Come molti altri settori di attività, l’intelligenza artificiale si è fortemente sviluppata nel settore della traduzione in questi ultimi anni. Qual è l’impatto dell'IA sulla professione del traduttore? Quali sono i vantaggi e i limiti di questa tecnologia? Traducta ti risponde.
L'intelligenza artificiale in traduzione: definizione
L'Intelligenza Artificiale, o IA, ha fatto la sua comparsa negli anni Cinquanta. Per Intelligenza Artificiale si intendono tutti i metodi e gli strumenti utilizzati da una macchina per imitare l’intelligenza umana. Questa tecnologia crea, a partire da grandi masse di dati, algoritmi che le permettono di riprodurre comportamenti simili a quelli generati dal cervello umano, come il ragionamento, la pianificazione, la creatività… Oggi l'IA è ampiamente utilizzata in molti campi di attività (trascrizione, traduzione, vendita al dettaglio, banca, produzione ecc.)
L’Intelligenza Artificiale può quindi ricorrere a tecnologie come il deep learning, i big data, il cloud computing o il machine learning.
Quali sono i metodi di traduzione con IA?
La traduzione automatica
Nel loro mestiere, ormai da molti anni i professionisti della traduzione utilizzano soluzioni digitali CAT (Computer-assisted translation, ovvero traduzione assistita da computer).
Circa quindici anni fa è apparsa la traduzione automatica con Google Translation che ha posto le premesse della traduzione con IA. Tuttavia, questo metodo ha mostrato notevoli limiti: la traduzione è letterale e porta spesso con sé errori di lingua grossolani.
Si distinguono la traduzione automatica RBMD basata su regole linguistiche (questo metodo utilizza dizionari per tradurre un contenuto) e la traduzione automatica statistica. Quest'ultima sfrutta il machine learning, con algoritmi in grado di analizzare grandi volumi di traduzioni esistenti e di estrarne modelli statistici.
La traduzione neurale
L’IA in senso più stretto ha fatto la sua comparsa nel campo della traduzione nel 2017 con DeepL. Questo software di traduzione neurale si basa sui dati del sito di traduzione Linguee, un dizionario multilingue che confronta traduzioni in circa 20 lingue.
Questo segna l'inizio della traduzione automatica neuronale (TAN). Questa tecnologia intelligente, che funziona a partire da neuroni artificiali, tiene conto dell'insieme del testo e del suo contesto. Inoltre, la TAN è in grado di progredire e perfezionarsi continuamente, grazie al flusso di dati che le viene trasmesso.
Grande progresso tecnologico, la traduzione neurale permette di ottenere un testo molto fluido e di qualità più elevata rispetto alla traduzione automatica.
Software di traduzione che utilizzano l’IA
Oltre a Google Translation e DeepL, ecco altri esempi di software di traduzione che funzionano grazie all'Intelligenza Artificiale:
- Microsoft Translator: questo software funziona grazie a tecniche di machine learning e può supportare più di 60 lingue;
- Systran: questo software di traduzione con IA copre più di 130 lingue. Sfrutta metodi di deep learning per ottimizzare la qualità dei testi tradotti;
- Il software di traduzione AI di Meta: Meta, la casa madre di Facebook, ha creato nel 2022 un nuovissimo modello di intelligenza artificiale in grado di tradurre, in tempo reale, più di 200 lingue di tutto il mondo, in simultanea. Basata sul machine learning, questa tecnologia è stata messa in libero accesso ed è destinata a coprire tutte le lingue, comprese alcune minoritarie che fino a oggi non erano state prese in considerazione dai sistemi di traduzione automatica esistenti. Si tratta del modello NLLB-200 (No Language Left Behind).
- ChatGPT di OpenAI: per quanto non si tratti di un software di traduzione a pieno titolo, il software open source ChatGPT è in grado di tradurre parole, frasi o interi testi in molte lingue, grazie a tecniche di Intelligenza Artificiale ad alte prestazioni.
Quali sono i vantaggi e i limiti dell'intelligenza artificiale nella traduzione?
Ecco una panoramica dei principali vantaggi e svantaggi della traduzione con intelligenza artificiale:
I vantaggi dell'IA nella traduzione
L’IA permette di ottenere traduzioni estremamente rapide, di grandi volumi e in modo sempre più preciso e affinato. I software di traduzione con IA che utilizzano il machine learning hanno infatti la capacità di autocorreggersi e di migliorare la qualità delle traduzioni generate.
Inoltre, molti strumenti di traduzione con IA sono in grado di eseguire traduzioni simultanee di più testi, in lingue diverse.
Infine, questi metodi hanno il vantaggio, per gli utenti, di presentare costi molto bassi (quando non sono addirittura gratuiti) e di coprire un vastissimo ventaglio di lingue.
Gli inconvenienti dell'IA nella traduzione
Nonostante i suoi numerosi vantaggi, l’IA è tutt' altro che infallibile e presenta ancora molti limiti nel campo della traduzione. Questa tecnologia, infatti, non è in grado di adattare la traduzione al pubblico di destinazione.
Non può nemmeno prendere in considerazione i codici e gli usi culturali locali, le aspettative del cliente, lo stile, l’intenzione di traduzione e anche altri aspetti. Tutti questi sono elementi essenziali nella traduzione, quando si tratta di ottenere testi rispettosi della cultura locale, adattati al pubblico di destinazione e al tempo stesso fedeli al testo di origine.
Inoltre, se la traduzione con IA può rivelarsi efficace sulle lingue più comuni (inglese, francese, spagnolo, tedesco, olandese, italiano, arabo…), lo è molto meno sulle lingue rare o sui dialetti, per i quali esistono pochi dati. In questi casi, molto spesso l’IA dovrà utilizzare la traduzione in inglese come passaggio intermedio, il che potrà generare errori e incomprensioni importanti.
Qual è l’impatto dell'IA sulla professione del traduttore?
Date le sue numerose limitazioni, è improbabile che l’IA sostituisca completamente i traduttori umani. Quando si tratta di contenuti tecnici, di marketing, finanziari, legali o medici, il minimo errore o ambiguità possono avere conseguenze dannose, generare controversie e avere un forte impatto sulla reputazione di una società.
La competenza di un traduttore madrelingua, la sua conoscenza della cultura locale, degli usi e costumi e delle finezze culturali rimangono indispensabili.
Tuttavia, l’IA potrà senza alcun dubbio agevolare il lavoro del traduttore. Stiamo già assistendo all'emergere di un metodo ibrido: la traduzione neurale seguita da post-editing che consiste nel combinare le prestazioni dell'intelligenza artificiale con il know-how umano. Più che una minaccia, l’intelligenza artificiale potrebbe quindi essere una vera opportunità per i traduttori.
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Qual è la definizione di Intelligenza Artificiale?
Ecco la definizione esatta di intelligenza artificiale data dal Parlamento Europeo: «L'IA designa la possibilità, per una macchina, di riprodurre comportamenti legati agli esseri umani, come il ragionamento, la pianificazione e la creatività». L’Intelligenza Artificiale non è quindi una tecnologia in quanto tale, ma piuttosto un concetto scientifico che consiste nello sviluppo di tecnologie in grado di imitare certe attitudini proprie dell'uomo.
Qual è il futuro della professione del traduttore di fronte all'Intelligenza Artificiale?
Di fronte all'ascesa dell'IA nella traduzione, alle sue prestazioni e ai suoi costi molto ridotti, molti traduttori sono preoccupati che l’Intelligenza Artificiale rappresenti una minaccia per il futuro della loro professione. Ma sembra molto improbabile che l’intelligenza artificiale sostituisca completamente i traduttori umani, la cui esperienza rimane tuttora inarrivabile. Per rimanere competitivi, i traduttori professionisti dovranno tuttavia imparare a lavorare con l’IA, offrendo in particolare servizi di post-editing di traduzioni automatiche.
Qual è il metodo di traduzione con Intelligenza Artificiale più efficace?
La traduzione automatica neurale (TAN) è il metodo di traduzione con IA più preciso ed efficace. Ha infatti la capacità di mimare il cervello umano, di rimettersi in discussione e di prendere in considerazione il contesto del testo sorgente. La TAN è pure in grado di evolversi nel tempo e di migliorare autonomamente.
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