Che cos'è l'intelligenza artificiale linguistica?
L'intelligenza artificiale linguistica (AI) è un ramo particolare dell'intelligenza artificiale che si dedica alla capacità dei computer di comprendere, elaborare e generare il linguaggio umano, rendendo le interazioni con la tecnologia più naturali e intuitive. Di fondamentale importanza per questo campo sono i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), come GPT, che sono sistemi di intelligenza artificiale avanzati addestrati su grandi quantità di testo. Questi modelli sono essenziali per molte applicazioni di intelligenza artificiale linguistica, in quanto replicano le sfumature e le complessità del linguaggio umano.
L'intelligenza artificiale linguistica sta trasformando il modo in cui creiamo, gestiamo, traduciamo e interpretiamo contenuti in varie lingue, migliorando notevolmente l'accessibilità e l'efficienza delle tecnologie moderne. Le sue applicazioni sono molteplici, tra cui l'automazione delle attività, la risposta ai comandi vocali, la generazione di contenuti e la traduzione di testi in altre lingue. Sfruttando le funzionalità degli LLM, l'intelligenza artificiale linguistica migliora l'esperienza utente e promuove l'innovazione nel nostro modo di interazione e utilizzo della tecnologia a livello globale.
Ulteriori informazioni sull'intelligenza artificiale linguistica
Come si è evoluta l'intelligenza artificiale linguistica?
Una delle prime forme di intelligenza artificiale linguistica è stata la traduzione automatica (MT), una tecnologia che traduce automaticamente testo o voce da una lingua all'altra. Da quando è stata introdotta per la prima volta negli anni '50, la traduzione automatica ha subito grandi trasformazioni, offrendo ogni volta una qualità senza precedenti. La versione attualmente in uso è la traduzione automatica neurale (NMT), integrata negli strumenti di traduzione e utilizzata dalle organizzazioni di tutto il mondo.
L'introduzione del trasformatore, che ha consentito ai sistemi di traduzione automatica di acquisire più efficacemente le dipendenze di parole complesse, portando a traduzioni più fluide e precise, ha rappresentato uno sviluppo fondamentale nel campo della traduzione automatica neurale. Man mano che i ricercatori ampliavano le dimensioni dei modelli dei trasformatori, aumentando il numero di livelli, parametri e la quantità di dati utilizzati per l'addestramento, i modelli diventavano capaci di comprendere e generare testi simili a quelli prodotti dall'uomo in svariate attività, non solo nella traduzione. Nacque così il modello linguistico di grandi dimensioni (LLM), come ad esempio GPT (Generative Pre-trained Transformer) di OpenAI e LaMDA (Language Model for Dialogue Applications), in grado di eseguire con elevata precisione attività quali il completamento del testo, la risposta alle domande e la scrittura creativa. Oggi, gli LLM sono alla base di numerose applicazioni di intelligenza artificiale all'avanguardia, trasformando i settori e offrendo molto di più delle semplici funzionalità di traduzione.
Per migliorare ulteriormente l'output degli LLM, le organizzazioni possono scegliere di addestrare o perfezionare modelli generici in linea con il proprio settore e il proprio caso d'uso per aumentarne l'efficacia e l'efficienza. Le aziende più grandi con le risorse e le competenze necessarie possono decidere di addestrare o perfezionare internamente gli LLM, in modo da avere il controllo completo sul processo. Le aziende che invece non dispongono dell'infrastruttura interna o delle competenze necessarie possono scegliere di collaborare con un provider di servizi di intelligenza artificiale che offre servizi di addestramento dell'IA e di ottimizzazione dei dati, come TrainAI di RWS. Questi provider possono raccogliere ed etichettare dati specifici di un dominio, o i dati proprietari dell'azienda, per addestrare e ottimizzare l'LLM utilizzando tecniche di tipo "human-in-the-loop" (come ad esempio il prompt engineering, l'apprendimento per rinforzo dal feedback umano (RLHF) e il red teaming) in base alle esigenze specifiche dell'azienda.
Quali sono i vantaggi aziendali dell'intelligenza artificiale linguistica?
Negli ultimi anni, l'intelligenza artificiale (IA) si è evoluta da una novità a una potenziale necessità. L'intelligenza artificiale linguistica è diventata parte integrante di numerosi strumenti e applicazioni, rivoluzionando il modo in cui i vari settori operano a livello generale. Dalla sanità alla finanza, dall'istruzione all'intrattenimento, dal retail al servizio clienti, praticamente ogni settore utilizza queste tecnologie avanzate per migliorare la comunicazione, semplificare i processi e offrire esperienze personalizzate.
Se ci concentriamo in particolare sul settore della localizzazione, tutti i membri della catena di fornitura possono trarre vantaggio dall'utilizzo di tecnologie di traduzione basate sull'intelligenza artificiale, indipendentemente dal ruolo che ricoprono, inclusi i fornitori di servizi linguistici (LSP), i traduttori e i loro clienti.
- Aumento della produttività: con le giuste funzionalità di intelligenza artificiale, gli utenti possono risparmiare tempo prezioso e accelerare il time-to-market. I traduttori possono completare il lavoro in modo più rapido ed efficiente; i project manager possono semplificare le attività ripetitive e i revisori possono concentrarsi meglio.
- Ampliamento della capacità di traduzione: sfruttando le funzionalità di intelligenza artificiale, gli utenti possono gestire carichi di lavoro più grandi senza compromettere la velocità o la qualità, un vantaggio particolarmente importante per le aziende globali con richieste di grandi quantità di contenuti. Utilizzando strumenti che integrano le funzionalità di intelligenza artificiale linguistica in tutto il processo di localizzazione, diventa più facile localizzare una maggiore quantità di contenuti in modo efficiente e preciso e stabilire rapporti positivi e duraturi con più clienti.
- Migliore qualità della traduzione: l'intelligenza artificiale linguistica non si limita a tradurre il testo in modo efficiente, ma può anche essere combinata con le vostre risorse linguistiche di fiducia per migliorare la qualità della traduzione fin dall'inizio. Questa tecnologia può garantire una maggiore coerenza a livello di terminologia, perfezionare le traduzioni sia automatiche che umane e identificare le aree che richiedono un'ulteriore revisione, ad esempio. Grazie ai suggerimenti in tempo reale e alle modifiche basate sul contesto, l'intelligenza artificiale può supportare i linguisti aiutandoli a migliorare il loro lavoro e a completare più velocemente le traduzioni. Con le tecnologie di intelligenza artificiale linguistica, le aziende possono creare facilmente contenuti coerenti di alta qualità, perfettamente in linea con il tono e il messaggio del marchio.
Quali sono le funzionalità di intelligenza artificiale linguistica nella tecnologia di traduzione?
Il settore linguistico è stato notevolmente stravolto dall'intelligenza artificiale, con sviluppi che appaiono grossi e rapidi. Esempi di funzionalità di intelligenza artificiale linguistica nella tecnologia di traduzione includono:
- Traduzione automatica neurale (NMT) con combinazioni linguistiche adattabili: sistemi NMT addestrati con memorie di traduzione e termbase esistenti, con feedback di post-editing automatico.
- Analisi dei contenuti: estrazione delle classificazioni dei domini e delle parole chiave per aiutare i project manager a concentrarsi sul quadro generale piuttosto che sulla gestione dei processi.
- Retrieval-augmented generation (RAG): integrazione di LLM con input da memorie di traduzione (TM), database terminologici e NMT per una maggiore qualità della traduzione.
- Interfaccia utente in linguaggio naturale: utilizzo di un linguaggio naturale per cercare e accedere alla documentazione sui prodotti, generare report o analizzare progetti.
- Speech-to-text automatico: conversione del linguaggio parlato in testo scritto mediante trascrizione basata sull'intelligenza artificiale, che consente la traduzione di contenuti audio all'interno dei flussi di lavoro di traduzione.
- Post-editing automatizzato: miglioramento della qualità dei contenuti tradotti tramite post-editing basato sull'intelligenza artificiale.
- Punteggio di qualità automatizzato: valutazione e miglioramento delle traduzioni con punteggi di valutazione della qualità automatizzati.
