Análisis contrastivo de traducciones automáticas y oficiales de sentencias del Tribunal Europeo de Derechos Humanos

Abstract

En la actualidad, vivimos en un mundo globalizado, donde la traducción y el uso de traductores automáticos son elementos claves para eliminar barreras lingüísticas. Además, ha habido un aumento significativo en el uso de inteligencia artificial y nuevas tecnologías en muchos ámbitos del saber, y la traducción no es una excepción. La traducción jurídica es un campo cada vez más demandado en la sociedad debido al aumento de controversias y relaciones internacionales. Por lo tanto, en este trabajo se pretende combinar estos dos campos en auge: la tecnología y la traducción jurídica. Para ello, llevaremos a cabo una comparación entre las traducciones oficiales de sentencias del Tribunal Europeo de Derechos Humanos y las traducciones producidas por los motores de traducción DeepL, eTranslation y ChatGPT-3. El principal objetivo es identificar las fortalezas y debilidades de dichas herramientas y analizar los errores de traducción presentes en traducciones realizadas por estos traductores automáticos a través de la categorización de errores adaptada de MQM (Multidimensional Quality Metrics). Una vez recopilados todos los errores, podremos detectar y clasificar los principales problemas de traducción que han tenido los traductores automáticos en el ámbito jurídico y judicial.