Google Translate non ha passato l’esame di dialetto: secondo i test eseguiti da AlpiLink, il sistema fa ancora troppi errori
Da pochi giorni, il mondo digitale ha salutato l’introduzione del dialetto veneto tra le lingue supportate da Google Translate. Questo aggiornamento rappresentava un passo avanti significativo nel riconoscimento e nella valorizzazione delle lingue minoritarie. Tuttavia, i primi test effettuati da AlpiLinK, un importante progetto di mappatura digitale dei dialetti del Nord Italia guidato dall’Università di Verona, hanno messo in luce alcune criticità.
Il veneto si è rivelato una sfida notevole per il traduttore automatico di Google. Stefan Rabanus, docente di linguistica tedesca all’Università di Verona e coordinatore scientifico di AlpiLinK, ha evidenziato come il veneto presenti una “variazione linguistica molto forte da territorio a territorio”. Parole e costruzioni utilizzate a Verona possono risultare incomprensibili a Treviso e viceversa. Questa diversificazione interna rende particolarmente complessa la traduzione automatica.
I test condotti dal team di ricerca hanno mostrato che la traduzione fornita da Google Translate non raggiunge la qualità sperata. Il report redatto da AlpiLinK sottolinea come l’inclusione del veneto tra le lingue supportate dal servizio sia certamente positiva per il riconoscimento dei dialetti italiani; tuttavia, emerge chiaramente che sono necessari ulteriori miglioramenti. Il principale ostacolo risiede nella natura stessa del “veneto”, che non corrisponde a una singola lingua ma racchiude al suo interno molteplici varietà dialettali.
Un’altra limitazione significativa riguarda l’assenza della funzionalità di riconoscimento vocale per il veneto su Google Translate. Questo aspetto è particolarmente rilevante se confrontato con l’imponente database audio raccolto dal progetto AlpiLink: oltre 2500 persone hanno contribuito inviando circa 225 mila file audio. Questo ricco archivio permette non solo di apprezzare le diverse sfumature linguistiche presenti nello stesso territorio ma anche di testare con maggiore precisione l’affidabilità delle traduzioni automatiche.
Nonostante gli ostacoli attuali, Rabanus rimane ottimista sul futuro dell’intelligenza artificiale applicata alla traduzione dei dialetti. Il lavoro svolto da AlpiLinK potrebbe infatti contribuire significativamente all’allenamento dei modelli linguistici conversazionali come PaLM2 utilizzati da Google Translate. Grazie alla vastità e alla diversificazione del corpus raccolto dal progetto veronese, si apre la possibilità concreta che in futuro i limiti oggi evidenti possano essere superati. L’iniziativa di includere il veneto tra le lingue supportate da Google Translate rappresenta un importante segnale di attenzione verso le realtà linguistiche minoritarie italiane, ma i risultati ottenuti finora indicano chiaramente quanto sia ancora lungo il cammino, verso una traduzione automatica realmente efficace ed inclusiva.