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Home » Chi scrive di scienza paga la tassa di chi pensa in un’altra lingua, l’IA può cambiare tutto
Salute

Chi scrive di scienza paga la tassa di chi pensa in un’altra lingua, l’IA può cambiare tutto

Sala StampaDi Sala StampaAgosto 21, 20263 min di lettura
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Chi scrive di scienza paga la tassa di chi pensa in un’altra lingua, l’IA può cambiare tutto

Da quasi quarant’anni scrivo scienza in una lingua che non è la mia. Ogni articolo, ogni domanda di finanziamento, ogni risposta a un revisore, ogni lettera a un editor, nasce prima nella logica dell’italiano e viene poi tradotta, frase per frase, in un inglese che padroneggio bene ma che non abito come abito la mia lingua. Non è una lamentela sull’inglese come lingua comune della scienza: una lingua condivisa è, nel complesso, un bene, e non credo che la ricerca europea sarebbe servita meglio da un ritorno alle lingue nazionali. È un’osservazione più circoscritta, che pochissimi ricercatori non madrelingua inglese, in medicina, hanno mai detto con questa chiarezza: scrivere scienza in inglese non significa solo impiegarci più tempo. Cambia cosa si argomenta, con quanta forza, e talvolta se un’idea viene messa sul tavolo oppure no.

Domande di approfondimento generate da 24Ore AI

Non è un’impressione soggettiva. Un’indagine del 2023 su 908 scienziati ambientali in otto Paesi ha misurato uno svantaggio sistematico dei ricercatori non madrelingua inglese in ogni fase del lavoro scientifico — lettura, scrittura, pubblicazione, presentazione a conferenze, partecipazione al dibattito scientifico — con uno sforzo per preparare un articolo stimato più volte superiore rispetto a un madrelingua, e una probabilità molto più alta di vedersi respingere un lavoro per motivi puramente linguistici, o di rinunciare a parlare a una conferenza per l’ansia legata alla lingua.

Un’altra analisi, sempre del 2023, ha stimato in circa due settimane e mezzo l’anno il tempo aggiuntivo speso dai ricercatori non madrelingua solo per la scrittura — tempo sottratto alla ricerca vera e propria. Non sono attriti marginali. Sono una tassa strutturale sulla partecipazione della maggioranza degli scienziati del mondo — inclusa una parte consistente della stessa forza lavoro scientifica europea — alla lingua che decide se il loro lavoro viene letto oppure no.

Il problema non è la traduzione

Il dibattito su lingua e scienza si è concentrato quasi interamente su una sola direzione del problema: l’accesso alla lettura della letteratura scientifica. La traduzione automatica ha fatto progressi reali su questo fronte, e va riconosciuto. Ma questo approccio tratta i ricercatori non madrelingua come fruitori di scienza che hanno bisogno di aiuto per capirla, non come autori di scienza che hanno bisogno di essere capiti con la stessa forza quando sostengono una tesi. Sono due problemi diversi, e il secondo è il più costoso. Un ricercatore clinico che riesce a leggere un articolo tradotto ma non riesce a costruire, in inglese, in tempo reale, una controreplica altrettanto tagliente, una narrazione di progetto altrettanto persuasiva, o una risposta altrettanto sicura a un revisore scettico, non compete ad armi pari — indipendentemente da quanto sia solida la scienza sottostante.

L’intelligenza artificiale conversazionale cambia questa asimmetria in un modo che la sola traduzione automatica non aveva mai fatto. Usata bene, permette a un ricercatore di pensare e argomentare prima nella propria lingua — costruire la logica, pesare le prove, affilare l’obiezione — e produrre poi una versione inglese che porta la stessa forza argomentativa, non un’approssimazione appiattita. L’ho fatto io stesso: costruire in italiano la struttura di un ragionamento, e verificare che la versione inglese arrivasse con lo stesso taglio. La differenza rispetto al tradurre un paragrafo già scritto non è cosmetica: è la differenza tra esportare un pensiero e far esistere quel pensiero, senza indebolirlo, in entrambe le lingue fin dall’inizio.

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