Una empresa de traducción italiana asegura haber puesto número a una de las grandes incógnitas de la era digital, a qué velocidad nos acercamos a la singularidad de la inteligencia artificial. Su indicador se llama Tiempo de Edición y se basa en algo tan cotidiano como el tiempo que tarda un traductor profesional en arreglar un texto generado por una máquina.
La singularidad en IA suele describirse como el momento en que los sistemas dejan de ser solo herramientas y empiezan a mejorar por sí mismos tan deprisa que cambian la sociedad antes de que podamos reaccionar.
Qué está midiendo realmente Translated
La compañía Translated, con sede en Roma, lleva años midiendo cuánto esfuerzo real necesitan los traductores humanos cuando trabajan con traducción automática. Usa el Tiempo de Edición, que calcula cuántos segundos invierte de media un profesional en revisar y corregir cada palabra propuesta por la IA en encargos reales, con más de dos mil millones de segmentos editados por decenas de miles de traductores.
Según esos registros, cuando un traductor corrige a otro colega humano suele necesitar alrededor de un segundo por palabra. En cambio, en 2015 revisar una propuesta de una máquina llevaba unos tres segundos y medio y en 2022 el tiempo medio había bajado hasta unos dos segundos. La gráfica que traza esa evolución es casi una línea recta y la empresa sostiene que, si la tendencia se mantiene, el Tiempo de Edición podría acercarse a ese segundo por palabra en solo unos años, el punto en el que revisar a una IA costaría lo mismo que revisar a un humano.
Qué significaría llegar a ese punto
Para Translated, alcanzar el segundo por palabra sería algo así como una traducción perfecta en la práctica. No porque la máquina acierte siempre, sino porque el esfuerzo adicional para el humano sería indistinguible del que ya dedica a corregir a otro profesional. En resumen, las máquinas estarían muy cerca de cerrar la brecha con los traductores expertos.
El enfoque también pone en cuestión cómo medimos hoy la calidad. Durante años el sector se ha apoyado en métricas automáticas como BLEU o COMET, que comparan la traducción de la máquina con una referencia humana mediante cálculos estadísticos. TTE, en cambio, se fija en el tiempo real que una persona necesita para dejar el texto a su gusto, lo que refleja de forma directa el esfuerzo de entender el contexto y pulir el resultado. Si la traducción automática ofrece borradores cada vez más cercanos al resultado final, los traductores pueden revisar más texto en el mismo tiempo y los clientes pueden traducir más contenidos a más idiomas sin disparar el presupuesto. La propia Translated y otros análisis del sector anticipan que esa mejora puede multiplicar la demanda de traducciones profesionales y de traducción automática en los próximos años.
¿Equivale eso a la singularidad de la IA?
Aquí empieza el debate de fondo. Algunos investigadores consideran que dominar el lenguaje natural es una de las tareas más complejas para la IA, porque obliga a modelar la realidad y el contexto de forma muy fina. Otros recuerdan que igualar a un traductor en términos de tiempo de revisión no significa que la máquina entienda el mundo ni que pueda razonar como una persona en ámbitos distintos al idioma.
Medios como Popular Mechanics o Futurism han recogido el estudio de Translated y lo presentan como un indicador de que podríamos rozar la singularidad hacia el final de esta década. Al mismo tiempo señalan algo importante, ni siquiera hay consenso sobre qué es exactamente la inteligencia artificial general o dónde empieza la famosa singularidad, así que cualquier fecha debe leerse con cautela. Además, la métrica nace en un sector muy concreto, el de la traducción, y dice mucho sobre estas herramientas en el día a día de quienes trabajan con textos, pero menos sobre otras áreas como la robótica o la creatividad.
Para quien se gana la vida traduciendo, el reto ahora no es competir contra la máquina, sino aprender a trabajar con ella, aprovechar lo que hace bien y vigilar de cerca lo que todavía falla. Para el resto de la sociedad, la pregunta es otra. ¿Qué implica vivir en un mundo donde cada vez es más fácil entender cualquier texto en cualquier idioma y donde pocos segundos por palabra pueden marcar el ritmo al que nos acercamos, o no, a esa singularidad que se menciona?
El estudio completo ha sido publicado en el sitio web de Translated.
