Traducerea idiomurilor: Inteligența Artificială ca nouă paradigmă în traducerea mediatică [Articol]

Abstract

Prezenta lucrare investighează managementul structurilor idiomatice în contextul noii paradigme a traducerii mediatice asistate de Inteligența Artificială generativă. Traducerea idiomurilor constituie o provocare majoră în traductologie, reprezentând o sarcină ce transcende echivalența lexicală pentru a pătrunde în straturile profunde ale complexității culturale și pragmatice. Cercetarea evaluează evoluția tehnologică de la sistemele de traducere automată neuronală (NMT) la modelele de limbaj de mari dimensiuni (LLM), validând aplicabilitatea teoriilor clasice ale traductologiei în era digitală. Prin utilizarea unei metodologii calitative bazate pe un studiu de caz comparativ, analiza demonstrează o divergență fundamentală între performanța sistemului Google Translate și cea a modelului Google Gemini 3. Rezultatele relevă faptul că, în timp ce sistemele neuronale standard tind spre o soluție unică, adesea literală, Google Gemini 3 operează ca un instrument de raționament lingvistic, oferind multiple variante de adaptare bazate pe contextul situațional. Capacitatea LLM de a propune alternative stilistice (idiomatice, politice sau formale) și de a decoda nuanțele ironiei sau ale jocurilor de cuvinte demonstrează depășirea barierelor traducerii literale. Studiul conchide că inteligența artificială generativă tinde spre rolul de mediator cultural, capabil de o recontextualizare dinamică a mesajului jurnalistic.

This paper investigates the management of idiomatic structures within the emerging paradigm of media translation mediated by Generative Artificial Intelligence. The translation of idioms represents a significant challenge in translation studies, a task that transcends mere lexical equivalence to penetrate the profound layers of cultural and pragmatic complexity. The research evaluates the technological evolution from Neural Machine Translation (NMT) systems to Large Language Models (LLMs), validating the applicability of classical translation theories in the digital era. Employing a qualitative methodology based on a comparative case study, the analysis demonstrates a fundamental divergence between the performance of Google Translate and that of the Google Gemini 3 model. The results reveal that while standard neural systems tend toward a single, often literal solution, Google Gemini 3 operates as a linguistic reasoning tool, providing multiple adaptation variants based on situational context. The LLM’s capacity to propose stylistic alternatives (idiomatic, political, or formal) and to decode the nuances of irony and wordplay demonstrates a breakthrough beyond the barriers of literal translation. The study concludes that generative AI is shifting toward the role of a cultural mediator, capable of a dynamic recontextualization of the journalistic message.