Meta ha dado un paso significativo en el desarrollo de herramientas de traducción con su modelo de inteligencia artificial SEAMLESSM4T. Para ser exactos, este es una evolución del que ya presentó la compañía de Zuckerberg allá por agosto de 2023, y ahora puede traducir voz y texto en 101 idiomas, además de realizar traducciones directas de voz a voz en 36 lenguas, superando las capacidades de los modelos actuales.
El sistema de IA de Meta que traduce de voz a voz en 36 idiomas
Según informan desde la revista Nature, la herramienta, todavía en desarrollo, permite diversas combinaciones de traducción: voz a voz, voz a texto, texto a voz y texto a texto, además de reconocimiento automático de voz. Posee un 23% más de precisión en traducción de voz a voz respecto a sistemas previos, y destaca por su capacidad para filtrar ruido y adaptarse a variaciones de los hablantes. Entre sus características más destacadas se encuentran:
- Traducción de voz a voz (reconoce 101 idiomas y traduce a 36).
- Traducción de voz a texto (101 a 96 idiomas).
- Traducción de texto a voz (96 a 36 idiomas).
- Traducción de texto a texto (96 idiomas).
- Reconocimiento automático de voz en 96 idiomas.
Aunque está diseñado para investigación y no para uso comercial, Meta ha liberado los datos y el código, demostrando así su compromiso con la tecnología lingüística de código abierto. El investigador Tanel Alumäe, del Laboratorio de Lenguaje Tecnológico de TalTech, en declaraciones a Nature, considera "impresionante" que el modelo traduzca directamente entre lenguas sin pasar por transcripciones intermedias. Pero señala la necesidad de ampliar los 100 idiomas actuales, ya que se hablan unas 7.000 lenguas en el mundo.
Por su parte, Allison Koenecke, de la Universidad de Cornell, advierte sobre los riesgos de sesgos en estas tecnologías y su impacto desproporcionado en ciertos grupos demográficos. Aunque valora su potencial para superar errores humanos, subraya que "es imperativo comprender las formas en que estas tecnologías fallan de forma desproporcionada para algunos grupos demográficos", especialmente en contextos sensibles como la medicina o el ámbito legal.
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