Google Translate and DeepL: breaking taboos in translator training. Observational study and analysis

Abstract

The literature published in the last decades on the use of machine translation (MT) generally conveys the idea that it is not suitable for professional translation. Furthermore, translation students are usually warned that they should not use this tool in their assignments or exams and that doing so would be penalized. The reason behind such reluctance may be that MT produced poor results unless it was used on controlled language in pre-edited texts within a specific specialization field and the target texts were subsequently post-edited with appropriate tools. However, three main considerations lead us to propose a re-evaluation of the usefulness of MT in university translation courses: first, students employ MT despite warnings not to do so; second, current tools like Google Translate or DeepL have considerably improved outcomes; and third, MT is already being used as an assistant tool in computer-assisted translation (CAT) – although the results are usually monitored by a human translator. As translation teachers, we propose that post-editing MT-translated texts could be used for didactic purposes: the diagnosis of MT-errors could help improve students’ translation skills and linguistic proficiency both in their mother tongue and their second language. In this article, we present the results of using MT plus post-editing in a university course on Spanish-German Specialized Translation. This type of translation poses considerable challenges for students and often requires them to review and deepen their knowledge of the target language grammar. Our aim was to contribute to the didactics of translation by training students in error prevention through the analysis of MT-errors, and to teach them to develop a critical attitude when post-editing.

Los estudios publicados en las últimas décadas sobre el uso de la traducción automática (TA) tienden a transmitir la idea de que esta no es adecuada para la traducción profesional. Además, se suele advertir a los estudiantes de traducción de que se verían penalizados si utilizaran dicha herramienta a la hora de realizar encargos o exámenes. El motivo de tales reticencias podría ser que la TA generaba resultados deficientes salvo cuando se aplicaba a lenguajes controlados en textos preeditados pertenecientes a campos de especialización concretos y cuando los textos meta se sometían a una posedición con herramientas apropiadas. No obstante, tres consideraciones nos condujeron a proponer una nueva valoración de la utilidad de la TA en la enseñanza universitaria de la traducción: en primer lugar, los estudiantes utilizan la TA a pesar de que se les advierta de que no deben hacerlo; en segundo lugar, los resultados de las herramientas actuales, como Google Translate o DeepL, han mejorado de forma considerable; y en tercer lugar, la TA ya funciona como una herramienta auxiliar en la traducción asistida por ordenador (TAO), aunque los resultados se revisen habitualmente por un traductor humano. Como profesoras de traducción planteamos que la posedición de los textos traducidos por TA se puede emplear como herramienta didáctica para mejorar la competencia lingüística y traductora de los estudiantes, tanto en su lengua materna como en su segunda lengua mediante el diagnóstico de los errores. En este artículo presentamos los resultados del uso de la TA junto con la posedición una asignatura de Traducción Especializada entre el español y el alemán. Este tipo de traducción, por un lado, supone un gran reto para los estudiantes y, por otro, a menudo requiere que en clase se repase la gramática de la lengua meta y se amplíen los conocimientos acerca de ella. Nuestro objetivo fue contribuir a la didáctica de la traducción, entrenando a los estudiantes a prevenir errores propios mediante el análisis de los errores producidos por la TA y una posedición con actitud crítica.