IL TRADUTTORE? E' UN ALTRO MESTIERE CHE VERRA' RIMPIAZZATO DALL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE - È STATO PRESENTATO UN SOFTWARE, BASATO SULL'IA, CHE SI OCCUPA DI TRADURRE I TESTI IN LINGUE DIVERSE: FA MENO ERRORI DI UN INTERPRETE PROFESSIONISTA - IL PROGRAMMA SI CHIAMA "LARA" ED È STATO SVILUPPATO DALLA STARTUP ITALIANA "TRANSLATED". IL NUOVO SOFTWARE È MOLTO "UMANO", VISTO CHE HA INCORPORATO 15 ANNI DI DISCUSSIONI E ANNOTAZIONI DI CIRCA 100 MILA TRADUTTORI PROFESSIONISTI DI TUTTO IL MONDO - I PROBLEMI LEGATI ALLE PIATTAFORME TECNOLOGICHE OGGI DOMINANTI E IL RUOLO DELL'ANTITRUST

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Estratto dell’articolo di Riccardo Luna per "La Stampa"

La Torre di Babele ha i giorni contati. Al massimo sei, sette mesi e avremo un traduttore universale in grado di sbagliare appena una parola ogni mille e archiviare così la condanna divina a non comprendere «più l'uno la lingua dell'altro», contenuta nel Libro della Genesi.

L'annuncio non arriva dalla Silicon Valley, ma da Roma dove è stato presentato un traduttore universale che già oggi fa meno errori di Google Translate e Chat GPT (circa dieci ogni mille parole); e del traduttore professionista medio (quattro ogni mille parole).

Si chiama Lara, sbaglia due parole e mezzo ogni mille; e l'ha sviluppato Translated, una delle più belle e sconosciute storie del mondo startup nostrano. Da quindici anni è il fornitore di traduzioni per Airbnb, Glovo, Uber e tanti altri tramite una piattaforma che mette assieme traduttori professionisti e intelligenza artificiale.

Tra i clienti di Translated c'è anche Nvidia che alla fine di ottobre ha sorpassato Apple al primo posto mondiale per valutazione di mercato (siamo sopra i tremila miliardi di dollari, un tre seguito da dodici zeri). Nvidia ha costruito il suo successo progettando e realizzando GPU, i processori utilizzati per addestrare e far funzionare i modelli di intelligenza artificiale, l'oro del nostro tempo.

Eppure due anni fa se la passava malino: le criptovalute erano andate a picco (anche per estrarre bitcoin si usano computer con delle GPU) e i dazi americani alle esportazioni tecnologiche in Cina avevano ulteriormente frenato il fatturato. Per contenere i costi, il contratto con Translated doveva essere ridimensionato di ben sei milioni di dollari. Ma la controproposta aprì uno scenario nuovo: pagateci in GPU, disse il co-fondatore di Translated, Marco Trombetti, fateci addestrare i nostri modelli di intelligenza artificiale gratis.

Così iniziarono ad allenare il modello di traduzione più grande mai creato, 168 miliardi di parametri, contro i 16 miliardi del modello precedente. Nessuno per le traduzioni si era spinto così avanti. [...]

Google Translate fu un enorme passo avanti ma all'inizio faceva errori incredibili. Era vittima della maledizione della Biblioteca di Babele dello scrittore Jorge Luis Borges, un luogo dove «è ormai risaputo: per ogni riga ragionevole, per una notizia corretta, vi sono leghe di insensate cacofonie, di farragini verbali e di incoerenze».

Il vero salto Google lo ha fatto solo una decina di anni dopo, quando sono arrivate le reti neurali e i Transformer, la tecnologia che consente di dare un peso alle parole in un testo, che è alla base dell'intelligenza artificiale generativa come Chat GPT (la T sta per Transformer).

Che cos'ha Lara di più dei rivali americani? Due cose. La prima è molto tecnologica: Lara, a differenza di Chat GPT, fa solo traduzioni, è specializzata. La seconda è molto umana: Lara ha incorporato quindici anni di discussioni e annotazioni di circa centomila traduttori professionisti di tutto il mondo sulla piattaforma di Translated. È come se avesse appreso il sapere di tutti loro. Lara traduce e ti spiega perché ha scelto una parola piuttosto che un'altra, si adatta al contesto e nella versione audio, si adatta anche al tono e all'accento di chi parla. Il risultato è il miglior traduttore universale automatico attualmente sul mercato (il vero competitor è DeepL, tedesco, ma sta indietro).

I migliori traduttori umani del mondo sono ancora più bravi però: fanno un errore ogni mille parole. È quella la cosiddetta "singolarità linguistica". Il traguardo finale. Solo che ora sappiamo come fare ad arrivare fino a lì: basta addestrare ancora i modelli: Translated lo sta già facendo su Leonardo, il supercomputer del Cineca a Bologna; ha ottenuto nove milioni di ore di training in cambio del fatto che tutti i ricercatori italiani potranno utilizzare Lara gratis e senza limiti. [...]

L'ANTITRUST VIGILA SULL'AI PER EVITARE LA COLLUSIONE TRA IMPRESE

Guido Stazi per Mf -Milano Finanza *

Quali sono le prospettive dell’antitrust nell’era digitale? L’interrogativo sembra molto complesso e sfidante, ma la storia della seconda metà del secolo scorso ci ricorda tre casi in cui l’Antitrust svolse un indubbio ruolo di acceleratore delle rivoluzioni digitali.

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Un paio di settimane fa si è tenuto a Roma, organizzato dalla nostra Autorità, il G7 delle Autorità Antitrust di Italia, Stati Uniti, Germania, Francia, Regno Unito, Giappone, Canada e Unione Europea. Il tema in discussione era, appunto, l’intelligenza artificiale e i rischi concorrenziali correlati ai mercati interessati e agli attori protagonisti.

Il documento finale sottoscritto dai presidenti delle Autorità antitrust (per l’Italia da Roberto Rustichelli) identifica alcuni problemi concorrenziali legati alla filiera tecnologica e agli algoritmi dell’intelligenza artificiale: il controllo concentrato di fattori di produzione cruciali per l’Ai può potenzialmente portare un piccolo numero di imprese a occupare posizioni di mercato chiave;

le piattaforme tecnologiche oggi dominanti possono sfruttare il loro potere di mercato limitando la scelta dei consumatori e aumentando le barriere all’ingresso di piccole imprese e start-up; c’è il rischio che le imprese con un potere significativo nei mercati digitali esistenti possono consolidare o estendere tale potere nei mercati adiacenti dell’AI; la complessa serie di partnership e accordi tra grandi operatori del mercato digitale e le imprese di AI rischia di soffocare concorrenza e innovazione in questi nuovi mercati; l’uso dell’AI e degli algoritmi può agevolare la collusione tra imprese, rendendo più facile il coordinamento di prezzi e salari, la condivisione di informazioni sensibili e l’indebolimento della concorrenza.

A fronte di queste preoccupazioni, il G7 di Antitrust di Roma ha raccomandato una serie di azioni: applicazione vigorosa delle misure antitrust, regolamentazione specifica per il digitale e l’AI; cooperazione internazionale e rafforzata; approccio multidisciplinare; rafforzamento delle competenze e delle conoscenze digitali. L’intelligenza artificiale può, ancora una volta, trasformare la nostra società e i nostri sistemi economici aumentando produttività e sviluppo, innovando prodotti e servizi per consumatori e imprese; è essenziale che queste innovazioni crescano in un ambiente competitivo e aperto e non in ecosistemi digitali chiusi, come ci è capitato di assistere nel mondo Big Tech.

Quindi occorre mantenere mercati aperti, equi e contendibili per garantire che le nostre economie beneficino dell’innovazione che l’intelligenza artificiale può contribuire a creare. E in questa prospettiva, il ruolo dell’Antitrust continuerà a essere fondamentale…

*Segretario generale dell’Antitrust