Humanos são falhos, logo a solução para melhorar a qualidade das traduções seria usando automação?
Já postei aqui sobre quando eu usei o Google Translate para traduzir a letra das músicas de um anime do italiano para o português. Na minha opinião os resultados foram ruins. De um ponto de vista de pesquisas como essa eu consideraria que a tradução ficou entendível, mas não ficou natural, como eu escrevi na postagem anterior, ficou em um nível Tarzan.
Mas, considerando que nos últimos anos houve um avanço no campo de tradução usando redes neurais, não bastaria apenas revisar a tradução para torná-la mais natural? Não basta: uma tradução ruim revisada não deixa de ser uma tradução ruim.
Se mesmo tradutores humanos conseguem inverter o sentido de frases inteiras, como ocorreu na Bíblia Maldita em 1631, então é muito mais provável que erros assim ocorram em traduções automáticas. Não é só mais provável: já aconteceu comigo algumas vezes.
Quando o sentido de uma frase é invertido uma simples revisão não é suficiente para corrigir o problema. O revisor deve ter o bom senso de descobrir que há algo errado no sentido daquela frase. Esses problemas podem se apresentar de várias formas, como:
- Quando a tradução é exatamente o contrário do sentido original;
- Quando a tradução para o inglês também está errada;
- Quando deveria ser "flauta" no lugar de “gravação”;
- Quando deveria ser “coelho” no lugar de “rato”;
- Quando aparece um personagem que não existe;
- Quando o Google Translate traduz de forma completamente errada;
- Quando a tradução não faz o menor sentido no contexto;
- Quando a tradução não tem lógica independente do contexto.
Em todos esses exemplos houve alguém que, supostamente, deveria ter revisado essas traduções, e mesmo assim, esses erros aconteceram. Por quê?
Pois não esse não é o trabalho do revisor! Sejam empresas, pequenos ou grandes grupos, nunca fiquei sabendo de um que cobrasse dos revisores conhecimento suficiente para corrigir esses erros. Eles cobram conhecimento de língua portuguesa justamente porque o trabalho deles é tornar traduções tipo “Tarzan” em traduções naturais e só.
Por acaso isso significa que no futuro bastaria substituir os atuais tradutores por algoritmos e redes neurais, demitir os atuais revisores e colocar os atuais tradutores no lugar deles?
Não! Cada cargo trabalha da sua própria forma, o que significa que alguém que é muito bom traduzindo nem sempre é muito bom revisando. Um exemplo: já mostrei esse último erro desta lista para vários tradutores que conheço e até agora não vi nenhum que conseguiu identificar o problema sem eu dar a resposta.
Essa lista só mostra alguns poucos exemplos, mas eles são absurdamente comuns e pouco notados. Alguns são da CR? São, porém a maior parte deles são de grupos que são proclamados por dezenas, talvez até centenas, como grupos “bons”. Seriam esses casos isolados? Absolutamente não: há episódios onde eles aparecem uma meia dúzia de vezes, em outros eles aparecem dezenas de vezes, e mesmo assim, como os revisores fazem de tudo para fazer as falas parecerem naturais, ninguém os nota.
Mas se ninguém nota, por que eu noto? Por que erros como esse acontecem até em traduções em inglês (que é o segundo exemplo)? Suponho que o motivo é simples:
- Quem sabe japonês prefere assistir diretamente em japonês;
- Quem não sabe e/ou acredita que o tradutor se esforçou ao máximo (o que nem sempre é verdade) acaba confiando cegamente nele e mesmo que ache que a fala não faça sentido, ele inventa uma justificativa para o erro;
- Eu não sei japonês direito e nem confio em nenhum tradutor, então tento conferir tudo o que leio com o que eu ouço, se se algo me pareceu errado eu pauso e tento descobrir o que aconteceu.
Como eu disse anteriormente eu uso meus scripts e por causa deles desde mais ou menos 2018 tenho a opção de trocar a língua da legenda a qualquer momento e isso acaba ajudando. Geralmente quando noto que há algo errado a primeira coisa que eu faço é conferir a tradução para o espanhol, depois a para o inglês. Algumas vezes confiro italiano, alemão e francês também pois, mesmo que eu não sabia quase nada das duas, por causa de alguns cognatos, eles acabam ajudando.
Essa postagem está ficando grande demais, vou terminar ela aqui. Até semana que vem!