Interpreters in the machine: exploring human role in the development of speech-to-speech translation systems

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.