Tecnologia

Come Bureau Works Utilizza la Traduzione AI Senza Perdere l'Anima

Umanizzare la traduzione dell'intelligenza artificiale: Perché il Traduttore è Ancora Importante
Fabio Correa Gomes
2 minutes, 21 seconds
Sommario

Da Bureau Works, non siamo qui per sostituire il traduttore. Siamo qui per fornire assistenza a loro.

In un mondo in cui la traduzione automatica sta evolvendo rapidamente, la nostra missione è umanizzare il processo, riportando sfumature, controllo e pensiero critico nelle mani dei professionisti.

Lo chiamiamo AI sensibile al contesto, ma al suo nucleo, si tratta di imitare ciò che un buon Traduttore fa già: valutare più fonti di input, attingere dalla memoria e dalla conoscenza, e prendere la decisione migliore basata sul contesto.

Analizziamolo.

Oltre la traduzione automatica: Un modo più intelligente per tradurre

Quando la maggior parte delle persone sente “traduzione AI,” pensa a Google Translate o ad altri sistemi di traduzione automatica neurale.

Oggi, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come GPT sono al centro di questa evoluzione.

Ma ecco il colpo di scena:

“Anche se GPT è potente come meccanismo di traduzione, abbiamo scoperto che aveva più potenza utilizzata altrove.”

Invece di utilizzare LLMs per fare la traduzione, Bureau Works li utilizza per analizzare, arbitrare e assistere.

Il nostro sistema emula il processo umano, confrontando memorie di traduzione, glossari e corrispondenze contestuali, quindi suggerisce la decisione migliore.

Il traduttore rimane in controllo, perfezionando il risultato.

Da Traduttore a Editor: Un cambiamento di ruolo

Nei tradizionali tool CAT, i traduttori si destreggiano:

  • Memorie di traduzione
  • Glossari terminologici
  • Ricerche di concordanza
  • Suggerimenti di traduzione automatica

È laborioso e spesso ripetitivo. Ma la maggior parte di questo lavoro riguarda la consistenza e la coerenza, non la creatività.

È lì che l'intelligenza artificiale brilla.

"Questo tipo di lavoro, a nostro avviso, è in realtà ben delegato alle macchine".

Con il nostro sistema che si occupa del lavoro linguistico, i traduttori si concentrano su raffinamento e presa di decisioni, elevando il loro ruolo a quello di un editor.

All'inizio potrebbe sembrare poco familiare, ma è un passaggio verso contributi di valore più elevato.

"Ciò che rimane è un'analisi molto più raffinata e critica dei suggerimenti di traduzione".

Poderosa Máquina de Tradução

Un framework RAG, non un addestramento del modello

Invece di addestrare direttamente i nostri modelli (che introduce rischi per la privacy e la sicurezza), addestriamo il framework retrieval-augmented generation (RAG) che li feed.

  • Nessun dato dei clienti è utilizzato per addestrare i modelli
  • Manteniamo piena flessibilità per cambiare modelli come GPT-4 o Claude
  • Sicurezza e adattabilità sono integrate

Questo assicura che non siamo vincolati a nessun singolo strumento o rischiando l'esposizione a contaminazione del modello o perdite di dati.

"Non stiamo addestrando il modello. Stiamo addestrando il framework RAG che feed il modello.

Trovare l'Equilibrio tra Umano e Macchina

Crediamo in un futuro in cui i traduttori non scompaiono, ma prosperano.

Ma affinché ciò accada, gli strumenti devono rispettare il loro mestiere ed elevare il loro impatto.

"Sapere quando e come intervenire è un riflesso di saggezza".

Non si tratta solo di efficienza. Si tratta di creare spazio per lavoro significativo, il tipo che richiede giudizio, esperienza e voce personale.

E questo è qualcosa che nessuna macchina può replicare.

Business people supervising a robot work
Image by freepik

Considerazioni finali

L'industria della traduzione non deve scegliere tra tradizione e Automazione.

Esiste una via di mezzo, un percorso di IA incentrato sull'uomo, dove i traduttori diventano curatori, editori e custodi del significato.

"Alla fine della giornata, vuoi sentire di aver prodotto qualcosa di significativo e tuo".

In Bureau Works, è il futuro che stiamo costruendo.

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Fabio Correa Gomes
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