{"id":29754,"date":"2025-01-16T09:08:18","date_gmt":"2025-01-16T15:08:18","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=29754"},"modified":"2025-10-24T15:31:38","modified_gmt":"2025-10-24T21:31:38","slug":"meta-desarrolla-un-traductor-de-voz-simultaneo-con-ia-generativa-para-un-centenar-de-idiomas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/meta-desarrolla-un-traductor-de-voz-simultaneo-con-ia-generativa-para-un-centenar-de-idiomas\/","title":{"rendered":"Meta desarrolla un traductor de voz simult\u00e1neo con IA generativa para un centenar de idiomas"},"content":{"rendered":"
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Meta dise\u00f1a el modelo avanzado de traductor multimodal con inteligencia artificial (IA) generativa, SeamlessM4T, con\u00a0reconocimiento autom\u00e1tico de voz\u00a0y capaz de\u00a0traducir\u00a0de forma instant\u00e1nea conversaciones de voz a voz en un centenar de idiomas. La revista\u00a0Nature<\/i> publica este importante avance tecnol\u00f3gico que puede ser el precursor de traducciones simult\u00e1neas para cualquier idioma.<\/p>\n<\/div>\n

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El\u00a0modelo de inteligencia artificial (IA) generativa\u00a0liderado por la compa\u00f1\u00eda\u00a0Meta,SeamlessM4T,\u00a0puede\u00a0traducir y transcribir voz y texto de forma autom\u00e1tica\u00a0en 101 idiomas de origen y hasta 36 idiomas de destino: genera texto traducido a 96 idiomas, pero solo puede producir una traducci\u00f3n hablada en 35.<\/p>\n

Este sistema de traducci\u00f3n multiling\u00fce es un avance significativo en sistemas de traducci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pidos, fiables y transfronterizos. La compa\u00f1\u00eda dirigida por\u00a0Mark Zuckerberg\u00a0ya public\u00f3 una\u00a0demo<\/i>\u00a0junto con una\u00a0primera versi\u00f3n del estudio\u00a0en agosto de 2023.<\/u><\/p>\n

La aplicaci\u00f3n incorpora\u00a0aspectos fonol\u00f3gicos y fon\u00e9ticos poco explorados\u00a0hasta ahora que mejoran el ritmo, los matices y la emoci\u00f3n del habla, lo que proporciona traducciones m\u00e1s aut\u00e9nticas y expresivas y una latencia en el proceso de apenas dos segundos. En t\u00e9rminos de\u00a0rendimiento, este modelo traductor supera a los mejores sistemas anteriores en diversas m\u00e9tricas, con una mejora de m\u00e1s del 20%.<\/p>\n

El modelo agrupa tecnolog\u00edas anteriormente desarrolladas en I+D en IA (SeamlessExpressive, SeamlessStreaming y Seamless) e integra capacidades combinadas de modelos de traducci\u00f3n de\u00a0habla a habla\u00a0(S2ST),\u00a0habla a texto\u00a0(S2TT),texto a habla\u00a0(T2ST) y\u00a0texto a texto\u00a0(T2TT).<\/p>\n

Para mejorar el rendimiento y reducir los errores y retrasos en los procesos de traducci\u00f3n, aprovecha lo conseguido en otros modelos de la marca con\u00a0No Language Left Behind (NLLB) –<\/i>Ning\u00fan idioma se queda atr\u00e1s- del\u00a0proyecto de inteligencia artificial de Meta.<\/p>\n

Los impulsores de este\u00a0avance cient\u00edfico\u00a0que se publica en la revista cient\u00edfica\u00a0Nature\u00a0afirman que los recursos empleados para desarrollarse se pondr\u00e1n\u00a0a disposici\u00f3n del p\u00fablico\u00a0para uso no comercial. Se considera el modelo como un posible primer paso para que las aplicaciones de\u00a0traducci\u00f3n simult\u00e1nea autom\u00e1tica\u00a0se conviertan en pocos a\u00f1os en algo cotidiano.<\/p>\n

“Es un estudio muy interesante, y aunque ya no tan reciente”, la investigaci\u00f3n incorpora varias innovaciones destacables”, explica\u00a0Andreas Kaltenbrunner, investigador l\u00edder del grupo AI and Data for Society de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), en la plataforma\u00a0Science Media Centre Espa\u00f1a.<\/p>\n

“En primer lugar, es un sistema unificado que gestiona todos los aspectos de la traducci\u00f3n (voz y texto) en un solo entorno, en lugar de depender de varios sistemas independientes”.<\/p>\n

“Otro aspecto relevante es la amplia cantidad de idiomas que soporta: m\u00e1s de 100 idiomas de entrada y docenas de idiomas de salida. Adem\u00e1s, destaca por su robustez frente a desaf\u00edos del mundo real, como el\u00a0manejo de ruido y la comprensi\u00f3n de diferentes acentos, aspectos que suelen causar dificultades a otros sistemas”.<\/p>\n

Maite Mart\u00edn, catedr\u00e1tica del departamento de Inform\u00e1tica de la Universidad de Ja\u00e9n e investigadora del grupo de investigaci\u00f3n SINAI (Sistemas Inteligentes de Acceso a la Informaci\u00f3n), apunta que “el art\u00edculo presenta un modelo unificado de\u00a0traducci\u00f3n autom\u00e1tica multimodal y multiling\u00fce\u00a0llamado SemalessM4T, desarrollado para superar las limitaciones actuales en la traducci\u00f3n de texto y habla, incluyendo traducciones entre lenguajes de pocos recursos”.<\/p>\n

“Uno de los aspectos m\u00e1s destacados del modelo es su enfoque en estudiar e incorporar idiomas con pocos recursos, como el malt\u00e9s y el suajili, que han sido hist\u00f3ricamente excluidos de los avances tecnol\u00f3gicos en traducci\u00f3n autom\u00e1tica”, apunta esta experta.<\/p>\n

“Estos idiomas, al carecer de grandes vol\u00famenes de datos etiquetados y recursos espec\u00edficos, suelen quedar rezagados en el desarrollo de\u00a0herramientas ling\u00fc\u00edsticas avanzadas”, prosigue. “El trabajo realizado aborda esta brecha mediante la creaci\u00f3n de un corpus masivo de datos de habla y texto alineados. Combina\u00a0datos etiquetados manualmente con recursos generados autom\u00e1ticamente, lo que permite ampliar significativamente el alcance y la precisi\u00f3n del modelo en lenguas menos representadas, un avance en la\u00a0inclusi\u00f3n ling\u00fc\u00edstica”.<\/p>\n

Raquel Fern\u00e1ndez, catedr\u00e1tica de Ling\u00fc\u00edstica Computacional y Sistemas de Di\u00e1logo y y vicedirectora de Investigaci\u00f3n del Instituto de L\u00f3gica, Lenguaje y Computaci\u00f3n (ILLC) de la Universidad de \u00c1msterdam, agrega que “los sistemas de traducci\u00f3n autom\u00e1tica tienden a funcionar razonablemente bien para idiomas que est\u00e1n bien representados en internet (ingl\u00e9s, chino o espa\u00f1ol, por ejemplo), pero no tanto para idiomas con menos hablantes o menos datos digitales disponibles (como malt\u00e9s, suajili o urdu)”.<\/p>\n

“Adem\u00e1s, la traducci\u00f3n autom\u00e1tica se ha limitado principalmente al texto escrito. El modelo presentado en este art\u00edculo supone un avance substancial al incluir la\u00a0capacidad de traducir hacia y desde el habla\u00a0(adem\u00e1s del texto) y al hacerlo para una gran cantidad de idiomas diferentes”.<\/p>\n

Para Mart\u00edn es relevante que se haya decidido poner estos datos y herramientas a disposici\u00f3n de la comunidad cient\u00edfica para uso no comercial, un enfoque que fomenta la investigaci\u00f3n colaborativa al permitir que otros desarrolladores e investigadores utilicen estos recursos para seguir avanzando en la traducci\u00f3n autom\u00e1tica, especialmente en contextos multiling\u00fces y multimodales.<\/p>\n

“La publicaci\u00f3n de estos recursos no solo consolida el modelo como un\u00a0referente en innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica, sino que tambi\u00e9n impulsa el desarrollo de soluciones m\u00e1s inclusivas y equitativas, sentando las bases para un ecosistema de investigaci\u00f3n m\u00e1s abierto y din\u00e1mico”.<\/p>\n

V\u00edctor Etxebarria, catedr\u00e1tico de Ingenier\u00eda de Sistemas y Autom\u00e1tica en la Universidad del Pa\u00eds Vasco (UPV\/EHU), agrega que el traductor, sobre todo en su versi\u00f3n de\u00a0traducci\u00f3n directa de voz a voz, puede resultar muy \u00fatil, intentando imitar el servicio efectuado por las personas dedicadas a la\u00a0traducci\u00f3n simult\u00e1nea en el contexto internacional.<\/p>\n

“SeamlessM4T logra una mayor precisi\u00f3n y robustez que los sistemas de traducci\u00f3n tradicionales. Las m\u00e9tricas reportadas indican que el modelo es resistente al ruido y a variaciones en los hablantes”, a\u00f1ade por su parte\u00a0Pablo Haya Coll, investigador del Laboratorio de Ling\u00fc\u00edstica Inform\u00e1tica de la Universidad Aut\u00f3noma de Madrid (UAM) y director del \u00e1rea de Business & Language Analytics (BLA) del Instituto de Ingenier\u00eda del Conocimiento (IIC).<\/p>\n

“Es interesante destacar que el modelo incorpora estrategias para mitigar sesgos de g\u00e9nero y toxicidad, garantizando traducciones m\u00e1s inclusivas y seguras. Representa un paso adelante en la construcci\u00f3n de sistemas inclusivos y accesibles, ofreciendo un\u00a0puente efectivo entre culturas y lenguajes\u00a0para su aplicaci\u00f3n en\u00a0contextos tanto digitales como presenciales”.<\/p>\n

Limitaciones al estudio<\/h2>\n

El modelo, sin embargo, tambi\u00e9n enfrenta\u00a0limitaciones importantes. “Aunque supone un avance significativo, todav\u00eda queda trabajo por hacer para optimizar su implementaci\u00f3n en escenarios pr\u00e1cticos”, apunta\u00a0Mart\u00edn. Fundamentalmente, la aplicaci\u00f3n no tiene en cuenta las\u00a0inflexiones vocales ni otros componentes emocionales del habla viva\u00a0que pueden dejar imprecisa la traducci\u00f3n final y dar lugar a malentendidos.<\/p>\n

“Aunque mejora la precisi\u00f3n en la traducci\u00f3n de lenguajes con pocos recursos, los resultados a\u00fan son inferiores a los obtenidos con idiomas de alta disponibilidad. Y siguen siendo desaf\u00edos la\u00a0interacci\u00f3n en tiempo real, la\u00a0expresividad de la voz traducida\u00a0o\u00a0sesgos de g\u00e9nero, se\u00f1ala.<\/p>\n

Para\u00a0Etxevarr\u00eda, el traductor es “un producto tecnol\u00f3gico avanzado y probablemente muy \u00fatil, pero cerrado a los principios de la ciencia abierta”.<\/p>\n

“El modelo tampoco evita por ahora los retrasos ni los errores de traducci\u00f3n ni su enmienda en tiempo real que s\u00ed realizan las personas traductoras”.<\/p>\n

Asimismo, lamenta que los especialistas independientes no tienen permiso de reproducibilidad, comprobaci\u00f3n o mejora de las bases tecnol\u00f3gicas, y solo tienen acceso a conectarse al traductor para efectuar ejemplos superficiales de traducciones. “Junto a sus\u00a0m\u00faltiples limitaciones tecnol\u00f3gicas y legales”, prosigue este experto, “otra desventaja es que solo puede utilizarse a trav\u00e9s de la API (Application Programming Interface<\/i>) remoto por internet impuesto por Meta”.<\/p>\n

“El\u00a0software<\/i>\u00a0no cumple los principios de la IA en c\u00f3digo abierto tal y como lo define la\u00a0Open Source Initiative<\/i>: usar, estudiar, modificar y compartir para cualquier prop\u00f3sito”, por lo que “no contribuye al avance cient\u00edfico” y “no es coherente con los principios de la ciencia abierta”.<\/p>\n

Kaltenbrunner, por su parte, ve por su parte que es digno de elogio que el estudio incluya un an\u00e1lisis sobre si las traducciones incrementan la toxicidad de los textos o c\u00f3mo abordan posibles sesgos de g\u00e9nero pese a que Meta, recientemente, “parece haber decidido abandonar los esfuerzos en este sentido con su nueva\u00a0pol\u00edtica de moderaci\u00f3n de contenidos”.<\/p>\n

Rodolfo Zevallos<\/strong>, investigador del grupo de Tecnolog\u00edas del Lenguaje del BSC (Barcelona Supercomputing Center), apunta por su parte que ser\u00eda interesante “profundizar en el proceso de\u00a0tokenizaci\u00f3n<\/i>\u00a0(segmentaci\u00f3n de palabras), particularmente para lenguas morfol\u00f3gicamente complejas, donde una representaci\u00f3n adecuada es crucial para mejorar la calidad de las traducciones”.<\/p>\n

\u00bfHay que seguir estudiando idiomas?<\/h2>\n

Aunque es un avance significativo, tiene algunas limitaciones rese\u00f1ables, a\u00f1ade\u00a0Haya Coll. Recuerda que SeamlessM4T fue publicado en abierto por Meta en agosto de 2023. “El art\u00edculo que se publica ahora en\u00a0Nature\u00a0no parece que difiera de lo que ya explic\u00f3 Meta en su d\u00eda y puso en abierto en su repositorio de\u00a0github<\/u>\u00a0donde\u00a0se puede probar esta tecnolog\u00eda”.<\/p>\n

La calidad de las traducciones que realiza la aplicaci\u00f3n var\u00edan seg\u00fan el idioma, explica, “especialmente en lenguas de bajos recursos, y seg\u00fan el g\u00e9nero, acento y demograf\u00eda. Puede enfrentar dificultades al traducir nombres propios, jerga y expresiones coloquiales”.<\/p>\n

“Hay que tener en cuenta que el habla no se limita a ser texto hablado; incorpora una variedad de\u00a0componentes pros\u00f3dicos, como el ritmo, el \u00e9nfasis, la entonaci\u00f3n y el tono, as\u00ed como elementos emocionales que requieren una investigaci\u00f3n m\u00e1s exhaustiva. Para desarrollar sistemas S2ST que resulten org\u00e1nicos y naturales, es fundamental centrar los esfuerzos en que el audio generado preserve la\u00a0expresividad del lenguaje”.<\/p>\n

Adem\u00e1s, “para aumentar la adopci\u00f3n de estos sistemas es preciso mayor investigaci\u00f3n en sistemas que permitan\u00a0traducci\u00f3n en\u00a0streaming<\/i>, es decir, traducir de forma incremental una oraci\u00f3n a medida que se pronuncia”.<\/p>\n

Fern\u00e1ndez reconoce que este modelo “representa un progreso sustancial en la traducci\u00f3n hablada, ya que traducir a voz sigue siendo m\u00e1s complejo que generar una traducci\u00f3n escrita: Adem\u00e1s, el habla producida autom\u00e1ticamente puede no siempre ser expresiva y natural. De manera similar, al traducir de voz a texto, el modelo puede tener problemas para procesar el habla en funci\u00f3n de factores como el g\u00e9nero, el acento o el idioma”.<\/p>\n

Y “si bien tiene el potencial de mejorar la comunicaci\u00f3n multiling\u00fce en muchos escenarios cotidianos, a\u00fan no permite la traducci\u00f3n en tiempo real o simult\u00e1nea, es decir, la traducci\u00f3n de una oraci\u00f3n a medida que se produce”.<\/p>\n

Los propios autores destacan en el estudio que estas aplicaciones deben entenderse como\u00a0herramientas de apoyo dise\u00f1adas para asistir en la traducci\u00f3n, en lugar de reemplazar la\u00a0necesidad de aprender idiomas o contar con int\u00e9rpretes humanos:\u00a0especialmente crucial en contextos como la\u00a0toma de decisiones legales o m\u00e9dicas.<\/p>\n

El ingl\u00e9s, origen y meta<\/h2>\n

“La\u00a0traducci\u00f3n autom\u00e1tica\u00a0ha evolucionado desde sistemas basados en reglas y c\u00e1lculos estad\u00edsticos hasta los actuales grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos o LLMs, gracias al\u00a0poder computacional. Dentro de este contexto, la publicaci\u00f3n presenta un avance en sistemas de traducci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pidos, fiables y universales”, explica en\u00a0SMC Roc\u00edo Romero Zaliz, profesora titular del departamento de Ciencias de la Computaci\u00f3n e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada.<\/p>\n

“Destaca la capacidad de realizar traducciones de voz a voz directamente, sin pasos intermedios (voz-texto, traducci\u00f3n texto-texto, texto-voz), acelerando el proceso. Adem\u00e1s, soporta m\u00faltiples idiomas, acerc\u00e1ndonos cada vez m\u00e1s a la utop\u00eda de un\u00a0traductor autom\u00e1tico universal”. Las mejoras no se basan en una mayor cantidad de par\u00e1metros del modelo al ser entrenado, sino en un preprocesamiento m\u00e1s inteligente de la informaci\u00f3n disponible, incorporando incluso nuevas fuentes de informaci\u00f3n adicionales para mejorar las traducciones”.<\/p>\n

Hasta ahora, “la mayor\u00eda de los traductores autom\u00e1ticos traducen de un idioma X a Y usando el ingl\u00e9s como intermediario. Sin embargo, esta publicaci\u00f3n propone\u00a0traducciones directas de un idioma X a otro idioma Y, eliminando as\u00ed errores acumulados. Esto se consigue gracias al uso de un espacio de representaci\u00f3n com\u00fan donde oraciones con significados similares est\u00e1n pr\u00f3ximas, independientemente del idioma”.<\/p>\n

Sin embargo, “el entrenamiento utilizado sigue bas\u00e1ndose en gran medida en\u00a0traducciones desde o hacia el ingl\u00e9s”. Es m\u00e1s, todas las pruebas y test mostrados en el texto principal de la publicaci\u00f3n se han realizado entre un idioma X y el ingl\u00e9s o viceversa. Ser\u00e1 entonces necesario revisar el material complementario de la publicaci\u00f3n y probar el sistema propuesto una vez disponible entre parejas de\u00a0idiomas que no incluyan el ingl\u00e9s\u00a0o alg\u00fan otro idioma mayoritario, lo cual sigue siendo un desaf\u00edo”.<\/p>\n<\/div>\n

Fuente.<\/p>\n

Expansi\u00f3n (2025, 15 de enero). Meta desarrolla un traductor de voz simult\u00e1neo con IA generativa para un centenar de idiomas. Recuperado el 16 de enero de 2025, de: https:\/\/www.expansion.com\/directivos\/estilo-vida\/salud\/2025\/01\/14\/67850c59468aebe35c8b4599.html<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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