Machine TranslationTecnologiaTraduzione
“Non c’è niente di più semplice per gli esseri umani, niente di più complesso da imparare per una macchina”, con queste parole il CEO di Translated Marco Trombetti ha parlato della resilienza del mercato dei servizi linguistici nel corso degli anni e del rapporto tra lingua, esseri umani e macchine.
Non è la prima volta che Trombetti esprime questo concetto. In un’intervista condotta da Marco Montemagno, già riportata nel nostro sito, il CEO italiano affermava che i tool di traduzione, anziché mirare alla sostituzione del professionista mediante l’avanzamento tecnologico, dovessero bensì evolvere nell’intento di coadiuvarlo il più possibile nello svolgimento delle sue mansioni.
La questione relativa ai servizi linguistici è stata quindi affrontata focalizzandosi sul valore della risorsa umana all’interno del processo traduttivo. Questo perché il tanto ricercato obiettivo della qualità umana è, ancora oggi, irraggiungibile per le macchine.
Nel parlare delle riflessioni scaturite da SlatorCon Remote 2022, tuttavia, occorre fare una doverosa premessa. La distinzione essenziale da porre come introduzione all’annoverata questione della qualità della machine translation verte sulle necessità dell’utente. Ogni traduzione, sebbene possa essere accomunata alle altre sotto svariati punti di vista, mira a rispondere bisogni specifici differenti.
Se quindi il fine ultimo del processo è la comprensione di un contenuto poco elaborato, le tecnologie ad oggi disponibili possono risultare spesso, non sempre, adeguate al compito. Invece, nel caso in cui il testo venga utilizzato per esprimere opinioni e concetti in lingue differenti, la situazione cambia nettamente.
Questo perché le macchine, sebbene progettate specificatamente per questo scopo, mostrano difficoltà maggiori degli esseri umani nel gestire ed elaborare il linguaggio umano. Ed è proprio tale concetto a sostenere la continua necessità di professionisti del linguaggio all’interno della conversione linguistica.
Il rapporto tra lingua, esseri umani e macchine
Sebbene l’evoluzione tecnologica sia riuscita a rispondere, anche se solo parzialmente, alle richieste di comprensione degli utenti, il processo traduttivo vero e proprio non può fare a meno dell’intelligenza e della sensibilità umana.
Se quindi gli strumenti come Google Translate possono risultare utili nell’interpretare una e-mail di lavoro, scritta nel pieno rispetto delle regole grammaticali e sintattiche, e per la quale possiamo contare sulla nostra conoscenza del contesto e degli argomenti trattati, per la traduzione di testi più complessi e di natura differente dovremmo sempre rivolgerci a un professionista.
Allo stesso tempo, il linguista trae numerosi vantaggi dall’implementazione tecnologica all’interno del proprio workflow. Come riportato da Slator, la tecnologia ha consentito ai traduttori di lavorare a velocità mai viste prima. Utilizzando un grafico animato, Trombetti ha mostrato al pubblico i risultati ottenuti in sette anni, grazie ai quali ha potuto sostenere come nel post-editing il tempo necessario per tradurre una singola parola sia sceso da 3,5 a due secondi.
Trombetti ha poi aggiunto che “quello che è più interessante per me è il tempo impiegato dagli esseri umani per modificare l’output di MT; non è necessario arrivare a zero per raggiungere la singolarità linguistica. In realtà, un secondo per parola è il tempo impiegato dai nostri traduttori per convalidare una traduzione perfetta: questo è l’obiettivo“.
Inoltre, sempre secondo il CEO di Translated, l’utilizzo consistente della machine tanslation ha permesso agli LSP di condividere i risparmi con traduttori e clienti. “Se un traduttore diventa il 50% più veloce nella consegna del lavoro, non dev’essere pagato il 50% in meno”.
Questo perché a far fede dev’essere la qualità del lavoro.
Voi cosa ne pensate? Siete d’accordo con le parole di Trombetti? Fatecelo sapere nella sezione commenti dei nostri canali social!
Fonte: Slator
Foto di Pavel Danilyuk da Pexels
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