Tradução na era da IA
perspectivas de tradutores profissionais palestinos
DOI:
https://doi.org/10.1590/1983-3652.2026.63334Palavras-chave:
Tradução automática com IA, Setor de tradução, Tradutores profissionais, Google Tradutor, ChatGPTResumo
Com a crescente integração da Inteligência Artificial (IA) em diversas áreas, incluindo a tradução, compreender como os tradutores profissionais adotam e vivenciam essas ferramentas tornou-se uma necessidade premente, especialmente em contextos pouco pesquisados como a Palestina. Este estudo examina o uso de ferramentas de tradução automática baseadas em IA por tradutores profissionais palestinos em suas tarefas de tradução. Aborda-se principalmente a extensão do uso de ferramentas de tradução baseadas em IA por tradutores palestinos e a forma como percebem essas ferramentas em termos de vantagens, desafios, significado cultural e considerações éticas. Utilizando uma abordagem de métodos mistos, os dados foram coletados por meio de um questionário distribuído a tradutores e entrevistas em profundidade realizadas com profissionais experientes. O questionário obteve 86 respostas de tradutores profissionais que atuam na Palestina. As entrevistas foram conduzidas com sete tradutores profissionais selecionados intencionalmente com base em seu nível de experiência e na natureza de seu trabalho. Os resultados revelaram que as ferramentas de tradução automática baseadas em IA são amplamente utilizadas entre os tradutores, com 83,7% dos respondentes relatando uso regular. Os resultados também revelaram que, embora essas ferramentas aumentem a velocidade e a eficiência, os tradutores demonstram cautela ao confiar nelas e enfatizam a revisão humana para manter a precisão linguística, a relevância cultural e os padrões éticos. Este estudo contribui para os Estudos da Tradução ao fornecer evidências empíricas sobre a adoção da IA na prática profissional, destacando as implicações práticas para o treinamento de tradutores e a integração de ferramentas de IA no fluxo de trabalho, bem como orientando pesquisas futuras sobre o papel em evolução da IA no setor de tradução.
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Referências
AL MAAYTAH, S. A. Evaluating Three Neural Machine Translation Platforms for English-Arabic Translation: A Comparative Study of Linguistic Accuracy and Cultural Fidelity. World Journal of English Language, v. 16, n. 2, 2026. DOI: 10.5430/wjel.v16n2p1.
ALKAABI, M. H.; ALQBAILAT, N.; BADAH, A. M.; ISMAIL, I. A.; HICHAM, K. B. Examining the Cultural Connotations in Human and Machine Translations: A Corpus Study of Naguib Mahfouz’s Zuqāq al-Midaqq. Journal of Language Teaching and Research, v. 15, n. 3, p. 707–718, 2024. DOI: 10.17507/jltr.1503.03.
ALSHARIF, B.; KHASAWNEH, R.; ALZGHOUL, M. Strategies of Rendering Metaphor from Arabic into English: A Comparative Study of ChatGPT and Matecat. World Journal of English Language, v. 16, n. 1, p. 1–45, 2026.
ALYAMI, N.; ALZUBI, A. A. F. The Evolving Role of Human Translators in the Age of Artificial Intelligence: Perceptions, Challenges, and Adaptation Strategies. International Journal of Linguistics, Literature and Translation, v. 8, n. 5, p. 45–56, 2025. DOI: 10.32996/ijllt.2025.8.5.5.
BADAH, A. M.; ESTEBAN-SEGURA, L.; THAWABTEH, M. Recontextualization of Sustainable Development Discourse: A Critical Discourse Analysis of the English-Arabic Translation. Cogent Arts & Humanities, v. 13, n. 1, p. 2637941, 2026. DOI: 10.1080/23311983.2026.2637941.
BADAH, A. M.; KHALAF, C. N.; DWAIKAT, F. J.; ALQBAILAT, N. The Usage of Artificial Intelligence in Legal Translation: Bridging the Gap Between Law and Language. Ampersand, v. 16, p. 100248, 2025. DOI: 10.1016/j.amper.2025.100248.
BOUSETOUANE, F. Artificial Intelligence and Arabic Translation: Overcoming Linguistic Complexities. Maalim, v. 15, n. 1, p. 436–450, 2024.
CORPAS PASTOR, G.; NORIEGA-SANTIÁÑEZ, L. Human versus Neural Machine Translation Creativity: A Study on Manipulated MWEs in Literature. Information, v. 15, n. 9, p. 530, 2024. DOI: 10.3390/info15090530.
HUANG, Y.; LI, D.; CHEUNG, A. K. Evaluating the Linguistic Complexity of Machine Translation and LLMs for EFL/ESL Applications: An Entropy Weight Method. Research Methods in Applied Linguistics, v. 4, n. 3, p. 100229, 2025.
JIMÉNEZ CRESPO, Miguel Á. Exploring Professional Translators’ Attitudes Towards Control and Autonomy in the Human-Centred AI Era: Quantitative Results from a Survey Study. Tradumàtica, v. 22, p. 276–301, 2024.
KIROV, V.; MALAMIN, B. Are Translators Afraid of Artificial Intelligence? Societies, v. 12, n. 2, p. 70, 2022. DOI: 10.3390/soc12020070.
KOLFSCHOOTEN, H. van; GOOSEN, S.; OIRSCHOT, J. van; SCHOUTEN, B.; VAJDA, I.; WILLEMS, L. Legal, Ethical, and Policy Challenges of Artificial Intelligence Translation Tools in Healthcare. Discover Public Health, v. 22, n. 1, p. 904, 2025.
MOHAMED, Y. A.; KHANAN, A.; BASHIR, M.; MOHAMED, A. H. H. M.; ADIEL, M. A. E.; ELSADIG, M. A. The Impact of Artificial Intelligence on Language Translation: A Review. IEEE Access, v. 12, p. 25553–25579, 2024. DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3366802.
MONEUS, A. M.; SAHARI, Y. Artificial Intelligence and Human Translation: A Contrastive Study Based on Legal Texts. Heliyon, v. 10, e28106, 2024. DOI: 10.1016/j.heliyon.2024.e28106.
OMAR, L. I.; SALIH, A. A. Systematic Review of English/Arabic Machine Translation Postediting: Implications for AI Application in Translation Research and Pedagogy. Informatics, v. 11, n. 2, p. 23, 2024. DOI: 10.3390/informatics11020023.
SAHARI, Y.; AL-KADI, A.; ALI, J. A Cross-Sectional Study of ChatGPT in Translation: Magnitude of Use, Attitudes, and Uncertainties. Journal of Psycholinguistic Research, v. 52, p. 2937–2954, 2023. DOI: 10.1007/s10936-023-10031-y.
SHAHMERDANOVA, R. Artificial Intelligence in Translation: Challenges and Opportunities. Acta Globalis Humanitatis et Linguarum, v. 2, n. 1, p. 62–70, 2025. DOI: 10.69760/aghel.02500108.
SHEHAB, E.; BADAH, A. M. Translating Conversational Implicatures: A Comparative Study of Human and Artificial Intelligence Performance in Arabic–English Literary Translation. Translation Review, p. 1–17, 2026. DOI: 10.1080/07374836.2026.2617670.
SHORMANI, M. Q.; AL SOHBANI, Y. A. Artificial Intelligence Contribution to Translation Industry: Looking Back and Forward. Discover Artificial Intelligence, v. 5, p. 389, 2025. DOI: 10.1007/s44163-025-00487-3.
SIU, S. C. Revolutionising Translation with AI: Unravelling Neural Machine Translation and Generative Pre-trained Large Language Models. In: PENG, Y.; HUANG, H.; LI, D. (eds.). New Advances in Translation Technology. [S. l.]: Springer, 2024. (New Frontiers in Translation Studies). DOI: 10.1007/978-981-97-2958-6_3.
TOMALIN, Marcus; BYRNE, Bill; CONCANNON, Shauna; SAUNDERS, Danielle; ULLMANN, Stephan. The Practical Ethics of Bias Reduction in Machine Translation: Why Domain Adaptation Is Better than Data Debiasing. Ethics and Information Technology, v. 23, n. 3, p. 419–433, 2021. DOI: 10.1007/s10676-021-09583-1.
VIEIRA, Lucas N.; O’HAGAN, Minako; O’SULLIVAN, Carol. Understanding the Societal Impacts of Machine Translation: A Critical Review of the Literature on Medical and Legal Use Cases. Information, Communication & Society, v. 24, n. 11, p. 1515–1532, 2021. DOI: 10.1080/1369118X.2020.1776370.
WANG, Hongfei; WU, Hua; HE, Zhongjun; HUANG, Liang; CHURCH, Kenneth W. Progress in Machine Translation. Engineering, v. 18, p. 143–153, 2022. DOI: 10.1016/j.eng.2021.03.023.
ZHANG, L.; LI, Q. Ethical Perceptions and Learning Engagement in AI-Assisted Translation: A Behavioral Psychology Study of English Learners. Frontiers in Psychology, v. 17, p. 1739478, 2026. DOI: 10.3389/fpsyg.2026.1739478.
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