Voc\u00ea confia nas m\u00e1quinas para lavar sua lou\u00e7a e cuidar de seu calend\u00e1rio\u2014mas deve confiar nelas para falarem em seu nome?<\/p>\n
Como os mundos da educa\u00e7\u00e3o e da tecnologia est\u00e3o alvoro\u00e7ados com as possibilidades (e ciladas) de ferramentas de IA como o ChatGPT, \u00e9 hora de darmos um mergulho profundo em outra ferramenta normalmente incensada como a solu\u00e7\u00e3o para problemas complexos: a tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica (MT). N\u00e3o h\u00e1 como negar que softwares de tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica, como o Google Translate e o Microsoft Translator, est\u00e3o incrivelmente sofisticados. Constru\u00edda com redes e algoritmos neurais inovadores, a tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica pode fazer tudo, da tradu\u00e7\u00e3o de centenas de p\u00e1ginas de jarg\u00f5es t\u00e9cnicos a ajud\u00e1-lo a pedir comida no exterior.<\/p>\n
Mas o que acontece quando algo d\u00e1 errado? Sendo a primeira de duas postagens sobre tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica, esta aqui explora os poss\u00edveis riscos da MT.<\/p>\n
\u00c9 f\u00e1cil imaginar o uso da tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica para preencher lacunas simples, por\u00e9m potencialmente embara\u00e7osas, da comunica\u00e7\u00e3o\u2014por exemplo, pedir informa\u00e7\u00f5es sobre como chegar ao aeroporto ou cumprimentar algu\u00e9m em um idioma pouco familiar.<\/p>\n
Contudo, como os algoritmos da tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica n\u00e3o t\u00eam a habilidade de interpretar o tom, contexto e express\u00f5es idiom\u00e1ticas, eles podem rapidamente transformar uma intera\u00e7\u00e3o aparentemente banal em viol\u00eancia real. Em outubro de 2017, por exemplo, o Facebook cometeu um terr\u00edvel engano ao traduzir<\/a> uma inocente legenda da foto de um palestino\u2014originalmente um \u201cbom dia\u201d (yusbihuhum<\/i>) em \u00e1rabe\u2014como \u201cataque-os\u201d em hebreu e \u201cmachuque-os\u201d em ingl\u00eas. O homem foi preso e interrogado pela pol\u00edcia israelense.<\/p>\n Na verdade, em um estudo de erros cr\u00edticos da tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica, os pesquisadores da Imperial College London descobriram que os algoritmos da MT t\u00eam dificuldades espec\u00edficas com linguagem t\u00f3xica<\/a>. Eles n\u00e3o apenas tendem a traduzir erroneamente tal linguagem, mas tamb\u00e9m podem introduzir conte\u00fado nocivo e implica\u00e7\u00f5es ofensivas que n\u00e3o apareciam em parte alguma da frase original.<\/p>\n O desejo das organiza\u00e7\u00f5es em promover e adotar a tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica, normalmente como uma medida para reduzir custos, \u00e9 especialmente perigoso em situa\u00e7\u00f5es de alto risco.<\/p>\n Por exemplo, o uso do Google Translate para fornecer instru\u00e7\u00f5es em uma sala de emerg\u00eancias consistentemente acaba em erros cr\u00edticos, especialmente com idiomas menos conhecidos e usados. \u00c9 imposs\u00edvel minimizar a import\u00e2ncia de uma boa tradu\u00e7\u00e3o quando se trata da \u00e1rea m\u00e9dica<\/a>. Aferi\u00e7\u00f5es, dosagens, instru\u00e7\u00f5es, sintomas e muito mais devem ser comunicados com precis\u00e3o cir\u00fargica para evitar rea\u00e7\u00f5es al\u00e9rgicas, overdoses e outros resultados potencialmente fatais.<\/p>\n Organiza\u00e7\u00f5es do governo tamb\u00e9m usam a tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica em setores onde uma tradu\u00e7\u00e3o errada pode causar um tremendo impacto. No final de 2022, a FEMA dispensou uma empresa que usava a tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica<\/a> para fornecer assist\u00eancia em cat\u00e1strofes para comunidades nativas do Alasca. Ao inv\u00e9s de ajuda urgente ap\u00f3s um destruidor tuf\u00e3o, os falantes de inupiaque e outros idiomas foram surpreendidos com frases absurdas como \u201cSeu marido \u00e9 um urso polar, magrela.\u201d<\/p>\n O uso da tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica no meio policial tamb\u00e9m cria quest\u00f5es jur\u00eddicas delicadas. Em 2017, por exemplo, a pol\u00edcia local usou o Google Translate para convencer um motorista que falava espanhol a deix\u00e1-los revistar seu ve\u00edculo. Por\u00e9m, os tribunais decidiram que a tradu\u00e7\u00e3o do Google Translate para \u201cgood enough<\/i> (suficientemente bom\/boa)\u201d n\u00e3o chegou nem perto de ser suficiente para uma revista constitucional, e o caso foi arquivado.<\/p>\n Por fim, o r\u00e1pido desenvolvimento de ferramentas de machine learning<\/i> traz algumas quest\u00f5es \u00e9ticas por si s\u00f3. Pesquisadores descobriram que treinar um \u00fanico modelo grande de IA <\/a> pode emitir quase 284.000 quilos de CO2<\/sub> equivalente. Isso \u00e9 quase cinco vezes as emiss\u00f5es da vida inteira de um carro comum! Embora o fato de usar tradutores humanos possa n\u00e3o parecer econ\u00f4mico, com certeza \u00e9 mais ecol\u00f3gico para empresas que priorizam a sustentabilidade.<\/p>\n Ao mesmo tempo, os algoritmos que movem essa tecnologia quase sempre dependem do trabalho invis\u00edvel de \u201cmicrotrabalhadores\u201d mal pagos\u2014trabalhadores, normalmente de pa\u00edses em desenvolvimento, que treinam os algoritmos ao remover materiais ofensivos, classificar resultados e outras tarefas tediosas. Embora as ferramentas de machine learning<\/i> tentem nos convencer de que elas est\u00e3o no mesmo n\u00edvel de pessoas reais, na verdade elas n\u00e3o funcionam sem uma supervis\u00e3o humana rigorosa e sem a inser\u00e7\u00e3o de dados pelos humanos.<\/p>\n Os riscos da tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica n\u00e3o significam que ela nunca possa ser usada, mesmo que ela raramente possa substituir a precis\u00e3o e o conhecimento cultural de uma tradu\u00e7\u00e3o humana de qualidade. Na parte 2, veremos como evitar alguns desses problemas. Enquanto isso, sua melhor aposta \u00e9 se associar a uma empresa que garante servi\u00e7os de tradu\u00e7\u00e3o humana de alta qualidade<\/a>, incluindo linguistas especializados que ajudam a editar tradu\u00e7\u00f5es autom\u00e1ticas<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Voc\u00ea confia nas m\u00e1quinas para lavar sua lou\u00e7a e cuidar de seu calend\u00e1rio\u2014mas deve confiar nelas para falarem em seu nome? 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Ferramentas de machine learning<\/i> e dilemas \u00e9ticos<\/strong><\/h2>\n
Devemos usar a tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica?<\/strong><\/h2>\n