Riassunto analitico
La traduzione giuridica rappresenta un campo complesso che richiede un’analisi approfondita delle differenze tra sistemi legali, delle specificità linguistiche e delle implicazioni normative. In un contesto sempre più globalizzato, la necessità di tradurre documenti legali e tecnici con precisione è essenziale per garantire la sicurezza e la conformità normativa. Questa ricerca si concentra sulla traduzione delle Schede di Sicurezza (SDS), documenti fondamentali per la comunicazione dei rischi chimici, con particolare attenzione all’integrazione dell’intelligenza artificiale nel processo traduttivo.
Il primo capitolo fornisce un inquadramento teorico sulla traduzione giuridica, analizzando le peculiarità del linguaggio legale e le sfide che emergono nella sua trasposizione in altre lingue. Viene esaminato il ruolo dell’inglese legale, lingua dominante nei contesti normativi internazionali, e la distinzione tra i sistemi di common law e civil law, che influenzano profondamente la terminologia giuridica.
Il secondo capitolo affronta l’evoluzione della traduzione automatica (MT) e il suo impatto nel settore giuridico. L’uso di modelli neurali (NMT) ha migliorato la fluidità delle traduzioni, ma presenta ancora limiti significativi, soprattutto nei testi altamente specialistici. La ricerca evidenzia il ruolo essenziale del post-editing umano, necessario per garantire accuratezza e conformità normativa.
Il terzo capitolo introduce il corpus di studio, costituito da Schede di Sicurezza (SDS) in inglese e le loro traduzioni in italiano. Viene descritta la metodologia adottata, che include una fase di pre-analisi del testo, la creazione di un glossario bilingue e l’uso di strumenti di traduzione assistita (CAT tools). Particolare attenzione è dedicata all’adattamento normativo tra le regolamentazioni OSHA (Stati Uniti) e REACH-CLP (Unione Europea).
Il quarto capitolo analizza l’applicazione della piattaforma DeepSea, sviluppata da Amazon, per l’automazione della traduzione delle SDS. L’uso di strumenti avanzati come Amazon Textract ha permesso di migliorare l’efficienza e la coerenza delle traduzioni, mantenendo la struttura originale dei documenti. Tuttavia, si evidenzia la necessità di una revisione umana, soprattutto nelle sezioni che richiedono interpretazione giuridica e adattamenti normativi specifici.
L’ultimo capitolo valuta l’efficacia dell’integrazione tra IA e revisione umana nella traduzione delle SDS. L’analisi dimostra che un approccio ibrido, che combina strumenti di IA con la supervisione di traduttori esperti, garantisce risultati più affidabili e conformi alle normative.
In conclusione, questa ricerca dimostra come l’intelligenza artificiale possa rappresentare un valido supporto nella traduzione delle SDS, migliorando efficienza e coerenza terminologica. Tuttavia, il ruolo del traduttore umano resta essenziale per assicurare precisione normativa e adeguamento ai diversi contesti giuridici. Il futuro della traduzione giuridica richiederà sempre più un’integrazione tra automazione e competenza umana, per garantire qualità e conformità nella comunicazione legale internazionale.
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Abstract
Legal translation is a complex field that requires an in-depth analysis of the differences between legal systems, linguistic specificities, and regulatory implications. In an increasingly globalized context, the need for precise legal and technical document translation is essential to ensure safety and regulatory compliance. This research focuses on the translation of Safety Data Sheets (SDS), fundamental documents for communicating chemical hazards, with particular attention to the integration of artificial intelligence in the translation process.
The first chapter provides a theoretical framework on legal translation, analyzing the peculiarities of legal language and the challenges that arise when translating it into other languages. The role of legal English, the dominant language in international regulatory contexts, is examined, along with the distinction between common law and civil law systems, which significantly influence legal terminology.
The second chapter explores the evolution of Machine Translation (MT) and its impact on the legal sector. The use of Neural Machine Translation (NMT) models has improved fluency in translations, but significant limitations remain, particularly in highly specialized texts. The research highlights the crucial role of human post-editing, which is necessary to ensure accuracy and compliance with legal standards.
The third chapter introduces the study corpus, consisting of Safety Data Sheets (SDS) in English and their translations into Italian. The methodology used is described, including a pre-translation text analysis phase, the creation of a bilingual glossary, and the use of Computer-Assisted Translation (CAT) tools. Special attention is given to the regulatory adaptation between OSHA (United States) and REACH-CLP (European Union) regulations.
The fourth chapter analyzes the application of the DeepSea platform, developed by Amazon, in the automation of SDS translation. The use of advanced tools such as Amazon Textract has improved efficiency and translation consistency while maintaining the original document structure. However, the study highlights the need for human revision, particularly in sections requiring legal interpretation and regulatory adjustments.
The final chapter evaluates the effectiveness of integrating AI with human revision in SDS translation. The analysis demonstrates that a hybrid approach, combining AI tools with expert translator supervision, ensures more reliable and compliant results.
In conclusion, this research demonstrates how artificial intelligence can be a valuable support in SDS translation, improving efficiency and terminological consistency. However, human translators remain essential to ensure legal precision and adaptation to different legal contexts. The future of legal translation will increasingly require a synergy between automation and human expertise to guarantee quality and compliance in international legal communication.
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