Trazas y rasgos de la IA en la creación de noticias electorales en español y en su traducción a lengua inglesa

Abstract

Se analiza el impacto de la inteligencia artificial generativa en la producción y en la traducción automática de noticias electorales. El estudio parte de la hipótesis de que los textos creados mediante IA presentan características propias —denominadas por los autores "lenguaje de la "IA— que permiten distinguirlos de los textos redactados por humanos. El objetivo principal consiste en examinar, por un lado, si las noticias generadas por IA se ajustan al género periodístico y, por otro, identificar los patrones y errores presentes en su traducción automática al inglés. Para ello, se llevó a cabo un estudio empírico utilizando ChatGPT-3, con el que se generaron noticias ficticias sobre las elecciones generales españolas de 2023 y posteriormente se tradujeron al inglés. Durante siete días consecutivos se introdujo el mismo prompt, variando el partido político ganador y el periódico de publicación. El corpus final quedó compuesto por 68 noticias en español y sus 68 traducciones al inglés (136 textos en total). El análisis se centró en la macroestructura de la noticia siguiendo el modelo teórico de Van Dijk y se realizó mediante el software Atlas.ti. Los resultados muestran que la IA reproduce con gran precisión la estructura formal del género periodístico: titular, entradilla y cuerpo organizados según el modelo de pirámide invertida. Todas las noticias presentan un esquema prácticamente idéntico compuesto por resumen inicial, acontecimiento principal, contextualización y comentarios o proyecciones futuras. Esta regularidad evidencia que la IA imita eficazmente las convenciones del género, aunque con escasa variación discursiva. Asimismo, se detectaron ciertas anomalías lingüísticas en español, como titulares con mayúsculas en cada palabra o el uso de exclamaciones poco habituales en la prensa española, lo que sugiere la influencia de patrones anglosajones en la generación textual. En cuanto a la traducción automática, el estudio revela que la IA emplea casi exclusivamente la traducción literal, manteniendo la misma estructura sintáctica y organización textual del original. Esta estrategia provoca textos rígidos y poco naturales en inglés, además de errores recurrentes. Destacan especialmente los errores de traducción de índole cultural, derivados de la falta de contextualización del sistema político español para lectores internacionales, así como problemas terminológicos y gramaticales repetitivos. En conclusión, la investigación demuestra que la IA es capaz de reproducir con notable acierto la estructura del género periodístico, pero genera textos simplificados, altamente uniformes, así como traducciones poco adaptadas desde el punto de vista pragmático y cultural. Estos resultados evidencian la existencia de rasgos identificables del llamado “lenguaje de la IA”, caracterizado por previsibilidad estructural, literalidad traductora e influencia del inglés en la producción textual.

This study analyzes the impact of generative artificial intelligence on the production and automatic translation of electoral news. The research is based on the hypothesis that texts created through AI display distinctive characteristics —referred to by the authors as the “language of AI”— that make them distinguishable from texts written by humans. The main objective is, first, to examine whether AI-generated news texts conform to the conventions of the journalistic genre and, second, to identify the patterns and errors present in their automatic translation into English. To this end, an empirical study was conducted using ChatGPT-3, which generated fictional news reports about the 2023 Spanish general elections that were subsequently translated into English. The same prompt was introduced over seven consecutive days, varying the winning political party and the newspaper of publication. The final corpus consisted of 68 news articles in Spanish and their 68 English translations (136 texts in total). The analysis focused on the macrostructure of news texts following Van Dijk’s theoretical model and was carried out using the Atlas.ti software. The results show that AI reproduces the formal structure of the journalistic genre with considerable accuracy: headline, lead, and body organized according to the inverted pyramid model. All news articles follow an almost identical pattern composed of an initial summary, the main event, contextualization, and comments or future projections. This regularity demonstrates that AI effectively imitates genre conventions, although with limited discursive variation. Certain linguistic anomalies were also identified in Spanish, such as headlines capitalizing every word or the use of exclamation marks uncommon in Spanish journalism, suggesting the influence of Anglo-American stylistic patterns in text generation. Regarding automatic translation, the study reveals that AI relies almost exclusively on literal translation, preserving the same syntactic structure and textual organization as the source text. This strategy results in rigid and less natural English texts, as well as recurring errors. Particularly notable are culturally related translation errors stemming from the lack of contextualization of the Spanish political system for international readers, together with repetitive terminological and grammatical issues. In conclusion, the study demonstrates that AI is capable of accurately reproducing the structure of the journalistic genre; however, it produces simplified and highly uniform texts, as well as translations that show limited pragmatic and cultural adaptation. These findings confirm the existence of identifiable features of the so-called “language of AI,” characterized by structural predictability, literal translation strategies, and the influence of English on textual production.