La traduzione nell'era dell'IA: nuovi ruoli, nuove competenze, nuova formazione
10.6092/issn.1974-4382/18786
L’articolo esplora l’impatto dell’intelligenza artificiale (IA) e in particolare della traduzione automatica neurale (NMT) nel settore della traduzione. L’IA può semplificare e aumentare la produttività e la qualità del lavoro, ma anche rendere marginale il lavoro umano e genera quindi atteggiamenti contrastanti riguardo all’adozione di queste tecnologie. Quel che è certo è che sono in atto profonde trasformazioni dei modi di lavorare, dei ruoli professionali di chi opera nel campo delle lingue e della concezione stessa di traduzione. I fornitori di servizi di servizi linguistici che hanno probabilità di prosperare sono quelli in grado di trasformarsi in specialisti che governano i processi di lavoro, sanno usare e orientare le macchine e sanno che l’IA ha bisogno delle lingue e dei dati linguistici per evolvere. Ma anche in attori della comunicazione interlinguistica consapevoli in possesso di sensibilità linguistica, consapevolezza interculturale e creatività. I traduttori diventano post-editor, transcreatori, gestori di dati linguistici, consulenti per la comunicazione multilingue per diversi media o istruttori di traduttori non professionali. Il post-editing è diventata un’attività convergente con la traduzione umana e sempre più traduttori e studenti utilizzano la traduzione automatica (MT) spesso integrata in strumenti di traduzione assistita dal computer (CAT). Ai professionisti della traduzione pertanto è richiesto capire l’evoluzione, le caratteristiche e i tipi di sistemi MT, il loro potenziale e le limitazioni e conoscere e misurarsi con i vari ambiti di attività che stanno emergendo. Si pone quindi la domanda se l’offerta formativa di università e scuole nel campo della traduzione e delle lingue siano ancora adeguati o come questi debbano affrontare la sfida di aggiornare i propri programmi e curricula di studio per rispondere alle esigenze del mercato.
application/pdf
1974-4382
18786
it
Gabriele Galati
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
mediAzioni
language professionals
La traduzione nell'era dell'IA: nuovi ruoli, nuove competenze, nuova formazione
Text.Serial.Journal
https://mediazioni.unibo.it/
39
Articles
2023-12-27
2023-12-19
2023-12-27
2023-12-27
A35-A54
M
Gabriele Galati
2023/12/27
10.6092/issn.1974-4382/18786
A35
Civica Scuola Interpreti e Traduttori Altiero Spinelli Milano
1974-4382
language professionals
it
A54
La traduzione nell’era dell'IA: nuovi ruoli, nuove competenze, nuova formazione
https://mediazioni.unibo.it/article/download/18786/17361
39
L’IA per la traduzione: verso una nuova progettazione didattica?         mediAzioni 39 (2023)
                                                                               ISSN   1974-4382


      LA TRADUZIONE NELL’ERA DELL’IA: NUOVI RUOLI,
         NUOVE COMPETENZE, NUOVA FORMAZIONE

                     HELLMUT RIEDIGER, GABRIELE GALATI
    ZHAW – ZURICH UNIVERSITY OF APPLIED SCIENCES, CIVICA SCUOLA INTERPRETI E
                    TRADUTTORI ALTIERO SPINELLI MILANO

hellmut.riediger@scmmi.it, gabriele.galati@scmmi.it



Citation: Riedeger, Hellmut e Gabriele Galati (2023) “La traduzione nell’era dell’IA:
nuovi ruoli, nuove competenze, nuova formazione”, in Maria Margherita Mattioda,
Alessandra Molino, Lucia Cinato e Ilaria Cennamo (a cura di) L'intelligenza artificiale per
la traduzione: verso una nuova progettazione didattica?, mediAzioni 39: A35-A54,
https://doi.org/10.6092/issn.1974-4382/18786, ISSN 1974-4382.



Abstract: L’articolo esplora l’impatto dell’intelligenza artificiale (IA) e in particolare
della traduzione automatica neurale (NMT) nel settore della traduzione. L’IA può
semplificare e aumentare la produttività e la qualità del lavoro, ma anche rendere
marginale il lavoro umano e genera quindi atteggiamenti contrastanti riguardo
all’adozione di queste tecnologie. Quel che è certo è che sono in atto profonde
trasformazioni dei modi di lavorare, dei ruoli professionali di chi opera nel campo delle
lingue e della concezione stessa di traduzione. I fornitori di servizi di servizi linguistici
che hanno probabilità di prosperare sono quelli in grado di trasformarsi in specialisti
che governano i processi di lavoro, sanno usare e orientare le macchine e sanno che l’IA
ha bisogno delle lingue e dei dati linguistici per evolvere. Ma anche in attori della
comunicazione interlinguistica consapevoli in possesso di sensibilità linguistica,
consapevolezza interculturale e creatività. I traduttori diventano post-editor,
transcreatori, gestori di dati linguistici, consulenti per la comunicazione multilingue per
diversi media o istruttori di traduttori non professionali. Il post-editing è diventata
un’attività convergente con la traduzione umana e sempre più traduttori e studenti
utilizzano la traduzione automatica (MT) spesso integrata in strumenti di traduzione
assistita dal computer (CAT). Ai professionisti della traduzione pertanto è richiesto
capire l’evoluzione, le caratteristiche e i tipi di sistemi MT, il loro potenziale e le
limitazioni e conoscere e misurarsi con i vari ambiti di attività che stanno emergendo.
Si pone quindi la domanda se l’offerta formativa di università e scuole nel campo della
traduzione e delle lingue siano ancora adeguati o come questi debbano affrontare la
sfida di aggiornare i propri programmi e curricula di studio per rispondere alle esigenze
del mercato.

Parole chiave: intelligenza artificiale; traduzione automatica; post-editing; formazione;
professionisti delle lingue.



Copyright © 2023
The text in this work is licensed under CC-BY 4.0.                                         A35
A36                                                                                RIEDIGER, GALATI



Abstract: This article examines the impact of Artificial Intelligence (AI), and in
particular Neural Machine Translation (NMT), on the translation industry. AI has the
potential to simplify and increase productivity and the quality of work, but it also has
the potential to marginalise human labour, creating conflicting attitudes towards the
adoption of technologies. What is certain is that profound changes are taking place in
the way we work, in the roles of language professionals and in the very concept of
translation. The language service providers that are likely to thrive are those that can
transform themselves into specialists who manage work processes, know how to use and
control machines, and understand that AI needs language data to evolve. Professionals
should also demonstrate to be conscious interlingual communicators with linguistic
sensitivity, intercultural awareness and creativity. Translators are becoming post-
editors, transcreators, language data managers, multilingual communication consultants
for different media or trainers of non-professional translators. Post-editing has become
a convergent activity with human translation, and translators and students are
increasingly using NMT, often integrated with computer-aided translation (CAT) tools.
Translation professionals are therefore required to understand the evolution,
characteristics and types of NMT systems, their potential and limitations, and to know
and deal with the different fields of activity that are emerging. This raises the question
of whether the translation and language training offered by universities and schools is
still adequate, or how they should embrace the challenge of updating their curricula
and study programs to meet the needs of the market.

Keywords: Artificial Intelligence; Neural Machine Translation; post-editing; translation
training; language professionals.



1. Introduzione

Come in molti altri ambiti della vita sociale e lavorativa, anche nel settore della
traduzione l’intelligenza artificiale (IA) semplifica molte attività, rendendo
accessibili servizi prima inimmaginabili e ha il potenziale di integrare e
aumentare le capacità umane, portando a una maggiore produttività, maggiore
domanda di intervento umano e miglioramento della qualità del lavoro. Allo
stesso tempo, però, c’è la preoccupazione che l’IA potrebbe presto diventare
pervasiva e rendere marginale, se non superfluo, il lavoro umano. I sistemi di
traduzione automatica neurale (in inglese Neural Machine Translation o NMT),
diffusi a partire dal 2016, altre tecnologie per l’elaborazione del linguaggio
naturale, come ChatGPT diventato noto al grande pubblico alla fine del 2022 1, e
la gestione dei flussi di lavoro basate sull’IA, stanno avendo un forte impatto su
vari aspetti delle professioni linguistiche.


1
  ChatGPT è un software per la generazione di testo sviluppato da OpenAI, con molte abilità:
oltre a generare testi di molte tipologie (saggi, istruzioni tecniche, pagine web, racconti, poesie
ecc.) in modo autonomo e a fornire traduzioni in molte lingue, permette, infatti, di creare
riassunti o abstract, correggere o modificare testi dal punto di vista grammaticale e stilistico,
indicare termini chiave di un settore, estrarli da un testo e fornire gli equivalenti in altre lingue.
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Fornitori di servizi linguistici, professionisti e formatori considerano la
traduzione automatica o machine translation (MT) e il post-editing come il
fenomeno più dirompente (Statista 2020) della cosiddetta industria linguistica,
che complessivamente cresce in media di circa il 10% all’anno, e la tendenza
pare inarrestabile (ELIS 2020: 47-53). Il valore del mercato delle varie
applicazioni di MT è stato valutato in 400 milioni di dollari nel 2016, e si prevede
che raggiunga i 1500 milioni nel 2024 (Liu 2018). Sono stati calcolati possibili
incrementi della produttività che oscillano tra il 40% per la documentazione
tecnica (Plitt e Masselot 2010), il 35% per testi del settore bancario (Läubli et al.
2019) e addirittura un sorprendente 36% per i testi letterari (Toral e Way 2018).
     Tuttavia, tra i professionisti, si continua a percepire anche scetticismo e
timore, se non ostilità2. Spesso queste opinioni sono dovute a mancanza di
formazione specifica. Infatti, secondo molti docenti le nozioni relative alla
traduzione automatica e al post-editing fornite dalle università sono insufficienti
(Ginovat 2019). I datori di lavoro, a loro volta, lamentano scarsa conoscenza del
mercato e dei processi di lavoro da parte dei neolaureati: la loro preparazione
delude un’azienda di traduzione su cinque (ELIS 2020). Scuole, università e altre
istituzioni formative del settore della traduzione e delle lingue si trovano quindi
a confrontarsi con domande impellenti quali per esempio: Ha ancora senso
formare traduttori? Cosa devono sapere e saper fare? Come insegnare ai nostri
studenti a lavorare e confrontarsi con le tecnologie? Che altre figure professionali
stanno emergendo nell’industria delle lingue? I nostri programmi e curricula di
traduzione sono adeguati?
     In questo contributo forniremo una breve riflessione sull’evoluzione del
concetto di traduzione, una sintetica panoramica sui nuovi ruoli, sui nuovi
compiti e sulle nuove competenze che stanno emergendo, e quali ricadute questi
sviluppi possono o dovrebbero avere sull’insegnamento della traduzione e sui
contenuti dei curricula e dei programmi di studio.


2. Trasformazione del concetto di traduzione

È opinione diffusa che i modi di lavorare e la professione stessa dei traduttori,
come siamo abituati a concepirli, devono trasformarsi per non essere resi
superflui dai progressi della tecnologia. Secondo Massardo e van der Meer in
futuro potrebbe non esserci più bisogno di traduttori, quanto meno come li si
intendeva un tempo (2017: 22). Marco Trombetti (2019), CEO di Translated,
addirittura vede avvicinarsi il momento in cui non sarà più necessario neanche
il post-editing3. L’evoluzione della MT, ma non solo, attribuisce quindi nuovi
significati alla traduzione e alla comunicazione multilingue e al ruolo dei



2
  Emblematici questi commenti tratti da una chat di traduttori sull’opportunità di un workshop
di post-editing (ottobre 2021):
“Meglio non incoraggiare certe pratiche professionali poco consone e nocive per noi traduttori”
“Purtroppo il post-editing, o meglio dire l’abuso di post-editing si sta trasformando in un
pericoloso boomerang”
3
  Taus Talks, episode 4, part 1, 27/3/2019, https://info.taus.net/taus-talks-translated-part-1.
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traduttori (cfr. anche Massey 2018). O forse invece di “nuovi”, sarebbe meglio
dire “aggiornati”, perché da sempre traduzione significa tante cose diverse.
    Nel mondo occidentale, fin dall’antichità, la traduzione nella pratica è stata
caratterizzata dalla coesistenza di due approcci “ideali”, che rispondono a due
esigenze diverse: la traduzione letterale (parola per parola) e la traduzione
libera, la trasposizione fedele o l’adattamento. A seconda dei periodi e degli
autori è stata descritta con metafore o tecnicismi linguistici come “fedeltà al testo
originale vs fedeltà al senso”, “fedele ma bruttina vs bella ma infedele”,
“semantica vs comunicativa”, “source oriented vs target oriented” ecc. Oggi
potremmo aggiungere la coppia “traducibilità automatica vs transcreazione”.
    Tuttavia, solo in tempi relativamente recenti sono emersi due paradigmi4
della traduzione che riflettono due prospettive contrapposte ma complementari.
L’epoca cosiddetta scientifica degli studi sulla traduzione inizia negli anni ‘50
del secolo scorso, proprio in seguito all’interesse per la traduzione automatica.
Benché la “teoria della traduzione” fosse considerata solo un ambito secondario
della linguistica, le crescenti esigenze di comunicazione interlinguistica in
ambito civile e militare, stimolarono la ricerca di chiavi per comprendere e
tradurre rapidamente. Nella cornice della linguistica strutturalista, il processo di
traduzione viene considerato come un processo di decodifica e ricodifica5. Nella
prima fase di analisi e decodifica il testo di partenza viene smontato in tutti i
suoi componenti e in tutte le sue unità di significato e nella seconda fase di sintesi
e ricodifica questi vengono ricomposti nel testo di arrivo. Emerge così il
paradigma dell’equivalenza, che si riferisce a una relazione sostanziale tra
parola, frase o testo “fonte” e parola, frase o testo di “arrivo” basata sul confronto
linguistico dei testi fonte con i testi d’arrivo. Le operazioni che il traduttore
compie sono un tentativo di annullare la distanza tra le lingue intervenendo sulle
unità linguistiche attraverso quelli che Catford (1965) chiama translation shifts,
ovvero operazioni di aggiustamento, spostamento, espansione, riduzione,
compensazione. I teorici dell’equivalenza come Catford o Oettinger (1960)
considerano dunque la traduzione essenzialmente come sostituzione di elementi
linguistici di una lingua A con elementi linguistici equivalenti di una lingua B.
Su questi principi si basa la traduzione automatica dai primordi fino a oggi. Il
suo ideale è quello di fornire traduzioni le più equivalenti possibili, ovvero
riproduzioni possibilmente aderenti all’originale. E anche i confronti tra qualità
della MT e qualità umana, implicano che quest’ultima si misuri innanzitutto su
questo principio di equivalenza.
    Con la crescita e la diversificazione dei servizi dell’industria della traduzione,
il paradigma dell’equivalenza fu messo in discussione dalle cosiddette teorie
funzionaliste-comunicative come la Skopostheorie (Vermeer e Reiss 1984/1991)


4
  Il filosofo della scienza Thomas Kuhn definì come paradigmi gruppi di teorie che hanno in
comune una serie di principi, idee e modi di vedere, con una coerenza interna e un punto di
partenza comune.
5
  Questa visione è ben espressa dalle parole di Warren Weaver, matematico e padre della
traduzione automatica, in una lettera a un amico: “When I look at an article in Russian, I say:
This is really written in English, but has been coded in some strange symbols. I will now proceed
to decode”.


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e il cultural turn negli studi sulla traduzione, che spostarono il focus
dell’attenzione dalle parole del testo di partenza all’importanza della ricezione
da parte del destinatario. Queste teorie fecero sì che al posto di traduttori e
interpreti si iniziasse a parlare di esperti di comunicazione interculturale (Holz-
Mänttäri 1984), mediatori (Hatim e Mason 1990) o cross-cultural specialists
(Snell-Hornby 1992). Da allora traduzione non significa più solo sostituzione di
strutture linguistiche o di sequenze di frasi, ma anche atto di comunicazione,
ricreazione al di là delle barriere linguistiche. La realizzazione delle diverse
dimensioni del prodotto di arrivo (contenuto, forma, stile, effetto ecc.) dipende
dalla funzione che questo deve svolgere nella lingua di arrivo, la quale determina
anche il tipo di legame che deve esserci con il testo di partenza. Il testo originale
e il testo tradotto hanno una finalità intrinseca che devono realizzare nell’ambito
della comunicazione interculturale. La traduzione può essere dunque anche
un’azione che opera una modifica, una transizione da uno stato della materia (il
testo originale, con caratteristiche proprie) a un altro stato (il testo tradotto):
una ricreazione. Al traduttore (o comunicatore interculturale) spetta quindi una
maggiore responsabilità, perché non può limitarsi a riprodurre quanto contenuto
nel testo di partenza ma, in base allo scopo della comunicazione, deve compiere
delle scelte e, quindi, assumersi dei rischi.
      Si può dire dunque che la MT può competere o superare i traduttori umani
sul terreno dell’equivalenza, ma non è per ora in grado di competere con i
traduttori umani dove e quando la traduzione esige sensibilità comunicativa,
adattamento culturale e trasformazione. In sintesi, se la macchina diventa
sempre più brava a tradurre tutto ciò che è traducibile a livello di superficie
linguistica, al traduttore umano spetta il compito di valutare se questo sia
sufficiente e adeguato allo scopo, oppure se non sia necessario dire altro per
comunicare l’implicito o il culturalmente estraneo, confrontandosi con quello
che sta dietro o sotto la superficie linguistica. Per dirla con un paradosso: deve
trovare soluzioni per tradurre l’intraducibile.


3. Trasformazione delle professioni della traduzione

Smith Yewell, CEO del colosso della localizzazione e della traduzione Welocalize,
già qualche anno fa spiegava che: “Fifty percent of the services we produce
today, we were not doing five years ago, and they are not translation” (van der
Meer e Joscelyne 2017: 8). Infatti, se si consultano i siti di Language Service
Provider o agenzie di traduzione, ci si rende conto che gran parte dei servizi
offerti non sono propriamente di traduzione nel senso tradizionale del termine.
Al di là delle classiche traduzioni di testi settoriali (tecnico, finanziario, medico,
legale ecc.) o editoriali, tra i servizi proposti troviamo per esempio la traduzione
rapida, il post-editing e il pre-editing, la scrittura controllata, la traduzione
audiovisiva, la gestione di contenuti multilingui per il web e la SEO multilingue,
la localizzazione (software, videogiochi, app ecc.), la sottotitolazione e
l’adattamento dialoghi di prodotti audiovisivi, la gestione della terminologia, la
gestione di dati linguistici, la transcreazione e lo storytelling, la comunicazione
accessibile per persone svantaggiate, il respeaking, l’audio descrizione e tanti
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altri. Le maggiori aziende dell’industria linguistica propongono inoltre proprie
tecnologie, software e sistemi per la traduzione (RWS, per esempio, offre
Trados), dati e consulenza per l’addestramento dei sistemi di traduzione
automatica e l’integrazione dell’intelligenza artificiale nella gestione dei
contenuti e degli ambienti digitali di lavoro.
     Tuttavia, come confermato da indagini condotte nell’ultimo decennio da
Katan (2011) e Massey e Wieder (2018), i traduttori continuano a vedere sé stessi
soprattutto come linguisti, scribi, copisti o fabbri delle parole che svolgono
compiti routinari, esecutivi o di bassa autonomia per i quali contano soprattutto
la fedeltà alle intenzioni degli autori dei testi di partenza, il rispetto delle
richieste del cliente, delle specifiche del documento, degli standard di gestione
del progetto ecc. Solo pochi, invece, si vedono come consulenti per la
comunicazione interlinguistica e interculturale: consulenti in grado di offrire
servizi di mediazione e adattamento, di feedback sui progetti o i testi di partenza
e di transcreazione o co-creazione. Ruoli che probabilmente saranno
fondamentali per il riposizionamento dei servizi di traduzione umana del futuro.
Vi sarà, infatti, sempre meno spazio per traduttori mediocri o semplici
traspositori o sostitutori di parole in grado di fornire tutt’al più traduzioni
“fedeli”. Questo perché le traduzioni prodotte dalle macchine stanno diventando
simili o addirittura migliori a quelle prodotte da essi in termini di qualità, mentre
non c’è paragone per quanto riguarda velocità e costi. Inoltre, il post-editing di
molti testi anche settoriali a basso rischio e a bassa ambiguità può essere eseguito
in modo sicuro con intervento umano contenuto, anche da non-professionisti
della traduzione.
     Un’area in cui l’IA potrebbe avere un profondo impatto sull’organizzazione
del lavoro umano, in particolare delle agenzie di traduzione, è quello
dell’automazione dell’intera catena di elaborazione dei contenuti. I portali di
scambio di traduzioni suggeriranno i traduttori a cui affidare gli incarichi sulla
base di un’analisi automatizzata del testo fonte abbinata alle attese del cliente in
termini di prezzo, scadenza e qualità del prodotto. L'IA sostituirà le dispendiose
procedure di selezione o assunzione, in quanto i traduttori più adatti saranno
facilmente identificabili attraverso l’analisi testuale degli incarichi completati e
i questionari di soddisfazione del cliente. L’intero processo si chiama
“disintermediazione” e potrebbe addirittura cancellare una parte considerevole
delle attuali agenzie di traduzione.


4. Nuovi ruoli

Il concetto stesso di “traduttore” (professionale) sta dunque perdendo il suo
significato tradizionale. Esso va pertanto risemantizzato o adattato. Indichiamo
ora alcune delle direzioni verso le quali la professione si sta muovendo:

      •   Da traduttori a post-editor

      •   Da traduttori a transcreatori


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    •   Da traduttori a gestori di dati linguistici

    •   Da traduttori a consulenti per la comunicazione multilingue

    •   Da traduttori a divulgatori della traduzione e della traduzione automatica
        per non-professionisti della traduzione

4.1. Da traduttori a post-editor

Ancora prima dell’avvento della NMT, Pym (2013: 488) prevedeva che la
maggioranza dei traduttori sarebbe stata destinata a trasformarsi in post-editor e
che questo avrebbe imposto di ripensare la loro formazione, nonché i cosiddetti
modelli di competenza traduttiva. Oggi osserviamo che effettivamente
traduzione umana e post-editing sono ormai attività sempre più convergenti.
     Un numero in costante crescita di traduttori e studenti usa la MT quando
esegue le proprie traduzioni, sia che sia previsto o richiesto esplicitamente, o
meno.
     A livello professionale, la modalità d’uso predominante della MT è quella
dell’integrazione in un CAT tool. Tutti i maggiori CAT tool offrono ormai la
possibilità di aggiungere, a lato delle memorie di traduzione, la MT. Chi traduce
può quindi pretradurre in automatico i suoi file, oppure trovare la traduzione
automatica di ogni segmento mentre sta traducendo. Quando salva i segmenti
corretti, arricchisce le proprie memorie di traduzione integrando i suggerimenti
di MT nella propria traduzione umana.
     Questo significa che oggi i traduttori devono conoscere l’evoluzione, le
caratteristiche e le tipologie dei sistemi di traduzione, nonché avere familiarità
con le potenzialità e i limiti della tecnologia. Dovrebbero avere un approccio
pragmatico e realistico rispetto all’argomento dell’Intelligenza Artificiale. La
NMT, ma anche le applicazioni come ChatGPT non sono una IA forte come quella
descritta nei romanzi di Asimov, dove i robot sono in grado di ragionare in modo
molto più sofisticato rispetto agli esseri umani. Si tratta di un’IA debole, il che
significa che i sistemi neurali non hanno capacità di pensiero. Non imitano
direttamente i traduttori umani, ma si basano sui dati di addestramento che sono
stati prodotti da traduzioni umane. In altre parole, se i dati di addestramento
sono di alta qualità, le traduzioni prodotte dai sistemi neurali saranno di migliore
qualità. Inoltre, i traduttori dovrebbero essere consapevoli del fatto che questi
sistemi attualmente traducono solo frasi e non interi testi, il che può causare
problemi di coesione e coerenza lessicale e terminologica che devono essere
affrontati. Dovrebbero conoscere le diverse tipologie di post-editing, ovvero il
post-editing leggero (che consiste nella correzione degli errori più gravi che
ostacolano la comprensione del senso) e il post-editing completo (che prevede
anche una revisione stilistica per portare il testo a un livello paragonabile a
quello di una traduzione umana). Dovrebbero inoltre avere familiarità con le
metriche e i metodi di valutazione della qualità della traduzione automatica,
nonché i criteri per valutare il livello di qualità richiesto dai vari progetti. Infine,
sarebbe auspicabile che i traduttori possedessero anche la competenza per


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A42                                                                  RIEDIGER, GALATI


redigere o modificare i testi fonte in modo da facilitare la traduzione (ad
esempio, mediante la scrittura controllata e il pre-editing).

4.2. Da traduttori a transcreatori

Come già detto, i traduttori che continuano a operare come elaboratori di “testi
fedeli" a basso rischio saranno sempre più esposti alla concorrenza delle
macchine, di persone con scarsa qualificazione o non professionisti. Pertanto,
uno degli effetti dei progressi della MT nel mondo della traduzione è il cosiddetto
transcreational turn (cfr. Katan 2016), cioè l’affermarsi della transcreation come
competenza chiave della traduzione umana. Seguendo il solco dell’approccio
funzionalista-comunicativo, questa svolta transcreativa suggerisce ai traduttori
di concentrarsi sulla funzione della traduzione come mediazione e quindi di
valorizzare piuttosto che criticare la trasformazione resa necessaria per
l’adattamento culturale.
     Il termine transcreation (translation + creation) ha iniziato a diffondersi dai
primi anni 2000 come etichetta utilizzata dai fornitori di servizi linguistici (LSP)
che cercavano di distinguersi dalle imprese di traduzione tradizionali. Tuttavia,
negli ultimi anni il concetto si è diffuso, anche in ambito accademico, come sorta
di contraltare al post-editing, per indicare tutti quei tipi di traduzione che
richiedono la ricreazione o l’adattamento di un testo in un’altra lingua. Esso
comprende in senso stretto la traduzione di testi di marketing e di testi
pubblicitari (slogan, titoli, banner, hashtag, jingle o contenuti in rima di
campagne pubblicitarie ecc.), il copywriting multilingue, la traduzione per il web,
incluse le attività come SEO e SEM che favoriscono la presenza nei motori di
ricerca (cfr. TAUS 2019). In senso lato, invece, tale denominazione viene usata
ormai anche in altri ambiti per indicare la traduzione di tutti quei testi o parti di
essi che richiedono adattamenti, riformulazioni o rielaborazioni creative, e che
pertanto non sono traducibili automaticamente.

4.3. Da traduttori a gestori di dati linguistici

Nel 2000 il 75% dell’informazione disponibile era archiviata su carta, pellicola,
plastica magnetizzata e altri supporti analogici, mentre il restante 25% su
supporti in formato digitale. Già nel 2013 il rapporto risultava totalmente
invertito e il 98% dell’informazione archiviata era in formato digitale (De Biase
2017). La datificazione è la trasformazione di questa massa enorme di
informazioni in dati relativi a ogni possibile attività umana.
    Language data for AI (LD4AI) (Joscelyne et al. 2020) è il nome del nuovo
ramo dell’industria dei servizi linguistici, ispirata al principio Data-First, che da
pochi anni si occupa della selezione, cura e gestione di dati linguistici. Questi
stanno diventando il nuovo carburante del settore (cfr. Van der Meer 2020;
Miličević Petrović et al. 2021) e comprendono per esempio i testi nelle lingue di
partenza e di arrivo, archiviati come corpora bilingui e i relativi metadati, cioè
le informazioni necessarie per formare, gestire e conservare nel tempo i
documenti digitali. Data-First significa che nell’industria LD4AI quando si inizia
un nuovo progetto di traduzione, la prima preoccupazione non è più quali
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traduttori coinvolgere o assumere per svolgere il lavoro, ma quali dati linguistici
raccogliere, selezionare o acquistare e quali modelli pre-caricare nei propri
sistemi. Ovviamente per fare questo sono necessarie persone qualificate poiché
la preparazione di dati linguistici di qualità, per esempio per l’addestramento di
un sistema di traduzione automatica personalizzato, richiede sensibilità
linguistica, conoscenza del dominio e un lavoro attento di selezione dei dati,
revisione e pulitura dei corpora. Questi ultimi, dunque, non sono più solo
strumenti di lavoro, ma si stanno trasformando in merci ambite. Sono nati
marketplace dove vendere o acquistare dati linguistici, come quello della
piattaforma TAUS, sigla che in origine stava per Translation Automation User
Society, mentre ora significativamente essa ha assunto il nome di TAUS - The
Language Data Network.
     Oltre a ciò, l’industria LD4AI trova spazio anche nell’industria dell’IA nel suo
complesso, quella che mira a influenzare o modificare il modo in cui noi esseri
umani interagiamo nei nostri ruoli di consumatori, cittadini, pazienti e
passeggeri con aziende, dispositivi, robot, veicoli, governi, sistemi sanitari, reti,
macchine ecc. Infatti, i ricercatori dell’industria dell’IA hanno bisogno di dati
linguistici di qualità per incrementare la capacità degli algoritmi di emulare le
abilità chiave dell’intelligenza umana: parlare e capire. Pertanto, anche qui sono
indispensabili esseri umani in grado di interpretare, annotare con note e
metadati e convalidare questi dati, che possono essere in forma testuale o audio,
per facilitarne la lettura e la comprensione nelle fasi di apprendimento
automatico dei sistemi IA. Questi metadati aggiunti dagli esseri umani, aiutano,
per esempio, le chatbot a identificare stati emotivi o comprendere
argomentazioni e intenzioni degli interlocutori umani. Quello che diventa
necessario quindi, è la creazione di un circolo virtuoso tra l’essere umano e i dati,
cioè il collocare la conoscenza e l’esperienza delle persone al centro dei processi
di apprendimento automatico.
     Da un sondaggio condotto nel 2020 (Joscelyne et al. 2020) su 205 fornitori
di servizi linguistici, è risultato che il 56% di essi aveva ricevuto richieste che in
qualche modo riguardavano i dati linguistici e la metà di essi già a partire dal
2018. Tra le richieste figuravano attività descritte come annotazioni di dati, QA
(Quality Assurance) su termini e verifica della accuratezza delle informazioni,
creazioni di dataset per l’addestramento di sistemi di MT, addestramento di
chatbot testuali e vocali, raccolta di dati vocali per l’addestramento di assistenti
vocali, valutazione della qualità linguistica, rilevamento di pregiudizi di genere
e pronuncia di genere, rilevamento/trascrizione di testo nelle immagini, dati di
pronuncia per assistente visivo ecc.

4.4. Da traduttori a consulenti per la comunicazione multilingue

Poiché la comunicazione multilingue è sfaccettata e usa canali diversificati,
aumenta la necessità di figure che consiglino i clienti su come gestire le proprie
necessità di localizzazione o traduzione, ovvero la propria comunicazione
multilingue. I traduttori si trasformano in gestori di progetti di traduzione o di
contenuti multilingui. Un po’ project manager e un po’ editor e revisori, prima e


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dopo la stesura delle traduzioni, svolte in larga misura dalle macchine o da altre
persone.

      I servizi possono comprendere per esempio:

      •   consulenze sulla presenza multilingue su web, sulle lingue da scegliere per
          la traduzione o localizzazione in base alle proprie esigenze di mercato e
          la gestione della SEO multilingue

      •   verifica della conformità normativa per la letteratura di prodotto e
          l’accettazione del nome del prodotto a livello globale

      •   verifica dell’adeguatezza dei testi da tradurre, dal punto di vista culturale.
          Per esempio, la verifica della presenza di contenuti etnocentrici da
          eliminare o adattare

      •   valutazione della traducibilità automatica dei testi in base ai livelli di
          qualità attesi e valutazione della quantità di post-editing in base alle
          necessità e allo scopo e alla durata d’uso del testo

      •   pre-editing dei testi fonte per favorirne la traducibilità, o redazione di linee
          guida per la scrittura di testi destinati alla comunicazione multilingue

      •   consulenza sulla gestione della terminologia e delle proprie memorie di
          traduzione, sul riuso e la valorizzazione economica dei propri dati
          linguistici, per esempio per addestrare sistemi di MT personalizzati

      •   formazione e coaching interculturale per riflettere sui diversi modelli di
          comunicazione, sui comportamenti e sulle attenzioni necessarie quando si
          lavora con altre culture.

4.5. Da traduttori a divulgatori della traduzione e della traduzione
automatica per non-professionisti della traduzione

Dopo l’avvento della NMT per molte persone la traduzione è diventata una
utility, come l’acqua, l’elettricità, il gas o internet. Usare Google Traduttore,
Deepl, Amazon Translator, Bing Translator ecc. è facile. Basta un “copia e
incolla” di un testo, scegliere una coppia di lingue e fare clic sul pulsante
“Traduci”. La MT è usata per gli scopi più diversi ed è entrata stabilmente nella
vita quotidiana di studi, redazioni, aziende, agenzie governative, scuole,
università di ogni grado e disciplina e privati cittadini che hanno la necessità di
tradurre e-mail, siti di lingue sconosciute, articoli, istruzioni, ricette ecc. o
produrre testi in inglese o altre lingue che non sono le loro.
     Molti si fidano della traduzione automatica per tradurre come si fidano delle
calcolatrici per fare i conti o quanto meno la considerano ormai abbastanza
buona da potere fare a meno dei traduttori professionisti. In realtà, queste
abitudini e queste supposizioni spesso si basano su una scarsa conoscenza del
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funzionamento della tecnologia, dei modi di impiego, dei criteri di valutazione
dei risultati o dei rischi legati al suo utilizzo senza alcun intervento umano. In
effetti, la NMT a differenza dei sistemi precedenti, qualunque sia il testo di
origine, fornisce sempre la traduzione di frasi intere, essenzialmente corrette dal
punto di vista grammaticale e morfosintattico. Le traduzioni appaiono molto
scorrevoli, ma questo non significa sempre la restituzione precisa del significato
dell’originale. La migliore leggibilità può rischiare pertanto di abbassare la soglia
di attenzione e indurre chi ha poca formazione a fidarsi troppo dei risultati della
traduzione. In molte circostanze questo non è un grande un problema, ma nel
caso di documenti delicati in cui è cruciale la trasposizione esatta del significato
(pensiamo a testi medici, contratti, rapporti scientifici ecc.) o nel caso di
violazioni della riservatezza, che i traduttori online non garantiscono, le
conseguenze possono essere anche molto serie.
    Usare la MT in modo avveduto, significa quindi conoscere le sue potenzialità,
ma soprattutto anche i suoi limiti. Pertanto, in molti ambiti, per esempio scuole,
dipartimenti universitari, redazioni giornalistiche, aziende, istituzioni, studi
legali, ONG ecc. sta emergendo l’esigenza di un’alfabetizzazione specifica,
denominata MT Literacy. A questo scopo sono stati creati, per esempio, i progetti
Machine Translation Literacy6 di Lynne Bowker (cfr. anche Bowker 2018),
Multitrainmt7 promosso dall’UE o le linee guida per l’uso della MT per testi
accademici sviluppate da Alice Delorme Benites dell’Istituto di Traduzione e
Interpretazione dell’Università di Scienze applicate Zurigo8. L’obiettivo di questi
progetti è aiutare le persone a:

    •   comprendere come i sistemi di MT possono essere usati per leggere e/o
        produrre testi

    •   comprendere le basi di come i sistemi di MT elaborano i testi

    •   comprendere come i sistemi di MT funzionano e come vengono addestrati

    •   familiarizzarsi con i rischi associati all’uso della MT

    •   valutare la traducibilità (automatica) di un testo e creare o modificare un
        testo in modo che possa essere tradotto più facilmente dal sistema di MT

    •   usare la MT come ausilio per l’apprendimento linguistico.

Se la MT Literacy sta diventando quindi una competenza trasversale come lo è la
conoscenza dell’inglese come lingua franca, per i professionisti della traduzione
si apre l’opportunità di mettere a frutto la propria esperienza e le proprie
conoscenze. Essi possono proporre corsi, workshop o incontri di formazione
continua per studenti di ogni grado e gruppi professionali, come insegnanti di

6
  https://sites.google.com/view/machinetranslationliteracy/.
7
  http://www.multitrainmt.eu/index.php/es/.
8
  https://digitalcollection.zhaw.ch/bitstream/11475/22301/3/2021_Leitfaden-Maschinelle-
Uebersetzung-akademische-Texte.pdf.
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lingue, operatori sanitari, giornalisti, scrittori, professionisti che lavorano con le
ONG che assistono gli immigrati o i rifugiati, personale di aziende e
organizzazioni, professionisti dei brevetti, ricercatori, giuristi, e così via.


5. Evoluzione della formazione dei traduttori

Gli sviluppi descritti stanno influenzando o influenzeranno ovviamente la
formazione, il “cosa e come insegnare”, sia per quanto riguarda i programmi e i
contenuti dei singoli corsi, sia per quanto riguarda i programmi di studio e i
curricula.

5.1. La MT nei corsi di traduzione e di lingue

“Devo permettere di usare la MT o no? Quando iniziare a confrontare gli studenti
con CAT e MT? Solo alla magistrale, o già al triennio? I risultati degli esami non
corrispondono alle capacità effettive degli studenti, perché i risultati sembrano
al di sopra delle loro capacità, come fare? Che tipologie testuali usare e che tipo
di esercizi fare e per quale scopo?” Queste alcune delle domande che si pongono
molti docenti degli attuali corsi di traduzione, mediazione linguistica e lingue
straniere.
    Dall’esperienza personale, dal confronto con molti colleghi docenti e dalla
ricerca stanno emergendo alcune risposte. Innanzitutto, occorre tenere presente
che per gli studenti usare i traduttori automatici quali DeepL o Google Translate
è diventato un fatto assolutamente normale, spesso anche durante gli esami, pure
quando non è permesso (O’Neill 2019). Li considerano una specie di dizionari
online come Linguee, Leo, Reverso context (ibid.; Alm 2021; Loock 2020) o ne
fanno usi inattesi, come per esempio tradurre testi scritti da loro in L2 in L1 per
controllare ciò che hanno scritto (Kennedy 2021). Alcuni studenti invece non
usano gli strumenti di MT perché i docenti non lo permettono o non lo approvano
esplicitamente. Pensano che si tratterebbe di un ‘imbroglio’ (ibid.). Molti tendono
a usarli come una calcolatrice, ovvero considerano il risultato visualizzato come
l’unico valido, elevando così la MT ad autorità linguistica. Questo può
influenzare negativamente il modo di esprimersi degli studenti, poiché gli output
della MT tendono a usare un linguaggio appiattito e standardizzato (machine
translationese), con scarsa varietà lessicale e molte ripetizioni. Inoltre, quando gli
studenti post-editano i testi, spesso si fermano a correggere gli errori al livello
delle singole parole o espressioni o tutt’al più a livello di frase, ma difettano di
pensiero critico e analitico sull’intero paragrafo o testo e prestano scarsa
attenzione a problemi come genere, destinatari, registro, coesione e coerenza
testuale (Briggs 2018; Chung e Ahn 2021).
    Anche se l’uso della MT da parte degli studenti è più sofisticato e creativo di
quanto si supponga di solito, la guida e la direzione del docente sono essenziali
per ottenere un buon effetto di apprendimento. Pertanto, su un fatto c’è ormai
un ampio consenso: l’uso della MT da parte degli studenti ha bisogno di più di
un divieto/permesso da parte del docente. La MT deve essere parte integrante
della didattica, proprio per evitare usi impropri e abitudini che possono
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influenzare negativamente le competenze degli studenti. Gli studenti devono
essere esposti precocemente, quindi anche nel triennio, alla traduzione
automatica e assistita ed essere educati a gestirla in modo riflessivo e con
giudizio in tutti i corsi di traduzione pratica, e non esclusivamente in corsi
dedicati alle tecnologie.
     Sono indispensabili nozioni sull’evoluzione, le caratteristiche e le tipologie
dei sistemi, le differenze e i modi di integrazione tra MT e CAT, nonché la
conoscenza delle loro potenzialità e dei loro limiti e come possono o devono
intervenire i traduttori umani, o quando questi devono fare a meno della MT.
Tuttavia, per valutare il lavoro della macchina e usarla in modo efficiente, si
deve essere anche in grado di tradurre senza di essa e in modo indipendente.
Pertanto, certamente devono essere mantenute esercitazioni di traduzione “solo
umana” per allenare le competenze di scrittura, adattamento e trans creazione o
la competenza nella ricerca documentale.
     Molti degli aspetti e problemi sopraelencati possono essere oggetto di
discussione e approfondimento: la MT può essere un utile strumento didattico
per focalizzare l’attenzione su temi come, per esempio, l’uso della MT come
dizionario o i problemi di coesione e coerenza, varietà lessicale ecc. In passato,
prima dell’avvento della NMT, i risultati dei traduttori automatici erano così
scadenti che venivano usati principalmente come contro esempi, oggi possono
fungere anche da “buon modello”. Pertanto, se usata con attenzione, la MT può
rappresentare anche un utile strumento di apprendimento linguistico, come
sostegno alla competenza passiva (comprensione) e attiva (produzione di testi),
per esempio per imparare strutture sintattiche che gli studenti normalmente
usano meno perché non presenti nella L1. Inoltre, la MT può contribuire a ridurre
l’inibizione a comunicare nella L2, aumentare la motivazione e la fiducia in sé
in un ambiente di apprendimento non minaccioso (Lee 2020). Come scegliere i
testi di partenza? Nella scelta dei testi da far tradurre occorre verificare la
“traducibilità automatica”, per decidere se sia adatto al post-editing o a esercizi
relativi alla terminologia o altri aspetti linguistici e testuali, o se la traduzione
necessiti di una rielaborazione più o meno approfondita.
     Elenchiamo infine una serie di spunti per altri possibili esercizi per i corsi di
traduzione, mediazione linguistica o lingue straniere:

    •   Fare dei brevi video in cui gli studenti spiegano in modo semplice come e
        per cosa usano la MT al di fuori dei corsi di traduzione. Poi se ne discute
        collettivamente o vengono mostrati ad altri studenti.

    •   Far scrivere agli studenti un breve testo su un argomento a piacere in L1,
        oppure far scegliere un proprio scritto già disponibile e farlo tradurre con
        uno o più traduttori automatici nelle lingue che conoscono. Poi riflettere
        sulle impressioni, aspetti curiosi, errori ecc.

    •   Usare l’output della MT di varie tipologie di testo per verificare coesione,
        coerenza, generi o varietà regionali.



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      •   Aggiungere un testo tradotto con MT ad altre versioni umane (es. compiti
          di una classe precedente), fare valutare gli studenti (con voti), oppure
          chiedere di scoprire il testo tradotto con la MT.

      •   Far fare il post-editing di una selezione di testi tradotti automaticamente
          in L1. Gli studenti devono definire scopi e destinatari delle traduzioni e
          riflettere sui tipi di intervento necessari o meno a seconda dei casi.

      •   Tradurre per iscritto velocemente un testo (a vista). Poi confrontare con
          l’output della MT dello stesso testo quanta revisione o post-editing sono
          necessari nell’uno o nell’altro caso.

      •   Valutare l’output della MT secondo griglie di valutazione umane. Fare
          prima il post-editing e poi invitare gli studenti a intervenire sul testo fonte
          per ridurre i difetti dell’output (pre-editing).

      •   Far scegliere o immaginare agli studenti un’organizzazione che abbia
          necessità di comunicazione multilingue. In base alle esigenze identificate,
          predisporre delle linee guida su come e quando possa essere impiegata la
          MT e quando no, corredate di esempi e stime dei costi.

      •   Scrivere lo stesso testo in varie versioni, usando vari registri linguistici
          (formale, accademico, discorsivo, gergale ecc.) e tradurre in L2.
          Analizzare gli output.

      •   Post-editare rapidamente un testo tradotto automaticamente da L2 in L1.
          Per esempio, verificare se il senso del testo sia stato trasferito
          correttamente. In questo modo, gli studenti si esercitano a leggere e
          analizzare attentamente il testo di partenza.

      •   Gli studenti devono produrre un testo argomentativo in L2: alcuni lo
          scrivono direttamente in L2 mentre altri lo scrivono nella L1 e lo fanno
          tradurre alla MT. Riflettere sugli errori e sulle differenze.

Per quanto riguarda le verifiche, le tradizionali prove di traduzione che
consistono nella traduzione di un testo di un certo numero di caratteri o parole
in un certo lasso di tempo in cui viene valutato esclusivamente il prodotto finale,
sono ormai in larga misura obsolete. Appare più produttivo lavorare a progetti,
anche di gruppo, e porre maggiormente l’accento sulla valutazione dei processi,
attraverso commenti scritti, orali o presentazioni in cui viene spiegato cosa si è
fatto, quali erano gli scopi che ci si è posti e con quali metodi e strumenti si è
arrivati a determinate soluzioni.




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5.2. Implicazioni per curricula e corsi di studio

In ambito accademico, molti gruppi di ricerca, tra cui il gruppo PACTE (Hurtado
Albir, 2017) e il progetto Erasmus+ e TransFair9 hanno lavorato alla definizione
di modelli delle competenze di traduzione alla luce delle evoluzioni del settore.
Il più noto e influente di questi è probabilmente il quadro di competenze del
European Master in Translation (EMT) (2017), una rete che comprende 85
università europee. Questo quadro di competenze richiama l’attenzione su una
serie di aspetti di cui la formazione dovrebbe tenere conto, tra cui l’impatto dei
cambiamenti tecnologici. Technology (EMT 2017: 9) è indicata come una delle
cinque aree di competenza da sviluppare nei corsi di studio in traduzione,
insieme a language and culture, translation, personal and interpersonal e service
provisions. Ma, oltre a ciò, la capacità di interagire con la traduzione automatica
è considerata anche parte integrante dell’area di competenza di traduzione
(translation) (EMT 2017: 7-8).
     Combinando l’analisi dei risultati di indagini di settore, raccomandazioni di
istituzioni e riflessioni accademiche, Bernardini e Miličević Petrović (2021)
hanno riassunto in sei aree le competenze necessarie a studenti di traduzione,
lingue e linguistica del XXI secolo per trovare spazio nel mercato digitale:

      1. Conoscenze disciplinari di base: uso competente della/e lingua/e,
         capacità di analisi linguistica, traduzione, terminologia e competenze
         semantiche.

      2. Consapevolezza (inter)culturale: consapevolezza delle differenze
         culturali, comprensione approfondita dei contesti locali, capacità di
         localizzare e personalizzare adeguatamente i contenuti.

      3. Competenze interpersonali e imprenditoriali: capacità di
         comunicazione, lavoro di gruppo, competenze di marketing, valutazione
         delle aspettative del cliente e del mercato, capacità di pianificazione,
         gestione di progetti, capacità di controllo della qualità.

      4. Competenze tecnologiche: di base (competenze informatiche generiche,
         gestione del testo in diversi formati, gestione di software specializzati
         come gli strumenti CAT) e avanzate (automazione dei processi, familiarità
         con gli sviluppi dell’IA).

      5. Competenze di manipolazione dei dati: capacità di raccogliere, gestire,
         curare, pulire e analizzare e annotare diversi tipi di dati linguistici.

      6. Capacità di fare ricerca: elaborazione critica delle informazioni,
         progettazione della ricerca, problem solving, pensiero logico, pensiero
         ipotetico, pensiero creativo e innovativo, valutazione delle tecnologie.


9
    https://etransfair.eu/.
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Se oggi si scorrono i programmi dei corsi di laurea di traduzione, interpretazione,
mediazione linguistica e simili, le prime due aree e parzialmente la terza sono in
genere ben rappresentate nei curricula e programmi, anche se forse
meriterebbero maggiore attenzione la gestione della terminologia e la capacità
di transcreare. L’area delle competenze tecnologiche sta guadagnando spazio, ma
spesso appare ancora relegata a un ruolo subordinato, come suggeriscono le
descrizioni dell’offerta formativa di alcune università:

         A ciò si aggiungono l’acquisizione di conoscenze in campo giuridico,
         economico e finanziario, nonché nelle più recenti tecnologie applicate
         alla traduzione […] sono inoltre previsti corsi su temi fondamentali per la
         formazione di un traduttore: lingua italiana, letterature comparate,
         semiotica, relazioni internazionali, linguistica, estetica, traduzione
         assistita.10

Le ultime due aree, invece, sono per ora le meno presenti nella maggior parte
dei programmi, benché, come abbiamo visto, secondo esperti e operatori del
mondo professionale, proprio le competenze relative ai dati e l’attitudine alla
ricerca sembrano essere quelle che in futuro potrebbero essere tra le più
richieste.

5.3. Quali modalità didattiche?

Il confronto con la tecnologia e l’IA va quindi considerato come aspetto centrale
e trasversale della formazione. Dovrebbe essere ridotta all’essenziale la didattica
frontale incentrata sul docente. I formatori dovrebbero allontanarsi dal ruolo di
figura autoritativa e sanzionatoria e assumere quella di facilitatori e
accompagnatori favorendo forme di apprendimento misto (in presenza e a
distanza) che permettono ai docenti di selezionare i contenuti ritenuti necessari
agli studenti di imparare al proprio ritmo e secondo i loro bisogni. Devono essere
messi in condizione di lavorare il più possibile su incarichi concreti e rafforzare
la capacità di autoapprendimento. Gli studenti devono acquisire familiarità con
una varietà di strumenti e la capacità di cogliere rapidamente i nuovi sviluppi e
imparare a usare diverse applicazioni da soli o in gruppo, in modo rapido,
cercando vantaggi e svantaggi. Non è necessario dedicare ore di lezione
all’insegnamento di ogni nuovo software presente sul mercato anche perché dopo
pochi anni sarà obsoleto. Occorre trasmettere il senso e gli scopi complessivi e
lasciare che gli studenti scoprano il più possibile da soli le tecnologie, capiscano
come usarle e come possono essere utili per la soluzione di determinati problemi.
     Marvin Minsky, uno dei padri dell’IA e Seymour Papert, informatico e
pedagogo delle tecnologie, già negli anni ‘60 suggerivano un percorso di
apprendimento in cui i discenti si confrontano concretamente con la tecnologia
e vanno alla ricerca dei suoi difetti e limiti:

         Avere a che fare con un calcolatore – almeno è questa l’opinione che ne
         abbiamo Papert e io [Marvin Minsky] – consente a un bambino di acquisire

10
     https://www.unint.eu/corso-di-laurea-magistrale-in-interpretariato-e-traduzione.

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      un insieme di atteggiamenti nuovi rispetto alla possibilità di fare errori:
      quello che chiamiamo scoprire i «bachi». Non sembra che a scuola
      l’insegnino: lì si preoccupano di insegnare la «verità». […] Noi speriamo che
      un bambino, quando fa una cosa che non riesce bene, dica: «Oh, com’è
      interessante che abbia ottenuto questo strano risultato! Quale procedimento
      nella mia testa ha prodotto una cosa del genere? L’idea di fondo è che il
      pensiero sia un processo, e che se il mio pensiero fa qualcosa che io non
      voglio che faccia dovrei essere in grado di fare qualche interessante
      osservazione su quel punto, non solo di esprimere una valutazione
      complessiva su di me come persona. (Bernstein 1990)

Importante è dunque non concentrarsi solo sul prodotto o risultato finale, ma
soprattutto anche sul processo con cui si è arrivati a esso, accogliendo anche il
fallimento. Perché la comprensione di come questo si è verificato si trasforma in
elemento fondamentale dell’apprendimento, senza intaccare la propria
autostima.
     Dovrebbero essere progettati autentici scenari di apprendimento
collaborativo ed esperienziale (cfr. Kiraly et al. 2016) in cui gli studenti si
misurano con i vincoli reali dell’ambiente socio-tecnico dei diversi progetti
linguistico-traduttivi e con i vari ruoli che ci si aspetta assumano nella loro futura
vita professionale. Se possibile, in questi progetti gli studenti di traduzione o
mediazione linguistica dovrebbero lavorare a stretto contatto con quelli di altre
discipline, al fine di esporre i partecipanti alle richieste e alle sollecitazioni degli
altri soggetti per cui e con cui lavorano, abbattere i confini percepiti tra di loro
e, mettendo in comune le competenze interdisciplinari, sviluppare una
concezione più ampia dei loro ruoli e delle loro responsabilità (cfr. Massey e
Ehrensberger-Dow 2017; Massey e Wieder 2018).


6. Considerazioni conclusive

L’evoluzione delle tecnologie mette in discussione concezioni radicate di ciò che
la traduzione rappresenta e del ruolo che ci si aspetta che i traduttori svolgano.
Il lavoro del “traspositore o sostitutore di parole” a basso rischio e bassa
qualificazione sarà molto probabilmente reso superfluo, anche perché le
tecnologie cambiano i modelli di business, le tariffe, ecc. Già oggi le macchine
traducono meglio dei traduttori mediocri. Infatti, basta scorrere le offerte di
grandi fornitori di servizi linguistici o agenzie di traduzione per rendersi conto
che gran parte delle prestazioni offerte non sono propriamente di traduzione nel
senso tradizionale del termine. Ma oltre a quei traduttori, rischiano anche le
stesse agenzie di traduzione e i project manager. L’IA potrebbe automatizzare
l’intera catena di elaborazione dei contenuti provvedendo all’analisi
automatizzata del testo di partenza e, in base alle richieste del cliente, suggerire
ai traduttori il tipo di compito da svolgere. Inoltre, già inizia a delinearsi uno
scenario in cui i grandi progetti di traduzione privilegeranno la ricerca di dati
linguistici rispetto alla ricerca di pool di traduttori.
     Nel mondo professionale si aprono opportunità per chi è disponibile a
confrontarsi con i nuovi scenari, mentre è in pericolo chi è ancorato alle abitudini

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e si fa trovare impreparato. I traduttori, o come li si vuole chiamare, e i fornitori
di servizi di servizi linguistici che hanno probabilità di prosperare sono quelli in
grado di trasformarsi in specialisti che governano i processi di lavoro e sanno
usare e orientare le macchine, perché l’IA ha bisogno delle lingue e dei dati
linguistici per evolvere. Ma anche in attori della comunicazione interlinguistica
consapevoli in possesso di sensibilità linguistica, consapevolezza interculturale e
creatività.
     La domanda che dunque si pone è: quanto è necessario adeguare i programmi
dei corsi e i curricula di traduzione e lingue per aiutare a sviluppare le necessarie
competenze? L’impressione è che si tratti di un cammino appena iniziato.


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