Intelligenza artificiale e traduzioni: i paradossi linguistici dell’AI

Quando pensiamo a questa nuova tecnologia è utile immaginare un assistente privo di voce, che si muove tra gli scaffali di una biblioteca infinita, colma di libri scritti in qualsiasi lingua del mondo. L’intelligenza artificiale legge tutto instancabilmente e apprende le composizioni delle frasi, quali sono i significati e i modi di dire. E così, quando chiedi di tradurre qualcosa, questo assistente non si limita a sostituire le parole una per una, in modo letterale: va invece a ripescare frasi simili nei suoi “ricordi di lettura”, intuisce il contesto e propone la versione secondo lui più sensata nella lingua richiesta.

Ma, a dispetto di una velocità e di una precisione sostanzialmente adeguate, l’AI non possiede un bagaglio di emozioni o esperienze reali: conosce le parole, sì, però non ha mai vissuto ciò che descrivono. Questo, in sostanza, è il mondo dell’intelligenza artificiale applicata alle traduzioni: un continuo oscillare tra le logiche rigorose dell’algoritmo e l’imprevedibile bellezza del linguaggio.

L’intelligenza artificiale e il suo funzionamento nelle traduzioni 

L’intelligenza artificiale non funziona attraverso un singolo meccanismo, ma è il frutto di una commistione tra tecnologie. Reti neurali profonde s’intrecciano con un apprendimento supervisionato, modelli linguistici probabilistici e tecniche di auto-acquisizione. Protagonista principale è il modello neurale, una struttura ispirata proprio al funzionamento del cervello umano. Nella traduzione, come accennato, i modelli operano su intere frasi o segmenti di testo, cercando di cogliere il significato globale più che tradurre parola per parola. Il sistema “codifica” la frase di partenza in una rappresentazione astratta, poi la decodifica nella lingua di destinazione: in pratica, è come se prima “capisse” il messaggio e poi lo rielaborasse con parole nuove in un’altra lingua. È proprio in questo frangente che l’AI sceglie i vocaboli che meglio rappresentano quel significato in un nuovo contesto linguistico e culturale. Non si tratta, chiaramente, di un processo statico: la natura dell’intelligenza artificiale le consente di apprendere costantemente nuove informazioni, affinando i suoi modelli grazie a milioni di esempi di testi tradotti. Articoli, romanzi, documenti tecnici, sottotitoli e così via: per ogni nuova frase acquisita, il modello diventa più abile a intuire sottigliezze e ambiguità.

Limiti e paradossi linguistici dell’intelligenza artificiale 

Proprio a questo punto, però, si aprono i primi spiragli di mistero e i primi paradossi. Tanto per cominciare la lingua, a differenza del codice, non è un sistema chiuso: è ricca di sfaccettature, ambiguità, contesto, ironie, giochi di parole, riferimenti culturali, emozioni. E l’AI, per quanto possa essere potente, non vive in un mondo umano ma lo simula. È proprio questo il primo paradosso: se prendiamo un testo in lingua giapponese, per sua natura pregna di riferimenti orientali, simbolismi stagionali e giochi fonetici, il modello sarà davvero capace di catturare la stessa risonanza spirituale e culturale, oppure sarà solo un’ombra della versione originale?

Un altro paradosso è caratterizzato dalla moltitudine di modi per esprimere la stessa idea offerta da ciascuna lingua. Se l’umano sceglie una forma per stile, tono o intenzione, l’AI lo fa sulla base di probabilità, di frequenze nei dati: e così, una traduzione può essere formalmente impeccabile ma al tempo stesso mancare completamente il focus emotivo o culturale. Un ultimo dilemma è legato all’assenza del corpo e dell’esperienza incarnata da parte dell’AI: il significato di parole come “freddo” o “dolce” è subordinato alle esperienze sensoriali. L’elaborazione linguistica dell’AI, insomma, pur sforzandosi può solo imitare l’esperienza umana, ovvero ciò che non ha mai vissuto. Nonostante tutti questi paradossi, all’intelligenza artificiale va dato il merito di aver abbattuto barriere linguistiche per milioni di persone, rendendo di fatto l’accesso alla conoscenza più democratico. Il futuro sta nella collaborazione tra uomo e macchina: l’AI come primo interprete, l’umano come rifinitore, creatore del contesto e custode dell’ambiguità. Un lavoro a quattro mani tra logica e intuito, che mantenga la lingua ciò che è sempre stata: un ponte tra mondi diversi.