Ti sarà sicuramente capitato di utilizzare qualche strumento di traduzione automatica per tradurre frasi o documenti. Negli ultimi anni la qualità dei risultati di questi strumenti è migliorata notevolmente, e continua a farlo grazie ai recenti sviluppi di tecnologie di Intelligenza Artificiale (IA).
Sei curioso di sapere come funzionano queste tecnologie? E poi, queste traduzioni sono davvero precise ed affidabili? In questo articolo ti spieghiamo brevemente come operano, le loro caratteristiche e prestazioni.
La traduzione automatica neurale
La traduzione automatica svolta dall’Intelligenza Artificiale (IA) oggi si basa principalmente su un approccio chiamato NMT – Neural Machine Translation, ovvero Traduzione Automatica Neurale, un sistema di traduzione che utilizza reti neurali artificiali, ispirate al cervello umano, per “imparare” le lingue e generare traduzioni più naturali e fluide.
Come funziona
Fase 1 – Addestramento (Training)
L’IA viene “allenata” su enormi quantità di testi bilingui o multilingue (milioni di frasi già tradotte da umani).
Impara come si traducono le parole, le frasi, le espressioni in modo coerente e corretto.
Il modello impara a riconoscere il contesto: ad esempio, la parola “bank” può significare banca o sponda a seconda della frase.
Fase 2 – Codifica e decodifica (Encoder/Decoder)
Il testo da tradurre viene convertito in una sequenza di numeri (vettori) che rappresentano significati.
Il modulo encoder legge e “capisce” il significato del testo di partenza.
Il modulo decoder genera il testo nella lingua di arrivo, parola per parola, basandosi sul contesto appreso.
Fase 3 – Ottimizzazione continua
I sistemi vengono continuamente aggiornati con nuovi dati (ad es. nuove frasi tradotte).
Alcune soluzioni permettono anche la personalizzazione del vocabolario o stile (es. DeepL Pro, Google AutoML).
Gli attuali sistemi più avanzati (come GPT di OpenAI, BERT di Google, Marian NMT di Facebook/Meta, ecc.) usano l’architettura Transformer. Questa tecnologia utilizza anche modelli linguistici generativi (in inglese Generative Language Models) e consente di considerare tutta la frase contemporaneamente, e non solo parola per parola, migliorando la qualità del contesto e la coerenza della traduzione.
I Modelli Linguistici Generativi sono modelli di intelligenza artificiale progettati per comprendere e generare linguaggio umano, parola dopo parola, in modo coerente e contestuale. Tali modelli, basati su reti neurali profonde (deep learning), non si limitano a tradurre o classificare, ma sono capaci di creare nuovo testo che sembra scritto da un umano per rispondere a domande, scrivere testi originali, tradurre, riassumere, correggere.
In maniera molto semplificata, funzionano in questo modo:
Imparano la probabilità che una parola segua un’altra in un certo contesto.
Quando devono generare un testo: predicono la parola più probabile successiva e continuano parola per parola, tenendo conto dell’intero contesto.
Questi processi vengono ripetuti miliardi di volte durante il loro addestramento.
Alcuni tra i più famosi Modelli Linguistici Generativi:
GPT-4
OpenAI
Comprende e genera testo molto fluido, multilingue, applicabile a scrittura, codice, traduzioni, ecc.
Gemini
Google
Competitor diretto di GPT, con forte integrazione in prodotti Google
Claude
Anthropic
Focalizzato su sicurezza, etica e dialoghi
LLaMA 3
Meta (Facebook)
Open source, usato per ricerca e applicazioni personalizzate
BERT
Google
Ottimo per comprensione del linguaggio (non generativo puro), molto usato nei motori di ricerca
Questi modelli non sono programmati con regole fisse, ma “imparano” dal linguaggio e sono sempre più utilizzati anche nel campo della traduzione automatica in quanto possono aiutare a tradurre adattandosi ai diversi stili e linguaggi del testo (prestando in ogni caso attenzione ai loro limiti).
Un esempio pratico di traduzione IA
Cosa succede quando inseriamo una frase in traduttore IA come DeepL o Google Translate?
Il sistema “capisce” la frase originale analizzandone struttura e significato.
Applica il modello neurale pre-addestrato, cercando la traduzione più probabile e coerente.
Genera il testo tradotto una parola alla volta, in modo predittivo.
Il risultato viene rifinito (a volte anche con modelli linguistici generativi come GPT) per essere più naturale.
Proviamo con questa frase da tradurre (in inglese): “I love apples.”
L’IA scompone la frase in unità di significato (fase di Encoder – analisi e codifica del testo):
Parola
Significato astratto (vettore)
I
[0.1, 0.5, 0.2, …] (io)
love
[0.8, 0.3, 0.7, …] (amare)
apples
[0.4, 0.6, 0.9, …] (mele)
Questi vettori rappresentano la comprensione semantica del testo.
L’IA usa quei vettori per generare la frase tradotta parola per parola, tenendo conto del contesto (fase di Decoder – decodifica e generazione del testo):
Step
Azione del decoder
Risultato parziale
1
Genera soggetto
“Io”
2
Capisce tempo/azione
“amo”
3
Traduce il complemento
“le mele”
Output finale della traduzione: “Io amo le mele.”
Oppure, se il modello è addestrato a fluidità stilistica, può scegliere: “Amo le mele.”
Note importanti:
L’IA non traduce parola per parola, ma considera il contesto dell’intera frase.
Modelli più avanzati valutano anche il tono, lo stile e le ambiguità.
In frasi più complesse, l’IA può riformulare per mantenere il significato.
Esempi pratici di traduzione standard IA vs. traduzione con IA generativa
Vediamo adesso come i modelli linguistici generativi, come GPT, possono essere usati per eseguire traduzioni evolute, cioè traduzioni che vanno oltre la semplice conversione parola per parola, adattando tono, stile, contesto e persino lo scopo comunicativo.
Traduciamo questo testo originale (inglese):
“We are launching our new platform to help small businesses expand internationally.”
La traduzione automatica classica, fatta da Google Translate o simili è:
“Stiamo lanciando la nostra nuova piattaforma per aiutare le piccole imprese a espandersi a livello internazionale.”
La traduzione è corretta ma neutra, rigida, poco persuasiva.
Traduciamo lo stesso testo tramite uno strumento di traduzione IA generativa, dandogli questa istruzione “traducimi questo testo in italiano, con tono promozionale adatto per un comunicato stampa”. La traduzione automatica che otterremo:
“Siamo entusiasti di presentare la nostra nuova piattaforma, progettata per supportare la crescita internazionale delle piccole imprese. Una soluzione intuitiva e potente, pensata per superare i confini.”
Cosa ha fatto il modello generativo:
Ha capito il tono del testo (positivo, strategico)
Ha riorganizzato la frase per renderla più efficace in italiano
Ha ampliato e adattato il messaggio secondo uno stile naturale e persuasivo
Proviamo adesso con una traduzione creativa di questo testo di pubblicità (inglese):
“Unlock your potential with our cutting-edge language learning tools.”
Con una traduzione generativa adattata potremmo ottenere:
“Libera il tuo potenziale con i nostri strumenti innovativi per l’apprendimento delle lingue.”
Oppure:
“Scopri fino a dove puoi arrivare: con i nostri strumenti linguistici d’avanguardia, imparare diventa un’esperienza unica.”
In questo caso il modello interpreta il messaggio emotivo, riadatta il lessico per il pubblico target e può suggerire più versioni in base allo stile desiderato.
Esempi pratici di errori di traduzione
L’IA commette anche errori: per questo ogni traduzione professionale deve essere attentamente rivista e corretta da un traduttore umano.
Quando l’IA sbaglia una traduzione, accade perché il modello non capisce correttamente il contesto, oppure non riconosce un termine raro o ambiguo, oppure interpreta male un’espressione idiomatica o culturale.
Vediamo tre esempi tipici di errore:
Ambiguità lessicale (parole con più significati)
Frase originale (inglese): “She went to the bank.”
Possibili significati: bank = banca ma anche = sponda del fiume
Traduzione errata automatica: “È andata alla sponda.” (ma intendeva: banca)
Perché accade? Se non c’è abbastanza contesto, l’IA fa un’ipotesi sbagliata.
Espressioni idiomatiche
Frase originale: “It’s raining cats and dogs.”
Traduzione letterale sbagliata: “Sta piovendo cani e gatti.”
Traduzione corretta: “Piove a dirotto.”
Perché accade? I modelli più semplici o non ben addestrati traducono parola per parola, senza riconoscere le frasi idiomatiche.
Errori in testi tecnici o specialistici
Frase originale: “The patient presented with acute renal failure.”
Traduzione scorretta: “Il paziente si è presentato con un’insufficienza renale acuta.”
Letteralmente corretto, ma in medicina si direbbe più correttamente: “Il paziente presentava un’insufficienza renale acuta.”
Perché accade? Il modello non ha abbastanza formazione su linguaggio settoriale professionale.
In conclusione, la traduzione automatica IA funziona molto bene su frasi comuni, ma può:
fallire in assenza di contesto,
tradurre in modo troppo letterale,
oppure usare una sintassi innaturale in ambiti specialistici.
Per questo, in contesti professionali, legali, medici, tecnici o creativi, è spesso necessario avere una revisione umana in post-editing oppure uso di motori IA personalizzati.
Esempio di errori con correzione umana
Questo è un errore comune della traduzione IA con relativa correzione fatta da un interprete umano. Frase originale (inglese): “We need to address the elephant in the room.”
Traduzione automatica errata: “Dobbiamo affrontare l’elefante nella stanza.”
Errore: Traduzione letterale di un’espressione idiomatica inglese.
Traduzione corretta (umana): “Dobbiamo affrontare il problema di cui nessuno vuole parlare.”
Nota: “Elephant in the room” è un’espressione figurata, che l’IA può tradurre male se non ha contesto o non è ben addestrata sulle espressioni idiomatiche.
Questo invece è un confronto diretto tra traduzione IA e traduzione umana di un testo tecnico:
Traduzione IA (DeepL, Google Translate o simili):“Questo dispositivo supporta la trasmissione audio a bassa latenza per scenari di interpretazione in tempo reale.”
Questa traduzione è corretta grammaticalmente ma fredda e poco naturale e “scenari di interpretazione” suona forzato.
Traduzione umana (professionale): “Questo dispositivo consente una trasmissione audio a bassa latenza, ideale per l’interpretazione simultanea in tempo reale.”
Questa traduzione ha migliore fluidità e stile, ed il contesto d’uso è più preciso.
Conclusioni
La traduzione automatica IA presenta il grande vantaggio di svolgere traduzioni quasi istantanee e gestire grandi volumi di testo. Migliora nel tempo in quanto utilizza funzioni di apprendimento continuo, anche se produce ancora errori su ambiguità, nomi propri, linguaggi tecnici o creativi. Non sempre è in grado di avere una buona accuratezza contestuale e la fluidità linguistica è spesso rigida o letterale.
L’utilizzo delle funzioni di IA generativa può migliorare lo stile e la fluidità della traduzione, ma richiede una buona capacità personale nell’istruire adeguatamente l’applicazione sui risultati che si vogliono ottenere. Occorre inoltre tenere presente che queste funzioni possono anche inventare dati inesistenti (“hallucination”) e non capire bene contesti specialistici se non previamente addestrati su quel dominio, producendo quindi traduzioni con un senso fuorviante.
Il suo utilizzo in determinati contesti può presentare problemi di Privacy, in quanto i testi tradotti possono essere registrati per migliorare i modelli, a meno che non si usino versioni riservate e protette.
L’utilizzo di strumenti di traduzione automatica è diventato parte integrante nello svolgimento delle attività di traduzione di testi da una lingua ad un’altra, dove tuttavia rimane imprescindibile l’intervento e la supervisione di traduttori esperti se si vuole ottenere un risultato accurato e professionale. Per questo gli strumenti professionali di traduzione sono costituiti da applicazioni (CAT Tools) basate sulla traduzione automatica IA accompagnati da strumenti di revisione, collaborazione, comparazione ed editing, utilizzate da traduttori professionisti per la gestione dell’intero ciclo di produzione di una traduzione.
Questo è quanto facciamo in Ablio: realizziamo servizi di traduzione di alta qualità, accurati e convenienti grazie al lavoro di una équipe di traduttori professionisti, qualificati ed accreditati a seguito di un accurato processo di valutazione, supportati dai più avanzati strumenti di traduzione IA.
I nostri esperti sono a disposizione per le vostre esigenze di traduzione!
E’ oramai chiaro che l’avvento dell’IA sia destinato a riscrivere le regole della formazione professionale e del lavoro.
Sono molteplici le reazioni e le opinioni a questa inevitabile rivoluzione, tra le quali, una delle più diffuse è quella riferita alle funeree previsioni in termini occupazionali e di qualificazione nel mondo del lavoro. Questa diffusa teoria della “disoccupazione tecnologica” non è dovuta all’introduzione dell’automazione che riduce il numero di compiti che richiedono la presenza dell’uomo – spiega il Prof. Francesco Laurenti a capo del progetto “Traduzione collaborativa: approcci e prospettive” presso l’università IULM – ma la mancanza di competenze specifiche per svolgere i lavori disponibili.
Se le tecnologie evolvono più velocemente delle competenze, è necessario intervenire ora, sulla formazione della forza lavoro, continua Laurenti, che ha dimostrato come sia possibile “allenare gli studenti a cavalcare l’onda dell’innovazione, senza esserne travolti”.
Il progetto del Prof. Laurenti (ogni dettaglio al link https://www.iulm.it/en/ricerca/progetti-di-ricerca/ricerca-dipartimentale/Laurenti_2/Laurenti_2) abbraccia ogni settore e sfumatura riguardante il rapporto tra le nuove tecnologie e le attività svolte in campo linguistico, ma in questo articolo riporteremo i risultati della sperimentazione nel progetto relativamente alla formazione dei nuovi interpreti grazie alla tecnologia del metaverso.
Se la traduzione automatica ancora non offre adeguate garanzie di qualità, si è pensato di utilizzare l’ambiente del metaverso potenziato dall’IA, per accogliere gli interpreti, con i loro visori, in uno spazio digitale dove il servizio di traduzione umana è supportato dall’intelligenza artificiale. Interpreti umani nel metaverso, totalmente integrati con i visori nella propria cabina virtuale: il primo esempio didattico innovativo che dimostra come l’IA e la realtà virtuale non sostituiscono, ma supportano l’essere umano, potenziando le sue capacità.
Un progetto che dimostra quanto il futuro di interpreti e traduttori sia nella loro capacità di dialogo ed utilizzo dell’IA: questo permetterà loro l’acquisizione di ulteriori competenze e l’affermazione delle proprie capacità linguistiche e di critica.
Negli ultimi anni, il settore della traduzione e dell’interpretariato ha subito una trasformazione significativa grazie all’introduzione dell’intelligenza artificiale (IA).
Sono diversi i “motori e le piattaforme IA” disponibili per sviluppatori ed utenti, ed assisteremo ad incredibili ed ulteriori miglioramenti: una tecnologia che ha migliorato l’efficienza dei servizi linguistici e reso la traduzione e l’interpretariato più accessibili a una vasta gamma di utenti.
Tipologie di servizi linguistici disponibili
L’intelligenza artificiale ha contribuito negli ultimi anni, principalmente, ad una forte evoluzione nei processi automatici per la traduzione: di fatto oggi alcune applicazioni sono regolarmente utilizzate per le operazioni iniziali in cui si “approccia” il documento da tradurre, per poi passare alle operazioni di “rifinitura” operate da un traduttore in persona.
Il servizio di traduzione, permettendo un’organizzazione del lavoro che comprende anche una fase di revisione prima della consegna del testo tradotto al committente, è stato per questo motivo il servizio linguistico dove l’AI ha potuto apportare significativi e sostanziali vantaggi che hanno trovato immediata applicazione operativa.
Diverso è il discorso per l’interpretariato simultaneo, dove non esistono fasi di revisione, perché il servizio è erogato per essere fruito nello stesso istante in cui l’oratore sta parlando.
Volendo semplificare, i processi che si susseguono nell’eseguire una traduzione simultanea con l’IA, sono in ordine:
voice to text (l’oratore parla e quello che dice viene trasformato in text- caratteri);
text to text (qualora la lingua tradotta nella fase precedente non sia inglese, riferimento di ogni motore IA);
text to text (questa nuova fase trasforma il text della precedente sessione nel text della lingua che dovrà poi essere successivamente trasformata in voice per l’ascolto della simultanea da parte degli utenti. Questa sessione è nulla se l’uscita della simultanea in ascolto è l’inglese);
text to voice (l’ultima sessione dove avviene la trasformazione in voice e che permette all’utente di fruire della traduzione simultanea nella lingua desiderata).
A questo si aggiungono le difficoltà di comprensione dovute a fattori quali la pronuncia e la chiarezza nella costruzione delle frasi da parte dell’oratore, che non sempre parla come un testo stampato.
Precisione e competenza umana rispetto ai sistemi automatici
E’ quindi evidente la maggior complessità del servizio di simultanea IA rispetto a quello di traduzione, e ciò comporta, e probabilmente continuerà a richiedere, una continua simbiosi collaborativa nel campo dell’interpretariato tra quanto possa eseguire l’IA e quanto invece sia eseguibile dall’interprete in persona.
Pertanto, nonostante i notevoli progressi della traduzione automatica, la precisione e la competenza umana rimangono insostituibili in molte situazioni. Gli interpreti in persona possiedono una comprensione profonda delle sfumature culturali e linguistiche che spesso sfuggono ai sistemi automatici: in contesti delicati o in cui è necessaria un’interpretazione sensibile, il servizio di interpretariato umano è preferibile.
Riduzione dei costi e aumento dell’accessibilità
Uno dei principali vantaggi dell’uso dell’intelligenza artificiale nel settore dell’interpretariato è la riduzione dei costi. L’implementazione di sistemi automatici consente di offrire traduzioni e interpretazioni a prezzi più competitivi, rendendo questi servizi più accessibili a piccole imprese e organizzazioni. Di conseguenza, l’interpretariato e la traduzione sono ora alla portata di un pubblico più ampio, contribuendo a una maggiore inclusione e diversità nella comunicazione globale.
Prospettive future per l’interpretariato e la traduzione
Il futuro dell’interpretariato e della traduzione è promettente, con l’intelligenza artificiale che continuerà a giocare un ruolo cruciale nel settore. Ci si aspetta che i sistemi di traduzione automatici diventino sempre più sofisticati, con la capacità di gestire anche le lingue meno parlate e i dialetti regionali. Inoltre, l’integrazione dell’IA con le competenze umane porterà a un modello ibrido di interpretariato, in cui le macchine forniranno supporto ai traduttori e agli interpreti, migliorando l’efficienza complessiva del settore. Questa sinergia tra uomo e macchina rappresenterà un passo significativo verso il superamento delle barriere linguistiche.
Competenze e limiti: il fattore linguistico e culturale
Nonostante i progressi dell’IA nella traduzione automatica e nell’interpretariato, esistono confini che non riescono ad essere superati senza l’intervento umano. Le competenze linguistiche e culturali necessarie per interpretare correttamente il significato di un testo non possono essere completamente replicate dai sistemi di intelligenza artificiale. In diverse lingue sono utilizzate espressioni idiomatiche e riferimenti culturali che necessitano di una comprensione contestuale e di sfumature che solo un interprete esperto può cogliere. Pertanto l’IA, pur essendo uno strumento potente, non può sostituire completamente la competenza umana nell’interpretariato e nella traduzione.
Situazioni in cui l’interpretariato umano è preferibile
Ci sono situazioni specifiche in cui l’interpretariato umano è preferibile rispetto a quello automatico. Eventi di grande importanza come conferenze diplomatiche, trattative commerciali o situazioni legali richiedono non solo traduzioni precise, ma anche una comprensione profonda delle dinamiche interpersonali e culturali. In tali contesti, la presenza di un interprete in persona può fare la differenza nel garantire che il messaggio venga comunicato in modo appropriato e sensibile. Inoltre, l’interpretariato umano è fondamentale in situazioni emotive, dove la capacità di empatizzare e reagire adeguatamente è cruciale.
Strategie per integrare l’IA con l’interazione umana
Per massimizzare l’efficacia della traduzione e dell’interpretariato, è essenziale sviluppare strategie che integrino l’IA con l’interazione umana. Ad esempio, le tecnologie di traduzione automatica possono essere utilizzate per gestire le traduzioni di routine, liberando i traduttori umani per affrontare compiti più complessi e impegnativi. Inoltre, l’addestramento degli interpreti sull’uso di strumenti di IA può migliorare la loro efficienza e precisione, creando un ecosistema in cui le macchine e gli esseri umani collaborano per fornire servizi linguistici di alta qualità.
Le iniziative di Ablio per l’utilizzo dell’IA nell’interpretariato
Ablio ha integrato nella piattaforma Ablioconference l’opzione della traduzione tramite IA, che potrà coesistere nello stesso evento dove ci siano anche cabine gestite da interpreti in presenza.
La nostra piattaforma RSI permette l’erogazione del servizio di simultanea senza alcun limite geografico per partecipanti ed oratori. Lo scenario è quello replicato dai sistemi di traduzione con installazione locale a tecnologia infrared, ma qui, ad esempio, gli interpreti non sono in presenza all’interno di una cabina, ma eseguono la traduzione da qualunque posizione geografica, mentre ogni partecipante, in presenza o remoto, ascolta la simultanea tramite gli auricolari del proprio device mobile (smartphone o tablet).
In conclusione, scegliere un servizio di interpretariato professionale come Ablio garantisce che tutti gli interpreti assegnati ai tuoi progetti siano in possesso di certificazioni A o B conformi agli standard ISO, garantendo il massimo livello di competenza linguistica. Il nostro meticoloso processo di selezione abbina gli interpreti a ciascun incarico in base a requisiti specifici, mentre la costante aderenza al codice di condotta professionale e ai severi standard di riservatezza vi garantisce la massima tranquillità. Affidarsi a professionisti certificati non solo migliora la qualità della comunicazione, ma protegge anche le informazioni sensibili, facendo di ablio il partner ideale per tutte le vostre esigenze di interpretariato.
Bruxelles, dicembre 2024. Poche settimane dopo la rielezione di Donald Trump, durante un vertice riservato sull’Ucraina con la presenza del suo presidente Volodymyr Zelensky e i leader UE, un interprete freelance, con doppia cittadinanza francese e ucraina e origini russe, è stata immediatamente notata mentre prendeva appunti nella cabina dei traduttori.
Il comportamento, considerato non conforme alle rigide regole di riservatezza delle istituzioni europee, ha causato l’immediato allontanamento dell’interprete, la sua esclusione dal servizio oltre al sequestro degli appunti presi.
L’interprete risulta lavorare per diverse istituzioni e vanta l’accreditamento alla NATO anche se le autorità ucraine l’hanno inserita nella lista nera, sospettando di aver mantenuto contatti professionali con funzionari russi.
La questione della riservatezza e della sicurezza in genere durante i colloqui tra leader politici è senza dubbio un argomento importante e spinoso. La cronaca di questo fatto di Bruxelles indica come la questione sia stata gestita dal personale addetto che aveva notato immediatamente il comportamento dell’interprete: ma se il servizio fosse stato gestito tramite un’applicazione di IA, come si sarebbero verificate le garanzie di riservatezza nel momento in cui si stava svolgendo l’evento?
L’interrogativo, senza nulla togliere ai vantaggi offerti dall’IA, apre a riflessioni che impattano su esigenze e garanzie necessarie in situazioni delicate e riservate.
In conclusione, scegliere un servizio di interpretariato professionale come ablio garantisce un’interpretazione affidabile e di alta qualità da interpreti certificati che aderiscono rigorosamente agli standard del settore e alle linee guida etiche. Con la certificazione A o B (standard ISO) e l’impegno per la riservatezza e la professionalità, i nostri interpreti sono accuratamente selezionati per soddisfare i requisiti unici di ogni incarico, garantendo ogni volta una comunicazione accurata e affidabile. Affidarsi a esperti che rispettano i più elevati codici di condotta non solo migliora l’efficacia delle interazioni, ma offre anche la tranquillità di sapere che le informazioni sensibili vengono gestite con la massima cura.
