Machine translation: possibilità e limiti

Dopo oltre 70 anni dai primi esperimenti, la machine translation (MT) è considerata una tecnologia matura e in grado di produrre risultati validi ed efficienti, se usata con consapevolezza. Uno strumento per massimizzare il lavoro dei traduttori, non per farne a meno. Adottarla a livello professionale richiede di andare oltre le competenze linguistiche, che rimangono comunque il fulcro dell’attività. In circolazione troviamo strumenti di ogni genere, quasi fantascientifici, che traducono all’istante testi e audio. Ma con grosse implicazioni per la nostra privacy e l’affidabilità.

Cos’è e come funziona la traduzione automatica

Sin dallo sviluppo dei primi computer si è iniziato a investire in ricerca sulla traduzione automatica, con l’idea di concretizzare un sogno da sempre presente nell’immaginario dell’umanità – quello di una comprensione reciproca facile e veloce. Se però pensiamo a quanto sia difficile, a volte fallimentare, la comunicazione anche tra persone che parlano la stessa lingua, ci rendiamo conto che il sogno non è di facile realizzazione.

L’evoluzione della machine translation (termine inglese che preferiamo a “traduzione automatica”, che fa pensare a un prodotto finito e perfetto) è proseguita nel corso dei decenni sfruttando tecnologie e processi diversi, tutti annunciati con grande entusiasmo e di volta in volta ridimensionati, quando ne emergevano i limiti.

Dal 2016, i sistemi di machine translation funzionano tramite reti neurali artificiali: un notevole passo avanti rispetto alle tecnologie precedenti perché basate su quantità imponenti di dati e in grado di apprendere dagli input ricevuti, modificando i risultati di conseguenza.

È importante ricordare che, nonostante il fascino dell’espressione “rete neurale” e nonostante i risultati molto più naturali e scorrevoli rispetto al passato, il sistema si basa pur sempre su una serie di operazioni matematiche e calcoli probabilistici e realizza due operazioni fondamentali: la codifica del testo di partenza in codice informatico e la successiva decodifica del messaggio d’arrivo in linguaggio naturale. Di fatto, la macchina traduce per sé prima di tradurre per noi. Non c’è comprensione del testo da parte della macchina, che lo scompone e lo ricompone secondo ciò che trova nel proprio database. Il motore di traduzione ricicla materiale già esistente e si basa su previsioni e calcoli complessi per scegliere, parola dopo parola, come proseguire il messaggio. Per questo funziona meglio per i settori più standardizzati e per le combinazioni linguistiche più comuni.

Aspettative, strategia e vantaggi della machine translation

Dall’avvento della machine translation neurale chiunque ha notato un netto miglioramento nei risultati, perlomeno nella resa di testi generici e nelle lingue più parlate del mondo occidentale. Questo avanzamento ha generato enormi aspettative, talvolta deluse, più spesso sfruttate con scarsa consapevolezza dei risultati. Questi motori generano infatti testi di fluidità e naturalezza tali da sembrare del tutto corretti a un occhio non esperto, mentre i difetti rimangono spesso ben nascosti, soprattutto se la nostra conoscenza della lingua d’arrivo è limitata.

I vantaggi dello strumento sono innegabili: la macchina ha – evidentemente – delle capacità che le persone non hanno in termini di velocità e dati a cui attingere. Tuttavia, l’output grezzo di una macchina non sarà mai sovrapponibile a quello di una persona: da entrambi i lati ci sono abilità e debolezze diverse. Gli umani possono produrre errori che un buon motore di traduzione non commette (di ortografia, grammatica, distrazione, copiatura) mentre le macchine hanno altri limiti.

In alcuni casi, quando bisogna soltanto farsi un’idea del contenuto di un testo, è sufficiente basarsi sui risultati grezzi di una macchina. In altri casi, la MT potrebbe non presentare alcun vantaggio perché i rischi superano di gran lunga i vantaggi in termini di tempi e costi. Nella maggior parte delle situazioni, la machine translation è un attrezzo del mestiere che deve servire al traduttore professionista al pari di altri strumenti di lavoro.

È necessario stabilire priorità e livello di qualità atteso, trovando il giusto compromesso tra le esigenze e le possibilità di ciascun attore: tempi, costi, finalità e rischi connessi.

Limiti della tecnologia

La MT neurale è accessibile gratuitamente a chiunque tramite internet, in centinaia di lingue e combinazioni. Certamente questa accessibilità rende un grande servizio all’interazione fra persone.

Tuttavia, come per qualsiasi servizio, se è gratuito ci sono dei motivi: i motori di traduzione automatica sul web sono alimentati con dati generici e possono restituire dunque soltanto risultati generici; non garantiscono la riservatezza su testi e dati che ricevono, che saranno memorizzati e riutilizzati per elaborare altre richieste, sempre di dominio pubblico.

Per un uso professionale e aziendale di queste tecnologie occorre investire. Alcuni motori di traduzione permettono abbonamenti in forma di servizi online: questi assicurano maggiore riservatezza, ma anche in questo caso non è possibile affinare i risultati in base alle proprie esigenze. Inoltre queste soluzioni, che possiamo comunque considerare “di base”, non consentono di gestire i testi in maniera omogenea: traducono senza alcun controllo sulla terminologia, sulla coesione e la coerenza del testo (ricordiamo che la macchina non comprende il contenuto, né tantomeno il contesto). Per le esigenze aziendali occorre gestire un complesso di materiali e specificità, spesso in più lingue e di ambiti diversi, con diversi livelli di servizio. Chi offre e chi riceve servizi linguistici sa bene che la traduzione vera e propria copre soltanto una parte delle esigenze.

Le lingue coinvolte hanno un peso: i risultati saranno di qualità inferiore per le combinazioni meno usuali, con meno dati storici. Molti motori di traduzione, quando non possiedono dati diretti da una lingua all’altra, tendono a elaborare una traduzione intermedia passando per l’inglese, cosa che può ulteriormente abbassare la qualità finale. La maggior parte dei motori di traduzione viene allenata con dati in lingua inglese, cosa che permea anche le modalità comunicative, che saranno quelle tipiche del mondo anglosassone.

Le reti neurali sono inoltre soggette a imprevedibilità e alle cosiddette “allucinazioni”, soprattutto quando elaborano testi molto lunghi e complessi. Nel loro output potrebbero comparire aggiunte oppure omissioni rispetto al testo di partenza, contenuti privi di senso, frasi di senso contrario rispetto all’originale. Senza una visione complessiva del testo, non sono in grado di gestire con coerenza le parti testuali che si ripetono identiche o simili tra loro e generano risultati sempre diversi.

Infine, la machine translation è realizzata – vale la pena ricordarlo – da una macchina: una macchina che non sa nulla di preferenze, stili di vita, collegamenti, emozioni, differenze culturali, sorprese e diplomazia, tutti fattori che entrano in gioco in una traduzione davvero efficace e di qualità.

Post editing di traduzione automatica e implicazioni

Non è possibile rinunciare all’intervento umano per un uso professionale e affidabile della MT: il professionista con le sue conoscenze rimane cruciale nelle scelte prima e dopo la traduzione. Gli interventi di correzione e adeguamento della traduzione automatica prendono il nome di post editing.

Il post editing si è affermato ormai come un’attività distinta dalla traduzione e dalla revisione. Per mantenere l’efficienza in termini di tempi e costi sui grandi volumi (sostanziale vantaggio della MT) il post editor deve imparare, con apposita formazione e molto esercizio, a manipolare l’output della traduzione automatica scegliendo esattamente dove intervenire e dove invece il risultato è accettabile. Deve conformarsi agli standard di qualità concordati, modellando il testo per la migliore resa possibile entro i termini e le esigenze stabilite.

Viste le caratteristiche della machine translation neurale, il carico cognitivo per questo lavoro è notevole e limita la produttività del post editor, che può dedicarsi a questa attività solo per poche ore al giorno. È ormai dimostrato che l’esposizione costante ai risultati grezzi della MT influisce negativamente sulle capacità di valutazione dei post editor e sulla qualità delle traduzioni che essi producono autonomamente.

Implementare la traduzione automatica a livello professionale significa quindi rivedere i processi di lavoro abituali e le attese, sia per chi commissiona le traduzioni, sia per chi fornisce il servizio. Significa investire in tecnologia, formazione e servizi collaterali, come la gestione terminologica o il pre-editing. Soltanto così si potrà avere un beneficio in termini di efficienza. È evidente quindi che i vantaggi economici possono arrivare soltanto sul lungo termine e per determinati settori di specializzazione come il settore tecnico e alcuni tipi di documenti legali o finanziari, non per il marketing e i testi emozionali.

qualità machine translation

Qualità dei risultati con la machine translation

La soluzione nel lungo periodo, per esigenze aziendali continuative e settori specialistici, è il felice abbinamento tra traduzione automatica, software di gestione delle traduzioni e abilità umane. Questa sinergia, chiamata “traduzione aumentata”, permette di sfruttare il meglio di tutti gli attori coinvolti.

Prima ancora di cominciare la traduzione, bisogna considerare il livello di qualità del testo di partenza. Spesso lo si dimentica, ma la qualità della traduzione, comunque si decida di procedere, sarà direttamente proporzionale al livello del testo di partenza. Se il testo deve essere sottoposto a traduzione automatica, a maggior ragione, dovrà essere preparato con accorgimenti ulteriori per ottenere buoni risultati. Occorre poi individuare e configurare gli strumenti di lavoro più adatti a fornire un risultato in linea con le aspettative.

Chi si occupa del post editing deve saper rintracciare, sotto all’ottimo stile proposto dalla traduzione automatica neurale, omissioni, aggiunte, deviazioni di significato, incoerenze, terminologia errata, problemi nel tono del messaggio, errori di formattazione, in una scala che va dai problemi più critici a quelli meno critici. A seconda del livello di qualità richiesto, dovrà sapere dove fermarsi e dove intervenire.

Anche per questo è fondamentale un’attività professionale e competente con i software di traduzione assistita, sempre più sofisticati, veri e propri ambienti di lavoro personalizzabili che possono integrare motori di MT, gestione documentale, cronologia delle traduzioni realizzate, database terminologici specifici per azienda e settore. Soltanto così è possibile plasmare l’output della macchina affinché sia davvero utile e sicuro e possa produrre frutto.

La machine translation accessibile a tutti ha il merito di aver reso evidenti le criticità di questi processi e la necessità di tradurre con cura e consapevolezza.

Nella complessità degli avanzamenti che stiamo vivendo, è facile fare passi falsi, lasciandosi attirare da soluzioni miracolose di cui non sappiamo valutare la validità. Occorre a maggior ragione individuare professionisti che con etica e competenza possano gestire le diverse esigenze di comunicazione. La tecnologia ci permette di migliorare le abilità e le competenze umane: è uno strumento che ci consente di fare sempre meglio, ma soltanto se le persone e la tecnologia lavorano in sinergia.


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