Questo articolo è stato tradotto in maniera completamene automatica. Virtuosismi ed errori nella traduzione sono prodotti da un software.

A quanto può spingersi l’automazione?

Il caso studio: la traduzione automatica

Non saranno certamente come infilarsi il pesce di Babele nell’orecchio, ma gli algoritmi di traduzione automatica stanno migliorando sempre di più. I giganti della tecnologia (Google, Nvidia e co.), affiancati da un nutrito gruppo di agguerrite startup (su tutte, Deepl, con cui è stato tradotto questo articolo) stanno investendo tempo, energie e risorse per la creazione di traduttori linguistici sempre più raffinati. Non si tratta più di dizionari portatili, capaci al massimo di tradurre letteralmente una parola dopo l’altro, ma programmi in grado di mantenere il senso di una frase, addirittura di una battuta.
Il campo di ricerca alla base di questi programmi è il Natural Language Processing. Frutto della collaborazione di informatici, linguisti e umanisti in senso lato, è uno dei campi interdisciplinari che sta facendo la fortuna dell’Intelligenza Artificiale. Alcune delle architetture informatiche più performanti sono infatti nate in questo campo, estendendosi poi al processamento di dati in altre discipline. L’ultimo ritrovato sono i cosiddetti Transformers, strutture informatiche capaci di dare “attenzione” a determinati elementi in una frase, estrapolarne l’importanza e, in linea teorica, ricostruire il contesto dell’intero discorso. Per completezza, va menzionato che, recentissimamente, i Transformers sono stati applicati con successo al processamento di immagini e alla ricostruzione di proteine (meraviglie dell’analisi dati!)

L’elefante nella stanza

I traduttori automatici sono ormai da tempo sull’orlo di essere venduti come sostituti umani, non solo come aiutanti. Una volta arrivati a un certo livello di precisione, dovrebbero – a rigor di logica – essere in grado di soppiantare i traduttori in carne ed ossa in molti compiti, allo stesso modo in cui i chatbot hanno affiancato i centralinisti. Eppure, non si registrano ancora applicazioni su larga scala degne di nota. La maggior parte dei servizi professionali si avvalgono comunque di personale umano per eseguire le traduzioni, o almeno per controllarle.
La ragione, ad oggi, sembra essere prevalentemente la precisione. Facendo una rapida ricerca su siti di diversi fornitori di traduzione, si nota che tutti tendono a rimarcare che le traduzioni eseguite da macchine non sono 100% corrette e necessitano di un intervento umano per raggiugere i livelli richiesti. Eppure, col costante miglioramento degli algoritmi, verrebbe da chiedersi se e quando avverrà il passaggio di consegne.

Non solo un problema di precisione

Le difficoltà dell’adozione unica di traduttori meccanici non stanno, però, unicamente nella precisione, ma sono difficoltà condivise con la maggior parte delle soluzioni di intelligenza artificiale. Si tratta di fiducia e responsabilità.
La fiducia sottointende, ovviamente, le aspettative sulla prestazione. Come da un’auto a guida autonoma ci si aspetta determinate prestazioni su strada, da un algoritmo di traduzione si desidera un’accuratezza a livelli umani. Dovrebbe sicuramente azzeccare tutti i vocaboli, ma anche rispettare la sintassi della nuova lingua, le sue strutture lessicali, magari le forme retoriche e, sicuramente, il contesto e i modi di dire. Ma, in senso più generale, manca ancora la fiducia che questi risultati possano venire raggiunti mediante l’analisi di miliardi di testi. Non è del tutto chiaro che schema statistico-induttivo dell’intelligenza artificiale possa riprodurre appieno ciò che un essere umano “sente”, “deduce” o “immagina” – proprio come non si ha ancora una vera e propria definizione per questi termini. Allo stesso modo in cui non traduttore esperto potrebbe non fidarsi di un nuovo arrivato perché “non ha il gioco della lingua”, così potrebbe mantenere riserve verso i traduttori automatici.

Responsabilità per le soluzioni tecnologiche

Il secondo problema è la responsabilità. In altri ambiti applicativi dell’intelligenza artificiale, quella della responsabilità è una difficoltà riconosciuta e dibattuta. Celebre è il caso studio di un’automobile a guida autonoma: dovesse trovarsi di fronte a un dilemma, come prenderebbe e giustificherebbe una decisione? Nel famoso “trolley problem”, un tram destinato a investire cinque persone legate sul binario può essere deviato in un binario parallelo, su cui giace una persona sola: cosa fare? Dilemmi di questo genere – meno sanguinari, forse – possono presentarsi anche in altre applicazioni, come la traduzione automatica. Dovesse venire riconosciuta un’offesa gratuita, la si tradurrebbe fedelmente? O, se fosse impossibile rendere fedelmente una struttura retorica o formale, bisognerebbe segnalare un’allerta, tradurla letteralmente, o procedere comunque? Le conseguenze diplomatiche, commerciali e interpersonali sono ovviamente riconoscibili.
In più, chi sarebbe da ritenere responsabile in caso di errore? L’utilizzatore, reo di non aver sorvegliato accuratamente il programma? L’azienda fornitrice, o i programmatori? Le risposte stentano ad arrivare per campi applicativi più sviluppati (almeno a livello di mercato o a livello mediatico, come le auto a guida autonoma), ma dovrebbero venire cercate in maniera generale, in particolare nel momento in cui le tecnologie dovessero uscire dalle loro nicchie tecnologiche e venissero utilizzate su larga scala e nei contesti più disparati

Per concludere

La questione di come approcciarsi ai prodotti di algoritmi automatici esula gli esempi più famosi e lampanti e permea ogni campo di applicazione. Sebbene apparentemente innocui e ricchi di promesse, anche i traduttori automatici non sono al riparo da difficoltà dovute alla fiducia traballante e ai vuoti di responsabilità che ancora esistono.
Come anticipato, questo articolo è stato tradotto meccanicamente da un originale in un’altra lingua. Dopo la traduzione, volutamente non è stato ricontrollato e corretto. Dovessero esserci errori o sorgere incomprensioni, l’autore si assume la responsabilità del proprio esperimento e sarà felice di rispondere alle domande dei lettori.