Nelle sale riunioni, nei commenti su LinkedIn e nei webinar si discute ancora della rivoluzione dell'intelligenza artificiale e del suo impatto sulla traduzione e sulla localizzazione. Sebbene non siano stati espressamente progettati per la traduzione, i LLM sono sempre più utilizzati per la creazione di contenuti multilingue, ma il dibattito sulla loro efficacia continua.
Ma cosa dicono gli esperti?
- In che modo i modelli di intelligenza artificiale si confrontano con i motori specializzati di traduzione automatica neurale (NMT)?
- Sono validi per la localizzazione su larga scala o sono più adatti a compiti creativi e di nicchia?
- Quali sfide etiche, normative e di sicurezza dei dati presentano?
- I modelli di intelligenza artificiale aperti come DeepSeek offrono una reale alternativa alle soluzioni proprietarie?
- Diamo un'occhiata, con l'aiuto di alcuni pareri di esperti, all'evoluzione del panorama della traduzione assistita e a ciò che significa per il futuro dei contenuti multilingue.
Traduzione AI: Come si confrontano gli LLM?
Anche se le LLM non sono necessariamente costruite per la traduzione, molti professionisti e organizzazioni del settore hanno testato le loro prestazioni rispetto ai sistemi di traduzione automatica neurale (NMT).
Alcuni modelli, come i più recenti V3 e R1 di Deepseek, sono stati elogiati per le loro capacità di ragionamento, mentre gli utenti riportano ottimi risultati in termini di fluidità e creatività con modelli come GPT4 e Claude.
- DeepSeek: Secondo alcuni esperti, la sua qualità di traduzione cinese-inglese supera quella di altri modelli. È anche particolarmente forte nei compiti di ragionamento matematico. Tuttavia, secondo i primi test, potrebbe avere difficoltà a gestire le sfumature contestuali rispetto ad altri modelli.
- ChatGPT e Claude: Questi modelli sono preferiti da molti per traduzioni di alta qualità, sfumate e creative, spesso per contenuti di marketing o creativi. Possono essere utili anche per le fasi dei flussi di lavoro di localizzazione. In uno studio recente, Claude Sonnet è stato valutato dagli esperti come il miglior modello di traduzione in diverse coppie linguistiche per compiti di traduzione generale.
- Gemelli e LLaMa: I modelli Gemini di Google integrano capacità multimodali, migliorando la comprensione contestuale di diversi tipi di contenuti, mentre LaMa di Meta si concentra sull'efficienza e sull'adattabilità a vari compiti di intelligenza artificiale.
Approfondimento sul settore
L'esperto di settore di Nimdzi Renato Beninatto, che ha illustrato le sue riflessioni sulle principali tendenze che caratterizzeranno l'industria delle lingue e dei contenuti nel 2025 nel nostro ebook esclusivo, ha condotto un esperimento per verificare un errore di traduzione e ha scoperto un'interessante differenza tra GPT-4o e DeepSeek V3 durante la traduzione di una frase spagnola particolarmente complicata.
Ha scritto su LinkedIn: "Questo esperimento rivela un divario significativo nelle capacità di ragionamento di questi modelli di IA. Mentre DeepSeek ha mostrato una forte analisi grammaticale, ha avuto difficoltà con il contesto più ampio. ChatGPT ha dimostrato un ragionamento superiore comprendendo la relazione tra la premessa del contenuto (quattro parole) e la traduzione."
Traduzione AI a costi contenuti? Una nuova era
Il costo è una considerazione importante per molti leader che vogliono spingere l'adozione di modelli di IA nella creazione e localizzazione di contenuti. Sebbene molti dei grandi operatori di IA abbiano prezzi dei token simili, uno dei principali fattori di disturbo in termini di costi di LLM è stato l'arrivo di DeepSeek.
Il costo per token di DeepSeek è generalmente di gran lunga inferiore a quello dei suoi rivali, e si dice che sia stato addestrato per una frazione del costo dei suoi rivali. Grazie a questi costi ridotti, è probabile che sfruttare il potere di un LLM diventi molto più conveniente dal punto di vista finanziario per le piccole imprese e le altre organizzazioni.
I costi degli LLM tenderanno probabilmente a diminuire. Tuttavia, per molte aziende che hanno già investito nella costruzione di una base terminologica o di una memoria di traduzione con la traduzione automatica neurale, o per casi di utilizzo ad alto volume, potrebbe rimanere più conveniente continuare a utilizzare la NMT, soprattutto perché quest'ultima è in grado di elaborare più rapidamente grandi volumi di contenuti.
Approfondimento sul settore
"Non esiste un approccio unico per tutti quando si tratta di scegliere di utilizzare un LLM o un NMT per la traduzione. La soluzione più conveniente dipende dal tipo di contenuto, dal pubblico di destinazione, dal volume dei contenuti e da molti altri fattori. Ecco perché i fornitori di servizi linguistici, con la loro esperienza nell'implementazione di soluzioni NMT e AI, sono in una posizione unica per aiutare a trovare il giusto equilibrio".
- Pavel Soukenik, responsabile delle soluzioni globali di Acolad
