Bias nella traduzione automatica: quando l’AI riflette i pregiudizi umani

Nel mondo della traduzione automatica e dell'intelligenza artificiale, la promessa di un processo imparziale e oggettivo è spesso compromessa dai pregiudizi umani che “infettano” il codice, i dati di addestramento stessi e i modelli di machine learning. 

Questi cosiddetti bias, che riflettono stereotipi e preconcetti legati a genere, razza, etnia e altre categorie, interferiscono con la qualità e l'affidabilità dei risultati generati dalle macchine. E di chi è la responsabilità? Ma nostra, ovviamente, in quanto umani soggettivi che utilizzano queste scorciatoie mentali in continuazione, come retaggio socio-culturale e frutto di esperienze personali pregresse.

Dunque, quando programmiamo e addestriamo algoritmi, tendiamo a trasferire inconsciamente le nostre credenze e convinzioni. Ma come possiamo ottenere traduzioni precise e imparziali se i dati stessi sono "sporcati" dalla soggettività umana?

Cos’è il bias nell'AI e nella traduzione automatica?

Il bias nell’intelligenza artificiale è il risultato di distorsioni nei dati di addestramento o nel processo algoritmico che possono generare risposte inaccurate o socialmente “inaccettabili”. Ciò accade principalmente quando i dati utilizzati per addestrare i modelli non sono oggettivi, dato che sono il prodotto umano - troppo umano - di pregiudizi culturali radicati, come il trattamento di determinati gruppi sociali in modo diseguale o stereotipato.

Il bias si manifesta in molti modi nelle traduzioni automatiche. Una delle forme più evidenti è il gender bias, in cui un algoritmo potrebbe attribuire in modo errato il genere a un soggetto. Ad esempio, se una frase in una lingua come l'inglese non specifica un genere (come "he" o "she"), la traduzione automatica in lingue come italiano o francese, che hanno genere, potrebbe restituire un risultato maschile quando la frase riguarda un contesto lavorativo di responsabilità e femminile in altri contesti, come quelli legati alla cura dei bambini o degli anziani.

Nessuno è immune da questi bias, facciamo un test: pensate alle parole “CEO” o “nurse”. Se siete onesti intellettualmente, ammetterete di aver visualizzato un uomo pensato al direttore di un’impresa e alle donne pensando al personale infermieristico di un ospedale.

Non solo, esistono anche stereotipi razziali che possono emergere dagli output delle traduzioni automatiche. Ad esempio, un tool AI-based potrebbe associare certi aggettivi a persone di etnie specifiche, basandosi su immagini, parole o espressioni che non riflettono adeguatamente la realtà globale.

Inoltre, essendo basati sui set di dati su cui vengono allenati, i sistemi di traduzione automatica sono anche passibili di errore quando non hanno una sufficiente mole di input da analizzare, cosa che accade con lingue “minori” o con i dialetti, non ben rappresentati nei dati di addestramento. Ciò porta a traduzioni imprecise che ignorano o sottovalutano i significati culturali, creando confusione e incomprensioni.

Perché la macchina non è oggettiva?

Ogni strumento di traduzione automatica si basa su algoritmi che apprendono dai dati inseriti durante la fase di addestramento. Se questi dati sono incompleti, distorti o influenzati da pregiudizi umani, le traduzioni prodotte non possono che riflettere le stesse distorsioni. Quindi, la macchina è tanto imparziale quanto lo sono i dati su cui si fonda.

In altre parole, se l'intelligenza artificiale è allenata su dati che mostrano una predominanza di ruoli maschili nei contesti lavorativi o associazioni tradizionali tra professioni e razze, allora l'AI avrà una visione distorta della realtà, perpetuando questi pregiudizi, in un vero circolo vizioso. 

Come possono essere gestiti i bias nella traduzione automatica?

Una società sempre più attenta all’inclusività e consapevole dei propri preconcetti, fornirà ai sistemi basati su AI dei dati sempre più puliti e “giusti”. È fondamentale che i dati utilizzati per allenare le macchine siano equilibrati e rappresentativi di tutte le etnie, i generi e le situazioni sociali. Solo così possiamo trasformare il circolo vizioso di cui sopra in un vero circolo virtuoso. 

Inoltre, i dati possono essere corretti, inserendo dei “coefficienti” che aiutino a bilanciare al meglio gli output. L'adozione di un approccio basato sul feedback continuo permette di migliorare progressivamente l’accuratezza e l’imparzialità delle traduzioni.

E non è solo un tema di input ma di infrastruttura e codice stesso. Anche gli sviluppatori e i ricercatori AI devono essere consapevoli dei bias impliciti e ricevere una formazione per evitare di inserirli nei modelli. Creare un team di sviluppo diversificato e inclusivo è fondamentale per garantire che le soluzioni siano il più possibile neutrali e prive di distorsioni.

Un mondo senza bias (nelle traduzioni) è possibile?

I bias nell'AI e nelle traduzioni automatiche sono un problema che non possiamo più ignorare. La traduzione, infatti, non riguarda solo le parole, ma è anche una questione culturale e sociale. Se vogliamo che i nostri strumenti di traduzione non rafforzino stereotipi o pregiudizi, dobbiamo lavorare su come vengono progettati e addestrati. L’obiettivo è quello di ottenere traduzioni più precise, giuste e inclusive, che rispecchino la realtà senza distorsioni.

In questo senso, la figura del traduttore madrelingua “umano” è investita di una grande responsabilità morale, cioè quella di monitorare e rivedere attivamente gli output automatici. In fondo, per avere macchine senza bias, dovremmo prima riuscire a eliminare i pregiudizi anche dalle nostre menti, e sarebbe davvero un mondo migliore se tutti evitassimo di ragionare per stereotipi. 

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