Negli scorsi mesi, Tramiti ha lavorato in collaborazione con AVTE alla stesura di una dichiarazione su una nuova tecnologia che sta toccando svariati settori, tra cui la traduzione multimediale: l’IA generativa.

Frutto del confronto tra le varie associazioni di traduttori audiovisivi europei che fanno parte di AVTE, il documento affronta il fenomeno da diversi punti di vista, dalla presunta utilità pratica di questa tecnologia per la traduzione multimediale al suo impatto sul settore e sulla società stessa. Tocca, naturalmente, il perno del dibattito sulla legittimità dell’IA generativa: il riconoscimento dei diritti d’autore, a cui abbiamo dedicato un webinar per traduttori multimediali riassunto in cinque articoli.

La dichiarazione originale è stata stampata in un opuscolo per essere distribuita e discussa alla AVT-AR, la prima conferenza europea sui diritti d’autore di chi traduce opere multimediali, organizzata da AVTE il 16 maggio a Barcellona. Di seguito presentiamo la seconda parte della versione tradotta in italiano, che si concentra sulla presunta utilità dell’IA generativa nel lavoro della traduzione multimediale (qui la prima parte introduttiva).

Dichiarazione di AVTE sull’IA generativa – 2 Prospettiva tecnica

1. La traduzione è una forma di scrittura creativa che deve tener conto del contesto culturale, sociale e storico tanto del testo quanto dei lettori, nonché delle idiosincrasie dei personaggi, dello humour, del tono, dell’intertestualità e dell’intento dell’autore, per garantire che il messaggio venga veicolato correttamente. L’IA generativa è sprovvista di questa fondamentale capacità di contestualizzare e valutare. Molti fornitori di servizi linguistici affermano che il post-editing umano possa colmare questa lacuna in modo soddisfacente. Nella nostra esperienza di addetti ai lavori che hanno a che fare in prima persona con l’output della traduzione automatica, ciò avviene molto di rado, come spieghiamo nel dettaglio di seguito.
2. Per sua natura, la traduzione audiovisiva si presta meno di altre forme di traduzione all’uso dell’IA in quanto richiede la capacità umana di cogliere elementi extratestuali, come suoni e immagini, che l’IA non è ancora in grado di interpretare criticamente.
3. Spesso la traduzione audiovisiva ha per oggetto opere creative che puntano a essere uniche e originali. Pertanto, anche la loro traduzione dovrebbe essere unica e originale. L’IA generativa non è in grado di creare concetti originali, bensì rielabora materiali preesistenti (e verosimilmente soggetti a copyright), rendendo le creazioni artistiche sempre meno originali. Ciò va contro l’interesse dei loro autori.

Falsi miti sulla traduzione automatica

1. Si è diffusa l’idea che l’IA generativa migliori il lavoro dei traduttori, rendendolo più facile e veloce. È pregiudizio comune che una traduzione realizzata da una macchina richieda solo minime correzioni da parte dei traduttori umani.
   Avere come base un testo pre-tradotto da una macchina incapace di pensare non risparmia certo al traduttore lo sforzo più gravoso e cruciale: comprendere e veicolare il messaggio tenendo conto di molteplici aspetti come il contesto, la finalità, l’intento dell’autore, il target di riferimento, le fonti etc.
2. Compiere un simile sforzo alle tariffe offerte per il post-editing non è economicamente sostenibile. Ecco perché il più delle volte i contenuti tradotti dall’IA generativa con post-editing umano mancano di chiarezza, nessi logici ed efficacia comunicativa; in una parola, di qualità. Mentre chi traduce da zero si concentrerà nel fornire la migliore resa possibile del contenuto, chi corregge un testo tradotto dalla macchina cercherà soprattutto di rendere il testo formalmente “commercializzabile” nel minor tempo possibile, a detrimento della sostanza e della fruibilità.
3. Lo studio di Hagström e Pedersen del 2022 “Subtitles in the 2020s: The Influence of Machine Translation” dimostra come affidarsi a un testo prodotto da una macchina per una traduzione aumenti drasticamente gli errori in termini di significato, stile e leggibilità complessiva. E anche quando corretti, i testi tradotti dalla macchina sono inefficaci sul piano comunicativo. L’esposizione prolungata a testi di scarsa qualità ed efficacia può pregiudicare le capacità di scrittura sia dei post-editor, sia degli utenti finali.

Prosegui alla terza parte, che copre la più ampia prospettiva della sostenibilità di questa tecnologia per il settore.