Cuaderno · Nota 003 · Contenido
La inteligencia artificial deja una huella distinta en cada idioma
Si traduces una lista inglesa de «palabras que suenan a inteligencia artificial», obtendrás una lista inútil. Lo que chirría a un editor alemán no es lo mismo que molesta a uno polaco.
Fundador, BLN Global · · 6 min
Respuesta breve
Si traduces a otro idioma una lista inglesa de «palabras de inteligencia artificial», obtendrás una lista inútil. Cada lengua chirría por motivos distintos: en alemán molesta la estructura de la frase, no una palabra concreta. En árabe delatan el texto las preposiciones heredadas de la traducción. Creamos listas para nueve idiomas y medimos 181 patrones en 113 mil palabras. Cero casos. Pero superar una revisión no convierte un texto en buena escritura.
El texto de este sitio nació en turco y se abrió a nueve idiomas. No se tradujo. Lo reescribimos en cada lengua. La diferencia pesa: el olor a traducción y el de IA suelen juntarse en la misma frase.
Las listas de «palabras de inteligencia artificial» que circulan por internet están pensadas para el inglés: profundizar, tapiz, con todo yendo tan rápido. Traducir esta lista al alemán no sirve de nada. Lo que hace arquear una ceja al lector alemán no es la palabra, estructuraes.
Cada idioma vibra distinto
La lista para el inglés ya la tiene todo el mundo: profundizar, tapiz, sin cortes, con todo yendo tan rápido. Esas palabras ya las reconoce todo el mundo. El problema: la lista está pensada para inglés.
En alemán, lo que molesta al lector no es la palabra estructuraes: amontonar nombres en vez de usar verbos y refugiarse en la pasiva. En alemán salta una cosa, en árabe otra. En árabe la pista más clara es una preposición colada de la traducción, porque delata que el texto no se escribió, se tradujo.
Sacamos una a una las listas de nueve idiomas leyendo sus guías de estilo y debates editoriales. No publicamos las listas. Forman parte del trabajo que vendemos al cliente. La información de verdad aquí no es la lista: Traducir la lista en inglés no sirve.
El patrón se repite: en cada idioma, esa muletilla es lo más fácil de memorizar. El modelo la aprendió porque aparece sin parar en los textos.
Medir no es leer
Con la lista delante no basta leer página por página. Hay 150. Escribimos un control que cuenta los patrones. Este es el resultado:
EN · 15 pág. · 13028 palabras · limpio DE · 15 pág. · 11968 palabras · limpio FR · 15 pág. · 13947 palabras · limpio ES · 15 pág. · 13298 palabras · limpio IT · 15 pág. · 13276 palabras · limpio NL · 15 pág. · 12730 palabras · limpio PL · 15 pág. · 11937 palabras · limpio RU · 15 pág. · 11544 palabras · limpio AR · 15 pág. · 11254 palabras · limpio total de cadenas pendientes: 0El fallo está en la herramienta: convierte el texto en una sola línea
La primera auditoría marcó guiones indebidos en las páginas alemanas. El texto estaba bien. Fallaba la herramienta porque convertía las etiquetas en espacios al extraer el texto del HTML. Toda la página quedaba en una sola línea y el signo que separaba una etiqueta de su explicación parecía formar parte del párrafo.
s = re.sub(r'<[^>]+>', '\n', s) # etiqueta = límite de bloqueSegunda falsa alarma: las comillas polacas
Revisión de polaco ” tomaba ese carácter como marca de IA. En polaco, la comilla de cierre es justo esa: „…”. Es decir, la herramienta, del idioma correcto marcaba esa grafía como error.
Afinamos la regla: la comilla inglesa colada en un texto polaco sí es una señal, no la comilla de cierre propia del idioma. En este sitio ya nos dio la misma lección dos veces: en la auditoría de accesibilidad, una cuarta parte de los avisos tampoco era real. Corregir el texto sin arreglar la herramienta rompe lo que ya estaba bien.
Pasar una auditoría no significa que el texto esté bien escrito
Cero infracciones no significa que el texto sea bueno. Solo indica que no contiene patrones conocidos. Puede esquivar todas las listas y seguir sonando muerto.
La revisión existe para esto: cazar lo que se escapa y frenar que un patrón se propague en silencio por ciento cincuenta páginas. Si el texto se lee de verdad, lo decide una persona que habla ese idioma. La herramienta no decide por ella. Le ahorra tiempo.
Para aplicar este mismo criterio al producto AdForge, que escribe texto publicitario puedes mirar la página: allí cada texto generado pasa un filtro antes de publicarse.