{"id":74073,"date":"2023-09-26T08:58:31","date_gmt":"2023-09-26T06:58:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.acmesas.com\/?p=74073"},"modified":"2023-09-26T08:58:31","modified_gmt":"2023-09-26T06:58:31","slug":"ia-e-traduttori","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.acmesas.com\/en\/ia-e-traduttori\/","title":{"rendered":"IA e traduttori"},"content":{"rendered":"

IA e traduttori: andiamo verso un mercato dove la prima sostituir\u00e0 completamente i secondi? Come traduttore italiano inglese<\/a> e traduttore inglese italiano<\/a> professionista e 100% umana, questa \u00e8 una questione che non solo mi interessa da un punto di vista intellettuale e di conoscenza generale, ma mi riguarda anche molto da vicino.<\/p>\n

Conosciamo tutti esempi di epic fail<\/em> di Google Translate, errori innocenti spesso senza conseguenze che ci fanno sorridere o sogghignare. Tuttavia, se guardiamo il quadro pi\u00f9 ampio \u00e8 innegabile che la machine translation<\/em>, o traduzione automatica, sia migliorata drasticamente in tempi recenti e sia molto utile, almeno in alcuni contesti. Con l\u2019avvento di ChatGPT e altri strumenti ancora pi\u00f9 sofisticati, la domanda sta sorgendo spontanea: la IA sta per sostituire i traduttori umani?<\/p>\n

Ne abbiamo gi\u00e0 parlato qui<\/a> e in sintesi la risposta rimane la stessa: no. La IA non sostituir\u00e0 mai completamente i traduttori umani perch\u00e9 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.<\/p>\n

Quindi, sembra che l\u2019elemento 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<\/em>, ovvero una traduzione prodotta da una macchina e rivista e corretta da un professionista umano.<\/p>\n

IA e traduttori: perch\u00e9 nel 2023 la traduzione umana \u00e8 (ancora) meglio di quella automatica<\/strong><\/h3>\n

Negli ultimi anni, i sistemi di traduzione basati sull\u2019IA hanno fatto enormi progressi. ChatGPT ne \u00e8 un esempio: \u00e8 in grado di tradurre e comunicare con le persone in modo molto pi\u00f9 efficace e naturale rispetto agli strumenti precedenti. Un altro esempio \u00e8 Google Neural Machine Translation (GNMT), un sistema che esegue traduzioni utilizzando le reti neurali.<\/p>\n

Nonostante ci\u00f2, ci sono diversi fattori che rendono il ruolo dei traduttori umani ancora essenziale. La machine translation<\/em> funziona egregiamente per testi semplici e chiari, ma quando si tratta di contenuti di maggiore complessit\u00e0 o che contengono sfumature culturali, modi di dire o slang, il cervello umano \u00e8 ancora l\u2019unica macchina in grado di affrontarli.<\/p>\n

Il numero di lingue parlate nel mondo si aggira intorno alle 7000 e ognuna ha le proprie particolarit\u00e0 e i propri modi di dire che acquisiscono senso solo in un determinato contesto. Quando si pensa alla questione sotto questa luce, non \u00e8 difficile comprendere perch\u00e9 i traduttori umani sono ancora indispensabili.<\/p>\n

1. Traduzioni in settori cruciali<\/strong><\/h3>\n

In settori come sanit\u00e0, ingegneria, finanza, legge, ecc. una traduzione errata o anche solo imprecisa pi\u00f9 avere conseguenze molto serie. Un esempio: il sito dello stato della Virginia dedicato alle prenotazioni per il vaccino anti COVID-19 \u00e8 stato tradotto utilizzando uno strumento di machine translation<\/em>. Il problema \u00e8 sorto quando il sistema ha interpretato male la parola book<\/em> (prenotare) e l\u2019ha tradotta in spagnolo come \u201clibro\u201d. Al di l\u00e0 dell\u2019errore risibile, c\u2019\u00e8 da interrogarsi sul fatto che ci\u00f2 sia avvenuto in una traduzione verso lo spagnolo, la seconda lingua pi\u00f9 parlata negli Stati Uniti e una delle pi\u00f9 diffuse al mondo. Se la macchina non \u00e8 in grado di affrontare una traduzione cos\u00ec semplice in una lingua cos\u00ec comune, come possiamo fidarci quando si tratta di lingue pi\u00f9 rare?<\/p>\n

Uno dei problemi principali della machine translation<\/em> \u00e8 quindi l\u2019eccessiva letteralit\u00e0 e la difficolt\u00e0 della macchina nel prendere in considerazione il contesto per arrivare alla parola corretta, un processo che il cervello umano esegue quasi automaticamente.<\/p>\n

2. Omonimi, <\/strong>untranslatable words<\/strong><\/em> e modi di dire<\/strong><\/h3>\n

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<\/em> pu\u00f2 volere dire \u201cguidare\u201d o \u201ccondurre\u201d, pu\u00f2 riferirsi al metallo, alla prima frase di un articolo o alla notizia principale del giorno (lead story<\/em>): tutti significati che l\u2019IA ha ancora difficolt\u00e0 a discernere in base al contesto. E questa complessit\u00e0 in inglese \u00e8 eguagliata, se non superata, da centinaia di altre lingue.<\/p>\n

Un altro scoglio per la machine translation<\/em> sono le untranslatable words<\/em> o parole non traducibili, che spesso danno del filo da torcere anche ai professionisti umani.<\/p>\n

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\u2019altra. Per esempio, in inglese quando si vuole accusare qualcuno di inganno, uno dei modi di dire utilizzabili \u00e8 You are pulling the wool over my eyes<\/em> che, tradotto dall\u2019IA in maniera letterale come quasi sempre succede, risulter\u00e0 incomprensibile in altre lingue. Per affrontare questi casi specifici esiste una tecnica particolare di traduzione chiamata transcreation<\/strong>, ancora di esclusiva competenza degli esseri umani.<\/p>\n

3. Incertezza sulla privacy e sulla sicurezza dei dati<\/strong><\/h3>\n

Sono state espresse preoccupazioni circa il rischio che l\u2019utilizzo della machine translation<\/em> pu\u00f2 potenzialmente creare in materia di riservatezza e sicurezza dei dati. Quando una traduzione \u00e8 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?<\/p>\n

Post-Edit Machine Translation<\/em> (PEMT): una soluzione solo all\u2019apparenza<\/strong>.<\/h3>\n

Abbiamo stabilito che le macchine basate sull\u2019IA non sono ancora in grado di sostituire i traduttori umani. Ma cosa significa questo per il futuro del mercato delle traduzioni? Una cosa \u00e8 certa: andando avanti, le aziende faranno sempre pi\u00f9 uso sia delle macchine che degli umani per le proprie esigenze di traduzione. Questo perch\u00e9 la machine translation<\/em> riduce i costi e il traduttore umano \u00e8 poi essenziale per rivedere e correggere il lavoro e renderlo adatto a un uso professionale.<\/p>\n

Questo procedimento, come detto nell\u2019introduzione, viene chiamato Post-Edit Machine Translation<\/em> (PEMT). I principali vantaggi sono l\u2019aumento della produttivit\u00e0 e tempi di consegna pi\u00f9 rapidi. Ma \u00e8 davvero cos\u00ec? I traduttori umani la pensano diversamente.<\/p>\n

Perch\u00e9? Perch\u00e9 la PEMT in realt\u00e0 richiede pi\u00f9 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 pi\u00f9 commenti e post sulla necessit\u00e0 di una retribuzione che rispecchi questo aumento di impegno e tempo, nonch\u00e9 sul fatto che molti giudicano la PEMT meno efficace in termini di tempo e qualit\u00e0 del risultato rispetto a una traduzione eseguita interamente da un umano.<\/p>\n

Finch\u00e9 le capacit\u00e0 dell\u2019IA nel campo della traduzione non compiranno ulteriori grandi passi in avanti, la soluzione pi\u00f9 conveniente (sotto tutti i punti di vista) \u00e8 la collaborazione con un traduttore umano. Come saggiamente suggerisce il proverbio, Measure twice, cut once<\/em>: letteralmente \u201cmisura due volte e taglia una sola\u201d, cio\u00e8 fai le cose bene dall\u2019inizio per evitare di doverle poi rifare da capo.<\/p>\n<\/div>

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