Si es abogado, médico o profesional, lo más probable es que se trate de un hombre, y si hablamos de enfermería o de una persona dedicada a los cuidados, seguramente imaginaremos a una mujer.
Esa es una de las lógicas con las que algunos motores de traducción e inteligencia artificial (IA) procesan textos, según la experiencia de Alicia Cortés, traductora, editora y docente del Departamento de Lenguas (DEL) del ITESO, quien durante varios años trabajó corrigiendo y traduciendo metadatos, sinopsis y reseñas de contenidos audiovisuales para distintas plataformas de entretenimiento.
Sin embargo esto no significa que la IA sea intrínsecamente mala o machista. Durante la conferencia “El virus del AI slop en la traducción”, impartida en el marco del Segundo Foro de Traducción e Interpretación del ITESO, Cortés explicó que las respuestas generadas por estas herramientas dependen de los datos con los que fueron entrenadas, de la información disponible en la internet y de la retroalimentación obtenida a partir de millones de interacciones humanas. Es decir, la IA también reproduce los valores, prejuicios, errores y sesgos presentes en la información que consume.
La traducción implica mucho más que encontrar equivalencias entre palabras de distintos idiomas. Requiere comprender contextos históricos, sociales y culturales. Por ello, conocer los límites y sesgos de estas herramientas resulta fundamental para quienes trabajan con la lengua y permite cuestionar el mito de que la IA sustituirá por completo a los traductores. Se trata de una amenaza que suele estar dirigida a casi todas las profesiones.
“Comprender la intención detrás de las palabras, reconocer los matices culturales, interpretar los silencios, sopesar las implicaciones éticas de una decisión lingüística y asumir la responsabilidad de esa decisión […] siguen siendo tareas profundamente humanas”, dijo Elsy Villegas, coordinadora de la Licenciatura en Traducción e Interpretación del ITESO.
De acuerdo con Cortés, algunos de los sesgos más frecuentes en la IA son el algorítmico, cuando el sistema interpreta incorrectamente una instrucción; el cognitivo, relacionado con errores humanos presentes tanto en los usuarios como en quienes desarrollan estas tecnologías; el de confirmación, que lleva a reproducir información errónea sin distinguir si es verdadera o falsa; el de muestra, que ocurre cuando ciertos grupos o perspectivas quedan fuera de los datos de entrenamiento, y el de prejuicio, que replica estereotipos y tendencias sociales ya existentes.
Cultivar un estilo propio y mantener el pensamiento crítico es fundamental frente a fenómenos como el AI slop, término que se refiere a la enorme cantidad de contenido generado con IA que circula en internet, caracterizado por su baja calidad, ausencia de verificación y una alta capacidad de viralización.
La traductora advirtió que el consumo constante de este tipo de materiales comienza a relacionarse con fenómenos como el brain rot o “podredumbre mental”, un deterioro cognitivo asociado con la sobreexposición a contenidos digitales diseñados para captar atención inmediata. Según explicó, esto afecta la capacidad de concentración, favorece la dependencia a los estímulos rápidos y dificulta habilidades tan básicas como el razonamiento o los cálculos simples.
Uno de los efectos que más le preocupan es la pérdida de “la voz” del traductor. Para ella, el estilo de la IA puede identificarse con relativa facilidad: frases breves y contundentes; estructuras repetitivas, ejemplos organizados en grupos de tres, contrastes como “no es esto, sino aquello”, así como un vocabulario que busca sonar técnico o sofisticado. El problema, dijo, es que estas fórmulas terminan colándose de forma inconsciente en nuestra manera de expresarnos.
“Sí es cierto que como traductores tenemos que ser invisibles, pero también tenemos un estilo y una manera propia de llegar a ese cometido. Esa personalidad que tenemos es finalmente lo que nos da valor como profesionales”, afirmó.
Aunque Cortés reconoce que, en muchos casos, le resulta más rápido iniciar una traducción desde cero que corregir un texto generado por IA, considera que la solución no es rechazar completamente estas tecnologías. La clave, sostuvo, está en aprender a utilizarlas de manera crítica, comprender su funcionamiento y saber comunicarse con ellas mediante instrucciones precisas, especialmente en una industria en la que su uso comienza a convertirse en una exigencia laboral.
“La única manera de luchar contra el AI slop es creando contenido original”, concluyó.
