Lost in translation: l'impatto dei modelli di intelligenza artificiale sulle comunità linguistiche con scarse risorse

Questo articolo fa parte della rubrica “Spotlight” di aprile 2026 promossa da Global Voices, a tema “” [en, come i link seguenti salvo diversa indicazione]. La serie offre informazioni sugli usi dell'IA nei paesi della maggioranza mondiale, su come la sua implementazione influenzi le comunità umane, sulle future implicazioni per le generazioni a venire e tanto altro. Potete supportare la rubrica donando qui [it].

Immagine di Zhendong Wang. Libero utilizzo tramite licenza Unsplash.

scritto da Aaron Spitler

tradotto da Giulia Scolozzi

Le aziende tech hanno impacchettato e venduto sul mercato i prodotti basati su sistemi di Intelligenza Artificiale (IA) [it] come strumenti di progresso per i consumatori. La realtà è che innumerevoli consumatori potenziali fuori dal Nord Globale vengono lasciati indietro in questo.

Un articolo del 2025, pubblicato dallo Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI), ha evidenziato che molti popolari Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (Large Language Models, o LLMs) spesso falliscono nell'operare in lingue diverse dall'inglese. I ricercatori hanno portato l'attenzione sul fatto che i LLM fruibili al pubblico — inclusi quelli sviluppati per conto di Google e Meta — generano risposte che sono inadatte agli utenti della maggioranza globale. Di conseguenza, in tali casi gli utenti devono arrangiarsi con strumenti di IA considerati faziosi e inaffidabili, dando credito alla tesi secondo cui aziende blasonate considerino i loro bisogni solo trasversalmente.

I parlanti delle lingue a bassa disponibilità di risorse, ossia di quelle lingue per le quali non si ha sufficiente disponibilità di dati per addestrare adeguatamente i modelli di IA, non hanno potuto trarre benefici da quest'innovazione. La prevalenza online di contenuti in lingua inglese ha influenzato enormemente lo sviluppo degli strumenti tecnologici attualmente sul mercato, aspetto che ha ostacolato a propria volta la fruizione dell'IA ai non parlanti in tutto il mondo.

Inoltre, le applicazioni basate sull'IA producono risultati che riflettono le norme e i valori di una cerchia ristretta nella più ampia comunità internazionale. Tentativi di affrontare la questione generando più dati in lingue a bassa densità hanno creato più danni che altro. Se lo status quo resta immutato, le comunità di parlanti non-anglofoni continueranno a perdere terreno nella corsa allo sfruttamento del massimo potenziale dell'IA.

Perpetuare l'esclusione digitale

La mancanza di dati codificati in lingue a bassa densità non è motivo di preoccupazione esclusiva per gli ingegneri di IA. La gente comune, parte della comunità globale, si perderà la miriade di benefici derivanti da questa tecnologia a causa del clamoroso gap linguistico. Il New York Times ha evidenziato che la localizzazione dell'industria dell'IA nelle nazioni più ricche, come gli Stati Uniti, ha esacerbato il problema. Le infrastrutture esistenti in centri come la Silicon Valley, di pari passo all'enorme disponibilità di dati per le aziende ivi presenti, hanno fatto pendere la bilancia a favore del nord globale. Di rimando, i milioni di persone che parlano lingue tipo il curdo o swahili sono di fatto marginalizzati, insieme ai ragguardevoli mercati che essi rappresentano. In mancanza di risorse, i parlanti non-anglofoni potrebbero continuare a essere dimenticati dai grandi colossi del mercato di IA persino in futuro.

Le implicazioni derivanti da tale disparità linguistica sono di ampia portata. Mentre i membri del mondo anglofono si sono abituati a utilizzare l'IA per svolgere un'ampia varietà di attività, ai membri delle comunità linguistiche a bassa densità non è stata concessa la stessa opportunità. Come evidenziato dalla rivista Wired, gli utenti nella maggioranza globale potrebbero ritenere che rivolgersi ai LLMs come ChatGPT per ottenere aiuto sia inutile o, alla peggio, controproducente. Chiedere a questi modelli di scrivere un'email in tamil, per esempio, potrebbe portare a una bozza farraginosa e piena di errori in inglese. Utenti simili potrebbero arrivare a conclusione che l'utilizzo di strumenti di IA fallaci arrechi più problemi che giovamenti. Mentre l'IA diventa sempre più trasversale in vari settori e discipline, i parlanti non-anglofoni potrebbero essere obbligati a navigare in un'economia sempre più interconnessa ma linguisticamente monolitica.

Emarginare le diverse culture

La propensione dell'IA verso la lingua inglese si ripercuote anche sulle comunità linguistiche a basso impatto in modi che vanno oltre la mera questione economica. In particolare, la visione del mondo che emerge dalle risposte prodotte in serie dagli strumenti di IA riflette quella dei parlanti anglofoni del nord globale. La rivista The Atlantic ha richiamato l'attenzione su questa tendenza, esemplificando come il sistema di valori proprio delle nazioni ad alta disponibilità di risorse venga percepito come universalmente valido. Le prospettive non anglofone vengono escluse a causa della loro scarsa rappresentanza nei dati di addestramento somministrati ai modelli di IA. Soggetti provenienti da queste comunità potrebbero essere frodati da noti sviluppatori di IA, specie alla luce delle loro promesse secondo cui la tecnologia sarebbe una risorsa per l'umanità. Sebbene gli strumenti creati da questi colossi dell'industria tecnologica saranno sempre più sofisticati, l'orientamento riflesso nei loro output rimarrà verosimilmente lo stesso di oggi.

Specialisti del settore hanno provato a correggere questo squilibrio creando più materiale digitale codificato in lingue a bassa disponibilità. I risultati derivanti da tali tentativi sono stati ben lontani dall'essere ideali. La rivista MIT Technology Review ha stimato quanto di questi contenuti raccolti dal web per migliorare la resa di prodotti come i Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni sia pieno zeppo di errori. Ciò si deve al fatto che alcuni siti utilizzati per potenziare le capacità multilingue dell'IA siano a loro volta pieni di errori di traduzione automatica. In alcuni casi, dietro ci sono individui ben intenzionati che tentano di ridurre il gap linguistico. Eppure molti di questi mancano dell'esperienza necessaria a stimare l'accuratezza del proprio lavoro. I loro contenuti restano intoccati sul web, diventando dati che le Intelligenze Artificiali usano per migliorare la loro “fluenza.” In questo passaggio, sono le comunità linguistiche a bassa densità che potrebbero determinare il danno fatto.

Cambiare prospettiva

Nonostante le preoccupazioni, aziende specializzate nello sviluppo di IA nel nord globale stanno procedendo a tutta velocità verso il dominio di quest'industria tanto profittevole. Sarebbe opportuno rallentare il ritmo, così da considerare le conseguenze più ampie derivanti dalle loro azioni. Per esempio, le comunità linguistiche a bassa disponibilità di risorse parrebbero essere state trascurate dagli sviluppatori di questi prodotti, il che le ha poste in una posizione di svantaggio rispetto ai parlanti di lingua inglese. Report del settore mostrano l'ascesa di una gerarchia culturale che privilegia gli abitanti del mondo anglofono e come lo smantellamento di questo sistema in espansione debba essere perseguito con giudizio e fermezza. Prese assieme, queste tendenze sottolineano come l'etica del “sii veloce, rompi gli schemi”, nel quale il settore tecnologico si è identificato per anni, è vivo e vegeto nell'era dell'IA. Ora come allora, sarà la popolazione non-anglofona a doverne affrontare con le conseguenze.

Misure possono essere adottate per garantire maggiore equità, a cominciare dal collaborare con le comunità marginalizzate nella corsa all'implementazione dell'IA. I principali sviluppatori devono ricercare partnership collaborative con le comunità a bassa disponibilità di risorse così da affrontare la crescente disparità. Integrare gli input provenienti da queste popolazioni nel processo di sviluppo di modelli come i LLMs, supervisionandone allo stesso tempo gli output per assicurarne l'accuratezza e l'autenticità, dovrebbe costituire una priorità nell'agenda delle aziende che vogliono fare la differenza. Inoltre, potrebbero unire le forze con i leader locali dell'IA  determinati a creare strumenti tecnologici più in sintonia con i bisogni dei parlanti di lingue a basse risorse. Adottando questo approccio sensibile alle diversità culturali, l'IA può essere sviluppata e perfezionata in modi che giovino a tutti, non a pochi.

 

[Fonte: www.globalvoices.org]