Se pedir informações sobre a qualidade de qualquer serviço de tradução baseada em IA, é provável que indiquem um número. Normalmente, indicam um número até 100. Calcula-se frequentemente através de uma das fórmulas convencionais para classificar a qualidade da tradução. Irá parecer uma visão simples, objetiva e definitiva sobre quais são as "melhores" traduções e de que prestador. Além disso, quase de certeza que irá apresentar no topo da lista as traduções do prestador de serviços com que está em contacto. Após décadas a ouvir afirmações como "os dados são soberanos", agora também sabemos que os dados podem ser interpretados da forma que melhor convém a quem os apresenta. Vou ser sincera. Se pedir à DeepL informações sobre a qualidade da tradução, irá obter a mesma resposta. Iremos partilhar a análise comparativa aprofundada da qualidade que realizámos em março, a qual incluiu 48 000 testes cegos com peritos em idiomas e que revelou que o DeepL ganhou 94% dos grupos de testes em 16 combinações de idiomas e contra os cinco principais concorrentes, incluindo todos os LLM mais poderosos. Não temos motivos para nos desculparmos por isso. No entanto, há algo que ninguém na área da tradução baseada em IA gosta de admitir. É uma verdade inconveniente que é varrida para debaixo do tapete sempre que os resultados dos testes são divulgados. Estamos a medir diferenças de qualidade que se estão a tornar cada vez menores. São tão pequenas que algumas pessoas poderão argumentar que não têm importância. Atualmente, todas as traduções baseadas em IA de textos escritos são, em termos gerais, de boa qualidade. São poucos os erros que uma pessoa não especializada conseguiria detetar à primeira vista. As diferenças são mínimas, subtis e bastante subjetivas. É em parte por isso que existem tantas classificações diferentes e que é fácil encontrar uma classificação que favoreça os modelos líderes. Então, ao escolher um fornecedor de tradução baseada em IA, deve continuar a dar importância à qualidade enquanto fator diferenciador? Na minha opinião, sim, no entanto, a qualidade, tal como é medida por resultados de testes, não deveria ser o principal foco. Existe uma diferença crescente entre o desempenho da tradução baseada em IA em testes de qualidade uniformizados e o seu desempenho na prática, tanto para a sua organização como para o seu conteúdo. Em testes, as diferenças de qualidade parecem mínimas. Na prática, as diferenças são muito maiores e têm impactos empresariais muito concretos. O que medem os testes de qualidade da tradução baseada em IA Analisemos de perto o que os testes de qualidade uniformizados realmente medem, como o fazem e, ainda mais importante, o que não incluem. Quando uma tradução é avaliada por linguistas, normalmente utilizam o sistema MQM (Multidimensional Quality Metrics), que inclui oito dimensões diferentes da qualidade da tradução. Ao atribuir métricas a estas diferentes dimensões e ao definir a ponderação de cada uma, é possível criar uma fórmula que representa a qualidade matematicamente, através de uma pontuação expressa num único número. As dimensões do MQM incluem a precisão (até que ponto uma tradução para um idioma de destino corresponde ao conteúdo de um texto original no respetivo idioma de origem) e elementos como a fluência da tradução (a naturalidade com que a tradução flui no idioma de destino), a terminologia específica do setor (se os termos especializados estão corretos), a forma como reflete o estilo, se segue as convenções locais, entre outros. O que significam as diferentes fórmulas de qualidade da tradução Recorrer a linguistas especializados para avaliar traduções é complicado e dispendioso. Na prática, muitas das classificações de qualidade da tradução associadas a fornecedores de IA não recorrem de todo a avaliações realizadas por humanos. Em vez disso, utilizam um dos seguintes sistemas de classificação automatizados. Ao longo dos anos, estes têm-se tornado cada vez mais sofisticados. Em 2001, a IBM apresentou o BLEU (Bilingual Evaluation Understudy). Este sistema analisa em que medida uma tradução automática corresponde a uma tradução humana do mesmo texto original. O problema? Parte do princípio de a tradução de referência é a melhor tradução possível e que qualquer desvio constitui um erro. Em 2006, este sistema foi adaptado para a avaliação de TER (Translation Edit Rate), que conta o número de edições que um tradutor humano teria de efetuar para transformar a tradução automática numa tradução humana. É semelhante ao BLEU, no entanto, neste sistema, os valores mais baixos são melhores. A Unbabel apresentou o COMET (Crosslingual Optimized Metric for Evaluation of Translation) em 2020, utilizando um modelo de rede neuronal para comparar uma tradução automática com uma tradução humana e com o texto original. Este sistema recorre ao texto original para tentar determinar o significado, algo que o BLEU e o TER não fazem. A avaliação automatizada entrou na era dos LLM em 2023 com o lançamento do GEMBA (GPT Estimation Metric Based Assessment), que solicita aos LLM que apliquem as diferentes dimensões do MQM a uma tradução e determinem o respetivo desempenho. A avaliação automatizada de traduções tem vindo a evoluir, tornando-se cada vez mais útil, no entanto, ainda não consegue igualar totalmente o discernimento de peritos humanos. Quando os LLM assumem a pesada tarefa da avaliação da qualidade, deparam-se com problemas de parcialidade, favorecendo consistentemente as traduções produzidas pelo seu próprio modelo, mesmo que estas não sejam totalmente precisas. Tal deve-se, em parte, à natureza subjetiva da qualidade da tradução. Na prática, um modelo de IA está a corrigir o seu próprio trabalho de tradução e a decidir que a sua própria solução foi a melhor. Na WMT25, a décima edição de uma conferência anual dedicada à avaliação automatizada, chegou-se a uma conclusão muito clara a este respeito: "Os sistemas que obtiveram os melhores resultados nas métricas automatizadas não se revelaram consistentemente vencedores na avaliação humana, o que aponta para um enviesamento persistente nas métricas e reforça a ideia de que a avaliação humana deve continuar a ter a última palavra na avaliação da qualidade da tradução."

Por outras palavras, se realmente quiser saber mais sobre a qualidade da tradução, pergunte a um perito humano (tal como a DeepL faz nos testes de referência). À medida que as diferenças na qualidade da tradução baseada em IA se tornam cada vez menores, o discernimento humano sobre como equilibrar todos os diferentes elementos torna-se cada vez mais valioso. As diferenças de qualidade já não são evidentes. Pelo menos, não o são nos testes de qualidade padrão. O que os testes de qualidade de tradução não têm em conta: contexto, determinismo e coerência Tal como referi, a qualidade da tradução medida nos testes não é a mesma que a qualidade da tradução com que se depara na prática, especialmente quando se gere a tradução e localização numa organização complexa. Na verdade, são os aspetos da qualidade da tradução que os testes não medem que têm o maior impacto empresarial. A maioria dos sistemas de pontuação que mencionei neste blog são "analíticos". Funcionam frequentemente através da comparação de "segmentos" do texto original e do texto traduzido, que, normalmente, correspondem apenas a frases individuais. Também avaliam a qualidade da tradução de cada frase isoladamente, como se esta não tivesse qualquer relação com as frases que se encontram noutras partes do texto. A nossa experiência real ao consumir conteúdo traduzido não se assemelha de todo a isto. É uma experiência "holística". Inclui não só a frase que estamos a ler nesse momento, mas todo o texto de que faz parte. Inclui também todas as outras formas de comunicação de uma organização. Nesta realidade holística, pode-se argumentar que a qualidade de uma frase traduzida individualmente é menos importante do que a qualidade da consistência e coerência em todo o texto traduzido no seu conjunto. Cada organização tem o seu próprio vocabulário distintivo: terminologia e expressões sobre produtos e funções, áreas de negócio, aspetos do serviço, conceitos estratégicos, entre outros. A coerência da tradução destes termos constitui um aspeto fundamental da qualidade da tradução. Se uma tradução no centro de ajuda não corresponder aos termos utilizados nos produtos ou nos botões, a qualidade da tradução é insatisfatória. Não importa se as traduções individuais estão tecnicamente corretas ou não. Quando uma plataforma de tradução baseada em IA determina a terminologia, o estilo e o tom em grande escala (como o DeepL faz com glossários, regras de estilo e memórias de tradução), torna-se consideravelmente mais valiosa. Em contrapartida, a natureza fundamentalmente probabilística dos grandes modelos de linguagem de uso geral (LLM), como o Claude, o Gemini e o ChatGPT, sacrifica o determinismo, a conformidade e a coerência. Estes perdem aquilo que realmente importa no que diz respeito à qualidade da tradução na prática. O que os testes de qualidade da tradução não têm em conta: como se alcança a qualidade Os testes de qualidade padrão de tradução também não se preocupam com a forma como o desempenho de qualidade é alcançado, nem com o quão escalável realmente é. Os próprios testes cegos da DeepL com peritos demonstram que os mais recentes LLM de uso geral, em definições de raciocínio avançado, podem produzir uma qualidade de tradução competitiva em combinações específicas de idiomas. No entanto, fazem-no utilizando modelos de maior dimensão, áreas de tarefa mais abrangentes e janelas de contexto mais amplas. Isto significa que utilizam muitos tokens (com custos imprevisíveis) e demoram muito mais tempo (pelo menos quatro vezes e até 29 vezes mais lentos), o que tem um grande impacto se estiver a implementar a tradução baseada em IA em produtos através de uma API. O mais importante em termos de qualidade é que são, por natureza, menos previsíveis nas traduções que escolhem. Essencialmente, reinventam a roda da tradução para cada tarefa, por isso, é muito menos provável que os termos e as expressões que utilizam num contexto se repitam noutro. Se gerir um processo de tradução numa escala empresarial, é esse o aspeto da qualidade a que deve prestar maior atenção. Os resultados dos testes de qualidade não revelam praticamente nada de útil sobre o assunto. Por que razão estamos a desenvolver uma visão holística da qualidade que coloca os clientes no controlo Por estas razões, as pontuações dos testes automatizados constituem um indicador muito limitado da qualidade da tradução. No entanto, tal não significa que não sejam uma ferramenta extremamente útil quando se trata de assumir o controlo da qualidade das traduções. Na verdade, são extremamente valiosas se definir o seu papel de forma diferente. Na DeepL, criámos um novo modelo de avaliação da qualidade da tradução (TQE) , que utiliza um modelo de IA desenvolvido especificamente para avaliar a qualidade das traduções da DeepL. O mais importante é que este modelo não se limita a atribuir uma "pontuação" à tradução e a passar à seguinte. O seu papel consiste em destacar potenciais erros e áreas de uma tradução que podem ser melhorados através da intervenção de peritos humanos. Reconhece que é este discernimento humano, em última instância, que conta. Quando o nosso modelo de avaliação da qualidade da tradução (TQE) analisa um texto, fá-lo tendo em conta todas as funções de personalização com que trabalha no DeepL. Não analisa a qualidade da tradução de forma isolada. Verifica como a terminologia, o estilo e o tom da sua organização são aplicados no contexto. Proporciona uma visão holística da qualidade que realmente importa na prática. Se se preocupa com a qualidade da tradução (e acredito que ainda o deva fazer), é esta a perspetiva que realmente importa. A questão não é os testes. É encontrar a perspetiva sobre a qualidade da tradução que se adequa a si e que funciona para o seu conteúdo na prática. Tem interesse em utilizar a TQE para avaliar a qualidade da tradução? Encontrará todos os detalhes e as opções para aderir ao nosso ambiente de testes da TQE em DeepL AI Labs .