Google Translate vs DeepL: differenze reali e qual è quello giusto per te

Oggi la traduzione di testi non è più appannaggio esclusivo dei traduttori professionisti , almeno non per una prima bozza. Tra siti web, app e assistenti basati sull'intelligenza artificiale , i traduttori sono ovunque. Ma quando si tratta di scegliere tra Google Traduttore e DeepL , due dei nomi più importanti del settore, la scelta non è così scontata.

Entrambi i servizi utilizzano la traduzione automatica basata sull'intelligenza artificiale , sono migliorati notevolmente in pochi anni e sono gratuiti nelle loro versioni base. Ciononostante, differiscono per qualità, numero di lingue, funzionalità aggiuntive e, soprattutto, per come gestiscono i diversi tipi di testo: colloquiale, letterario, giornalistico o scientifico.

Cosa sono esattamente Google Translate e DeepL?

Google Traduttore è stato per anni il traduttore automatico predefinito per metà del pianeta. È stato creato molto prima di DeepL ed è integrato nell'ecosistema Google : browser (è possibile abilitare la traduzione automatica delle pagine ), Android , Chrome, Google Docs , ricerca... Per un lungo periodo, è stato il punto di riferimento quasi indiscusso per tradurre qualsiasi cosa in pochi secondi, principalmente grazie al suo enorme supporto linguistico.

Nel 2016, Google ha annunciato un importante passo avanti tecnologico con Google Neural Machine Translation (GNMT) , il suo sistema di traduzione automatica neurale basato su reti neurali ricorrenti (RNN) . Queste reti non traducono più parola per parola, ma tengono conto del contesto della frase e delle parole vicine , con un conseguente significativo miglioramento in termini di fluidità e accuratezza rispetto ai precedenti sistemi statistici.

Poco dopo, è arrivata un'altra innovazione interna: la traduzione Zero-Shot . Questa ha permesso a Google di tradurre tra coppie di lingue anche senza molti esempi diretti. Ciò è possibile grazie a rappresentazioni vettoriali condivise , in cui le frasi di lingue diverse vengono proiettate sullo stesso spazio semantico e la rete impara a metterle in relazione senza bisogno di esempi esaustivi per ogni combinazione linguistica.

D'altro canto, c'è DeepL , un traduttore più recente (lanciato nel 2017) che si è rapidamente guadagnato la reputazione di offrire traduzioni più naturali , soprattutto tra le lingue europee. A differenza di Google, il suo motore si basa principalmente su reti neurali convoluzionali e altre moderne architetture di deep learning , specificamente ottimizzate per catturare sfumature e strutture di frasi complesse.

Il punto di forza di DeepL risiede nella sua stretta collaborazione con Linguee, un dizionario multilingue e motore di ricerca per traduzioni molto conosciuto tra i traduttori. Per anni, Linguee ha raccolto milioni di coppie di frasi da fonti affidabili (come istituzioni europee e documenti ufficiali) e ne ha valutato la qualità delle traduzioni . Questo vasto archivio di segmenti di traduzione di alta qualità è diventato il materiale di addestramento ideale per DeepL.

Non è un caso che DeepL derivi il suo nome da "Deep Learning" (apprendimento profondo) (vedi il glossario dei termini di IA ). La sua rete neurale viene alimentata con miliardi di segmenti di traduzione accuratamente selezionati da fonti come il Parlamento europeo, i brevetti internazionali e i testi letterari. In altre parole, non conta solo la tecnologia, ma anche la qualità del materiale di addestramento utilizzato per sviluppare l'IA.

Traduzione automatica e intelligenza artificiale: come pensano queste macchine

Sia Google Traduttore che DeepL si basano su reti neurali profonde addestrate su enormi quantità di testo . L'idea generale è relativamente semplice da spiegare: il sistema analizza milioni (o miliardi) di frasi in una lingua insieme alla loro traduzione in un'altra lingua e apprende i modelli statistici tra le due.

Nel caso di DeepL , le sue reti neurali si ispirano al funzionamento del cervello: "neuroni" artificiali interconnessi ricevono stimoli (parole, posizioni, caratteristiche linguistiche), si attivano e propagano tale attivazione attraverso la rete. Ogni neurone decide quali segnali attivare. Quando una frase attraversa il sistema, viene trasformata in uno schema di attivazioni che viaggia attraverso la rete e genera infine la sequenza di parole tradotte nella lingua di destinazione.

Inizialmente, come spiega la stessa azienda, la qualità delle traduzioni è piuttosto scarsa . Ma man mano che la rete viene addestrata su miliardi di esempi, regola pesi e connessioni, in modo che ogni iterazione migliori leggermente il risultato . Nel tempo , questo miglioramento incrementale si traduce in risultati che spesso sembrano scritti da una persona.

Google, dal canto suo, utilizza anch'essa enormi reti neurali addestrate su montagne di dati , molti dei quali estratti da testi e traduzioni disponibili sul web. Secondo Macduff Hughes, direttore dell'ingegneria di Google Traduttore, la quantità e la varietà dei dati tra due lingue determinano la qualità . Tra lingue molto diverse (ad esempio, inglese e cinese o giapponese), sono necessarie molte più informazioni per raggiungere lo stesso livello di accuratezza che si ottiene tra lingue più simili, come l'inglese e lo spagnolo.

Anche Microsoft Bing Translator, sebbene meno in vista in questo contesto (si veda Microsoft Teams con IA ), si è unito a questa tendenza delle reti neurali. L'azienda afferma che le sue reti neurali consentono una migliore comprensione del contesto generale di una frase prima di generare una traduzione, un aspetto con cui i sistemi automatici hanno storicamente avuto difficoltà.

Lingue supportate: quantità contro qualità

Uno dei principali punti di disaccordo tra Google Traduttore e DeepL riguarda il numero di lingue supportate . In questo ambito, Google ha un vantaggio significativo: il suo traduttore supporta oltre 100 lingue , incluse quelle maggioritarie e minoritarie, i dialetti e le varianti regionali. È il traduttore ideale quando si ha bisogno di qualcosa di "insolito", come il maori, il basco o le lingue asiatiche e africane.

DeepL, d'altro canto, supporta un numero di lingue decisamente inferiore . Nei suoi primi anni, offriva la traduzione solo tra poche lingue europee e, sebbene abbia gradualmente ampliato il suo catalogo, è ancora molto indietro rispetto alle oltre cento lingue supportate da Google. Al momento del lancio, traduceva solo sette lingue; in seguito ne ha superate dieci e continua a crescere, ma è ancora ben lontano dalla gamma di Google.

Questo svantaggio quantitativo è in parte compensato dalla qualità . Secondo diversi test interni ed esterni, quando DeepL supporta la coppia linguistica di interesse, offre spesso un risultato più naturale e fluido rispetto a Google, soprattutto in combinazioni come inglese-tedesco, inglese-francese o inglese-spagnolo.

Ad esempio, in un benchmark chiamato BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) , una metrica standard per valutare la traduzione automatica confrontando l'output della macchina con le traduzioni umane, DeepL ha ottenuto punteggi significativamente più alti di Google in alcune coppie linguistiche. Nell'inglese-tedesco, DeepL ha ottenuto punteggi di circa 31,1 punti contro i 28,4 di Google , una differenza significativa in questo tipo di test.

Inoltre, DeepL ha condotto valutazioni alla cieca con traduttori professionisti : a questi sono state mostrate traduzioni generate da diversi sistemi (tra cui Google, Microsoft e altri) senza che venisse loro detto quale fosse quale, e dovevano scegliere la migliore. Secondo la stessa azienda, in questi confronti le traduzioni di DeepL sono state scelte dalle tre alle quattro volte più spesso rispetto a quelle dei concorrenti.

Test con testi veri: da Don Chisciotte al coronavirus

Al di là delle metriche automatizzate, ciò che mette veramente alla prova un traduttore automatico è la sua capacità di funzionare con testi reali e diversificati . Diverse testate giornalistiche ed esperti hanno sottoposto Google Traduttore e DeepL (e altri sistemi) a test rigorosi in condizioni impegnative: letteratura, articoli di giornale, proverbi, testi scientifici e così via.

Un classico esempio utilizzato è l' incipit del "Don Chisciotte della Mancia" di Miguel de Cervantes . Si tratta di un testo ricco di sfumature, espressioni arcaiche e strutture complesse. Sia Google che DeepL hanno seri problemi a tradurlo correttamente in inglese: nessuno dei due eccelle particolarmente , sebbene si possano notare curiose differenze nel modo in cui ciascuno gestisce espressioni come "visse non molto tempo fa" o "corridore di levrieri".

Qualcosa di simile accade con l' incipit di "Cent'anni di solitudine " di Gabriel García Márquez. In un noto confronto, DeepL ha offerto un'opzione che potrebbe essere considerata leggermente migliore in termini di tempi verbali e tono – ad esempio, un equivalente più preciso di "doveva ricordare" – mentre Google è stato un po' più letterale. Sono queste sfumature che, in letteratura, possono fare la differenza tra una traduzione accettabile e una che "suona strana".

Quando ci spostiamo nel campo dei testi giornalistici , le cose cambiano un po'. Nelle analisi di notizie provenienti da testate come il New York Times o The Verge, si è osservato che DeepL tende a scegliere espressioni più naturali nel contesto ("ha avuto una pausa" invece di "ha avuto una pausa", "in una partita piena" invece di "in una partita completa"), mentre Google tende maggiormente a una letteralità che suona fuori luogo in spagnolo.

Tuttavia, ci sono anche casi in cui Google eccelle in dettagli specifici , come il rispetto corretto delle maiuscole in marchi come "Model 3" di Tesla , o la gestione accurata di determinati formati numerici. Nei testi tecnici o informativi, le differenze di qualità si attenuano e talvolta entrambe le traduzioni risultano molto simili.

Testi letterari: stile, naturalezza e inciampi

Una delle sfide più difficili per la traduzione automatica è la traduzione letteraria . Opere come Harry Potter e la pietra filosofale sono state utilizzate per confrontare Google, Bing e DeepL dal punto di vista di traduttori professionisti e accademici.

In una valutazione specifica, i tre sistemi sono stati analizzati per la loro capacità di tradurre in spagnolo un frammento contenente dialoghi, descrizioni ed espressioni idiomatiche. Google ha offerto un risultato abbastanza comprensibile , ma con problemi di punteggiatura (spazi, maiuscole errate, accenti) e con uno stile meno letterario: espressioni come "se veía" invece di "parecía" , ripetizioni come "docenas de fiestas y fiestas" o frasi alquanto goffe.

La proposta di Bing si è rivelata più problematica: errori grammaticali (uso della forma maschile di "professore" quando ci si riferisce a una professoressa), parole non tradotte come "tabby", frasi incoerenti e interpretazioni letterali al limite dell'assurdo ("shooting stars" invece di "shooting stars"). Nel complesso, il testo risultava meno naturale e più confuso.

DeepL , dal canto suo, ha generato una traduzione generalmente comprensibile, ma con errori di registro e un miscuglio di varianti (modi di dire tipici dello spagnolo latinoamericano, come “¿cómo supo?”), nonché espressioni innaturali come “se veía clara arrugada” (sembrava chiaramente rugosa), “olfateó con rabia” (annusò con rabbia) o “sacudió su cabeza hacia atrás” (scosse la testa all'indietro). Ancora una volta, è chiaro che il motore non ha ancora padroneggiato appieno la sottigliezza stilistica richiesta dalla letteratura.

In quel particolare test, la valutazione degli esperti ha stabilito che la versione di Google era la "meno peggiore ", seguita da DeepL, mentre quella di Bing ha ottenuto il punteggio peggiore. Il messaggio di fondo è chiaro: anche con l'intelligenza artificiale e le reti neurali, la traduzione letteraria rimane un campo molto difficile per le macchine.

Notizie e linguaggio informativo: naturalezza contro errori chiave

Con gli articoli di attualità, come ad esempio un servizio giornalistico sull'evacuazione delle navi da crociera a causa di focolai di coronavirus , le differenze tra i traduttori diventano più sottili, ma non per questo meno importanti.

In un confronto, Google Traduttore ha offerto una traduzione che trasmetteva correttamente il messaggio generale , sebbene con espressioni non tipiche dello spagnolo parlato in Spagna, come "luego de" invece di "después de", e alcuni dettagli di precisione che potrebbero essere migliorati, come la traduzione al plurale di "nave da crociera" quando in realtà si riferiva a una singola crociera specifica.

Ancora una volta, Bing ha mostrato problemi di naturalezza e costruzione: "sotto lockdown" invece di "sotto confinamento ", "è stato testato di nuovo" invece di "è stato testato di nuovo", o frasi mal costruite come "coronavirus docking" dove avrebbe dovuto essere "colpito dal coronavirus". Si tratta di piccole incongruenze che, sommate, danno l'impressione di un testo chiaramente generato automaticamente.

La traduzione di DeepL in quel caso aveva un punto importante a suo favore: manteneva la forma singolare corretta per "nave da crociera ". Tuttavia, commetteva un errore quasi fatale per un articolo di cronaca sanitaria: traduceva "coronavirus" con "coronary virus ", un termine medico diverso che cambiava completamente il senso dell'informazione. Inoltre, usava "americani" per riferirsi ai cittadini degli Stati Uniti, cosa che generalmente si evita nella scrittura giornalistica formale in spagnolo peninsulare.

Nel complesso, gli esperti hanno concluso che nessuna delle tre traduzioni era realmente pubblicabile senza una revisione umana . Erano comprensibili, certo, ma tutte presentavano problemi di stile, sfumature e terminologia che un copywriter professionista avrebbe dovuto perfezionare prima di sottoporle a un giornale.

Testo scientifico: quando la terminologia non può fallire

Il livello successivo di rigore si riscontra nei testi scientifici , dove anche una minima variazione in un termine può cambiarne completamente il significato. In un test condotto con un articolo sull'acidificazione degli oceani e le barriere coralline , i risultati di Google, Bing e DeepL sono stati nuovamente confrontati.

In questo contesto, Google Traduttore ha svolto un lavoro piuttosto valido: la traduzione era fluida, facile da comprendere e la terminologia chiave (aragonite, biomineralizzazione, calcificazione, ecc.) è stata tradotta correttamente . Gli errori rilevati si limitavano principalmente all'ordine di alcuni elementi nella frase o a strutture troppo simili all'inglese, che un correttore di bozze umano avrebbe potuto facilmente correggere.

Bing ha fornito un risultato simile: uno stile alquanto rigido, copiato parola per parola dall'originale inglese, ma con una terminologia scientifica perlopiù corretta . Alcune frasi necessitavano di una revisione stilistica per chiarezza, ma non sono emersi gravi errori di contenuto.

DeepL , d'altro canto, ha commesso un errore proprio dove non avrebbe dovuto. Ad esempio, nell'affermazione centrale, ha tradotto qualcosa di equivalente a "l'aggiunta di anidride carbonica sopprime la calcificazione della comunità netta ", alterando l'ordine degli elementi e creando un caos concettuale. Inoltre, ha introdotto espressioni come "riduzioni a breve termine dello stato di saturazione dell'aragonite ", una strana costruzione che uno scienziato o un revisore dovrebbe praticamente riscrivere da zero.

Nei documenti scientifici, dove le conseguenze di un malinteso sono più gravi, gli esperti sono stati molto chiari: nessuna di queste traduzioni dovrebbe essere pubblicata senza una post-edizione professionale . Per relazioni, articoli o altri contenuti di grande importanza, la traduzione automatica può essere solo il punto di partenza.

Espressioni colloquiali, proverbi e mescolanza di lingue

Se la letteratura è complessa, il linguaggio colloquiale e i proverbi sono un vero e proprio campo minato. Espressioni come "avere la meglio", "non c'è modo di evitarlo" o "né qui né lì" sono esempi perfetti di come una traduzione letterale possa stravolgere completamente il significato.

In espressioni come “llevarse el gato al agua” (vincere la giornata) , il cui vero significato è “uscire vittorioso” o “raggiungere qualcosa di difficile”, Google Traduttore tende a tradurre parola per parola , producendo frasi che un madrelingua inglese non capirebbe. DeepL e altri sistemi più avanzati, come Kagi, sono in grado di suggerire espressioni idiomatiche equivalenti nella lingua di destinazione, ottenendo una traduzione molto più naturale.

Tuttavia, di fronte a frasi come "Ci ho provato, ma è inutile", quasi tutti i sistemi falliscono e offrono risultati privi di senso, ad eccezione dei motori di intelligenza artificiale più recenti che combinano grandi modelli linguistici con la traduzione automatica. In un'altra espressione colloquiale, "né per te né per me ", Google e alcuni concorrenti la interpretano correttamente con "Né per te né per me", mentre DeepL propone qualcosa di diverso ("non sono io, non sei tu") che non rispetta il significato di una soluzione intermedia.

Quando si includono lingue meno comuni o non supportate , come il basco, la situazione si complica. Un proverbio come "zozoak beleari ipurbeltz" (equivalente a "chi la fa l'aspetti") esemplifica diverse cose contemporaneamente: in primo luogo, che DeepL non riconosce nemmeno la lingua e, in secondo luogo, che sebbene Google e altri motori di ricerca siano in grado di identificare il basco, tendono a offrire una traduzione letterale in cui il valore proverbiale viene completamente perso.

Il test diventa ancora più divertente (e complesso) quando diverse lingue vengono mescolate nella stessa frase , come in "Sono così entusiasta di questo traduttore che afferma di essere il migliore di tutti" o "Hai un certo non so che che mi fa impazzire, maitia". Questo tipo di frasi, molto comuni nel linguaggio quotidiano e sui social media (ad esempio, la traduzione dei commenti su Instagram ), costringono il sistema a identificare singole parole in inglese, francese o basco , ad adattare coniugazioni inventate ("hyping") e a risolvere il tutto in un unico testo coerente.

In questi scenari, i sistemi con modelli linguistici all'avanguardia , come il traduttore di Kagi o strumenti basati sull'intelligenza artificiale come ChatGPT , tendono a gestire meglio le lingue miste e le espressioni colloquiali, mentre Google e DeepL sono più rigidi. Inoltre, DeepL fallisce quando compare una lingua non supportata , come "maitia" in basco, che non riesce nemmeno a identificare correttamente.

Oltre Google Translate e DeepL: Kagi, Taia e l'intelligenza artificiale generativa

Negli ultimi anni sono emersi nuovi attori che competono direttamente con Google e DeepL . Uno di questi è Kagi Translate , un traduttore basato su una combinazione di ampi modelli linguistici che vanta la copertura di oltre 200 lingue, una qualità superiore nelle espressioni colloquiali e, inoltre, rispetta la privacy dell'utente senza tracciamento né pubblicità.

Nei test comparativi, Kagi ha nettamente superato Google Traduttore e DeepL in compiti in cui la chiave non è solo la traduzione, ma anche la corretta interpretazione del contesto , la comprensione del tono e la decifrazione di battute, proverbi e lingue miste. Mentre Google e DeepL si limitano a traduzioni letterali prive di significato o a interpretazioni approssimative, Kagi fornisce in genere una traduzione più vicina al parlato naturale.

Un altro tipo di soluzione è rappresentato dalle piattaforme di traduzione professionale assistite dall'intelligenza artificiale , come Taia. Invece di concentrarsi esclusivamente sulla traduzione del testo (ad esempio, la traduzione istantanea all'interno di Word ), queste piattaforme integrano memorie di traduzione, gestione del glossario, lavoro di squadra e monitoraggio dei progetti . In questo modo, combinano la velocità della macchina con la revisione umana, risultando ideali per le aziende che lavorano con grandi volumi di contenuti in diversi formati.

E, naturalmente, non possiamo dimenticare che l'intelligenza artificiale generativa ( come ChatGPT) è diventata una seria rivale dei traduttori tradizionali. Essendo addestrata a comprendere e generare il linguaggio in modo molto flessibile, può adattare i registri, riformulare i testi, spiegare le scelte di traduzione e risolvere le ambiguità in modi che i motori classici non sono ancora in grado di fare, soprattutto se guidata da buone istruzioni.

Limitazioni, usi consigliati e ruolo del traduttore umano

Tenendo conto di tutto quanto sopra, è chiaro che né Google Traduttore né DeepL sono infallibili . Entrambi possono fornire risultati spettacolari con testi semplici e informativi, ma allo stesso tempo commettere gravi errori di sfumatura o terminologia in testi letterari, legali, medici o scientifici.

Per l'uso quotidiano – viaggiare, capire le email, tradurre i tweet, cogliere l'idea generale di una notizia – Google Traduttore e DeepL sono più che sufficienti. Google eccelle per la sua gamma di lingue e metodi di input (testo, traduzione vocale , immagini, interi siti web), mentre DeepL colpisce per la sua naturalezza in molte combinazioni di lingue europee . In questo caso, l'utente medio raramente correrà il rischio di commettere errori critici.

Quando si tratta di lavori professionali – marketing, documentazione aziendale, pubblicazioni accademiche, contenuti legali – la situazione cambia. In questi casi, l'approccio più sensato è quello di utilizzare la traduzione automatica come prima bozza e poi ricorrere alla post-edizione professionale , ovvero un traduttore umano rivede, corregge e adatta il testo al suo scopo e al suo pubblico.

Gli esperti che hanno valutato personalmente questi sistemi insistono sul fatto che nessuna traduzione automatica è pronta per la pubblicazione in contesti in cui accuratezza, stile e responsabilità sono realmente importanti. Indipendentemente dal livello di intelligenza artificiale impiegato, i traduttori umani rimangono essenziali per garantire qualità, coerenza terminologica e adeguatezza culturale.

Tutto lascia presagire un futuro ibrido per la traduzione : le macchine si occuperanno dei compiti ripetitivi e ad alto volume, mentre gli esseri umani si concentreranno sugli aspetti creativi, specializzati e ricchi di sfumature . Comprendere i punti di forza e di debolezza di ogni strumento è il modo migliore per sfruttarli efficacemente ed evitare spiacevoli sorprese.