Publicação: Interpreters in the machine: exploring human role in the development of speech-to-speech translation systems
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CNPQ::LINGUISTICA, LETRAS E ARTES
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This dissertation examines the role of professional interpreters (PIs) in the field of Speech-to Speech Translation (S2ST), moving beyond the conventional assumption that their
participation is largely restricted to data collection, annotation, and system evaluation.
Although S2ST has progressed substantially as a technological response to multilingual
communication needs, the broader potential of interpreter competence remains insufficiently
explored in the literature. In light of this gap, the present study investigates how the knowledge
and skills that constitute PI competence may contribute to a wider range of stages in the
development of S2ST systems, while also reconsidering the relationship between human
interpreters and language technologies from a complementary, rather than substitution oriented, perspective. Methodologically, the research adopts a mixed-methods design based on
the compilation of two domain-specific corpora of open-access academic publications retrieved
from Google Scholar through Publish or Perish. The first corpus, focused on Interpreting,
comprises 264 publications, while the second, dedicated to S2ST, contains 953 publications.
After retrieval, metadata cleaning, selection, and file organization, both corpora were submitted
to semantic and contextual analysis using ChatGPT-o1. The model was employed to identify,
on the one hand, the principal domains of PI competence and, on the other, the main
development stages of S2ST systems. The resulting reports were then comparatively examined
in order to determine the stages at which interpreters’ expertise could make meaningful
contributions. Given the known limitations of generative AI, particularly the risk of
hallucination, the analyses were constrained to the uploaded corpora and subsequently
subjected to manual verification against the source materials. The findings indicate that PI
competence is a multidimensional construct encompassing linguistic and communicative
mastery, cultural and contextual sensitivity, cognitive agility, discourse management,
terminology handling, and ethical-professional judgment. Likewise, the study identifies seven
major stages in the development of S2ST systems and demonstrates that the competence of
professional interpreters may be relevant across far more stages than is commonly
acknowledged. Rather than functioning solely as providers of training data or as evaluators of
output quality, interpreters emerge as potential contributors to system design, communicative
modeling, interface refinement, prosodic and pragmatic calibration, bias mitigation, and ethical
risk assessment. This dissertation argues, therefore, that S2ST development can benefit from a
more systematic integration of interpreter expertise. By proposing a framework that positions
PIs as collaborators in the design of more human-centered, inclusive, and ethically responsive
technologies, the study contributes to ongoing discussions at the intersection of Interpreting
Studies, artificial intelligence, and multilingual communication.
Abstract
Esta tese examina o papel dos intérpretes profissionais (IPs) no campo da interpretação
automática (S2ST, do inglês speech-to-speech translation), indo além da suposição
convencional de que sua participação se restringe, em grande medida, à coleta de dados, à
anotação e à avaliação de sistemas. Embora a tecnologia S2ST tenha avançado
substancialmente como resposta tecnológica às necessidades de comunicação multilíngue, o
potencial mais amplo da competência do intérprete permanece ainda pouco explorado na
literatura. Diante dessa lacuna, o presente estudo investiga de que maneira os conhecimentos e
as habilidades que constituem a competência do IP podem contribuir para uma gama mais
ampla de etapas no desenvolvimento de sistemas S2ST, ao mesmo tempo em que reconsidera
a relação entre intérpretes humanos e tecnologias da linguagem sob uma perspectiva de
complementaridade, e não de substituição. Metodologicamente, a pesquisa adota uma
abordagem de métodos mistos com base na compilação de dois corpora, compostos por
publicações acadêmicas de acesso aberto recuperadas no Google Scholar por meio do software
Publish or Perish. O primeiro corpus, centrado em Interpretação, é composto por 264
publicações, enquanto o segundo, dedicado à S2ST, contém 953 publicações. Após a
recuperação, a limpeza dos metadados, a seleção e a organização dos arquivos, ambos os
corpora foram submetidos à análise semântica e contextual com o uso do ChatGPT-o1. O
modelo foi empregado para identificar, por um lado, os principais domínios da competência do
IP e, por outro, as principais etapas de desenvolvimento dos sistemas de S2ST. Os relatórios
resultantes foram então examinados comparativamente com o objetivo de determinar em quais
etapas a expertise dos intérpretes poderia oferecer contribuições significativas. Considerando
as limitações conhecidas da inteligência artificial generativa, especialmente o risco de
alucinação, as análises foram restringidas aos corpora anexados ao ChatGPT-o1 e,
posteriormente, submetidas à verificação manual com base nos materiais-fonte. Os resultados
indicam que a competência do IP é um fenômeno que abrange domínio linguístico e
comunicativo, sensibilidade cultural e contextual, agilidade cognitiva, gerenciamento
discursivo, manejo terminológico e julgamento ético-profissional. Do mesmo modo, o estudo
identifica sete etapas principais no desenvolvimento de sistemas S2ST e demonstra que a
competência dos IPs pode ser relevante em muito mais etapas do que se costuma reconhecer.
Em vez de atuarem apenas como fornecedores de dados de treinamento ou avaliadores da
qualidade das saídas do sistema, os intérpretes emergem como potenciais colaboradores no
design de sistemas, na modelagem comunicativa, no refinamento de interfaces, na calibração
prosódica e pragmática, na mitigação de vieses e na avaliação de riscos éticos. Esta tese
sustenta, portanto, que o desenvolvimento da tecnologia S2ST pode se beneficiar de uma
integração mais sistemática da expertise dos intérpretes. Ao propor um quadro teórico que
posiciona os IPs como colaboradores no desenvolvimento de tecnologias mais centradas no
humano, inclusivas e eticamente responsáveis, o estudo contribui para as discussões em curso
na interseção entre os Estudos da Interpretação, a inteligência artificial e a comunicação
multilíngue.
Palavras-chave
professional interpreter, speech-to-speech translation, interpreting studies, artificial intelligence, intérprete profissional, speech-to-speech translation, estudos da interpretação, inteligência artificial
Citação
FREITAS, Flávio de Sousa. Interpreters in the machine: Exploring human role in the development of speech-to-speech translation systems. 2026. 140 f. Tese (Doutorado em Estudos Linguísticos) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2026. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.te.2026.507.
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