O modelo GPT-4o da OpenAI, lançado em maio de 2024, representou um avanço notável nas capacidades de tradução, impulsionado por recursos multimodais que visam proporcionar traduções mais naturais e conscientes do contexto. Contudo, avaliações realizadas em 2025 revelaram desafios persistentes, especialmente com idiomas de poucos recursos e textos literários, indicando a necessidade de supervisão humana em cenários específicos.
O desenvolvimento de modelos de linguagem tem sido acelerado, com a OpenAI introduzindo o GPT-4.5 em fevereiro de 2025 e o GPT-5 em agosto de 2025. Apesar dessas iterações, o GPT-4o continua a ser um modelo de tradução relevante. As avaliações de 2025 destacaram o desempenho superior do GPT-4o com idiomas europeus de alta utilização, mas também apontaram suas dificuldades com línguas menos comuns ou geograficamente distantes. Em textos literários, o modelo apresentou erros gramaticais e uma sintaxe menos fluida em comparação com a pós-edição humana, sublinhando a importância contínua da expertise humana para garantir a precisão e a naturalidade em traduções complexas e culturalmente ricas.
Um dos principais desafios na tradução de idiomas de poucos recursos é a escassez de dados de treinamento. Enquanto idiomas como inglês e espanhol possuem vastos corpora paralelos, muitas outras línguas carecem desses recursos digitais. Essa disparidade digital pode exacerbar as divisões globais, limitando o acesso a tecnologias transformadoras para comunidades que falam esses idiomas. Pesquisas recentes indicam que muitos modelos de linguagem de grande porte (LLMs) apresentam desempenho inferior para idiomas não ingleses, especialmente os de poucos recursos, e não estão sintonizados com contextos culturais relevantes.
A tecnologia de tradução por IA, especialmente a Tradução Automática Neural (NMT), tem evoluído rapidamente. Sistemas baseados em NMT, como os da Google Translate e DeepL, juntamente com LLMs como os modelos GPT, oferecem traduções que capturam melhor o contexto e o significado. No entanto, a pós-edição por humanos (MTPE) continua sendo crucial para garantir que as traduções atendam às necessidades culturais e contextuais de cada mercado. Profissionais de tradução observam que, embora a IA possa automatizar grande parte do processo, a sensibilidade humana é insubstituível para capturar nuances, humor e referências culturais, especialmente em conteúdos criativos ou de marca.
Em resumo, enquanto o GPT-4o representa um avanço notável na tradução automática, suas limitações em idiomas de poucos recursos e textos literários ressaltam a necessidade de uma abordagem colaborativa. A combinação da eficiência da IA com a precisão e a compreensão cultural dos tradutores humanos é fundamental para superar as barreiras linguísticas e garantir uma comunicação global eficaz e rica em nuances.