L'intelligenza artificiale per la traduzione: orizzonti, pratiche e percorsi formativi
10.6092/issn.1974-4382/18784
The present paper functions as an introduction to this special issue of mediAzioni, which brings together selected papers presented at the Translating Europe Workshop entitled “L'intelligenza artificiale per la traduzione verso una nuova progettazione didattica?” (3 December 2021), focusing on the pedagogical implications of Artificial Intelligence (AI), with a particular emphasis on Neural Machine Translation (NMT). The article revolves around three main themes. First, it considers the impact of emerging neural technologies on language services, redefining the traditional role of the translator and creating new responsibilities and tasks. Despite the considerable progress that NMT has made compared to previous models, it still has shortcomings that are almost "invisible" because they often lack clear grammatical or morphosyntactic marking. Such errors require a certain cognitive effort to identify, since they involve problems that are less obvious to the untrained eye, such as textuality or inadequacies at the level of discourse. Secondly, the article looks more closely at professional practices, especially those related to pre-editing, post-editing and proofreading. Particular emphasis is placed on the indispensable role of the human in translation workflows that integrate NMT not only at the level of post-editing and text revision, but also at the level of translation project management. Finally, the paper moves on to the implications of NMT for the training of translators and beyond, discussing key insights from the workshop participants regarding future teaching practices at university level. The article concludes by outlining the structure of this special issue and providing a brief synopsis of the collected papers.
application/pdf
1974-4382
18784
it
Lucia Cinato
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
mediAzioni
teaching practices
L'intelligenza artificiale per la traduzione: orizzonti, pratiche e percorsi formativi
Text.Serial.Journal
https://mediazioni.unibo.it/
39
Articles
2023-12-27
2023-12-19
2023-12-27
2023-12-27
A1-A16
M
Lucia Cinato
2023/12/27
10.6092/issn.1974-4382/18784
A1
Università di Torino
1974-4382
teaching practices
it
A16
L'intelligenza artificiale per la traduzione: orizzonti, pratiche e percorsi formativi
https://mediazioni.unibo.it/article/download/18784/17261
39
L’IA per la traduzione: verso una nuova progettazione didattica?         mediAzioni 39 (2023)
                                                                               ISSN   1974-4382


     L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER LA TRADUZIONE:
        ORIZZONTI, PRATICHE E PERCORSI FORMATIVI

           MARIA MARGHERITA MATTIODA, ALESSANDRA MOLINO, LUCIA CINATO
                             UNIVERSITÀ DI TORINO

marita.mattioda@unito.it, alessandra.molino@unito.it, lucia.cinato@unito.it



Citation: Mattioda, Maria Margherita, Alessandra Molino, e Lucia Cinato (2023)
“L’intelligenza artificiale per la traduzione: orizzonti, pratiche e percorsi formativi”, 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: A1-A16, https://doi.org/10.6092/issn.1974-4382/18784, ISSN 1974-
4382.



Abstract: The present paper functions as an introduction to this special issue of
mediAzioni, which brings together selected papers presented at the Translating Europe
Workshop entitled “L'intelligenza artificiale per la traduzione verso una nuova progettazione
didattica?” (3 December 2021), focusing on the pedagogical implications of Artificial
Intelligence (AI), with a particular emphasis on Neural Machine Translation (NMT). The
article revolves around three main themes. First, it considers the impact of emerging
neural technologies on language services, redefining the traditional role of the translator
and creating new responsibilities and tasks. Despite the considerable progress that NMT
has made compared to previous models, it still has shortcomings that are almost
"invisible" because they often lack clear grammatical or morphosyntactic marking. Such
errors require a certain cognitive effort to identify, since they involve problems that are
less obvious to the untrained eye, such as textuality or inadequacies at the level of
discourse. Secondly, the article looks more closely at professional practices, especially
those related to pre-editing, post-editing and proofreading. Particular emphasis is placed
on the indispensable role of the human in translation workflows that integrate NMT not
only at the level of post-editing and text revision, but also at the level of translation
project management. Finally, the paper moves on to the implications of NMT for the
training of translators and beyond, discussing key insights from the workshop
participants regarding future teaching practices at university level. The article concludes
by outlining the structure of this special issue and providing a brief synopsis of the
collected papers.

Keywords: Artificial Intelligence; Neural Machine Translation; pre-editing; post-editing;
translation industry; translator profession; training of translators; teaching practices.




Copyright © 2023
The text in this work is licensed under CC-BY 4.0.                                          A1
A2                                                                MATTIODA, MOLINO, CINATO


1. Introduzione1

Nel corso del XX secolo le tecnologie applicate al trattamento della lingua hanno
compiuto enormi progressi trasformandosi, con il passare degli anni, da semplici
prototipi poco funzionali (Eco 2003; Monti 2019; Poibeau 2020) a veri e propri
strumenti di supporto alla gestione della complessità della lingua, con finalità
sia intralinguistiche (lessicografia) sia interlinguistiche (sistemi di traduzione
assistita, i cosiddetti CAT tools). Grazie a una combinazione di fattori, tra cui i
progressi nella ricerca sui sistemi linguistici, nella linguistica computazionale e
nelle scienze cognitive, e grazie all'aumento della capacità di calcolo, alla
digitalizzazione dei testi, allo sviluppo della linguistica dei corpora e ai progressi
delle tecniche di apprendimento automatico come il deep learning (tecnologie
ormai integrate in applicazioni pratiche come assistenti vocali, correttori e
traduttori automatici), si è realizzato un significativo salto qualitativo, che ha
aperto nuove possibilità di interazione uomo-macchina e di superamento delle
barriere linguistiche.
     L’onnipresenza delle tecnologie basate sull’Intelligenza Artificiale (IA) nella
società contemporanea e la loro diffusione nella vita quotidiana hanno
influenzato le pratiche e gli usi di un ampio pubblico generalista e, soprattutto,
di buona parte della popolazione scolastica che fin dai primi gradi della
formazione entra in contatto con l’IA mediante gli strumenti più diffusi e
facilmente disponibili in rete, principalmente come assimilation tool
(comprensione rapida di singole parole o testi) e, in parte, come strumento di
apprendimento (Monti 2019; Kohen 2020).
     Tale cambio di paradigma, che secondo l’UNESCO “transforme nos sociétés
et remet en question ce que signifie être humain”2, costituisce il punto di
partenza della riflessione che proponiamo in questo numero speciale di
mediAzioni che è incentrato, nello specifico, sugli effetti dello sviluppo e della
diffusione dell’IA sulla formazione universitaria. Negli ultimi anni, infatti, si
stanno delineando nuovi scenari ancora poco esplorati per il futuro degli studenti
dei percorsi di Traduzione, Interpretariato e più genericamente di Mediazione
linguistica e culturale, così come stanno emergendo numerosi dubbi e
interrogativi sull’aggiornamento delle competenze dei futuri professionisti e
sull’adattamento della formazione ai nuovi stimoli provenienti dall’esterno,
come mostrano i lavori della rete di eccellenza europea EMT (European Master
in Translation) che ha attualizzato il quadro delle competenze fondamentali dei
futuri traduttori e interpreti (EMT 2022).
     Questo numero raccoglie gli spunti di riflessione e le ricerche di studiosi
specialisti in ambito tecnologico e della pedagogia della traduzione che si sono
confrontati anche con i professionisti dell’industria delle lingue nel corso del
Translating Europe Workshop (TEW) dal titolo L’intelligenza artificiale per la

1
  Le autrici hanno contribuito in egual misura all'ideazione e alla stesura complessiva
dell'articolo. Lucia Cinato è responsabile del paragrafo 2, Maria Margherita Mattioda del
paragrafo 3 e Alessandra Molino del paragrafo 4. I paragrafi 1 e 5 sono stati scritti da Maria
Margherita Mattioda e Alessandra Molino.
2
    UNESCO, Éthique de l'intelligence artificielle, https://www.unesco.org/fr/artificial-
intelligence/recommendation-ethics.
https://doi.org/10.6092/issn.1974-4382/18784
L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER LA TRADUZIONE                                       A3


traduzione: verso una nuova progettazione didattica?, svoltosi il 3 dicembre 2021
presso il Dipartimento di Lingue e Letterature Straniere e Culture moderne
dell’Università di Torino e organizzato dal gruppo di ricerca IA.T.EL3
(Intelligenza Artificiale, Traduzione e Educazione Linguistica) in collaborazione
con la Direzione generale della Traduzione (DGT) della Commissione europea.
Tale iniziativa si colloca, inoltre, nell’ambito dei lavori avviati dal gruppo
IA.T.EL all’interno del progetto di ricerca europeo Artificial Intelligence for
European Integration (AI4EI, Jean Monnet Centre of Excellence)4 il cui obiettivo
principale è l’identificazione di nuovi standard che tengano conto degli utenti e
dell'usabilità dei dati, considerando il tutto in termini di diritti linguistici e per
la conservazione del multilinguismo nel senso più ampio, al fine di promuovere
l'inclusione e l'integrazione europea nel rispetto della diversità.
     Il presente articolo, che funge da introduzione a questo numero speciale di
mediAzioni, traccia una traiettoria di riflessione che, partendo dallo sviluppo di
orizzonti inediti legati alla diffusione delle tecnologie neurali (paragrafo 2) e alla
nascita di nuove pratiche professionali nel campo della traduzione (paragrafo 3),
si interroga sulle sfide da affrontare nella formazione dei futuri traduttori
(paragrafo 4). Al fine di approfondire la comprensione delle implicazioni
pedagogiche dei sistemi di traduzione automatica (TA) è essenziale analizzarne
il funzionamento, le prestazioni e l'impatto sulla professione, valutando alla luce
di questo quali obiettivi di apprendimento definire e promuovendo lo sviluppo
del pensiero critico degli studenti.


2. L’impatto delle nuove tecnologie sui servizi linguistici

Gli importanti cambiamenti e le innovazioni dovute allo sviluppo dell’IA in molti
settori della vita sociale e professionale hanno avuto e continuano
inevitabilmente ad avere una ripercussione anche sull’industria delle lingue e,
nello specifico, sulle professioni legate alla traduzione. La TA è ormai presente
in moltissimi ambiti, alcuni dei quali poco riconoscibili (ad esempio nelle
piattaforme social come Facebook), e certamente la comunicazione multilingue
e il ruolo dei traduttori stanno cambiando in modo drastico. Oggigiorno i servizi
di traduzione sono decisamente mutati rispetto a quelli legati al lavoro
tradizionale di qualche anno fa, e vanno dalla traduzione rapida al pre- e al post-
editing, dalla scrittura controllata alla traduzione audiovisiva e per il web, dalla
sottotitolazione e comunicazione sensibile per non vedenti o persone con altre
disabilità al respeaking e all’audiodescrizione. E l’elenco potrebbe continuare,
includendo ad esempio la transcreazione (un tipo di traduzione che richiede la
ricreazione o l’adattamento di un testo in un’altra lingua; si vedano Katan 2016;
Riediger e Galati in questo numero), la gestione dei dati linguistici e la
consulenza per la comunicazione multilingue. A fronte dei nuovi compiti e della
rapida evoluzione delle tecnologie di TA occorre certamente ripensare la
formazione dei futuri traduttori e delle future traduttrici sulla base delle

3
    https://www.dipartimentolingue.unito.it/do/gruppi.pl/Show?_id=wxag
4
    https://www.jmcoe.unito.it/home
https://doi.org/10.6092/issn.1974-4382/18784
A4                                                         MATTIODA, MOLINO, CINATO


competenze di cui devono disporre (Pym 2013). Occorre cioè formare figure che
non solo sappiano gestire i nuovi ruoli ma che sappiano anche utilizzare i vari
sistemi (oltre alla TA anche applicazioni come ChatGPT e, a livello professionale,
i sistemi di TA integrata nei CAT tools), e ne conoscano potenzialità e limiti per
poterli usare in maniera critica (si vedano Raus et al. 2023; Cennamo et al. in
stampa).
     Con il cambiamento di paradigma e il passaggio dalla TA basata su sistemi
statistici alla TA neurale (TAN) il livello e la qualità delle traduzioni si è
effettivamente alzato ma bisogna fronteggiare problemi nuovi, ad esempio il
fatto che la TAN fa errori di senso ‘invisibili’, cioè privi di problemi grammaticali
e morfosintattici evidenti che difficilmente si riconoscono senza uno sforzo
cognitivo di revisione e un accurato post-editing. Inoltre, ogni volta che il
programma non sa gestire la traduzione, spesso inventa soluzioni errate e, se
nell’originale ci sono degli errori o se la frase non è scritta in maniera del tutto
corretta, il programma propone concetti improbabili. Ulteriori problemi sono
rappresentati da parole nuove e nomi propri e dalle frasi lunghe, perché in questo
caso la sintassi del testo di arrivo risulta molto carente. A volte poi la macchina
salta interi pezzi di testo oppure ripete più volte uno stesso segmento. Un altro
problema di rilievo sono gli acronimi che la macchina traduce spesso in maniera
sbagliata, e le stringhe che vengono tradotte come acronimi anche se non lo sono
(sui problemi specifici legati alla TAN in ambito istituzionale, si veda Di Pede
2021). Dunque, la TAN è più subdola e necessita di maggiore attenzione. Per
poterla utilizzare in modo proficuo occorre conoscerla bene e non fidarsi. Per
questo motivo è importante ripensare a cosa e a come insegnare la traduzione
tenendo conto che formare mediatori e traduttori significa insegnare a lavorare
con le tecnologie e che la TAN deve essere inserita nella didattica affinché gli
studenti imparino non solo a utilizzarla ma, come accennato sopra, a farlo in
maniera critica e proficua, ossia con un post-editing che non prenda solo in
considerazione la correttezza di singole parole, ma interi paragrafi e testi per
valutarne il registro, la coesione e la coerenza, la funzione e i problemi di genere
(Briggs 2018; Chung e Ahn 2021; Riediger e Galati in questo numero). Una
certezza, infatti, sembra assodata: la tecnologia migliorerà e diventerà
un’assistente sempre migliore, ma c’è un’irriducibile parte del lavoro di
traduzione, ossia quella che richiede ricerca, sensibilità, capacità di
comunicazione efficace e adattamento culturale, che andrà sempre controllata
dalla mente umana per affrontare l'intraducibile e interpretare il significato
implicito o culturalmente estraneo. Il ruolo centrale delle competenze umane e
come queste si integrino in nuove pratiche professionali sono due temi affrontati
nel seguente paragrafo.


3. Nuove pratiche professionali e la centralità dell’umano

Alcuni studi recenti incentrati sull’analisi delle tendenze nell’ambito
dell’industria delle lingue e della formazione dei professionisti del settore hanno
messo in luce da un lato la diffusione crescente di processi di traduzione basati
sulle tecnologie intelligenti (ELIS Survey 2022, 2023; MT Market Size, Share &
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L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER LA TRADUZIONE                                       A5


Trends Analysis Report 2023-2028), collegata a un incremento della domanda a
partire dal miglioramento costante della qualità; dall’altro, la necessità di
aggiornare i profili esistenti sul mercato della traduzione con nuove competenze
per rispondere più rapidamente ai cambiamenti repentini dettati dal dinamismo
del settore delle tecnologie per la traduzione. Se la professione del traduttore
pare destinata a resistere all’avvento dell’IA (Loock 2019; Poibeau 2020), i
cambiamenti indotti dall’affermarsi della traduzione automatica neurale
sembrano chiaramente obbligarci a rimettere in discussione alcuni concetti
fondamentali propri ai Translation Studies quali “la natura del testo di partenza
e di arrivo, le relazioni che intercorrono fra i due testi, la qualità della
traduzione, il processo di traduzione, il ruolo e le competenze del traduttore”
(Monti 2019: 165).
     Un processo di traduzione che poggia sull’integrazione di sistemi basati
sull’IA comporta, infatti, una differente modalità procedurale, nonché
competenze tecnologiche specifiche che permettano di intervenire efficacemente
nelle varie fasi dell’attività traducente la quale tende sempre più a collocarsi a
monte e a valle del transfert vero e proprio. La disponibilità crescente di
strumenti estremamente performanti tende a restituire valore al traduttore
umano nella fase di pre-editing e nella fase di post-editing. Tuttavia, se attualmente
gli studi risultano ben avviati nel campo della post-edizione, più tentennanti
sembrano essere le ricerche nell’ambito del pre-editing in quanto considerato una
fase opzionale, di non comprovata efficacia, benché studi recenti ne abbiano
messo in luce l’effettiva complementarietà (Guerberof Arenas 2020).
     Nella sua accezione più ampia, il pre-editing rappresenta l’operazione
mediante cui si prepara un testo trasformandolo in un linguaggio controllato con
un contenuto scritto secondo regole fisse, al fine di facilitare una traduzione di
qualità più elevata da parte della macchina. Si tratta di un intervento mirato a
correggere potenziali errori presenti nel testo di partenza, soprattutto a livello
grammaticale, ortografico e di punteggiatura, oltre a eliminare ambiguità e
semplificare le strutture sintattiche. Nel contesto della TA, può implicare anche
l'adattamento del testo di partenza per renderlo più simile ai testi con cui il
sistema è stato addestrato (Sánchez-Gijón e Kenny 2022). A tal fine e non solo,
negli ultimi anni si è ampliato il dibattito a livello europeo sulla redazione chiara
e accessibile (Galati e Riediger 2021) e, a livello internazionale, sul plain language
sia in relazione alla normalizzazione della documentazione tecnica, sia in merito
a interventi su contenuti di carattere informativo e divulgativo delle
organizzazioni internazionali, sia su contenuti generati dagli utenti.
L’International Standardisation Organisation (ISO), infatti, ha approntato e
pubblicato di recente una norma sul linguaggio chiaro e semplice (ISO 24495-1:
2023) al fine di fornire principi e linee guida a livello globale per l’elaborazione
di documenti a uso del grande pubblico e a supporto di una comunicazione
chiara nel maggior numero di lingue possibile (Balmford 2022).
     Per quanto riguarda la fase del post-editing, l’ISO offre attualmente una
definizione che risulta efficace sul piano pragmatico in quanto viene inserita nel
quadro più ampio dei servizi di traduzione (ISO 18587: 2017). La norma,
elaborata dal Comitato tecnico ISO/TC 37, infatti, ha inteso rispondere alle
necessità dell’industria della traduzione e della localizzazione, interessate
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A6                                                             MATTIODA, MOLINO, CINATO


dall’evoluzione della TA, riconoscendo che la qualità finale del prodotto della
traduzione è comunque dipendente dai traduttori umani e dalle loro competenze
nella post-edizione. Quest’ultima viene identificata come la fase in cui i
traduttori, i revisori o i redattori rivedono il testo generato dai motori di
traduzione automatica, correggendone gli errori semantici e linguistici per
renderlo comprensibile ai fruitori finali. Si delineano, inoltre, due tipologie di
post-editing che possono essere richieste: il light post-editing, che consiste in una
revisione minima, orientata al miglioramento della comprensibilità generale, ma
non alla resa qualitativa del testo, e il full post-editing il cui obiettivo è un prodotto
comparabile alla qualità assicurata dalla traduzione umana professionale.
     Da quanto descritto deriva il riconoscimento della TA come ausilio nel
processo traduttivo, ma anche l’emergere di due pratiche che ovviamente
differiscono in termini di processi cognitivi, metodi, tempo, impegno,
retribuzione (Do Carmo e Moorkens 2020). Con lo sviluppo del post-editing e dei
software di TAN, quindi, ci si sta orientando sempre più verso nuovi modelli di
lavoro. Se, finora, l’implementazione di processi tecnologici complessi che
combinano TA e CAT tools erano riservati principalmente alle grandi agenzie di
traduzione e alle grandi organizzazioni internazionali, attualmente le moderne
tecnologie offrono ai traduttori indipendenti strumenti integrati, specificamente
progettati per consentire loro di post-editare i documenti e quindi di soddisfare
più rapidamente volumi più ampi in ambiente disintermediato (Cordani, in
questo numero). Inoltre, con l’evoluzione della TAN, la distinzione tra queste due
forme di post-edizione tende ad essere sempre meno marcata, consentendo una
qualità relativa dei documenti tradotti, adattata al loro scopo specifico.
Osserviamo, in aggiunta, con Hernández Morin (in questo numero) che, in
seguito all’evoluzione del mercato della traduzione, il lavoro dei post-editor è
sempre più connesso al miglioramento dei motori di traduzione per i quali sono
chiamati a fornire un riscontro sulla qualità dell’output in funzione
dell’affinamento dei parametri del sistema. Spesso, si instaura, quindi, una
collaborazione tra gli esperti linguistici e gli esperti informatici, per cui i post-
editor sono avvantaggiati se possiedono competenze aggiuntive in linguistica e
una buona conoscenza degli strumenti che ottimizzano la collaborazione.
Un’ulteriore distinzione va, inoltre, sottolineata tra la pratica della revisione o
editing e la post-edizione in quanto la prima è svolta da un agente umano diverso
dal traduttore con competenze nella lingua fonte e nella lingua d’arrivo, nel caso
della revisione bilingue, oppure da specialisti del settore nel caso della revisione
monolingue (Mossop 2020). Nonostante queste differenze, la revisione e la post-
edizione condividono aspetti di competenza, norme e integrazione in processi in
continua evoluzione.
     Infine, annoveriamo fra le pratiche in fase di rinnovamento, il proofreading
che costituisce una tappa del processo di finalizzazione del testo tradotto, e più
nello specifico alla correzione delle bozze di un testo. In questa fase, l’obiettivo
è ottenere un testo frutto di interventi correttivi formali, ma non per forza
migliorativi a livello testuale e semantico, pronto per essere pubblicato e
destinato all’uso per cui è stato realizzato (ISO 17100: 2015). È evidente,
dunque, che post-editing e proofreading siano due servizi ben distinti, sebbene
siano entrambi essenziali per garantire la qualità del prodotto finale. Tuttavia,
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L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER LA TRADUZIONE                                      A7


per il fatto di essere circoscritto ai soli errori formali, si tende a conferire
all’operazione di proofreading minore dignità rispetto all’editing, benché affidare
la traduzione al controllo di un proofreader esperto assicuri vantaggi
considerevoli.
     Da questa breve e non certo esaustiva carrellata sugli orizzonti della pratica
della traduzione nell’era dell’IA, emerge con maggior chiarezza il ruolo della
revisione nel processo traduttivo inteso come ciclo complesso, evolutivo e
accumulativo, in cui è possibile identificare, secondo Zimina e Gledhill (in questo
numero), almeno tre fasi (revisione iniziale, revisione centrale e revisione finale)
in interazione con gli strumenti di TAN. La traduzione, inoltre, si afferma come
progetto al cui interno si sviluppano processi collaborativi integrati e
interconnessi che coinvolgono vari agenti umani (traduttori, terminologi,
revisori, project manager, coordinatori di risorse tecnologiche, editor per la
verifica della qualità) e informatici (CAT tools, TAN) che intrecciano linguaggi
artificiali e linguaggi naturali in una sorta di nuova interlingua. Proprio per
questa ragione, la fase di controllo e certificazione della qualità del prodotto
finale della traduzione acquisisce particolare rilevanza. È chiaro che, per evitare
gravi rischi, tra cui errori di comunicazione, perdita di credibilità, perdite
finanziarie, conseguenze legali e incomprensioni culturali (Cordani in questo
numero; Silvestrini in questo numero), non solo in ambiti particolarmente
sensibili come la traduzione giuridica o di ambito sanitario, ma in vari settori
specialistici, è indispensabile l’apporto di esperti altamente qualificati. Come
emerge dagli interventi del TEW con i professionisti dell’industria delle lingue,
la qualità, la professionalità, l’aggiornamento delle competenze, la flessibilità e
l’adattabilità ai nuovi scenari in cui la TAN è destinata ad avere un ruolo
preponderante costituiranno un asset strategico, così come “la maîtrise et la
conscience des possibilités et des limites de la MT [Machine Translation]” (EMT
2022) permetteranno ai giovani in formazione di inserirsi in un mercato che si
prospetta altamente competitivo.
     Qual è, dunque, il ruolo riservato ai traduttori in un prossimo futuro? È
certamente difficile rispondere a questa domanda, ma, in questo momento,
possiamo affermare che la figura ‘secolare’ del traduttore non è in via di
estinzione, bensì in una perenne reinvenzione del proprio ruolo tra tradizione
(gli aspetti emotivi e creativi della traduzione) e innovazione (il traduttore
‘aumentato’ con l’IA). Grazie all’applicazione della propria “agilité cognitive et
discursive” (Morin in questo numero), potrà fornire un contributo attivo rispetto
allo sviluppo delle applicazioni dell’IA, acquisendo le competenze necessarie per
valutare gli strumenti più adatti a un determinato compito traduttivo, per offrire
consulenza in merito agli aspetti culturali e nella comunicazione multilingue,
nell’analisi e nella gestione dei dati, nella costruzione e nella valutazione dei
corpora, nella ricerca e gestione dei dati crowdsourcing, nel trattamento
automatico dei dati linguistici, e nell’edizione e nella revisione di contenuti
multimodali. In questi scenari evolutivi, la progettazione didattica non può
prescindere da un monitoraggio costante del ruolo del traduttore nell’era digitale
nell’ottica dell’integrazione e dell’acquisizione di competenze linguistiche,
culturali, tecnologiche e trasversali, che partecipino alla costruzione di un profilo
premium (di qualità) in grado di cooperare sia nelle relazioni umane dirette
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A8                                                         MATTIODA, MOLINO, CINATO


(clienti, colleghi) o mediate, sia nelle interazioni tecnologiche con vari tipi di
sistemi intelligenti.


4. Ripensare la didattica universitaria

Alla luce delle evoluzioni delineate nei paragrafi precedenti, che evidenziano
significativi mutamenti in corso e proiezioni future per il mercato della
traduzione e dei servizi linguistici in termini di pratiche e competenze, la risposta
all’interrogativo di Rudy Loock (2021), Enseigner ou ne pas enseigner (avec) la
traduction automatique: la question se pose-t-elle encore?, non può che essere
negativa. Non si tratta più di una questione aperta e differibile, ma di una
esigenza di cui la formazione universitaria deve farsi carico (Bernardini 2021;
Bernardini e Miličević Petrović 2021; Gaspari 2021; Loock 2021; Monti in questo
numero). L’università ha il ruolo fondamentale di guardare avanti, come ci
ricorda Gaspari (2021) citando Umberto Eco, che sosteneva la necessità di
fornire agli studenti un vantaggio di 20 anni rispetto al presente. Non insegnare
(con) la TAN comporterebbe due problemi significativi: in primo luogo,
ridurrebbe le prospettive di occupabilità dei futuri traduttori e, in secondo luogo,
significherebbe ignorare le abitudini diffuse degli studenti che utilizzano i
sistemi di IA nelle loro attività di studio, incentivando così pratiche “sottobanco”
(Pym 2018: 14) e trascurando nuove opportunità formative (Look 2021). Di
conseguenza, è quanto mai necessario avviare riflessioni sugli obiettivi didattici
nella formazione dei traduttori (e non solo) per offrire percorsi innovativi e
professionalizzanti. Se tale sperimentazione è già in atto in vari contesti italiani
ed europei, come riportato in diverse pubblicazioni che documentano esperienze
in questa direzione (ad esempio, Doherty e Moorkens 2013; Moorkens 2018;
Guerberof Arenas e Moorkens 2019; Loock e Léchauguette 2021), si tratta
tuttavia di un processo agli albori, anche in numerosi corsi magistrali della rete
EMT (Cennamo e Hamon, in questo numero).
     Come osservato da Loock (2021) e Riediger e Galati (in questo numero) nei
loro interventi al TEW, sono ancora numerose le questioni aperte su come
integrare la TAN nei percorsi di studio. Quando dovrebbe avvenire tale
integrazione? È consigliabile che gli studenti abbiano prima raggiunto un certo
livello di competenza e consapevolezza nella traduzione, come ad esempio nei
corsi di specializzazione o magistrali? Oppure è preferibile integrare la TAN fin
dall'inizio, anche nei corsi di traduzione generalisti o triennali? Anche sulle
modalità sorgono delle domande: è più vantaggioso istituire insegnamenti
specifici dedicati alla TAN (si veda Monti in questo numero) o dovremmo
favorire un approccio che la incorpori come qualcosa di più di un semplice
strumento, operando un ripensamento radicale e “dirompente” della didattica
della traduzione con nuovi metodi di acquisizione delle competenze (Bernardini
2021)?
     Sebbene siano diversi gli aspetti che meritano un’attenta riflessione, nel suo
contributo Insegnare traduzione per il futuro: tra costanti e cambiamenti, Gaspari
(2021) sottolinea che persistono nondimeno alcuni punti fermi. Le conoscenze e
le competenze essenziali nella formazione dei traduttori che non saranno
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intaccate dall'era dell’IA sono quelle relative alla linguistica, alla sociolinguistica,
alla comunicazione interculturale, nonché alla storia e alla teoria della
traduzione. Inoltre, le competenze tecnologiche attualmente insegnate in molti
corsi universitari, che comprendono l'utilizzo e la creazione di corpora paralleli,
strumenti di traduzione assistita, programmi di elaborazione di testi e software
di gestione terminologica, continueranno ad avere un'importanza centrale, così
come la capacità di effettuare ricerche e lo sviluppo di competenze interpersonali
e imprenditoriali (Riediger e Galati in questo numero). Dall’altro lato, i
cambiamenti in corso indurranno nuove prospettive e i partecipanti al TEW
hanno fornito preziosi spunti in merito. In sintesi, gli obiettivi chiave emersi
dalle presentazioni e dalle discussioni sono i seguenti:

    •   Promuovere il costante aggiornamento sui progressi delle tecnologie di
        traduzione, compresi i servizi cloud e le piattaforme collaborative
    •   Favorire l’esercizio di diverse forme di post-editing (light e full, per
        maggiori dettagli, si veda 0’Brien 2022)
    •   Praticare il pre-editing e attività sui linguaggi controllati per produrre testi
        adatti alla traduzione automatica e per un pubblico internazionale (per
        maggiori dettagli, si vedano Sánchez-Gijón e Kenny 2022)
    •   Stimolare consapevolezza critica nella valutazione della qualità della
        TAN, ovvero la capacità di interpretare le principali metriche automatiche
        (Monti, in questo numero) e di combinarle con valutazioni umane a livello
        testuale, stilistico e culturale (Gaspari 2021; Riediger e Galati in questo
        numero). Inoltre, sarebbe auspicabile sviluppare la capacità di valutare
        quando il sistema di TAN richiede una messa a punto, un adattamento al
        dominio e una personalizzazione, determinando quali siano i dati più
        appropriati per migliorarne l'utilità e le prestazioni (Gaspari 2021).
    •   Coltivare competenze nella scrittura tecnica e specialistica, preziose non
        solo per il processo di traduzione ma anche per la formazione di
        professionisti in grado di agire come revisori, redattori e consulenti
        linguistici (Cennamo e Hamon in questo numero)
    •   Favorire la collaborazione con associazioni e organizzazioni di categoria
        per creare ruoli professionali specifici all'interno di istituzioni o aziende
        (Cordani in questo numero; Silvestrini in questo numero)
    •   Insegnare a gestire efficacemente un progetto di traduzione
    •   Stimolare una presa di coscienza delle implicazioni etiche e deontologiche
        nell’uso della TAN (Loock 2021; per maggiori dettagli, si veda anche
        Moorkens 2022).

Per raggiungere tali obiettivi, è necessario inoltre riflettere sulle attività da
proporre in classe. Tra i suggerimenti più ricorrenti vi sono il confronto tra
diversi sistemi di TAN e tra questa e la traduzione umana. È poi fondamentale
che gli studenti sappiano identificare e correggere gli errori e che sviluppino la
capacità di riconoscere il cosiddetto machine translationese (Loock 2020). Un altro
tema emerso nella giornata del workshop riguarda le tipologie testuali da
insegnare: se da un lato è utile insistere sui testi affrontati tradizionalmente a
lezione (ad esempio, articoli di giornale o brochure turistiche), perché sono
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generi che la TAN include nei corpora per il deep learning e che quindi ben si
prestano a esercizi di riconoscimento degli errori, dall’altro potrebbe essere
interessante lavorare su tipologie testuali che non hanno ancora numerose
versioni parallele online e integrare contenuti digitali, prodotti audiovisivi,
multimediali e applicazioni software (Gaspari 2021). Inoltre, bisognerebbe
fornire l’opportunità di lavorare con testi non standard, sia orali sia prodotti da
non madrelingua, un aspetto particolarmente importante per la traduzione
dall'inglese visto il suo status di lingua globale e di lingua franca per la
comunicazione internazionale (Taviano 2013).
     Infine, bisogna riconoscere che l'IA e la TAN sono sviluppi pervasivi che
hanno un impatto sui processi di apprendimento delle lingue straniere, a volte
in modi non controllati e nascosti, sollevando questioni legate alle pratiche
legittime e al plagio. Le università dovrebbero affrontare attivamente questo
aspetto, operandosi per demistificare le visioni distorte e parziali, che vanno
dalla paura e la mancanza di fiducia al totale affidamento. Impegnandosi in
attività di sensibilizzazione, l’università ha inoltre l’opportunità di spiegare al
grande pubblico, ai futuri studenti e alle loro famiglie perché oggi, nell'era
dell'IA, sia ancora di fondamentale importanza insegnare e imparare le lingue
straniere (Gaspari 2021).


5. Struttura del numero

Questo numero speciale e multilingue (italiano, francese e inglese) riunisce una
selezione dei contributi presentati al workshop L’intelligenza artificiale per la
traduzione: verso una nuova progettazione didattica? con l’obiettivo di promuovere
una riflessione sull’evoluzione delle tecnologie della traduzione, delle pratiche
professionali e, soprattutto, della formazione dei futuri traduttori. Gli studi
sottolineano l'importanza di creare percorsi in grado di sviluppare nuove
competenze in linea con le trasformazioni del settore dei servizi linguistici.
     L’ouverture del numero è affidata a François Yvon, con il lavoro intitolato La
traduction multilingue : analyse d'une prouesse technologique. Informatico esperto
nel trattamento automatico delle lingue naturali, Yvon definisce la cornice
teorica all’interno della quale è stato possibile raggiungere risultati significativi
nella realizzazione di modelli di linguaggio sempre più funzionali. L’autore
traccia inoltre le linee di sviluppo attuali della TAN, contribuendo a chiarirne i
meccanismi soggiacenti e offrendo una chiave di accesso alla complessa
architettura delle reti neurali. Grazie all’avanzamento degli studi in questo
campo, le tecnologie ‘intelligenti’ si sono diffuse in modo capillare in diversi
settori. Tuttavia, per ovviare alla mancanza di corpora sufficientemente estesi
per tutte le combinazioni di lingue, è stato essenziale lo sviluppo di sistemi di
traduzione multilingue capaci di elaborare lingue diverse. Se da un lato, tali
sistemi ampliano l'uso delle tecnologie di TA, dall’altro presentano varie sfide.
Tra queste le principali sono l’apprendimento bilanciato dei sistemi in contesti
multilingui, oggi ancora carente per via di discrepanze nella disponibilità dei
dati, e l'architettura e le dimensioni dei modelli, con trasferimenti positivi o
negativi tra coppie di lingue. Yvon si interroga, infine, sul miglioramento delle
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traduzioni per lingue meno rappresentate e se tali sistemi non evolvano in
direzione contraria a quanto auspicato, ovvero verso un minore affinamento
qualitativo.
     Sul ruolo di un’IA massicciamente presente nelle piattaforme di traduzione
online e negli strumenti professionali, si interrogano Hellmut Riedeger e Gabriele
Galati, analizzando le competenze richieste per l’impiego di tali strumenti.
Nell’articolo La traduzione nell’era dell’IA: nuovi ruoli, nuove competenze, nuova
formazione, gli autori osservano che i progressi tecnologici, che portano a sistemi
sempre più performanti, stanno mettendo in discussione i ruoli tradizionali dei
traduttori, segnando una trasformazione dei loro compiti e definendo nuove
figure come quelle di post-editor, transcreatori, persone qualificate nella gestione
dei dati linguistici, consulenti per la comunicazione multilingue e divulgatori
della TAN per i non-professionisti della traduzione. Riediger e Galati insistono
sulla necessità di adeguare i programmi e gli insegnamenti di traduzione e lingue
straniere alle mutazioni in atto e propongono riflessioni non solo sulle
competenze ma anche sulle modalità di insegnamento, prospettando per i
docenti il ruolo di guide e facilitatori di un processo di apprendimento che dovrà
essere sempre più induttivo e autonomo.
     In risposta all'appello di Riediger e Galati, Johanna Monti offre un resoconto
concreto di alcune esperienze didattiche presso l’Università degli Studi di Napoli
L'Orientale. Il suo contributo, Per una didattica della traduzione automatica,
presenta tre esperienze formative sulla e con la TAN all'interno dei corsi di
Traduttologia generale, Mediazione linguistica e culturale e Traduzione
specialistica. Concepiti come moduli stand-alone, alcuni più teorici e uno più
laboratoriale, i percorsi descritti coprono diversi aspetti delle tecnologie della
traduzione e del loro impiego. Monti illustra inoltre i risultati di due questionari
somministrati agli studenti all'inizio e alla fine del laboratorio di TAN nell'anno
accademico 2021-2022 con l’intento di valutare se la percezione delle tecnologie
digitali e di TAN fosse cambiata dopo aver completato il corso. Il questionario
finale rivela un maggiore apprezzamento degli studenti per le tecnologie,
evidenziandone l'utilità. In particolare, l'atteggiamento nei confronti della TAN,
delle memorie di traduzione, dei database terminologici e dei corpora online
risulta notevolmente migliorato dopo la partecipazione al laboratorio.
     Nell'articolo di Ilaria Cennamo e Yannik Hamon, Former aux technologies de
la traduction : les programmes EMT en France et en Italie, l’attenzione è posta sui
programmi dei corsi di traduzione della rete EMT in Italia e Francia al fine di
identificare gli obiettivi formativi legati all'uso delle tecnologie e alla TAN. Sulla
base dell’analisi di un corpus creato dalle pagine web di varie università italiane
e francesi, Cennamo e Hamon analizzano le concordanze che contengono una
serie di parole chiave legate alle tecnologie della traduzione e ne esaminano l’uso
e la frequenza. La TAN risulta essere poco menzionata, indicando una sua
limitata presenza nei percorsi di formazione anche all’interno della rete EMT. I
risultati di un questionario somministrato ai responsabili dei corsi di traduzione
confermano che la TAN è ancora scarsamente utilizzata o insegnata, ma indicano
anche un forte interesse a renderla parte della formazione dei futuri traduttori.
Cennamo e Hamon sottolineano, in particolare, che la didattica dovrebbe
puntare a formare la figura professionale dei langagier, ovvero consulenti
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linguistici capaci di operare indistintamente nelle fasi di redazione, revisione e
traduzione di un testo, con responsabilità sulla sua qualità linguistica,
terminologica, stilistica e tipografica.
     I contributi di Christopher Gledhill e Maria Zimina e di Katell Hernández
Morin riportano la loro esperienza di docenti nei corsi di laurea magistrali in
Traduzione e di formatori di futuri professionisti dell’industria delle lingue. Nello
studio The evolutive nature of translation and teaching workflow: Textometric
analysis of multiple revision cycles in a simulated website translation project, Gledhill
e Zimina utilizzano metodi qualitativi e quantitativi per analizzare le revisioni
degli studenti in un progetto simulato di traduzione di siti web (“Traduction de
site web vers l’anglais”, TSA), al fine di identificare i diversi tipi di revisione e
capire quando vengono apportati. In particolare, viene posto l’accento su una
dimensione inesplorata, ovvero la natura evolutiva delle revisioni all'interno del
progetto TSA, e si cerca di stabilire correlazioni tra i diversi tipi di revisioni
linguistiche effettuate e le diverse fasi del processo di insegnamento. Gledhill e
Zimina sottolineano l’utilità di strumenti sperimentali come l’analisi testometrica
che consentono di arricchire con nuove prospettive la discussione sulle
competenze di traduzione e revisione.
     Nell’articolo Intégration de la révision et de la post-édition dans la formation en
traduction, Katell Henrnández Morin si interessa, invece, ai cambiamenti
avvenuti nel settore della formazione e della professione della traduzione, in
particolare riguardo alla revisione e alla post-edizione. Se in passato, la revisione
era considerata un'attività marginale e la post-edizione era poco diffusa, nel
tempo entrambe hanno acquisito una maggiore importanza. Oggi la TAN e la
post-edizione sono visibili nelle offerte di stage, di lavoro e nei servizi erogati
dalle agenzie di traduzione, insieme alla traduzione convenzionale. Nell'articolo
vengono poi esaminate in maggior dettaglio le attività di revisione delle
traduzioni umane e quelle di post-edizione delle traduzioni automatiche.
Nonostante le differenze nei requisiti, nelle pratiche e nei tipi di documenti
trattati, entrambe richiedono l'intervento di esperti competenti il cui ruolo è
valorizzato dalle norme che regolano tali attività. Spostandosi sul contesto della
formazione, Henrnández Morin promuove un approccio integrato ed equilibrato
alla post-edizione, sfruttando i punti di forza e le debolezze sia della traduzione
umana sia di quella automatica, al fine di preservare il valore dei professionisti
della traduzione. L’autrice sottolinea, in particolare, l’importanza dei parametri
qualitativi e contestuali per valutare la bontà di una traduzione e si propone di
condurre ulteriori studi per osservare l'evoluzione delle pratiche di revisione e
post-edizione in relazione ai progressi della TAN.
     Gli ultimi due contributi si distinguono dai precedenti in quanto offrono
un’interessante prospettiva sulla formazione dei futuri traduttori dal punto di
vista dei fornitori di servizi linguistici. Elena Cordani, presidente di Federlingue
dal 2013 al 2021, è autrice dell’articolo Che cosa si aspettano le società di servizi
di traduzione dai propri traduttori interni ed esterni, in qualità di “fornitori”.
Discussione sulle proposte per una formazione adeguata. Cordani pone l’accento sui
rischi della TAN a livello di correttezza e adeguatezza: se da un lato essa accelera
il processo di traduzione, dall’altro deve essere usata con cautela, soprattutto con
i testi del libero mercato per i quali non sempre si può dare per scontata
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l'accuratezza iniziale. In fase di post-editing, quindi, i traduttori devono
assicurarsi di comprendere il testo di partenza a fondo e considerare il contesto
della traduzione per evitare errori e imprecisioni. Il ruolo dell’umano nel post-
editing è fondamentale e la formazione dei nuovi traduttori dovrebbe includere
numerose attività di traduzione e post-edizione perché le abilità di analisi,
ricerca e risoluzione dei problemi possono essere acquisite solo attraverso la
pratica e l'esperienza.
     Mirko Silvestrini, presidente di Unilingue, la più importante associazione di
fornitori di servizi linguistici d'Europa, presenta un contributo dal titolo Il settore
della traduzione oggi in cui afferma che l'industria della traduzione ha conosciuto
una crescita e uno sviluppo significativi, legati all'aumento delle interconnessioni
globali tra aziende e individui che ha stimolato la domanda di servizi di
traduzione. Tra le tendenze del prossimo futuro vi sono la crescente diffusione
della TAN, la sua integrazione negli strumenti di memoria di traduzione,
anch’essi sempre più utilizzati, l’impiego di software di gestione delle traduzioni
professionali e l’aumento delle videoconferenze e dei servizi di interpretazione
virtuale, anche in seguito alla situazione pandemica. I traduttori professionisti
sono sempre più richiesti specie in settori chiave come quello commerciale,
governativo, educativo e sanitario. La loro responsabilità è notevole e i rischi di
una traduzione errata sono tangibili e vanno dai fraintendimenti alla perdita di
credibilità, dalle incomprensioni interculturali ai danni finanziari e ai rischi
legali. È quanto mai cruciale per le università offrire diverse opportunità di
apprendimento e collaborare con le organizzazioni del settore della traduzione.
Il profilo degli specialisti della lingua è sempre più diversificato e include non
solo traduttori, ma anche terminologi e proofreaders tra gli altri. Di conseguenza,
l'occupabilità nel settore dipende da un’efficace combinazione di caratteristiche,
che includono ottime conoscenze linguistiche, competenze tecnologiche,
capacità di traduzione, specializzazione, flessibilità e capacità di risposta in
tempi rapidi.
     Prima di lasciare alla lettura di questo numero speciale, vorremmo
concludere ringraziando i relatori che hanno partecipato al TEW L’intelligenza
artificiale per la traduzione: verso una nuova progettazione didattica? e il pubblico
che ha seguito il dibattito dal vivo e in differita su YouTube, dove le registrazioni
della giornata sono disponibili5. Ci auguriamo che questo numero offra una
prospettiva convincente sulla necessità di migliorare la comprensione delle
implicazioni pedagogiche dei sistemi automatizzati per la traduzione. È inoltre
sempre più importante riconoscere che i traduttori dovranno avere la capacità
di supervisionare l'intero processo di traduzione, integrando le diverse tecnologie
e assumendo la posizione di amministratori del flusso di lavoro. Ciò richiede
formazione in una varietà di compiti e ruoli ed è necessario offrire basi complete
per gestire efficacemente questa vasta gamma di mansioni e responsabilità.




5
   Parte 1: https://youtu.be/NffYtlnG-tE; parte 2: https://youtu.be/P5IcV-GSmkQ; parte
3: https://youtu.be/uDMWJ1fBj9I; parte 4: https://youtu.be/I3tEw74Eyow.
https://doi.org/10.6092/issn.1974-4382/18784
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