IA para tradução: Modelos como DeepSeek, ChatGPT e Gemini são os melhores para localização?

Há muito entusiasmo em torno dos modelos linguísticos grandes de IA para a tradução - mas será que substituem verdadeiramente a localização profissional?

Tradução

Lia

Hands interacting with a laptop keyboard, illustrating the concept of social media engagement, online communication, and digital networking.

As salas de reuniões, os comentários no LinkedIn e os webinars ainda estão a ser discutidos com a revolução da IA e o seu impacto na tradução e localização. Embora não tenham sido expressamente concebidos para a tradução, os LLM estão a ser cada vez mais utilizados para criar conteúdos multilingues - no entanto, continua a debater-se a sua eficácia para estas tarefas.

Mas o que dizem os especialistas?

Como é que os modelos de IA se comparam com os motores especializados de tradução automática neural (NMT)?
São viáveis para a localização em grande escala ou mais adequadas para tarefas criativas e de nicho?
Quais são os desafios éticos, regulamentares e de segurança dos dados que apresentam?
Os modelos de IA de peso aberto como o DeepSeek oferecem uma alternativa real às soluções proprietárias?
Vamos analisar, com a ajuda de algumas opiniões de especialistas, a evolução do panorama da tradução com IA e o que isso significa para o futuro dos conteúdos multilingues.

Tradução de IA: Como é que os LLMs se comparam?

Embora os LLM não sejam necessariamente concebidos para a tradução, muitos profissionais e organizações do sector têm vindo a testar o seu desempenho em relação a sistemas de tradução automática neuronal (NMT) estabelecidos.

Alguns modelos, como os mais recentes modelos V3 e R1 da Deepseek, foram elogiados pelas suas capacidades de raciocínio, enquanto os utilizadores relatam excelentes resultados em termos de fluência e criatividade com modelos como o GPT4 e o Claude.

DeepSeek: Alguns especialistas sugerem que a sua qualidade de tradução chinês-inglês ultrapassa a de outros modelos. É também particularmente forte em tarefas de raciocínio matemático. No entanto, alguns testes iniciais mostram que pode ter dificuldades com as nuances contextuais em comparação com alguns outros modelos.
ChatGPT & Claude: Estes modelos são preferidos por muitos para traduções de alta qualidade, matizadas e criativas, frequentemente para conteúdos de marketing ou criativos. Podem também ser úteis para fases dos fluxos de trabalho de localização. Num estudo recente, Claude Sonnet foi avaliado por peritos como o melhor modelo de tradução em vários pares de línguas para tarefas de tradução gerais.
Gémeos e LLaMa: Os modelos Gemini da Google estão a integrar capacidades multimodais, melhorando a compreensão contextual em diferentes tipos de conteúdo, enquanto o LLaMa da Meta se centra na eficiência e adaptabilidade para várias tarefas de IA.

Visão do sector

O especialista do sector da Nimdzi, Renato Beninatto, que descreveu as suas ideias sobre as principais tendências que irão moldar a indústria linguística e de conteúdos em 2025 no nosso ebook exclusivo, realizou uma experiência para testar um erro de tradução e descobriu uma diferença interessante entre o GPT-4o e o DeepSeek V3 ao traduzir uma frase espanhola particularmente complicada.

Ele publicou no LinkedIn: "Esta experiência revela uma diferença significativa nas capacidades de raciocínio entre estes modelos de IA. Embora o DeepSeek tenha mostrado uma forte análise gramatical, teve dificuldades com o contexto mais alargado. ChatGPT demonstrou um raciocínio superior ao compreender a relação entre a premissa do conteúdo (quatro palavras) e a tradução."

Tradução com IA rentável? Uma nova era

O custo é uma consideração importante para muitos líderes que procuram impulsionar a adoção de modelos de IA na criação e localização de conteúdos. Embora muitos dos grandes jogadores de IA tenham preços de token semelhantes, um dos principais disruptores em termos de custo LLM foi a chegada do DeepSeek.

Tendo sido treinada por uma fração do custo dos seus rivais, o custo por token da DeepSeek é geralmente muito inferior ao dos seus rivais. Este custo mais baixo é suscetível de significar que aproveitar o poder de um LLM se torna muito mais viável financeiramente para as pequenas empresas e outras organizações.

É provável que os custos do LLM tendam a baixar. Mas para muitas empresas que já investiram na construção de uma base de termos ou de uma memória de tradução com a tradução automática neural, ou para casos de utilização de grande volume, poderá continuar a ser mais económico continuar a utilizar a NMT, especialmente porque a NMT pode processar grandes volumes de conteúdo mais rapidamente.

Visão do sector

"Não existe uma abordagem única quando se trata de escolher utilizar um LLM ou um NMT para a tradução. A solução mais rentável depende do tipo de conteúdo, do público-alvo, do volume de conteúdo e de muitos outros factores. É por isso que os fornecedores de serviços linguísticos - com a sua experiência na implementação de soluções de NMT e IA - estão numa posição única para ajudar a encontrar o equilíbrio certo."

- Pavel Soukenik, Diretor de Soluções Globais, Acolad

Personalização e modelos de peso aberto: Uma revolução na localização?

Talvez a diferença mais importante entre o DeepSeek e seus principais rivais LLM é que o modelo está disponível através de um modelo de peso aberto. Embora alguns possam descrevê-lo como código aberto, muitos especialistas insistem que um modelo de IA que torna os seus parâmetros treinados acessíveis ao público, mantendo outros aspectos do modelo privados, deve ser referido como Peso Aberto.

De qualquer forma, ao contrário da maioria dos outros rivais do LLM, o DeepSeek está disponível para personalização, com a capacidade de baixar, modificar e implantar modelos no local, permitindo que as empresas ajustem a IA especificamente - por exemplo, para atender a pares de idiomas e terminologia específica do setor.

Isto pode ser particularmente inovador para o desenvolvimento de novos modelos concebidos especialmente para lidar com o trabalho em línguas de poucos recursos que podem ser mal servidas por modelos proprietários. Além disso, as organizações podem treinar o modelo com segurança nas suas próprias memórias de tradução, bases de dados terminológicas e diretrizes de marca - tudo isto sem expor dados sensíveis a terceiros.

Os modelos de peso aberto têm o potencial de democratizar efetivamente a tecnologia linguística avançada, permitindo simultaneamente que as organizações mantenham as suas vantagens linguísticas competitivas. Um número muito maior de empresas poderia ser capaz de executar aplicações personalizadas dos modelos, sem os enormes custos iniciais de formação do modelo.

Tradução e conformidade da IA: O dilema da segurança dos dados

À medida que a adoção da IA cresce, as preocupações com a segurança dos dados, a conformidade e a ética não estão a desaparecer.

Por exemplo, as autoridades da Austrália, dos EUA, de Itália, de Taiwan e da Coreia do Sul já tomaram medidas para impor restrições à utilização do DeepSeek, invocando preocupações com a privacidade e os dados. Inicialmente, a Itália adoptou um rumo semelhante quando o ChatGPT foi lançado.

A proteção de dados, os quadros regulamentares e outras preocupações de conformidade continuam a ser um grande obstáculo à adoção da IA pelas empresas em muitas áreas, em especial nos sectores regulamentados.

As principais questões a considerar pelos líderes empresariais incluem:

Os modelos de IA podem garantir a proteção de dados e a conformidade com os regulamentos locais quando utilizados para tradução?
É viável para as empresas optarem por modelos de IA alojados localmente para salvaguardar a segurança dos dados?
Qual será o impacto das abordagens divergentes à regulamentação da IA entre a Europa, os EUA e a Ásia?

Embora estas questões não tenham respostas simples, as organizações devem avaliar cuidadosamente se as ferramentas de tradução de IA podem cumprir as suas obrigações de conformidade, considerar a viabilidade de modelos alojados localmente e preparar-se para as implicações de abordagens regulamentares divergentes entre as principais regiões globais.

Dois colegas estão a rever e a trabalhar num documento juntos numa secretária de um escritório, possivelmente durante a noite.

O que se segue na tradução com recurso à IA?

Como vimos, o cenário continua a mudar com modelos abertos que desafiam os sistemas proprietários tradicionais, enquanto a relação custo-eficácia e as capacidades de personalização se estão a tornar diferenciadores-chave no mercado.

O futuro talvez aponte para um acesso mais democratizado à tecnologia de IA, com LSPs e empresas mais pequenas a ganharem a capacidade de implementar e personalizar as suas próprias soluções de IA. A tendência de implementação local e personalização de modelos irá provavelmente acelerar, particularmente para as organizações que trabalham com idiomas de poucos recursos e terminologia especializada do sector.

No entanto, esta evolução tem de navegar em águas regulamentares complexas, uma vez que vários países implementam diferentes abordagens à governação da IA. O sector terá de equilibrar a inovação com a conformidade, especialmente porque continuam a surgir diferenças regionais na regulamentação da IA.

Principais conclusões para empresas e profissionais de localização:

Os modelos de IA estão a melhorar, mas, em alguns casos, como os grandes volumes de conteúdos, os motores NMT tradicionais podem continuar a ser a melhor escolha.
Os modelos de IA de peso aberto podem impulsionar a inovação do sector, mas a adoção depende da clareza regulamentar.
A tradução com IA deve ser utilizada estrategicamente, por exemplo, conteúdo criativo e pós-edição automática.
As preocupações com a segurança e a conformidade dos dados continuam a ser factores críticos na seleção de ferramentas de IA.

Visão do sector

"O futuro da IA na tradução e localização não é apenas uma questão de tecnologia - é uma questão de como equilibramos a segurança, a conformidade e a inovação. A IA está a remodelar a indústria da linguagem, mas o verdadeiro poder vem da adaptação destas tecnologias a contextos específicos."

- Pavel Soukenik, Diretor de Soluções Globais, Acolad