Il settore librario sotto pressione - Come cambiano i servizi di traduzione con l'intelligenza artificiale?
di Andreas G. Förster
ChatGPT, DeepL, Google Translate... I testi e le traduzioni saranno presto generati al 100% da macchine? Cosa significa questo per il settore librario? E come cambierà la professione dei traduttori?
“Se vogliamo che tutto rimanga com’è, bisogna che tutto cambi”[1]. La citazione dal Gattopardo di Tomasi di Lampedusa è da tempo nota: non tutte le innovazioni implicano un cambiamento. Se e come cambierà il lavoro dei traduttori letterari con l’uso dell'intelligenza artificiale (IA) dipende da quanto e come l’intelligenza artificiale verrà utilizzata.
Se si crede alle promesse pubblicitarie dell'industria informatica e si fa un uso intensivo di software di IA, la traduzione letteraria, degradata a post-editing, subisce il destino storico del lavoro in fabbrica, di cui la parcellizzazione in movimenti ripetitivi della mano è solo un aspetto: attualmente, le IA non convertono correttamente, da una parte all’altra dell’Atlantico, nemmeno le taglie dei vestiti e le misure delle lunghezze, per non parlare dell'adattamento delle peculiarità tipografiche. Nel complesso, la post-elaborazione dei risultati della macchina si differenzia dall'editing della traduzione nel fatto che l'algoritmo non fornisce una base testuale sicura; in caso di dubbio, le frasi sono scollegate l'una dall'altra. Come spiega André Hansen per il progetto di Intelligenza collettiva: "Un traduttore automatico può prendere una decisione corretta in una frase, e nella frase successiva affrontare lo stesso problema e decidere in modo sbagliato".
Il progetto Kollektive Intelligenz (Intelligenza collettiva) è stato fondato nel 2022 da due traduttori e una traduttrice ed è sostenuto dal Fondo tedesco per i traduttori con fondi del programma del Ministero federale per la cultura e i media Neustart Kultur. L'obiettivo è incoraggiare i traduttori letterari nazionali a impegnarsi in uno scambio informato sui vantaggi e gli svantaggi dell'uso dell'IA. La base empirica è stata sviluppata da 14 colleghi utilizzando il software generico, cioè non specifico per ogni argomento, della start-up di Colonia DeepL sulla base di estratti di un libro di saggistica e di un romanzo di intrattenimento.
Come risultato, il progetto “Intelligenza collettiva” riconosce tre effetti principali sul testo generato dalla macchina: l'effetto affaticamento, l'effetto pre-editing e l'effetto ostacolo. Una base di testo fragile è la causa principale dell'affaticamento. (Con la traduzione classica si lavora con un solo testo di partenza, traducendo con l’intelligenza artificiale ci sono due testi che richiedono attenzione: l'originale in lingua straniera e l'output generato meccanicamente. Rilevare entrambi richiede tempo ed energia aggiuntivi). La traduzione è viziata perché il post-editing si basa già sull'output della macchina (soprattutto nella struttura della frase e nel vocabolario). Questo a volte rappresenta un ostacolo quando prende il sopravvento sull'originale letterario. Questa prospettiva di traduzione può essere letta online nella già citata sintesi di André Hansen e in 14 relazioni di lavoro[2].
L'Organizzazione internazionale per la standardizzazione ha persino concordato un proprio regolamento in merito alle traduzioni automatiche. La norma DIN-ISO 18587:2018-02 sul post-editing cita due motivi per l'uso dell'IA: risparmio di tempo e denaro. Tuttavia, chiarisce anche che non (!) tutti i testi sono adatti alla traduzione automatica e che i testi non sottoposti a post-editing non sono pronti per la pubblicazione. Questo allo stato attuale della tecnologia. Il potenziale di risparmio dipende sempre dal singolo caso concreto (si parla di numeri dal 10% al 30%), ma può anche essere negativo e comportare un lavoro aggiuntivo. Tutto dipende dal testo, dal traduttore o traduttrice e da chi fa il post-editing.
Le macchine possono generare arte?
In Germania, la questione se le macchine possano avere la protezione del diritto d'autore per la generazione di testi o immagini è relativamente chiara: solo un essere umano, una persona fisica, può essere l'autore. Un'opera è sempre di origine umana, tutto il resto è un prodotto; il diritto d'autore rimane sempre dell'artista, solo i diritti d'uso sono trasferibili. Il discorso delle "opere emergenti" cerca ora di spianare la strada a un cambiamento di significato e a una diluizione del diritto d'autore: se i prodotti artistici generati dalle macchine e quelli creati dall'uomo non sono più distinguibili, si dice, l'uomo non può più rivendicare una protezione speciale. Non è ancora chiaro se un tribunale ordinario utilizzerebbe questa argomentazione.
L'utilizzo del software è disastroso per quanto riguarda l’estetica dei testi tradotti. L'espressione e il significato tendono a perdere forza nell'output della macchina. Quanto questo sia grave varia da lingua a lingua - per il tedesco, in ogni caso, si può osservare quanto segue: scarsa variazione dei verbi, costruzioni spesso passive, paratassi senza equilibrio interno alla frase, stile nominale, pochissime parole composte, ecc. In sostanza, si tratta spesso di forti interferenze che si estendono alla lingua tedesca. E alla fine, spesso sembrano essere accettate.
Tornando all'uso dell'IA: stando alle dichiarazioni dei traduttori letterari, non si può contare su un risparmio di tempo. Secondo loro, l'IA serve soprattutto come ulteriore fonte di ispirazione per singole espressioni, frasi o paragrafi e rappresenta un altro strumento di supporto, il più nuovo. L'interpretazione di opere testuali in lingua straniera guadagna così un potenziale passo in avanti, ma non può essere accelerata, almeno non senza compromettere la qualità del testo.
Il salto di qualità che i sistemi di traduzione ad apprendimento automatico potranno fare in futuro dipende da molti fattori (non ultimo lo sviluppo di software specifici e adattivi). Tuttavia, c’è chi sostiene che questi modelli linguistici siano sostanzialmente limitati, per cui l'uomo non diventerà mai superfluo nel processo di scrittura e traduzione. I linguisti informatici sottolineano che la macchina coglie solo una delle due o tre dimensioni di un segno linguistico, ossia la forma[3], ma non il contenuto né il significato.
È improbabile che "l'IA" sostituisca (i traduttori. Tuttavia, la tensione tra traduttori, redattori ed editori potrebbe accentuarsi ulteriormente se questi ultimi diventassero dipendenti dalle tecnologie di IA. Certo, il tema dell'IA nell'industria libraria non riguarda solo le traduzioni, almeno a medio termine, ma anche il settore dei libri per bambini, il campo dell'illustrazione, dell'analisi dei manoscritti, della previsione delle vendite/pianificazione dei cataloghi e della produzione di audiolibri. La produzione di libri completamente automatizzata è una pura speculazione, ma sta già causando parecchie palpitazioni.
Andreas G. Förster lavora come traduttore letterario freelance e insieme a Heide Franck e André Hansen, è uno dei tre promotori del progetto Kollektive Intelligenz (Intelligenza collettiva).
[1] Giuseppe Tomasi di Lampedusa, Il gattobardo (1958), trad. di. B. Kroeber (2019), p. 36.
[2] André Hansen, „Kollektive Intelligenz: Kann KI Literatur?“, 2023, https://kollektive-intelligenz.de/originals/kollektive-intelligenz-kann-ki-literatur/
[3] vedere Emily M. Bender und Alexander Koller, „Climbing towards NLU: On Meaning, Form, and Understanding in the Age of Data“, 2020, https://aclanthology.org/2020.acl-main.463.pdf
Traduzione: Goethe Institut Milano
Copyright: © 2023 Litrix.de
“Se vogliamo che tutto rimanga com’è, bisogna che tutto cambi”[1]. La citazione dal Gattopardo di Tomasi di Lampedusa è da tempo nota: non tutte le innovazioni implicano un cambiamento. Se e come cambierà il lavoro dei traduttori letterari con l’uso dell'intelligenza artificiale (IA) dipende da quanto e come l’intelligenza artificiale verrà utilizzata.
Se si crede alle promesse pubblicitarie dell'industria informatica e si fa un uso intensivo di software di IA, la traduzione letteraria, degradata a post-editing, subisce il destino storico del lavoro in fabbrica, di cui la parcellizzazione in movimenti ripetitivi della mano è solo un aspetto: attualmente, le IA non convertono correttamente, da una parte all’altra dell’Atlantico, nemmeno le taglie dei vestiti e le misure delle lunghezze, per non parlare dell'adattamento delle peculiarità tipografiche. Nel complesso, la post-elaborazione dei risultati della macchina si differenzia dall'editing della traduzione nel fatto che l'algoritmo non fornisce una base testuale sicura; in caso di dubbio, le frasi sono scollegate l'una dall'altra. Come spiega André Hansen per il progetto di Intelligenza collettiva: "Un traduttore automatico può prendere una decisione corretta in una frase, e nella frase successiva affrontare lo stesso problema e decidere in modo sbagliato".
Il progetto Kollektive Intelligenz (Intelligenza collettiva) è stato fondato nel 2022 da due traduttori e una traduttrice ed è sostenuto dal Fondo tedesco per i traduttori con fondi del programma del Ministero federale per la cultura e i media Neustart Kultur. L'obiettivo è incoraggiare i traduttori letterari nazionali a impegnarsi in uno scambio informato sui vantaggi e gli svantaggi dell'uso dell'IA. La base empirica è stata sviluppata da 14 colleghi utilizzando il software generico, cioè non specifico per ogni argomento, della start-up di Colonia DeepL sulla base di estratti di un libro di saggistica e di un romanzo di intrattenimento.
Come risultato, il progetto “Intelligenza collettiva” riconosce tre effetti principali sul testo generato dalla macchina: l'effetto affaticamento, l'effetto pre-editing e l'effetto ostacolo. Una base di testo fragile è la causa principale dell'affaticamento. (Con la traduzione classica si lavora con un solo testo di partenza, traducendo con l’intelligenza artificiale ci sono due testi che richiedono attenzione: l'originale in lingua straniera e l'output generato meccanicamente. Rilevare entrambi richiede tempo ed energia aggiuntivi). La traduzione è viziata perché il post-editing si basa già sull'output della macchina (soprattutto nella struttura della frase e nel vocabolario). Questo a volte rappresenta un ostacolo quando prende il sopravvento sull'originale letterario. Questa prospettiva di traduzione può essere letta online nella già citata sintesi di André Hansen e in 14 relazioni di lavoro[2].
L'Organizzazione internazionale per la standardizzazione ha persino concordato un proprio regolamento in merito alle traduzioni automatiche. La norma DIN-ISO 18587:2018-02 sul post-editing cita due motivi per l'uso dell'IA: risparmio di tempo e denaro. Tuttavia, chiarisce anche che non (!) tutti i testi sono adatti alla traduzione automatica e che i testi non sottoposti a post-editing non sono pronti per la pubblicazione. Questo allo stato attuale della tecnologia. Il potenziale di risparmio dipende sempre dal singolo caso concreto (si parla di numeri dal 10% al 30%), ma può anche essere negativo e comportare un lavoro aggiuntivo. Tutto dipende dal testo, dal traduttore o traduttrice e da chi fa il post-editing.
Le macchine possono generare arte?
In Germania, la questione se le macchine possano avere la protezione del diritto d'autore per la generazione di testi o immagini è relativamente chiara: solo un essere umano, una persona fisica, può essere l'autore. Un'opera è sempre di origine umana, tutto il resto è un prodotto; il diritto d'autore rimane sempre dell'artista, solo i diritti d'uso sono trasferibili. Il discorso delle "opere emergenti" cerca ora di spianare la strada a un cambiamento di significato e a una diluizione del diritto d'autore: se i prodotti artistici generati dalle macchine e quelli creati dall'uomo non sono più distinguibili, si dice, l'uomo non può più rivendicare una protezione speciale. Non è ancora chiaro se un tribunale ordinario utilizzerebbe questa argomentazione.
L'utilizzo del software è disastroso per quanto riguarda l’estetica dei testi tradotti. L'espressione e il significato tendono a perdere forza nell'output della macchina. Quanto questo sia grave varia da lingua a lingua - per il tedesco, in ogni caso, si può osservare quanto segue: scarsa variazione dei verbi, costruzioni spesso passive, paratassi senza equilibrio interno alla frase, stile nominale, pochissime parole composte, ecc. In sostanza, si tratta spesso di forti interferenze che si estendono alla lingua tedesca. E alla fine, spesso sembrano essere accettate.
Tornando all'uso dell'IA: stando alle dichiarazioni dei traduttori letterari, non si può contare su un risparmio di tempo. Secondo loro, l'IA serve soprattutto come ulteriore fonte di ispirazione per singole espressioni, frasi o paragrafi e rappresenta un altro strumento di supporto, il più nuovo. L'interpretazione di opere testuali in lingua straniera guadagna così un potenziale passo in avanti, ma non può essere accelerata, almeno non senza compromettere la qualità del testo.
Il salto di qualità che i sistemi di traduzione ad apprendimento automatico potranno fare in futuro dipende da molti fattori (non ultimo lo sviluppo di software specifici e adattivi). Tuttavia, c’è chi sostiene che questi modelli linguistici siano sostanzialmente limitati, per cui l'uomo non diventerà mai superfluo nel processo di scrittura e traduzione. I linguisti informatici sottolineano che la macchina coglie solo una delle due o tre dimensioni di un segno linguistico, ossia la forma[3], ma non il contenuto né il significato.
È improbabile che "l'IA" sostituisca (i traduttori. Tuttavia, la tensione tra traduttori, redattori ed editori potrebbe accentuarsi ulteriormente se questi ultimi diventassero dipendenti dalle tecnologie di IA. Certo, il tema dell'IA nell'industria libraria non riguarda solo le traduzioni, almeno a medio termine, ma anche il settore dei libri per bambini, il campo dell'illustrazione, dell'analisi dei manoscritti, della previsione delle vendite/pianificazione dei cataloghi e della produzione di audiolibri. La produzione di libri completamente automatizzata è una pura speculazione, ma sta già causando parecchie palpitazioni.
Andreas G. Förster lavora come traduttore letterario freelance e insieme a Heide Franck e André Hansen, è uno dei tre promotori del progetto Kollektive Intelligenz (Intelligenza collettiva).
[1] Giuseppe Tomasi di Lampedusa, Il gattobardo (1958), trad. di. B. Kroeber (2019), p. 36.
[2] André Hansen, „Kollektive Intelligenz: Kann KI Literatur?“, 2023, https://kollektive-intelligenz.de/originals/kollektive-intelligenz-kann-ki-literatur/
[3] vedere Emily M. Bender und Alexander Koller, „Climbing towards NLU: On Meaning, Form, and Understanding in the Age of Data“, 2020, https://aclanthology.org/2020.acl-main.463.pdf
Traduzione: Goethe Institut Milano
Copyright: © 2023 Litrix.de