Dacă reizbucnirea războiului în Europa a surprins pe toată lumea prin caracterul său arhaic și regresiv, altfel spus, prin incredibila sa in-actualitate după cele două Războaie Mondiale fierbinți și unul rece care au zdruncinat civilizația actuală, recenta „explozie“ în spațiul public a inteligenței artificiale generativ-conversaționale constituie un eveniment de o noutate care nu poate fi pusă decât în continuitate cu aceea a pandemiei.
Practic, ne-am dat, brusc, seama că putem fi nu numai copiați, dublați, „îngânați“, ci de-a dreptul simulați și, până la urmă, înlocuiți și dați deoparte, lumea putând să ajungă să fie populată de falsuri, adică de entități non-umane (post-umane și trans-umane). Unda de șoc a panicii a cuprins mai ales domeniile culturii, în frunte cu artele vizuale, ajungând până la „nișa“ traducerii literare, de multă vreme confruntată cu situația paradoxală (cvasi-divină!) de a fi pretutindeni și nicăieri, în același timp omniprezentă, de neînlocuit și cvasi-invizibilă, și deja, vai, amenințată (și șantajată) cu automatizarea, deci cu orizontul dispariției bietului meșteșugar uman.
Nimic nu este, însă, dat, nu există fatalitate, astfel încât evenimentele sunt în plină și imprevizibilă desfășurare: extraordinarei accelerări tehnologice încep să-i răspundă nu numai reacții și puneri în gardă, mai mult sau mai puțin apocaliptice, ci și inițiative legislative (inclusiv la nivelul Uniunii Europene) și, la fel, dacă nu chiar mai important, apeluri ale asociațiilor de traducători, așa cum este și cel de față, elaborat de cele două mari asociații de traducători literari din Franța, ATLF (Association des traducteurs littéraires de France) și ATLAS (Association pour la promotion de la traduction littéraire).
Realiști, colegii noștri francezi cheamă la mobilizare și reclamă informarea publicului cu privire la utilizarea de către traducători, dar mai ales de către editori, a inteligenței artificiale în cazul traducerii literare. Așa cum veți vedea, IA riscă nu doar să amplifice precaritatea economică și socială a traducătorilor literari, ci să producă mutații ireversibile nu numai asupra traducerii, ci și asupra literaturii înseși, amenințată cu nivelarea și standardizarea stilistică și, la limită, cu transpunerea în realitate a ceea ce, cândva, părea o simplă metaforă: „moartea autorului“, „moartea literaturii“, „dispariția artei“. Să fim însă realiști, pozitivi, și s-o luăm pe rând: este principalul mesaj al traducătorilor francezi, care par a reînvia, peste timp, titlul extraordinarului pamflet al lui Georges Bernanos, Franța împotriva roboților (tradus în 2021 la editura Tracus Arte de Mădălina Ghiu).
Ce este traducerea efectuată de oameni?
„Traducerea nu este o problemă care trebuie rezolvată“, scria în noiembrie 2022 Sindicatul Lucrătoarelor și Lucrătorilor Artiști-Autori (Syndicat des Travailleuses et Travailleurs Artistes-Auteurices) în articolul său împotriva automatizării profesiilor artistice. Traducerea este o meserie, o abilitate, un act creator, o experiență umană. Este o disciplină fascinantă, reflexivă și eminamente subiectivă, care ne educă în a folosi limba ca instrument de emancipare, nu ca normă standardizată. La întrebarea „a ști să traduci înseamnă a iubi densitatea și profunzimea?“, academiciana Barbara Cassin răspunde: „Da […], dar înseamnă și să știi să tranșezi, să te eliberezi, să alegi, să te joci, să știi să fii ușor.“
Traducerea umană face elogiul diferenței, explicitează distanța intrinsecă dintre limbi, celebrând-o. Noi, traducătorii și traducătoarele, nu dorim omniprezența unei literaturi în sos globish care să pună comunicarea mai presus de limbă, de vorbire și de schimburile dintre oameni. Vrem să continuăm să învățăm limbile și să le practicăm, vrem să continuăm să „complicăm universalul“, să „traducem ceea ce face un text, nu ceea ce spune un text“. Și tot împreună cu Barbara Cassin, revendicăm traducerea ca una dintre deprinderile umane de bază: „A citi, a scrie, a socoti, a vorbi în limbi, a traduce.“
Dacă activitatea de traducere literară ar dispărea, un extraordinar instrument de formare a minții ne-ar fi răpit. Orice text literar este plin de ambiguități, de goluri pe care noi, traducătorii și traducătoarele, trebuie să le umplem. Toți cei care meditează asupra traducerii sau care au practicat-o știu că noi nu traducem cuvinte, ci intenții, subînțelesuri, echivocuri, ceea ce nu se spune și totuși există în pliurile unui text literar.
În calitatea noastră de cititoare și cititori dintre cei mai atenți, noi co-creăm sensul textului literar tocmai în momentul realizării primei versiuni a unei traduceri, or, intervenția mașinii care „pre-traduce“ prin intermediul algoritmilor (IA) ne deposedează de această „primă schiță“ decisivă. Vom reveni asupra acestui aspect.
De ce IA și de unde vine ea?
Să reamintim, mai întâi, cadrul antropologic în care se dezvoltă această tehnologie numită IA. Nu este deloc un detaliu pentru a înțelege lumea pe care ea o susține și o apără.
Yaëlle Amsalem, doctorandă în management și cercetătoare invitată la Universitatea din California, Berkeley, a vorbit la ultimele „Întruniri ale traducerii literare“1 despre cercetările sale privind idealurile transumaniste ale Silicon Valley care au dus la apariția evoluțiilor tehnologice actuale. Pionierii tehnologiei erau hrăniți cu contracultură americană, văzând în tehnologie un instrument pentru a se elibera de statul centralizat. În mintea lor, era vorba de o sporire înzecită a capacităților umane (psihologice, fizice și intelectuale), computerele fiind văzute ca o nouă formă de LSD care permitea extinderea conștiinței. O parte din această retorică „libertariană“ poate fi regăsită astăzi la cineva precum Elon Musk, între alți conducători ai unor puternice companii din domeniul digitalului.
Așa cum se întâmplă adesea, teama de a fi depășit și de a rata un tren tehnologic este cea care împinge statele, mai întâi în America, apoi în Europa, să urmeze acest exemplu și să investească masiv în aceste cercetări.
Planul DeepTech adoptat în 2019 de guvernul francez – care prevedea o investiție de 30 de miliarde de euro până în 2030 – a fost suplimentat în ianuarie 2023 cu încă 500 de milioane de euro. Crearea a 100 de companii -unicorn și a 500 de start-upuri DeepTech pe an până în 2030 ar trebui să recupereze „întârzierea“ acumulată față de Statele Unite și China. La nivel european, Parlamentul European, într-o notă din 3 septembrie 2020, recunoaște că „Uniunea are obligația fundamentală de a promova împărtășirea beneficiilor IA, utilizând o serie de instrumente, inclusiv investiții în cercetare în toate statele membre“.
Asistăm, astfel, la tot mai multe interacțiuni între cercetările din domeniile nanotehnologiei, biotehnologiei, informaticii și științelor cognitive, desemnate prin formula „convergență NBIC“. Avem toate motivele să ne temem că dezbaterea cu privire la provocările etice care decurg din toate acestea va fi declarată în mod unilateral ca fiind o luptă de ariergardă, că aceste chestiuni nu sunt prioritare în momentul de față și că ele oferă puține garanții solide pentru o utilizare chibzuită a acestor tehnologii, chiar dacă consecințele lor asupra vieții umane se anunță vertiginoase.
Cum funcționează IA în cazul traducerii?
Anne-Marie Robert, reprezentantă a SFT (Société Française des Traducteurs, sindicat), specializată în traducere tehnică și ea însăși utilizatoare de programe de Traducere Asistată de Calculator (Computer-Assisted Translation, sau CAT), ne-a reamintit în cadrul celei de-a 39-a ediții a „Întrunirilor traducerii literare“: așa-numita traducere „neuronală“ (Neuronal Machine Translation, sau NMT) se bazează pe deep learning, o învățare automată a mașinii care își modifică codul informatic pe măsură ce este alimentată cu big data, inspirându- se astfel (gratis) din traducerile umane și corectând ceea ce ea consideră a fi erori, dat fiind că, statistic, sunt mai puțin utilizate.
A sosit momentul să schimbăm termenii pentru a fi mai aproape de ceea ce se întâmplă din punct de vedere tehnic. IA nu este „inteligentă“, ea imită comportamentul uman furând ceea ce au creat oamenii. Tocmai de aceea, este urgent să scoatem în evidență consecințele nestăpânitului antropomorfism care ne împinge să confundăm inteligența cu performanța.
Să încetăm să mai vorbim de „traducere automată“ și să vorbim, mai curând, de „produs al mașinii“. Sau, la rigoare, de „pre-traducere“ generată de algoritmi, care, mai exact, este o „transcodare a unui text scris într-o limbă într-o altă limbă prin intermediul unor algoritmi generativi“, așa cum reamintește STAA. Și, în sfârșit, să nu uităm că, în cadrul unei IA industriale așa-zicând traductive (DeepL, Google Translate sau altele), textul este generat de mașină, nu creat.
Astfel, atunci când unele mass-media, foarte respectabil e, de altfel, aleg să folosească o IA pentru a produce în limba franceză un text scris într-o altă limbă de origine, indicând „am tradus“ în introducerea unui astfel de articol, se impune să spunem răspicat: nu, aceste mass-media nu au tradus. Iată ce au făcut: au făcut ca un text scris într-o limbă să fie transcodat într-o altă limbă de către algoritmii generativi ai unui software dezvoltat de un start-up, după care, în cel mai bun caz, l-au dat cuiva să îl redacteze.
DeepL nu este „cel mai bun traducător din lume“, așa cum se laudă compania dezvoltatoare pe site-ul său, și asta pur și simplu pentru că nu este un traducător.
IA nu este un instrument inocent, așa cum continuă unii să pretindă. Și, de altfel, mai este oare un instrument de vreme ce, până la urmă, ne aservește? Iar dacă o considerăm așa astăzi, vom fi noi oare întotdeauna stăpâni peste acest instrument de lucru?
Aceasta e întrebarea: aceea privitoare la riscul alienării în masă a profesioniștilor din domeniul traducerii, care nu sunt capabili să gestioneze un instrument căruia nu-i stăpânesc nici modul de funcționare, nici condițiile de exploatare, asupra căruia nu au niciun control și care le-ar putea fi impus. Să le ascultăm pe colegele noastre de la SFT și ATAA (Association des traducteurs/adaptateurs de l’audiovisuel), care ne explicau în noiembrie 2022, la Arles, că acest lucru s-a întâmplat deja în cazul așa-numitei traduceri pragmatice și pentru comenzile de subtitrare ale platformelor de streaming, mai ales. În acest sens, ancheta realizată de ATLF este, din păcate, cât se poate de grăitoare: în 92% dintre cazurile de comenzi de „post-editare“ ale unui text generat automat, editorul nu a precizat „instrumentul“ utilizat.
Și atunci, de ce să recurgi la DeepL sau la Google Translate în loc să faci ca un text să fie tradus direct de către o persoană a cărei profesie tocmai aceasta este?
Pur și simplu pentru a reduce costurile și timpul.
Cei care adoptă aceste practici să își asume acest fapt, asta e ceea ce le cerem. Să înțeleagă neîntârziat că profesia noastră suferă asemenea mutații, încât mulți dintre noi nu vor mai putea în curând s-o exercite, pentru a nu mai vorbi de sărăcirea lingvistică, artistică și culturală pe care utilizarea în masă a acestei tehnologii o implică pentru toți cititorii și pentru societate în ansamblul ei. Studiile realizate până în prezent, mai ales cele ale lui Waltraud Kolb, cercetătoare la Center for Translation Studies al Universității din Viena (Austria), cu privire la presupusul câștig de timp permis de „post-editare“, nu oferă un răspuns concludent, atât de mult variază viteza de lucru de la un individ la altul. În acest stadiu, nu se poate, așadar, afirma nici măcar că traducătorul cel mai rapid nu ar fi capabil să lucreze mai repede decât cel mai rapid „posteditor“; ceea ce este, în schimb, cât se poate de clar este că accelerarea excesivă a proceselor de producție și scurtarea termenelor de predare induc o tensiune nefastă pentru sănătatea și pentru calitatea vieții celor care traduc.
Care sunt consecințele concrete ale utilizării masive a acestei tehnologii algoritmice?
Într-un context de scădere a veniturilor traducătoarelor și traducătorilor, în care tentația de a accepta o muncă prost plătită pentru a supraviețui este tot mai mare, merită să le reamintim celor care citesc aceste rânduri extrema fragilitate a condițiilor noastre de viață. Aceste condiții nu încetează să se înrăutățească: prețul colii editoriale nu crește, ba chiar scade, iar drepturile proporționale legate de vânzările operei se reduc; mulți dintre noi ne aflăm în situații de extremă precaritate (ocazie de a reaminti că artiștii-autori nu au dreptul la indemnizații de șomaj, de exemplu). În plus, se constată o scădere constantă a achizițiilor de drepturi străine în domeniul editorial și a circulației intelectuale, piața anglo-saxonă continuând să domine masiv. Vrem noi oare, în aceste condiții, să ne delegăm gândirea și priceperea nu atât „mașinilor“, cât, de fapt, celor care le dezvoltă și extrag din ele profit pe seama noastră?
În joc este problema alienării și a supraviețuirii profesiei noastre. „Revoluția industrială ne-a înlocuit mușchii cu mașini, revoluția digitală ne înlocuiește acum creierul“, spunea Laura Hurot, traducătoare germanistă invitată de „Observatorul «traducerii automate» (anul 04)“ al ATLAS, explicând pe bună dreptate, cu această ocazie, gândirea filosofului Hartmut Rosa: accelerarea ritmului de lucru și presiunea temporală sunt responsabile pentru fenomenul de burnout; la fel se întâmplă și în cazul accelerării proceselor de traducere pe care o implică utilizarea IA. Care sunt, în acest caz, consecințele pentru bunăstarea fundamentală a oamenilor care lucrează?
Aceasta nu este deloc o întrebare secundară, cu atât mai mult cu cât știm că această accelerare a avut deja loc în domeniul așa-numitei traduceri pragmatice cu ajutorul CAT și că ea amenință și domeniul subtitrării. Până unde suntem dispuși să mergem? Accelerarea riscă să continue: pentru a rămâne în competiție, va trebui oare să lucrăm din ce în ce mai repede, fără să ni se ceară părerea? „Ființa umană poate să sprinteze, dar nu vreme de șase ore“; Laura Hurot a spus-o: oamenii trebuie să fie informați cu privire la consecințele dăunătoare ale accelerării.
Ce doresc, până la urmă, să obțină cei care aleg să treacă un text prin mașina de tocat a algoritmilor, iar apoi să-l dea spre „revizuire“ unui om, fie acesta traducător profesionist sau nu? Un text aparent corect și idiomatic sau un text pe care să îl putem semna cu numele nostru, așa cum încă se mai întâmplă în cazul unei cărți traduse și comercializate, al cărei autor este, din punct de vedere juridic, traducătorul? Și ce noi tipuri de eforturi cognitive solicită din partea noastră „post-editarea“, se întreabă Waltraud Kolb. Atunci când trecem ca o „a doua mână“ după o IA, mașina ne oferă deja o primă interpretare a textului. Având de-a face cu două texte-sursă în loc de unul, confruntat cu un efort cognitiv multiplicat, creierul uman se obișnuiește mai ușor cu propunerile mașinii, acceptându-le în consecință.
Efectul de ancorare
Waltraud Kolb, cercetătoare în domeniul traducerii la Universitatea din Viena (Austria), a prezentat, în cadrul celei de-a 39-a ediții a „Întrunirilor traducerii literare“ de la Arles, organizată de ATLAS, rezultatele unui studiu efectuat împreună cu zece traducători literari, cărora li s-a cerut să traducă o povestire de Hemingway (A Very Short Story). Studiul i-a rugat pe cinci dintre ei să traducă această povestire din engleză în germană pornind de la original, și pe ceilalți cinci, pornind de la original și de la o „pre-traducere“ automată. O propoziție, foarte simplă în aparență, atrage mai cu seamă atenția: „Luz sat on the bed.“ În funcție de modul în care o citești, se poate înțelege că acțiunea este dusă sau nu la bun sfârșit. Luz era așezată sau tocmai se așeza. Interpretările au fost, logic, divergente printre traducătorii din primul grup, ceilalți cinci alegând, în schimb, cu toții soluția aleasă de mașină. Aceasta este prejudecata cognitivă.
Cu toate consecințele evidente pe care ni le putem imagina asupra înseși naturii viitorului text-țintă, în mod intrinsec netezit, nivelat, normat și standardizat de acest „efect de ancorare“ (a se vedea caseta de mai sus).
În cazul subtitrării, procesul a început deja. Stéphanie Lenoir, de la ATAA, a confirmat, în cadrul ultimei ediții a „Întrunirilor traducerii literare“, tentația studiourilor de subtitrare de a comanda traduceri automate „post-editate“: unii vorbesc deja de „good enough quality“ (calitate acceptabilă), impunând tarife în consecință, chiar dacă clienții lor continuă să pretindă că pun mare preț pe calitate. Nu este vorba de a ne opune din principiu evoluției tehnologice, însă această evoluție îl îndepărtează pe traducător de rolul său de creator și implică o standardizare și o normalizare a ceea ce se produce: aportul stilistic al adaptatorului este suprimat, și tocmai această parte este îngrijorătoare, avertizează Stéphanie Lenoir, pentru care este vorba de o „problemă abisală“.
În plus, trebuie să reamintim că intervenția umană pentru revizuirea unei „pre-traduceri“ este susceptibilă de a fi reinjectată apoi în mașină și de a o alimenta gratis, fără nicio compensație și fără ca autorul textului să fie măcar informat. Ni se cere, prin urmare, să întărim și să dezvoltăm niște tehnologii care aduc prejudicii profesiei noastre.
Concret, este vorba de o jefuire în toată regula a cunoștințelor, abilităților și creațiilor noastre, împotriva căreia, în actualul stadiu al legislației, va fi foarte greu de luptat. „Stilul este un bun comun“, iar probarea unei contrafaceri va fi foarte complicată, deoarece „IA digeră atât de profund operele artiștilor, încât aceste influențe sunt reutilizate într-un mod mult prea mărunt malaxat pentru a justifica o acuzație de contrafacere“.
Jonathan Seror, jurist al ATLF, explică faptul că trebuie să facem o distincție între amonte și aval în cazul unui text pre-tradus automat, apoi revizuit de un om. În amonte, mașina se hrănește masiv cu date create de oameni („metadate“), însușindu-și și reproducând elemente care pot fi protejate de dreptul de autor. Care este, așadar, statutul acestor date? Dacă s-ar aplica normele franceze privind dreptul de autor, ar fi vorba, într-adevăr, de o contrafacere. Dar cum să dovedești plagiatul în cazul naturii hibride a acestor producții, cunoscând absoluta opacitate a funcționării algoritmilor generativi ai IA? În cadrul celei de-a 39-a ediții a „Întrunirilor traducerii literare“, Jonathan Seror reamintea, în plus, excepția pe care o constituie așa-numitul text and data mining („extracția de date și texte“). În domeniul cercetării științifice, acesta face posibilă utilizarea unei cantități colosale de texte și de date în format digital pentru a extrage din ele informații fără permisiunea autorilor.
Astăzi încă nu este cazul, dar „mâine, această excepție ar putea fi extinsă în scopuri comerciale“, permițând comercializarea unor programe de traducere care au ingurgitat milioane de cărți. În aval, trebuie să ne punem problema statutului textului produs de mașină.
În dreptul francez, ține de dreptul de autor o „operă originală a spiritului“, iar un autor este „o persoană fizică“. În cazul unui text „pre-tradus“ de o IA și revizuit apoi de un om, cine este autorul? Dezvoltatorul programului? Proprietarul lui? Clientul care îl utilizează? Omul care îl revizuiește? Există un deținător al drepturilor asupra textului produs? Nu avem încă un răspuns.
Ce nu poate fi contestat este că, în absența unui cadru legislativ, practica avansează și contribuie la deteriorarea condițiilor de muncă ale traducătorilor literari și traducătoarelor literare. Astfel, ancheta lansată de ATLF cu privire la „post-editare“ arată că 14% dintre respondenți au fost solicitați de către edituri să facă muncă de „post-editare“. Dintre cei 61% care au acceptat aceste sarcini, nu numai baza de calculare a remunerației variază foarte mult (preț fix, remunerare la număr de semne sau orară), dar, mai ales, mai mult de jumătate dintre respondenți declară că au fost plătiți pe bază de factură, editorii considerându-i prestatori de servicii care trebuie să aibă un statut de întreprinzător (pe lângă statutul de artist-autor). Această necesitate de a multiplica statutele juridice constituie un motiv suplimentar de precaritate. Nu ne putem pune, astfel, în pericol statutul de autori acceptând să fim prestatori de servicii. Totuși, atunci când rescriem, creăm o operă protejată de dreptul de autor, cu condiția ca aceasta „să poarte amprenta personalității autorului“. Cum poate fi cuantificată această amprentă în aceste condiții?
Nu vrem să devenim operatori, asistenți ai mașinii, „controlori de calitate în slujba optimizării“, așa cum spune Laura Hurot. Nu putem accepta această muncă ascunsă, în amonte și în aval față de un text care va deveni un produs. Alienarea profesionistelor și profesioniștilor cărții o prefigurează pe aceea a cititoarelor și cititorilor, așa cum producția platformelor audiovizuale este orientată în funcție de așteptările presupuse ale utilizatorilor lor, calculate în baza unor algoritmi. Editorii vor vinde la același preț o carte de calitate inferioară.
Câteva cifre grăitoare care ilustrează această problemă: potrivit lui Anne-Marie Robert și unui studiu realizat de SFT, 27% dintre traducătorii pragmatici au integrat deja instrumente de „pre-traducere“ în practica lor fără ca acest lucru să le fi fost cerut.
Cum putem acționa azi?
Solicităm transparență și luări de poziție clare din partea actorilor din lanțul cărții cu privire la această problemă.
Există nenumărate pârghii pentru a proteja traducerea umană, depinde de noi să le inventăm în mod colectiv.
Fără ajutoare publice pentru structurile care optează pentru această lene intelectuală și această rentabilitate iresponsabilă, de exemplu. Neuitând însă dreptul, deoarece, în domeniul editorial și în cadrul cesiunii de drepturi străine, modalitățile de realizare a traducerii nu sunt specificate.
Trebuie să cerem ca editorul să informeze publicul cu privire la modul în care traduce în cazul unei „pre-traduceri“ de către o IA; în acest fel, autorii ar putea refuza ca textele lor să fie tratate în acest mod, și asta prin dezvoltarea unor noi practici contractuale care să autorizeze traducerea excluzând „pre-traducerea“ automată sau să impună un traducător literar uman.
1 Assises de la traduction littéraire, Arles, noiembrie 2022. (N. trad.)
Imaginea principală: generată de A.I.
