Futuro

É possível aumentar as chances de sucesso identificando, navegando e antecipando o crescimento de macrotendências. A maneira fácil de identificar tais tendências é vivendo no futuro. Ainda não inventaram a máquina do tempo; para experimentar o futuro, você deve viver num contexto em que a maioria das pessoas considera ser o futuro. Um laboratório de pesquisa, uma empresa inovadora e um grupo de amigos com um forte interesse comum em tecnologia são ótimos exemplos.

Compreender macrotendências é importante, o que eu posso compartilhar aqui é uma breve experiência pessoal sobre esse assunto.

A inteligência artificial é fascinante e assustadora. A linguagem humana e a tradução, em particular, talvez sejam os desafios mais difíceis enfrentados pelas máquinas. A linguagem natural é um canal de informações muito comprimido, com uma densa carga de significado e que, além das próprias palavras, exige informação contextual para ser entendida.

A linguagem é o maior desafio que as máquinas enfrentam porque é a coisa mais humana que existe.

Por isso, os sistemas de tradução automática estão progredindo lentamente; no entanto, não se pode negar que estejam progredindo.

Na Translated, empresa de serviços de tradução que ajudei a fundar, temos utilizado inteligência artificial nos últimos 17 anos para ajudar tradutores profissionais a traduzir melhor e mais rapidamente. Tentamos criar uma simbiose entre homem e máquina. Fizemos isso de várias maneiras, mas uma abordagem muito importante é a de fornecer aos tradutores sugestões (pré-traduções) para cada frase. Desenvolvemos uma ferramenta de tradução para linguistas profissionais que combina todo o material traduzido profissionalmente disponível na internet com a inteligência artificial, que pode prever frases nunca vistas antes. Esta é a base do nosso produto de código aberto chamado MateCat.

Outros já tentaram abordagens mais disruptivas, substituindo tradutores profissionais por tecnologia de tradução de ponta a ponta. O exemplo mais marcante é o Google Tradutor.

Ajudando tradutores profissionais, aproveitamos uma oportunidade única de avaliar o progresso da inteligência artificial ​​ao longo de muitos anos.

Avaliamos a quantidade de tradutores profissionais que corrigem as sugestões fornecidas pela IA, e fazemos isso dia a dia, mês a mês e ano a ano.

Em 2003, com o valioso apoio financeiro da Comissão Europeia, realizamos um projeto de pesquisa no qual traduzimos milhares de palavras e descobrimos que a taxa de correção geral (esforço pós-edição¹) para inglês > italiano e inglês > francês foi de cerca de 43%. Em 2015, a taxa de correção foi de 27% para as mesmas combinações de idiomas. Na segunda vez, usamos uma amostra de 50 milhões de palavras traduzidas na MateCat. Graças à aplicação da tradução automática neural e do MMT, um sistema de tradução capaz de se adaptar ao usuário, estimamos que chegaremos a uma taxa de correção entre 22% e 26% em 2018.

Essa melhoria foi imparável e constante, com apenas alguns pequenos atrasos e aumentos repentinos por conta de uma tecnologia que atingia seu potencial máximo e outra que estava sendo introduzida. Houve duas grandes mudanças: a tradução estatística, que entrou em vigor em 2006, e o deep learning, que foi introduzido no final de 2016.

Se continuarmos nesse ritmo, quando chegaremos ao ponto em que não será mais necessário corrigir a tradução automática?

Se observamos apenas os números, parece que isso pode acontecer entre 2030 e 2035.

No entanto, há outro fato interessante do qual muitas vezes nos esquecemos: o ser humano não é perfeito.

Quando analisamos 20 milhões de palavras em sugestões de tradução palavra por palavra manipuladas por linguistas humanos (chamadas 100% match), observamos que as sugestões de outros humanos têm uma taxa média de correção de 11% em vez de 0%. Isto porque errare humanum est e também porque cada um de nós tem um estilo único que queremos promover. Quando falamos de singularidade, precisamos saber qual é o ponto de referência. É a perfeição absoluta? O melhor tradutor do mundo? Ou simplesmente o tradutor profissional mediano?

Se estivermos satisfeitos com uma máquina que traduza melhor que o tradutor profissional mediano, 2025 pode ser uma data mais plausível, quando chegaremos a uma taxa de correção de 11% nessas combinações de idiomas. Para mim, é uma data que, assustadoramente, está muito perto.

Venho me perguntando se devo vender a Translated agora, já que o mercado de traduções profissionais diminuirá significativamente ou se tentarei enfrentar a mudança para aproveitar uma oportunidade ainda maior. Afinal, as pessoas precisarão de mais traduções, não menos. É meio parecido com o que aconteceu com a Kodak durante a transição do filme para o digital.

O fato de eu estar ciente disso já é uma coisa e por isso eu já decidi: vamos enfrentar o que estiver adiante.

É muito provável que a inteligência artificial desempenhe um papel fundamental em todos os setores no futuro. Embora linguagem e máquina ainda travem uma batalha difícil, é possível que a disrupção aconteça ainda mais cedo em muitas outras áreas, e isso representa uma excelente fonte de ideias para startups.

¹Esforço pós-edição: para medir a taxa de correção, usamos um algoritmo semelhante ao Fuzzy Match típico do setor de tradução. Uma distância de edição no nível da palavra com ajustes para considerar erros de pontuação, maiúsculas e formatação.