IA e traduttori: andiamo verso un mercato dove la prima sostituirà completamente i secondi? Come traduttore italiano inglese e traduttore inglese italiano professionista e 100% umana, questa è una questione che non solo mi interessa da un punto di vista intellettuale e di conoscenza generale, ma mi riguarda anche molto da vicino.
Conosciamo tutti esempi di epic fail di Google Translate, errori innocenti spesso senza conseguenze che ci fanno sorridere o sogghignare. Tuttavia, se guardiamo il quadro più ampio è innegabile che la machine translation, o traduzione automatica, sia migliorata drasticamente in tempi recenti e sia molto utile, almeno in alcuni contesti. Con l’avvento di ChatGPT e altri strumenti ancora più sofisticati, la domanda sta sorgendo spontanea: la IA sta per sostituire i traduttori umani?
Ne abbiamo già parlato qui e in sintesi la risposta rimane la stessa: no. La IA non sostituirà mai completamente i traduttori umani perché le macchine non sono ancora in grado di comprendere e rendere le sfumature linguistiche prodotte dalle diverse strutture e regole grammaticali e semantiche, sintassi, influenze culturali, ecc.
Quindi, sembra che l’elemento umano non possa essere eliminato del tutto e il futuro della traduzione sia la collaborazione fra macchina e persona nella forma della PEMT o post-editing machine translation, ovvero una traduzione prodotta da una macchina e rivista e corretta da un professionista umano.
IA e traduttori: perché nel 2023 la traduzione umana è (ancora) meglio di quella automatica
Negli ultimi anni, i sistemi di traduzione basati sull’IA hanno fatto enormi progressi. ChatGPT ne è un esempio: è in grado di tradurre e comunicare con le persone in modo molto più efficace e naturale rispetto agli strumenti precedenti. Un altro esempio è Google Neural Machine Translation (GNMT), un sistema che esegue traduzioni utilizzando le reti neurali.
Nonostante ciò, ci sono diversi fattori che rendono il ruolo dei traduttori umani ancora essenziale. La machine translation funziona egregiamente per testi semplici e chiari, ma quando si tratta di contenuti di maggiore complessità o che contengono sfumature culturali, modi di dire o slang, il cervello umano è ancora l’unica macchina in grado di affrontarli.
Il numero di lingue parlate nel mondo si aggira intorno alle 7000 e ognuna ha le proprie particolarità e i propri modi di dire che acquisiscono senso solo in un determinato contesto. Quando si pensa alla questione sotto questa luce, non è difficile comprendere perché i traduttori umani sono ancora indispensabili.
1. Traduzioni in settori cruciali
In settori come sanità, ingegneria, finanza, legge, ecc. una traduzione errata o anche solo imprecisa più avere conseguenze molto serie. Un esempio: il sito dello stato della Virginia dedicato alle prenotazioni per il vaccino anti COVID-19 è stato tradotto utilizzando uno strumento di machine translation. Il problema è sorto quando il sistema ha interpretato male la parola book (prenotare) e l’ha tradotta in spagnolo come “libro”. Al di là dell’errore risibile, c’è da interrogarsi sul fatto che ciò sia avvenuto in una traduzione verso lo spagnolo, la seconda lingua più parlata negli Stati Uniti e una delle più diffuse al mondo. Se la macchina non è in grado di affrontare una traduzione così semplice in una lingua così comune, come possiamo fidarci quando si tratta di lingue più rare?
Uno dei problemi principali della machine translation è quindi l’eccessiva letteralità e la difficoltà della macchina nel prendere in considerazione il contesto per arrivare alla parola corretta, un processo che il cervello umano esegue quasi automaticamente.
2. Omonimi, untranslatable words e modi di dire
I traduttori umani comprendono facilmente come alcune parole siano omonimi, ossia scritte in modo uguale ma con significati diversi. Per esempio, la parola inglese lead può volere dire “guidare” o “condurre”, può riferirsi al metallo, alla prima frase di un articolo o alla notizia principale del giorno (lead story): tutti significati che l’IA ha ancora difficoltà a discernere in base al contesto. E questa complessità in inglese è eguagliata, se non superata, da centinaia di altre lingue.
Un altro scoglio per la machine translation sono le untranslatable words o parole non traducibili, che spesso danno del filo da torcere anche ai professionisti umani.
Infine, le macchine non sono ancora in grado di comprendere le sfumature del tono di voce, i modi di dire e i riferimenti culturali e renderli da una lingua all’altra. Per esempio, in inglese quando si vuole accusare qualcuno di inganno, uno dei modi di dire utilizzabili è You are pulling the wool over my eyes che, tradotto dall’IA in maniera letterale come quasi sempre succede, risulterà incomprensibile in altre lingue. Per affrontare questi casi specifici esiste una tecnica particolare di traduzione chiamata transcreation, ancora di esclusiva competenza degli esseri umani.
3. Incertezza sulla privacy e sulla sicurezza dei dati
Sono state espresse preoccupazioni circa il rischio che l’utilizzo della machine translation può potenzialmente creare in materia di riservatezza e sicurezza dei dati. Quando una traduzione è eseguita da uno strumento online, i dati vengono poi salvati e conservati su un server da qualche parte nel mondo. Che certezza hanno gli utenti che i concorrenti o altri malintenzionati non possano accedere a queste informazioni riservate?
Post-Edit Machine Translation (PEMT): una soluzione solo all’apparenza.
Abbiamo stabilito che le macchine basate sull’IA non sono ancora in grado di sostituire i traduttori umani. Ma cosa significa questo per il futuro del mercato delle traduzioni? Una cosa è certa: andando avanti, le aziende faranno sempre più uso sia delle macchine che degli umani per le proprie esigenze di traduzione. Questo perché la machine translation riduce i costi e il traduttore umano è poi essenziale per rivedere e correggere il lavoro e renderlo adatto a un uso professionale.
Questo procedimento, come detto nell’introduzione, viene chiamato Post-Edit Machine Translation (PEMT). I principali vantaggi sono l’aumento della produttività e tempi di consegna più rapidi. Ma è davvero così? I traduttori umani la pensano diversamente.
Perché? Perché la PEMT in realtà richiede più tempo per decifrare e ritradurre i passaggi incomprensibili e contestualmente imprecisi da cui le traduzioni automatiche sono spesso afflitte. Nei siti dedicati ai traduttori si trovano sempre più commenti e post sulla necessità di una retribuzione che rispecchi questo aumento di impegno e tempo, nonché sul fatto che molti giudicano la PEMT meno efficace in termini di tempo e qualità del risultato rispetto a una traduzione eseguita interamente da un umano.
Finché le capacità dell’IA nel campo della traduzione non compiranno ulteriori grandi passi in avanti, la soluzione più conveniente (sotto tutti i punti di vista) è la collaborazione con un traduttore umano. Come saggiamente suggerisce il proverbio, Measure twice, cut once: letteralmente “misura due volte e taglia una sola”, cioè fai le cose bene dall’inizio per evitare di doverle poi rifare da capo.