La reciente controversia en torno a los errores de traducción encontrados en el éxito de Netflix “Squid Game” y otras películas destaca los desafíos de la tecnología al publicar contenido que conecta idiomas y culturas a nivel internacional.

Cada año, en la industria mundial de los medios de comunicación y el entretenimiento, se muestran decenas de miles de películas y episodios de televisión transmitidos en cientos de plataformas de transmisión con la esperanza de encontrar audiencias entre 7.200 millones de personas que viven en casi 200 países. Ningún público domina los más de 7.000 idiomas reconocidos. Si el objetivo es distribuir el contenido internacionalmente, los subtítulos y el doblaje de audio deben estar preparados para su distribución mundial.

Conocido en la industria como “localización”, la creación de “subs y dubs” ha sido, durante décadas, un proceso centrado en el ser humano, en el que una persona con un conocimiento profundo de otro idioma se sienta en una habitación y lee una transcripción del diálogo en pantalla, mira el contenido del idioma original (si está disponible) y lo traduce a un guión de doblaje de audio. No es raro que este paso tarde varias semanas por idioma de principio a fin.

Una vez finalizadas las traducciones, el guión es interpretado por actores que hacen todo lo posible para que la acción y los movimientos de los labios coincidan lo más posible. Los doblajes de audio siguen al diálogo de corte final, luego se generan subtítulos a partir de cada doblaje de audio. Cualquier compromiso realizado en la traducción lingüística puede ser objeto de un compromiso adicional en la producción de los subtítulos. Es fácil ver dónde pueden ocurrir errores de traducción o cambios en una historia.

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El proceso de localización más concienzudo incluye un cierto nivel de conciencia cultural porque algunas palabras, acciones o contextos no son traducibles universalmente. Con ese fin, el director de la película ganadora del Oscar de 2019 “Parasite”, Bong Joon-ho, envió notas detalladas a su equipo de traducción antes de comenzar a trabajar. Bong y otros han señalado que las limitaciones de tiempo, el espacio disponible en la pantalla para los subtítulos y la necesidad de comprensión cultural complican aún más el proceso. Sin embargo, cuando se hacen bien, contribuyen a un mayor nivel de disfrute de la película.

El crecimiento exponencial de las plataformas de distribución y el flujo continuo y creciente de contenido nuevo están empujando a los involucrados en el proceso de localización a buscar nuevas formas de acelerar la producción y aumentar la precisión de las traducciones. La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) son respuestas largamente esperadas a este problema, pero ninguna ha llegado al punto de reemplazar el componente de localización humana. Los creadores de títulos como “Squid Game” o “Parasite” aún no están listos para dar el paso. Este es el por qué.

La cultura importa

Primero, la traducción literal es incapaz de captar el 100% de los matices lingüísticos, culturales o contextuales de la historia incluida en el guión, inflexión o acción. Las propias empresas de inteligencia artificial admiten estas limitaciones, generalmente llamando a las traducciones automáticas “más parecidas a diccionarios que a traductores”, y nos recuerdan que las computadoras solo son capaces de hacer lo que les enseñamos mientras afirman que ‘carecen de comprensión’.

Por ejemplo, el título en inglés del primer episodio de “Squid Game” es “Red Light, Green Light”. Esto se refiere al nombre del juego de niños que se jugó en el primer episodio. El título coreano original es “무궁화 꽃 이 피던 날” (“Mugunghwa Kkoch-I Pideon Nal”), que se traduce directamente como “The Day Mugunghwa Bloomed”, que no tiene nada que ver con el juego al que están jugando.

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En la cultura coreana, el título simboliza un nuevo comienzo, que es la promesa de los protagonistas del juego al ganador. “Luz roja, luz verde” se relaciona con el episodio, pero carece de la referencia cultural más amplia a un nuevo comienzo prometido para los desafortunados, un tema importante de la serie. Algunos pueden creer que nombrar el episodio después del juego jugado porque los traductores desconocen la metáfora cultural del título original puede no ser un gran problema, pero lo es.

¿Cómo podemos esperar entrenar a las máquinas para que reconozcan estas diferencias y las apliquen de manera autónoma cuando los humanos no las relacionan y las aplican por sí mismos?

Saber versus saber

Una cosa es que una computadora traduzca del coreano al inglés. Otra muy distinta para él es conocer las diferencias relacionales como las de “Squid Game” – entre inmigrantes y nativos, extranjeros y familiares, empleados y jefes – y cómo estas relaciones tienen un impacto en la historia. Programar la comprensión cultural y el reconocimiento emocional en la IA es bastante difícil, especialmente si esas emociones se muestran sin palabras, como una mirada en el rostro de alguien. Incluso entonces, es difícil predecir una respuesta facial emocional que puede cambiar con la cultura.

La IA sigue siendo un trabajo en progreso en lo que respecta a la explicabilidad, la interpretabilidad y el sesgo algorítmico. La idea de que las máquinas se entrenan automáticamente es inverosímil dada la postura de la industria sobre la ejecución de AI / ML. Para una industria creativa rica en contenido como medios y entretenimiento, el contexto lo es todo; está la expresión del contexto por parte del creador del contenido, y luego está la percepción pública del mismo.

Además, cuando se trata de distribución global, el contexto es igual a la cultura. El nirvana digital se logra cuando un sistema puede orquestar y predecir audio, video y texto, además de las múltiples capas de matices culturales que están en juego en cualquier nivel de imagen, escena, tema y género. Básicamente, todo comienza con datos de entrenamiento de buena calidad, esencialmente, adoptando un enfoque centrado en los datos frente a un enfoque centrado en el modelo.

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Informes recientes indican que Facebook detecta solo del 3% al 5% del contenido problemático en su plataforma. Incluso con millones de dólares disponibles para el desarrollo, programar la IA para comprender el contexto y la intención es muy difícil de hacer. Las soluciones de traducción totalmente autónomas están todavía muy lejos, pero eso no significa que AI / ML no pueda reducir la carga de trabajo en la actualidad. Puede.

Mediante el análisis de millones de películas y programas de televisión combinados con el conocimiento cultural de personas de casi 200 países, un proceso humano y de IA / ML de dos pasos puede proporcionar la información detallada necesaria para identificar el contenido que cualquier país o cultura puede encontrar. es objetable. En ‘culturalización’, esta hoja de ruta cultural se utiliza luego en el proceso de localización para asegurar la continuidad de la historia, evitar errores culturales y lograr grupos de edad globales, reduciendo tiempos y costos de postproducción sin riesgo regulatorio.

Las audiencias de hoy tienen más opciones de contenido que nunca. Ganar en el mercado global significa que los creadores de contenido deben prestar más atención a sus audiencias, no solo en casa sino en los mercados internacionales.

El camino más rápido hacia el éxito para los creadores de contenido y las plataformas de transmisión es trabajar con empresas que comprendan las audiencias locales y lo que les importa para que su contenido no se pierda en la traducción.

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