{"id":183317,"date":"2023-02-09T12:02:29","date_gmt":"2023-02-09T15:02:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.trustedtranslations.com\/?post_type=blog&p=183317"},"modified":"2023-02-09T11:46:51","modified_gmt":"2023-02-09T14:46:51","slug":"machine-translation-and-its-potential-perils-part-1","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.trustedtranslations.com\/it\/blog\/machine-translation-and-its-potential-perils-part-1","title":{"rendered":"Traduzione automatica e potenziali rischi (Parte 1)"},"content":{"rendered":"

Le macchine sono affidabili per lavare i piatti o tenere nota delle attivit\u00e0 in programma, ma vi fidereste a lasciar parlare una macchina al vostro posto?<\/p>\n

Poich\u00e9 il mondo dell\u2019istruzione e della tecnologia sono in fermento per via delle potenzialit\u00e0 (e delle insidie) legate agli strumenti basati sull\u2019intelligenza artificiale come ChatGPT, \u00e8 il momento giusto per saperne di pi\u00f9 su altro strumento spesso considerato la soluzione a problemi complessi: la traduzione automatica (MT). Non si pu\u00f2 negare che software di traduzione automatica come Google Translate e Microsoft Translator siano diventati incredibilmente sofisticati. Basata su algoritmi e reti neurali all\u2019avanguardia, la traduzione automatica \u00e8 in grado di fare di tutto, dal tradurre centinaia di pagine di gergo tecnico all\u2019aiutare gli utenti a ordinare cibo all\u2019estero.<\/p>\n

Ma cosa succede quando qualcosa non va per il verso giusto? Questo post, il primo di due dedicati alla traduzione automatica, ne analizza i potenziali rischi.<\/p>\n

Gli errori possono portare a incomprensioni dalla portata disastrosa<\/strong><\/h2>\n

\u00c8 facile immaginare di utilizzare la traduzione automatica per colmare lacune semplici ma potenzialmente imbarazzanti nella comunicazione, ad esempio chiedere indicazioni in aeroporto o salutare in una lingua che non si conosce bene.<\/p>\n

Tuttavia, poich\u00e9 gli algoritmi di traduzione automatica non hanno la capacit\u00e0 di interpretare il tono, il contesto e i modi di dire, possono rapidamente trasformare un\u2019interazione sociale apparentemente banale in esternazioni di violenza. Nell\u2019ottobre 2017, ad esempio, Facebook commise un errore grave<\/a> traducendo il sottotitolo delle foto di un utente palestinese (yusbihuhum, ovvero il termine arabo per dire \u201cbuongiorno\u201d) in \u201cattaccateli\u201d in ebraico e \u201cfategli del male\u201d in inglese. L\u2019uomo venne arrestato e interrogato dalla polizia israeliana.<\/p>\n

In effetti, in uno studio sugli errori gravi nella traduzione automatica, i ricercatori dell\u2019Imperial College London hanno scoperto che gli algoritmi di traduzione automatica hanno particolari problemi con il linguaggio legato alla violenza<\/a>. Non soltanto tendono a tradurlo in modo errato, ma spesso introducono contenuti violenti e implicazioni offensive non presenti nelle frasi di origine.<\/p>\n

Fiducia eccessiva in ambienti ad alto rischio<\/strong><\/h2>\n

L\u2019entusiasmo delle organizzazioni per la promozione e l\u2019adozione della traduzione automatica, spesso vista come metodo di risparmio, \u00e8 particolarmente pericoloso in situazioni ad alto rischio.<\/p>\n

Ad esempio, l\u2019utilizzo di Google Translate per fornire istruzioni in pronto-soccorso spesso ha come esito errori gravi, in particolare con le lingue rare. Non si pu\u00f2 in alcun modo sottovalutare l\u2019importanza di una traduzione di qualit\u00e0 elevata in ambito sanitario<\/a>. Misure, dosaggi, istruzioni, sintomi e altro ancora devono essere riferiti con estrema accuratezza per evitare reazioni allergiche, overdose e altri esiti potenzialmente fatali.<\/p>\n

Anche le organizzazioni governative utilizzano la traduzione automatica in settori in cui gli errori di traduzione possono avere un impatto catastrofico. A fine 2022 l\u2019Ente federale per la gestione delle emergenze (FEMA) ha revocato l\u2019incarico a un\u2019azienda che ha utilizzato la traduzione automatica<\/a> per fornire supporto post catastrofe a comunit\u00e0 di nativi dell\u2019Alaska. Al momento dei soccorsi dopo un pericoloso tifone, i nativi di lingua inupiaq e altre lingue sono stati accolti con frasi grottesche come \u201cTuo marito \u00e8 un orso polare smilzo\u201d.<\/p>\n

Anche l\u2019utilizzo della traduzione automatica da parte delle forze dell\u2019ordine d\u00e0 adito a questioni legali spinose. Ad esempio, nel 2017 la polizia locale ha utilizzato Google Translate per convincere un guidatore di lingua spagnola a consentire loro di perquisire la sua auto. Tuttavia, il tribunale ha sentenziato che le traduzioni di Google Translate non sono neanche lontanamente sufficienti come base per una perquisizione ufficiale e il caso \u00e8 stato archiviato.<\/p>\n

Strumenti di machine learning e dilemmi etici<\/strong><\/h2>\n

Infine, il rapido sviluppo degli strumenti di machine learning solleva gi\u00e0 di per s\u00e9 alcune questioni etiche. I ricercatori hanno scoperto che l\u2019addestramento di un singolo modello di IA di grandi dimensioni<\/a> comporta l\u2019emissione di oltre 284.000 kg (626.000 libbre) di CO2<\/sub> equivalente, una quantit\u00e0 pari a circa cinque volte le emissioni di un\u2019automobile media nel corso dell\u2019intero ciclo di vita! Anche se assumere traduttori umani pu\u00f2 non sembrare cos\u00ec vantaggioso dal punto di vista economico, si tratta di una scelta molto pi\u00f9 rispettosa dell\u2019ambiente per le aziende impegnate nella sostenibilit\u00e0.<\/p>\n

Al contempo, gli algoritmi che supportano questa tecnologia spesso fanno affidamento sul lavoro invisibile di \u201cmicrolavoratori\u201d sottopagati, ovvero persone, spesso di paesi in via di sviluppo, che addestrano gli algoritmi rimuovendo materiali offensivi, valutando i risultati e svolgendo altre attivit\u00e0 noiose. Anche se gli strumenti di machine learning cercano di convincerci di essere allo stesso livello dei traduttori umani, in realt\u00e0 non funzionano senza una rigorosa supervisione e input da parte dell\u2019uomo.<\/p>\n

Dovremmo usare la traduzione automatica?<\/strong><\/h2>\n

I rischi legati alla traduzione automatica non significano che essa non debba mai essere utilizzata, anche se di rado essa pu\u00f2 emulare l\u2019accuratezza e la competenza culturale dei traduttori umani di qualit\u00e0. Nella seconda parte vedremo come evitare alcuni di questi problemi. Nel frattempo, l\u2019opzione migliore \u00e8 collaborare con un\u2019azienda che garantisca servizi di traduzione di alta qualit\u00e0<\/a>, inclusi linguisti esperti che effettuano il post editing della traduzione automatica<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Le macchine sono affidabili per lavare i piatti o tenere nota delle attivit\u00e0 in programma, ma vi fidereste a lasciar parlare una macchina al vostro posto? 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