Interpretariato, traduzione e IA: pro, contro e prospettive future.
“La tecnologia sta dando alla vita la possibilità di svilupparsi come mai in precedenza – o di autodistruggersi”.
Inizia così il libro “Vita 3.0: Essere umani nell’era dell’intelligenza artificiale”, scritto dal cosmologo e fisico svedese Max Tegmark. Questo messaggio dirompente e introspettivo segna l’inizio di un viaggio che lambisce il tema della convivenza tra esseri umani e tecnologia in un mondo distopico dove l’IA ha preso il sopravvento. Dopo averne vagliato i possibili effetti, come la disoccupazione tecnologica o i rischi per la sicurezza, l’autore avanza l’ipotesi che queste prospettive nefaste non siano da attribuirsi a un’innata tendenza maligna dell’IA, quanto piuttosto alla mancata sinergia tra tecnologia e umani per raggiungere obiettivi condivisi. In altre parole, l’IA altro non è che uno strumento e le sue applicazioni virtuose o viziose dipendono dall’uso che se ne fa.
A dispetto delle buone intenzioni, tuttavia, sono in molti a temere che il proprio lavoro possa scomparire. Un recente studio della American Psychological Association1 ha analizzato un campione di 10.000 informanti provenienti da 20 paesi a cui è stato chiesto di attribuire un valore da zero a 100 alla paura nei confronti dell’IA, riscontrando cifre che oscillano dai 53 punti in paesi come Turchia, Giappone e Cina, fino ad arrivare a 64 in India, Arabia Saudita e Stati Uniti. Giudice e medico sono le professioni dove si avverte un tasso di preoccupazione maggiore e in 17 paesi sono i giornalisti la categoria percepita meno a rischio. In questo contesto, anche il mondo dei servizi linguistici sta attraversando un periodo di transizione spinto dalle nuove scoperte tecnologiche. Nel campo della traduzione, ad esempio, i modelli linguistici di grandi dimensioni2 promettono risultati sorprendenti ma sono ancora lontani dall’essere affidabili per testi tecnici come quelli medici o giuridici, dove un errore può avere serie ripercussioni in materia di diritto dell’Unione europea, ad esempio. Si pensi alla traduzione degli acquis comunitari, caratterizzati da una terminologia specifica e un alto grado di precisione, onde evitare che le direttive vengano poste in essere in modo posticcio3. In altri casi, come quello di Deepseek, sono le questioni di carattere normativo e le incertezze sull’uso etico dei dati a frenare le aziende dall’integrare queste tecnologie nei propri flussi di lavoro. A questi fattori si aggiungono le perplessità relative alla presenza di stereotipi nei contenuti generati e alle politiche di conservazione e archiviazione delle informazioni digitali, che alimentano lo scetticismo tra gli esperti in campo linguistico4. A tal proposito, anche Google sta rivalutando il modo in cui viene attualmente misurata la qualità della traduzione fatta con IA. I ricercatori del colosso di Mountain View, hanno infatti rilevato che i sistemi i cui risultati hanno ottenuto le valutazioni migliori nelle misurazioni automatiche non sempre coincidono con le preferenze degli utenti. Secondo quanto riportato, il motivo è da attribuirsi al fatto che gli studiosi ritengono l’attuale modello di misurazione insufficiente poiché fa riferimento a un singolo parametro. La proposta avanzata suggerisce di adottare un modello bidimensionale in base a precisione e naturalezza, individuandole come indicatori di qualità fondamentali. L’idea è che il testo tradotto da IA debba trovare il compromesso ottimale per trasmettere il significato e allo stesso tempo produrre un testo prototipico nella lingua di arrivo. Questo approccio consentirebbe di tarare il comportamento del sistema per finalità specifiche in campo giuridico, tecnico e creativo, per citarne alcuni5. Ai suddetti parametri se ne potrebbe aggiungere un terzo, ovvero quello inerente alla dimensione culturale di un testo, che si manifesta tramite rimandi di carattere politico, sociale, etnografico ed elementi caratterizzanti come umorismo, sarcasmo e altri fattori condivisi da una data comunità di persone, rinforzando il valore aggiunto del contributo umano nei processi di traduzione6. Recentemente, l’IA ha mosso i primi passi nei servizi di interpretariato con sistemi che offrono traduzioni in simultanea senza l’ausilio di esseri umani. Al momento queste tecnologie sono capaci di ottimi risultati, ma non sono prive di limiti come la voce robotica, una latenza superiore a quella di un interprete in carne e ossa, e la difficoltà a interpretare il contesto del discorso. Per queste ragioni, gli esperti sottolineano che gli interpreti umani rimarranno l’opzione migliore, mentre i sistemi artificiali possono essere utili quando non ci sono professionisti reperibili per garantire i servizi linguistici7. Detto questo, è opportuno riconoscere che le applicazioni dell’IA apportano svariati vantaggi per i linguisti. Effettuare ricerche terminologiche, generare riassunti, creare trascrizioni, reperire parole chiave, segmentare testi e metterli a confronto sono le operazioni principali dove l’IA entra in gioco efficacemente8. Se da un lato è vero che queste innovazioni consentono di snellire il flusso di lavoro degli interpreti, dall’altro è necessario segnalare i rischi etici che comportano. Questi ultimi spaziano dai principi deontologici come la riservatezza e il rapporto di fiducia con i clienti, alla fedeltà, affidabilità e, in senso più ampio, alla qualità complessiva del servizio. Un tema altrettanto ostico è quello della trasparenza e responsabilità, affinché sia sempre possibile risalire ai motivi che hanno portato un sistema autonomo a compiere una determinata decisione e capire chi risponde per eventuali errori commessi dall’IA9. In sintesi, più l’IA viene messa in campo, più i suoi limiti vengono a galla. In questa prospettiva, le competenze umane acquisiscono valore e, come suggerisce il termine stesso, gli interpreti hanno un vantaggio innato nel braccio di ferro con l’IA perché interpretare non è solo trasporre un flusso di parole ma significa essere agenti della comunicazione, mediatori culturali in grado di facilitare il dialogo in tempo reale e coordinare le dinamiche interpersonali tra interlocutori con prospettive e interessi diversi10. Oltre a quello strettamente linguistico, infatti, il contributo degli interpreti si manifesta appieno quando sono chiamati a risolvere le sfide comunicative, paralinguistiche, ambientali e interpersonali che sorgono durante gli incontri tramite la propria intelligenza emotiva. Per fare un parallelismo nel campo dell’insegnamento linguistico, si pensi al docente che non si limita a impartire nozioni, ma contribuisce a creare un ambiente dove gli alunni possono trarre il massimo dalle proprie capacità grazie al suo ruolo pedagogico e di mentore. Guardando al futuro, la sinergia tra gli strumenti basati su IA e il contributo umano sembra essere la mossa vincente. Nelle mani sapienti dei linguisti, i suddetti sistemi sono alleati preziosi che li assistono nel proprio lavoro, consentendogli di dedicarsi a ciò che sanno fare meglio: mantenere l’intento comunicativo e le emozioni del messaggio originale, garantendo un alto livello di qualità e comprensibilità delle informazioni11.
Per concludere, il già citato Tegmark enuclea tre categorie nei confronti dell’IA. I tecnoscettici, che non la temono poiché credono sia una chimera; gli utopisti digitali, che confidano ciecamente nella sua benevolenza; il movimento dell’IA benefica, che punta a costruire un futuro etico dove la tecnologia è alleata dell’essere umano. Questo terzo polo appare come la prospettiva più convincente e il futuro si gioca sulla competizione. Come affermano gli esperti12, l’avvento dell’IA non implica la scomparsa di interpreti e traduttori. Al contrario, le tecnologie stanno già portando i linguisti a essere migliori, rinforzandone l’importanza e aumentandone le responsabilità come figure che integrano le competenze digitali alla padronanza della lingua.
1 Dong, Conway et al., 2024, p.6.
2 Detti anche Large Language Models (LLMs), ovvero dei modelli probabilistici capaci di prevedere sequenze di parole e generare testi (Stöffelbauer, 2023: “Large Language Models. Level: Expert”).
3 Bajčić & Golenko, 2024, p.172.
4 Stasimoti, 2025: “Language Industry Experts Remain Skeptical”.
5 Flamich, Vilar et al., 2025, p.9.
6 Granell & Chaume, 2023, p.30-34.
7 Santos, 2023: “How AI is gaining ground in simultaneous interpretation”.
8 Abukins, 2024: “All interpreters and translators should be leveraging AI and machines as partners and aides”.
9 Horváth, 2022, p.10-11.
10 Kohn, 2020: “Artificial Intelligence and Human Insight: The Importance of Understanding What You Are Saying”.
11 Singureanu, 2023: “Machine vs Human interpretation… And the winner is…”.
12 Fantinuoli, 2025: “AI: Threat or Opportunity?”.
