Per una volta i sistemi di intelligenza artificiale parlano italiano. O meglio, Translated, azienda fondata nel 1999 dalla linguista Isabelle Andrieu e dall’informatico Marco Trombetti, che ne è anche il CEO, supporta più di 2100 lingue attraverso i suoi servizi di traduzione basati su AI. Ma il suo quartier generale rimane saldo a Roma, nonostante a metà del 2021 Ardian, società di private equity francese, vi abbia investito attraverso il suo fondo Ardian Growth 25 milioni di dollari, guidando un round da 30 milioni. Recentemente Translated è stata riconosciuta leader nel MarketScape Worldwide Machine Translation Software 2022 Vendor Assessment di IDC, davanti a colossi del calibro di AWS e Google. Un riconoscimento che arriva dopo quello di Gartner che nel 2019 aveva inserito ModernMT, il modello neurale adattivo sottostante a Translated, nell’elenco dei cool vendor per il settore Speech and Natural Language.
La traduzione all’origine dell’intelligenza artificiale
“Oggi tutti parlano di ChatGPT. È bene ricordare che GPT sta per Generative pre-trained Transformer. E che Transformer, da quasi 10 anni, è la tecnologia che viene utilizzata nella traduzione” spiega Trombetti, andando ai primordi dell’informatica. Dagli scienziati Alan Turing e Warren Weaver, entrambi convinti negli anni Quaranta che l’uso migliore del computer sarebbe stato quello di tradurre da una lingua all’altra, fino agli esperimenti del 1994 sul machine learning applicato alla traduzione a opera di Robert Mercer. Quest’ultimo, poi, è assurto alle cronache per essere stato a capo di uno dei più importanti hedge fund statunitensi, Renaissance Technologies, nonché per il suo coinvolgimento nello scandalo di Cambridge Analytica. Ma questa è un’altra storia. Ciò che conta è che la traduzione, nell’ambito dell’intelligenza artificiale, è sempre stato il problema più complesso, pioniere di tutte le altre attività. Basti pensare, sempre per restare all’esempio di ChatGPT, che “il suo algoritmo è stato addestrato con 33 mila esempi, mentre nella traduzione tipicamente noi addestriamo le nostre macchine con 10 miliardi di esempi” dice ancora il CEO di Translated che abbiamo intervistato per EconomyUp.
Le ragioni di una leadership tecnologica: il vantaggio di essere italiani
Quindi significa che siete più bravi?
No, ci sono almeno due aspetti controintuitivi da considerare. Il primo è che noi mettiamo attorno al problema della lingua più risorse dal punto di vista computazionale, ingegneristico e, soprattutto, motivazionale. Mentre Google, Amazon o Microsoft si occupano di tante cose e non solo della lingua. Quando si parla di modelli AI, ci si riferisce ai parametri. Ad esempio GPT-3 (modello linguistico alla base di ChatGPT, ndr) ne ha 175 miliardi. Il numero di parametri definisce il costo e la quantità di persone che bisogna prevedere per allenare uno di questi sistemi. Quindi, non siamo più intelligenti: ci mettiamo più risorse degli altri e le nostre persone sono molto più motivate.
E il secondo aspetto controintuitivo?
È quello che gli americani chiamano “unfair competitive advantage”, vantaggio competitivo ingiusto. Nel nostro caso significa che riusciamo a fare quello che facciamo non nonostante l’Italia, ma proprio grazie al fatto che siamo in Italia. Quello della lingua è un problema che le big tech americane non comprendono. Hanno un paese con 300 milioni di persone che parlano la stessa lingua e non vivono come noi europei questa diversità. Si tratta in fondo di una sensibilità alla differenza cultura, al concetto della lingua come opportunità per far crescere qualunque business senza i limiti di una piccola comunità nazionale. Diversità linguistica significa anche capacità produttiva. La maggior parte dei traduttori professionisti vive in Europa. Per questo noi siamo “ingiustamente” avvantaggiati trovandoci in Italia, al centro della cultura del Mediterraneo.
Translated: la simbiosi tra uomo e macchina come modello di business
In che modo i traduttori professionisti utilizzano il vostro sistema di intelligenza artificiale?
È un modello di business che si basa su una differente visione del mondo e da 20 anni pensiamo che questa sia la via per il successo. Sviluppiamo intelligenza artificiale come strumento per gli umani, non come strumento a sostituzione degli umani. Il nostro sistema di traduzione aiuta un traduttore professionista a essere più creativo, a produrre una qualità maggiore in un tempo minore. È la simbiosi tra uomo e macchina che ci distingue rispetto agli altri. Google Translate o Bing sono offerti gratuitamente al fine di proteggere un monopolio su altri mercati. Noi, invece, diamo ai nostri traduttori il nostro strumento di intelligenza artificiale e, insieme a loro, proponiamo servizi di traduzione di altissima qualità in tempi record.
Quanti sono i traduttori che collaborano con voi?
Fin dal 1999, quando Translated è nata, abbiamo avuto l’ambizione di reclutare tutti i traduttori professionisti del mondo. Se stimiamo che ce ne siano 400 mila, 300 mila di loro si sono registrati sulla nostra piattaforma. Questo ci permette di identificare i più capaci. Ogni anno sono circa 10 mila quelli con con cui lavoriamo, che sono i più bravi a tradurre i tipi di contenuti che ci arrivano.
Translated: e nuove frontiere della traduzione supportata dall’AI
Il focus di Translated è la traduzione del testo scritto. Continua a esserle tuttora o state esplorando altri ambiti di applicazione?
Il testo scritto è stata la maggiore fonte di produzione di contenuto nella storia, ma negli ultimi anni il contenuto audiovisuale è cresciuto più rapidamente del testo scritto. È ancora una quota minore in proporzione, ma pensiamo che possa diventare sempre più rilevante in futuro. Questo è il motivo per cui siamo lanciati, prima nella ricerca e adesso con alcune applicazioni, nei servizi per i settori audio e video. Ci stiamo occupando di sottotitoli e di doppiaggio. Nel caso del doppiaggio, abbiamo inventato un modello in cui teniamo il doppiatore al centro del processo, allenando le voci artificiali su uno stile inventato dal doppiatore che decide quando svolgere un’attività con la sua voce e quando delegare la macchina a farlo.
Qualche esempio?
L’attore e doppiatore Pino Insegno è stato il primo a lavorare con noi su questi nuovi progetti. Ha inventato uno stile narrativo, l’abbiamo registrato in studio e poi abbiamo creato un modello di intelligenza artificiale che utilizza il suo timbro e la sua prosodia nella narrazione di 100 mila schede turistiche accessibili tramite un’app che si chiama Loquis. È una guida turistica geolocalizzata che sarebbe stato impossibile realizzare senza un modello di AI, perché ci sarebbero voluti 4 anni di registrazione, con costi e tempo insostenibili. Anche in questo caso, a essere vincente è stata la combinazione tra uomo e macchina.
Marco Trombetti non lo dice, ma l’attore romano è stato anche il protagonista, insieme a Translated e ad altri partner, dell’iniziativa solidale Voice for purpose su cui abbiamo già scritto. A testimonianza di come molti possibili campi di applicazione dell’intelligenza artificiale abbinata al linguaggio siano ancora da esplorare.
