneas (equivaler a sonidos, ideas…) lo que dificulta la traducción.

No os liéis: Daxos y sus hombres, de la película '300', eran aRcadios, no acadios. Distinta época, distinto continente.

Han descubierto que su modelo de IA (ya disponible en un repositorio online de GitHub) muestra una sorprendente precisión traduciendo textos acadios formales, ya sean de tipo burocrático (decretos reales) o de tipo religioso (presagios), pues todos ellos se ajustan a ciertos patrones fijos…

…sin embargo, los textos de tipo más literario causan que la IA alucine mucho más a menudo (es decir, que se 'saque de la manga' resultados sin relación con los datos introducidos, como un ChatGPT cualquiera). Además,

"El modelo logra mejores resultados en oraciones cortas y de longitud media de aproximadamente 118 caracteres o menos".

Recordad que los caracteres no equivalen a nuestras letras: esas oraciones contenían mucha más información que un tuit, creedme.

Además, el modelo implementa dos modelos de traducción, el llamado 'C2E' (traducción directa desde el cuneiforme al inglés) y el 'T2E' (que primero translitera al alfabeto latino desde el cuneiforme y después traduce). Los resultados han resultado ser tangencialmente mejores para esta segunda modalidad.

Sin embargo, el objetivo no es tanto dejar en manos de máquinas la traducción de estas tablillas como crear una metodología basada en "la colaboración humano-máquina" que ayude a agilizar la labor de los académicos y de los estudiantes de acadio.

Por otro lado, según anuncian los investigadores, se están dando los pasos para implementar las funcionalidades del nuevo modelo en una aplicación online ya existente llamada Babylonian Engine, especialmente diseñada para analizar textos cuneiformes con métodos computacionales.

Vía | HeritageDaily

Imagen | dadaworks en Pixabay

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