L’Intelligenza Artificiale oggi sembra capace di scrivere e tradurre come un essere umano, ma il funzionamento è molto diverso da quello che immaginiamo. Fondamentale è la lingua che utilizziamo per allenare un modello di Intelligenza Artificiale. Ad esempio, la capacità traduttiva degli LLM, Large Language Models, deriva dalla quantità di dati con la quale è stata istruita e soprattutto dal fatto che riesca a saltare da una lingua all’altra in quanto allenata su uno stesso argomento in lingue diverse.
Secondo alcuni studi, in base alla lingua con la quale vengono addestrati i modelli di AI è dimostrato che le varie culture si capiscono meglio se i modelli sono addestrati direttamente in quella lingua specifica a differenza dei modelli anglofoni che fanno maggiore fatica a cogliere le varie tonalità della lingua. A sorpresa, in cima alla classifica delle lingue più precise per l’AI c’è il polacco grazie alla sua grammatica precisa e poco ambigua che permette all’Intelligenza Artificiale di non fare confusione.
Nonostante questo il tocco umano rimane necessario nella fase di traduzione poiché in grado di cogliere tutte le sfumature che la lingua porta con sé e soprattutto il contesto all’interno del quale viene usata tenendo conto che tradurre significa anche trasmettere qualcosa al lettore, ad esempio un’emozione, un modo di dire o un riferimento culturale, che solo noi esseri umani siamo in grado di cogliere davvero a differenza delle macchine che ragionano in modo probabilistico. Per questo motivo i traduttori non scompariranno ma useranno l’AI come supporto per poi correggere gli errori che la macchina non vede lavorando in modo meccanico e automatico. Il loro lavoro evolverà quindi diventando un lavoro basato maggiormente sulla revisione e sull’interpretazione del testo.
F.B.
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