Le traduzioni non sono semplici sostituzioni di parole e anche i sistemi più noti, come Google Translate, non sempre restituiscono una traduzione impeccabile. Le ragioni sono diverse e sono da ricercare sia nella vitalità delle lingue sia nel fatto che l’utilizzo di alcuni termini ed espressioni dipende sostanzialmente dal contesto in cui ci troviamo. Una stessa parola, infatti, può assumere diversi significati in base alla frase in cui si trova e più in generale al contesto comunicativo nel quale viene utilizzata. Questo è da sempre uno dei principali limiti e sfide dei sistemi di traduzione. Con l’avvento dell’intelligenza artificiale le cose potrebbero cambiare. Lara ne è un esempio.

L’obiettivo di Lara è la Singolarità Linguistica

Lara (il nome è stato scelto per poter essere pronunciato in tutte le lingue) è considerato il traduttore automatico più potente al mondo e un progetto ambizioso per migliorare le traduzioni. È un sistema basato sull’intelligenza artificiale ed è stato realizzato dalla società Translated, fondata Isabelle Andrieu (linguista) e Marco Trombetti (informatico). Translated ha presentato tre modelli di traduzioni: MateSub, MateDub e Lara. MateSub è più specifico per traduzioni nei sottotitoli che procedono in tempo reale con il video al quale fanno riferimento. MateDub è pensato per le traduzioni del parlato andando a preservare le voci e il tono originali. Infine c’è Lara, un sistema che Translated ha definito avere le stesse capacità di traduzione di alcuni professionisti del settore.

Il progetto alla base di Lara è stato sviluppato in collaborazione con NVIDIA utilizzando un modello di circa dieci miliardi di parole che sono state raccolte negli ultimi venticinque anni. Tanto per rendere l’idea di cos’è Lara è utile ricordare come con questa soluzione Translated è in grado di risolvere problemi e superare i limiti che neanche i Large Language Model (Llm) e gli altri servizi di traduzione professionale sono in grado di risolvere.

Translated Lara

Lara, infatti, non solo traduce e trasferisce espressioni e frasi da una lingua all’altra ma è anche in grado di comprendere il contesto in cui ci si trova. Un esempio (utilizzato anche durante la presentazione di Lara) può essere piuttosto esplicativo. La frase La terra è rossa Lara la traduce correttamente in The earth is red. Ma se si aggiunge “La terra è rossa perché siamo in un campo da tennis” il termine “the earth” diventa “the court”. Ma c’è dell’altro.

Un aspetto molto interessante di Lara è quello di riuscire ad affrontare il problema dei bias (le distorsioni delle valutazioni basate su un pregiudizio). Spesso i traduttori automatici (compresi quelli basati sull’AI) producono contenuti condizionati da pregiudizi e opinioni. Facciamo un esempio. Se si prende la frase in inglese “The nurse and the doctor are going to the hospital” sia Google Translate, ChatGPT che Google Gemini (provare per credere) traducono con “L’infermiera e il dottore stanno andando all’ospedale” dando per scontato che la professione di infermiera sia svolta da una donna e quella di dottore da un uomo. Ma in quella frase la lingua inglese non specifica il genere, per cui sarebbe altrettanto corretta anche la traduzione “L’infermiere e la dottoressa stanno andando in ospedale”. In questo tipo di traduzioni Lara chiede se è corretta l’interpretazione fornita, altrimenti può rivederla mantenendo un genere neutro. Per cui l’esempio viene tradotto con “Il personale infermieristico e il medico stanno andando all’ospedale”.

Parallelamente Lara è in grado anche di esprimere una certa creatività per cui la traduzione può non essere strettamente letterale. L’esempio è quello “The new iPhone” che Lara traduce con “l’iPhone che ti farà girare la testa”.

Le capacità di Lara non si esauriscono a questo. Il sistema è infatti in grado di effettuare traduzioni in tempo reale supportando anche la voce e i documenti (compresi quelli InDesign). In questo modo Lara si avvicina in maniera impressionante alla Singolarità Linguistica, la capacità di traduzione con un ridotto numero di errori. Quanto mostrato da Lara risulta straordinario, ma Translated ha già annunciato per gennaio 2025 la nuova versione, Lara Grande, ancora più potente. Oggi il margine di errore di Lara è del 2,5%, ma l’obiettivo di Lara Grande è di scendere all’1%.

Stiamo andando incontro verso una sorta di traduttore universale al quale sarà necessario solamente fornire una fonte (vocale, testuale o documentale) che poi il sistema tradurrà senza neanche dover fare copia e incolla del testo. Lara ci riesce già ma in futuro potrà essere ancora più efficace. Anche perché Translator ha comunicato che sta allenando Lara anche per comprendere dialetti come il napoletano e il romano mostrando un’ulteriore capacità di comprendere anche le sfumature gergali e dialettali.

Lara sarà la fine dello studio delle lingue? Secondo Marco Trombetti, attuale amministratore delegato di Translator, no. Anzi. Scopo dei cosiddetti traduttori universali è quello di impedire che una lingua possa sopraffare le altre. Storicamente possiamo ricordare quanto avvenuto con il Latino con la diffusione dell’Impero Romano e con l’inglese in epoche più recenti. Contrastare questa tendenza può portare a evitare svantaggi competitivi anche in ambito professionale.

Inoltre in un futuro non troppo prossimo Lara potrebbe essere usata per le traduzioni simultanee nelle videoconferenze. Due interlocutori di lingue diverse potranno parlare (e vedersi) in tempo reale e ascoltare nella lingua per loro comprensibile. Due manager di aziende diverse o due collaboratori della stessa multinazionale potranno partecipare a una call o un meeting e parlare uno in italiano e l’altro in arabo e capirsi. Perché l’intelligenza artificiale sarà in grado anche di intervenire sull’adattamento del labiale e rendere la conversazione ancora più naturale, o quasi.