L'intelligenza artificiale nella traduzione: 8 domande chiave, risposte

L'intelligenza artificiale continua a dominare le agende dei consigli di amministrazione e la pressione sui team affinché utilizzino l'intelligenza artificiale per l'efficienza è in aumento. Ma è possibile applicare l'intelligenza artificiale alla traduzione in modo pratico, a basso rischio e ad alto rendimento?

Nella sessione di avvio della nuova serie AI Translation 101 di Smartling, il CEO Bryan Murphy e il Senior Director of AI Solutions, Alex Yanishevsky, hanno demistificato il ruolo dell'intelligenza artificiale nella traduzione. Dall'esplorazione di casi d'uso reali all'offerta di consigli pratici sull'adozione, abbiamo condiviso le ultime novità di ciò che abbiamo visto e come puoi applicarlo.

Di seguito, abbiamo riassunto la conversazione, rispondendo a 8 domande chiave per aiutarti ad avvicinarti all'IA con sicurezza.

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1. Qual è l'attuale fermento sull'intelligenza artificiale nella traduzione?

L'intelligenza artificiale è ovunque: sui palchi delle conferenze, nelle riunioni con gli investitori e nelle liste di cose da fare della leadership. Purtroppo, questo brusio si trasforma spesso in pressione: "Come possiamo usare l'intelligenza artificiale per tradurre di più, più velocemente?"

All'inizio, la grande domanda era se l'intelligenza artificiale fosse abbastanza affidabile da poter essere utilizzata. Oggi sappiamo che è efficiente, scalabile e conveniente. 

Ora, le vere domande sono:

• Come possiamo sfruttarlo in modo efficace? 
• Come lo scaliamo? 
• E come lo usiamo salvaguardando la qualità, la sicurezza e la privacy?

2. In che modo l'intelligenza artificiale sta effettivamente guidando l'efficienza oggi?

I casi d'uso più efficienti per l'intelligenza artificiale sono durante la pre e la post-traduzione per aiutare a fornire traduzioni della massima qualità. L'intelligenza artificiale funziona particolarmente bene in attività ripetitive e basate su regole come la stima del progetto, il triage dei contenuti e il post-editing. Alex ha evidenziato diversi esempi in cui i clienti hanno utilizzato risorse linguistiche, come glossari e guide di stile, per addestrare l'intelligenza artificiale e accelerare i flussi di lavoro, senza sacrificare la qualità. Affrontare i colli di bottiglia del flusso di lavoro, come le lunghe fasi di revisione umana, è il punto in cui l'intelligenza artificiale può fornire un valore immediato e misurabile.

Uno dei maggiori risultati che i team possono aspettarsi dalla traduzione basata sull'intelligenza artificiale è la fornitura di contenuti di alta qualità e on-brand a una frazione del costo e dei tempi di consegna della traduzione tradizionale. Le aziende possono tradurre 8 volte i contenuti allo stesso costo, liberando il budget per contenuti ancora più multilingue.

Punto di prova: Secret Escapes ha utilizzato l'AI Human Translation (AIHT) di Smartling per ridurre i tempi di traduzione del 25% in tutte le lingue, con guadagni ancora maggiori in italiano e olandese. I loro redattori hanno ora più tempo per concentrarsi sul lavoro di localizzazione creativo o strategico.

3. Quanto è avanzata la traduzione LLM? E la traduzione automatica è ancora migliore in alcuni casi?

L'intelligenza artificiale si sta evolvendo rapidamente, ma non è magia. Mentre i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), come GPT-4, possono generare traduzioni più naturali ed espressive, la traduzione automatica tradizionale (MT) eccelle ancora in domini altamente regolamentati e ricchi di terminologia. 

Sebbene gli LLM abbiano ancora allucinazioni, è un problema risolvibile. Alex ha paragonato questo problema a quello di un bambino di otto anni molto dotato: solo perché eccellono intellettualmente non significa che siano pronti a guidare un'auto. Allo stesso modo, mentre gli LLM possono funzionare ad alto livello, fanno ancora cose sciocche, come le allucinazioni. Alex ha rassicurato che quando si verifica questo problema, "abbiamo abbastanza strumenti, algoritmi e logica per cogliere tali sciocchezze quando vanno fuori dai binari". In Smartling, quando riceviamo le traduzioni dagli LLM, se non soddisfano i nostri standard, li spingiamo alla fase successiva dell'aggiunta di un essere umano nel ciclo. In definitiva, utilizziamo un approccio "fidati ma verifica" con i risultati LLM.

Bryan lo ha detto semplicemente, dicendo che la traduzione automatica è ottima per "traduzioni accurate, mentre gli LLM tendono ad essere migliori in traduzioni più specifiche del marchio, fluenti e culturalmente adattive". Non si tratta di scegliere LLM o MT; Si tratta di utilizzare ciascuno di essi dove danno il meglio.

4. Qual è il vantaggio dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale nei flussi di lavoro?

I vantaggi dell'intelligenza artificiale vanno ben oltre la velocità e la scalabilità. Sta anche cambiando il come della traduzione. Dalla velocità alla scalabilità fino al risparmio sui costi, l'intelligenza artificiale apre le porte a programmi di localizzazione e contenuti globali più efficienti. Se abbinato a flussi di lavoro human-in-the-loop e prompt ben realizzati, offre anche una qualità superiore, più velocemente.

Fino all'avvento degli LLM, ottenevamo una traduzione automatica e rimanevamo bloccati con quella; Non c'era molto che si potesse fare se non si era soddisfatti dell'output. Ma ora, con gli LLM, abbiamo suggerimenti che ci permettono di controllare lo stile e il tono delle traduzioni, con un approccio personalizzato. Questo non era possibile prima, e le implicazioni sono piuttosto profonde. 

È essenziale ricordare che l'intelligenza artificiale non sostituisce i traduttori umani; Li consente di concentrarsi su un lavoro di maggior valore.

"Fino ad ora, se si traduceva in 50 lingue, si doveva parlare con un massimo di 50 linguisti diversi e parlare con loro del tono e dello stile da cambiare. 

Ora, stiamo integrando tutto questo nella tecnologia stessa e i nostri clienti sono in grado di avere un controllo molto preciso sulle traduzioni che stiamo producendo, in modo altamente automatizzato".

 – Bryan Murphy, Amministratore delegato, Smartling

Punto di prova: Therabody ha utilizzato l'intelligenza artificiale per sostituire i flussi di lavoro manuali, riducendo i costi di traduzione del 60% e raggiungendo un tasso di consegna puntuale del 99,7%.

5. Quali sono le sfide dell'implementazione dell'IA da soli?

L'implementazione della traduzione AI non è plug-and-play. Richiede pianificazione strategica, benchmark di qualità e competenze nell'ingegneria tempestiva, nella governance dei dati e nella selezione dei modelli. C'è il rischio di sottovalutare la complessità.

Alex ha tracciato un parallelo convincente tra "DIYAI" (IA fai-da-te) e pickleball. Mentre la maggior parte delle persone è in grado di afferrare le basi con la coordinazione occhio-mano e l'abilità atletica, la vera padronanza richiede una pratica dedicata. Allo stesso modo, l'investimento e l'implementazione dell'IA seguono lo stesso principio. Potresti ottenere una traduzione decente creando un prompt nella tua lingua e fornendo un feedback. Tuttavia, possiedi davvero l'esperienza per replicare questo in 50 lingue? Sei un linguista o uno scienziato dei dati con una profonda comprensione di queste complessità? Questo è esattamente il punto in cui DIYAI non è all'altezza. Il percorso migliore è collaborare con esperti che comprendano sia la tecnologia che le sfumature linguistiche o del marchio necessarie per scalare con successo.

Punto di prova: Gemini, un exchange di criptovalute, è passato dalla traduzione solo umana all'AIHT e ha raddoppiato la velocità di traduzione mantenendo la qualità dei contenuti altamente tecnici.

6. In che modo l'intelligenza artificiale può elevare la tua carriera?

L'adozione dell'intelligenza artificiale è più di un aumento della produttività a livello di team. È anche un acceleratore di carriera. Una distinzione fondamentale sta tra l'essere "AI-first" e "AI-everywhere". Per essere AI-first, considera se un'attività può essere affrontata con la tecnologia esistente prima di passare all'AI.

Al contrario, l'intelligenza artificiale ovunque significa che si utilizzano soluzioni di intelligenza artificiale indipendentemente dal problema, il che può effettivamente essere inefficiente. Alex ha paragonato questo approccio all'uso di un diamante per tagliare il vetro: sebbene questo approccio sia possibile, sarebbe eccessivo e piuttosto costoso. Allo stesso modo, le attività che possono essere svolte con una semplice automazione non richiedono la potenza (o il costo) degli LLM. Invece, salva l'intelligenza artificiale per le aree in cui altri strumenti non sono all'altezza.

Capire come rendere le tue attività più efficienti, in modo da poter fare di più, ti farà avanzare nella tua carriera. Bryan ha sottolineato che i professionisti che guidano l'adozione dell'IA oggi sono i leader di pensiero di domani negli anni a venire.

7. Qual è il modo più intelligente per iniziare a testare e implementare l'intelligenza artificiale?

Inizia in piccolo, testa spesso e ridimensiona in base ai dati. 

È facile essere sopraffatti dall'intelligenza artificiale. Mentre i dirigenti vedono l'intelligenza artificiale come una bacchetta magica per la produttività, molti team di localizzazione, prodotto e marketing non sono ancora sicuri di come (o dove) iniziare a usarla in modo efficace. 

Per evitare di essere sopraffatti, inizia definendo i tuoi obiettivi: stai cercando di ridurre i tempi di consegna? Espandere il volume dei contenuti senza aumentare il budget? Una volta chiariti i "perché", è più facile allineare gli stakeholder e valutare gli strumenti giusti.

I test intenzionali sono fondamentali. Costruisci una tabella di marcia, non una strategia di congetture. Una volta che l'intelligenza artificiale dimostra il suo valore, espanditi in modo strategico.

Punto di prova: Un'azienda tecnologica Fortune 100 ha iniziato testando Smartling AIHT su contenuti selezionati, quindi ne ha ampliato l'utilizzo, risparmiando 3,4 milioni di dollari nel primo anno, fornendo contenuti il 50% più velocemente e mantenendo un punteggio MQM del 99%+.

8. Qual è un consiglio per i team curiosi di intelligenza artificiale?

Avere un consulente di fiducia è fondamentale. Sebbene DIYAI possa essere allettante, è essenziale considerare l'esperienza necessaria per tradurre davvero su larga scala (e con precisione) prima di immergersi nel fai-da-te. 

Il quadro generale

L'intelligenza artificiale nella traduzione non è una tendenza passeggera; È un cambiamento trasformativo. Anche se non sostituirà completamente il talento umano o gli strumenti tradizionali, sta già rimodellando il modo in cui le aziende scalano e sostengono la loro voce globale. 

Che tu stia appena iniziando a esplorare l'intelligenza artificiale o che tu sia già alle prese con i test, il messaggio dei nostri relatori è chiaro: dai priorità alla chiarezza, pensa in termini di sistemi e non aver paura di porre le grandi domande.

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