The tripartite challenge: ethics, quality, and responsibility in AI translation [Articol]

Abstract

The rapid integration of Artificial Intelligence (AI) and Large Language Models (LLMs) into the language services industry has created a critical tripartite challenge concerning ethics, quality, and responsibility in translation. This paper, grounded in recent academic literature from 2023 to 2025, analyzes the emergent ethical conflicts surrounding data usage and algorithmic bias, the evolving, often contested, metrics of translation quality (particularly in high-stakes legal and medical domains), and the restructuring of professional responsibility among developers, users, and human translators. Key findings demonstrate a prevailing low trust in Generative AI for core translation tasks, persistent deficiencies in accuracy, particularly in specialized fields like legal documentation, and urgent demands for algorithmic transparency and human agency in the face of data exploitation and bias. Ultimately, navigating the future of AI translation necessitates not just technological refinement, but the urgent establishment of comprehensive ethical and professional guidelines, promoting AI literacy, and ensuring that human oversight remains the decisive factor in high-stakes linguistic mediation.

Integrarea rapidă a Inteligenței Artificiale (IA) și a Modelelor de Limbaj de Mari Dimensiuni (LLM) în industria serviciilor lingvistice a generat o provocare tripartită critică în ceea ce privește etica, calitatea și responsabilitatea în procesul traducerii. Lucrarea de față, fundamentată pe literatura academică recentă din perioada 2023–2025, analizează conflictele etice emergente legate de utilizarea datelor și prejudecățile algoritmice (algorithmic bias), metricele în continuă evoluție și adesea contestate ale calității traducerii (în special în domeniile juridic și medical, unde mizele sunt ridicate), precum și restructurarea responsabilității profesionale între dezvoltatori, utilizatori și traducători umani. Rezultatele principale evidențiază un nivel scăzut de încredere în IA generativă pentru sarcinile de traducere de bază, deficiențe persistente în privința acurateței — în special în domenii specializate, cum este documentația juridică — și cerințe urgente pentru transparență algoritmică și autonomie umană în fața exploatării datelor și a subiectivității. În cele din urmă, gestionarea viitorului traducerii prin IA necesită nu doar rafinare tehnologică, ci și stabilirea urgentă a unor ghiduri etice și profesionale cuprinzătoare, promovarea alfabetizării digitale în domeniul IA și asigurarea faptului că supravegherea umană rămâne factorul decisiv în medierea lingvistică de înaltă responsabilitate.