DALL‑E, Copilot Designer e Bing Image Creator non capiscono più i prompt in russo: cause, workaround e best practice

Da fine luglio 2024 molti utenti segnalano che DALL‑E (Copilot Designer/Bing Image Creator) interpreta peggio i prompt scritti in russo: parole sostituite o omesse, soggetti di genere opposto, scenari non richiesti. Qui trovi un’analisi pratica del problema, le cause ipotizzate e i workaround immediatamente efficaci.

Indice

Contesto e sintesi del problema

A partire da circa 20 luglio 2024, diversi creatori hanno notato un cambio netto nel comportamento di DALL‑E e dei servizi che lo integrano (Copilot Designer, Bing Image Creator) quando il prompt di input è in lingua russa. I sintomi più ricorrenti includono:

Sostituzione o omissione di parole chiave all’interno del prompt.
Incoerenza semantica: per esempio, richiesta di personaggi femminili che diventano maschili, scene interne che diventano esterne, cambi di tempo o atmosfera non desiderati.
Stessa richiesta tradotta in inglese (o ucraino) → risultati corretti, a parità di contesto e seed.
Insorgenza improvvisa del fenomeno dopo un periodo di inattività: suggerisce un cambiamento lato server/modello e non una modifica locale.

Il quadro, quindi, è coerente con una regressione localizzata sulla comprensione del russo (parsing/interpretazione del prompt), non con un problema di alfabeto: infatti prompt equivalenti in ucraino continuano a restituire immagini coerenti.

Come si manifesta in pratica

Di seguito alcuni scenari tipici emersi dalle segnalazioni operative:

Genere del soggetto invertito: “женщина в деловом костюме, реалистичный портрет” → generazione di un soggetto maschile.
Ambientazione diversa: “уютная кухня с мягким освещением” → resa in esterni o in un ambiente industriale.
Stile ignorato: lo stile richiesto (es. “в стиле импрессионизма”) viene attenuato o sostituito con uno generico contemporaneo.
Attributi saltati: aggettivi specifici (colore, epoca, atmosfera) non si riflettono nell’immagine finale.

Perché potrebbe succedere

Non esistono comunicazioni pubbliche che descrivano un cambiamento mirato al russo in questo intervallo temporale. Tuttavia, possiamo proporre ipotesi tecniche ragionevoli basate sui pattern osservati.

Ipotesi	Dettagli	Evidenza/Note
Aggiornamento del modello o dei filtri di moderazione	Una nuova versione del modello o una policy più severa potrebbe filtrare o riscrivere termini ritenuti sensibili. In alcune lingue l’effetto collaterale può essere più ampio.	Non ci sono annunci ufficiali; la coincidenza temporale con il cambio di comportamento è l’indizio principale.
Restrizioni geopolitiche/sanzioni	Alcuni endpoint o librerie potrebbero essere limitati per conformità. Se la logica di normalizzazione del testo si appoggia a risorse diverse per lingua, il parsing in russo potrebbe degradare.	Osservazione: lo stesso utente ottiene risultati normali usando l’inglese → il problema non dipende dall’IP ma dalla lingua.
Limitazioni temporanee dell’NLP russo	Durante fasi di fine‑tuning o aggiornamenti, può verificarsi un calo di performance su sotto‑set linguistici specifici.	L’ucraino (anch’esso in alfabeto cirillico) resta affidabile → non è un problema di encoding dei caratteri.

Impatto sui flussi creativi

Per chi produce immagini su routine, la regressione impatta in tre aree:

Coerenza: serie grafiche con linee guida definite (brand, editoria, UI mockup) perdono uniformità quando si alterna materiale generato prima e dopo la data di insorgenza.
Produttività: occorre più tempo per iterare i prompt o tradurli, con costi aggiuntivi e rischi di drift semantico.
Controllo creativo: caratteristiche chiave (genere del soggetto, inquadratura, contesto) vanno continuamente “forzate” per ottenere il risultato desiderato.

Come riprodurre il problema in modo affidabile

Se vuoi documentare il bug per il supporto o per il tuo team, ti conviene seguire un protocollo ripetibile:

Prepara una coppia di prompt semanticamente equivalenti: uno in russo, uno in inglese (o ucraino). Esempio:
- RU: «реалистичный портрет молодой женщины на морском берегу, мягкий солнечный свет, кинематографическая композиция»
- EN: «realistic portrait of a young woman on a seashore, soft sunlight, cinematic composition»
Usa, quando disponibile, lo stesso seed o le stesse impostazioni creative.
Esporta e salva gli output con timestamp locale (includi fuso orario).
Ripeti il test a distanza di almeno 24 ore per escludere incidenti transitori.
Annota eventuali parole “sensibili” del prompt russo che sembrano scatenare il comportamento anomalo.

Workaround e soluzioni

Di seguito i rimedi più efficaci raccolti sul campo, con benefici e limiti.

Soluzione	Vantaggi	Limiti
Scrivere il prompt in inglese o farlo riscrivere da Copilot	Risultati immediatamente più coerenti; non richiede modifiche tecniche.	Passaggio di traduzione aggiuntivo; possibili sfumature semantiche diverse.
Usare l’ucraino come lingua di input	Confermato che produce immagini valide in molti casi.	Richiede conoscenza della lingua; stessa contro‑indicazione sulla precisione semantica.
Aggiustare il prompt (genere, contesto, stile)	Può “forzare” la generazione corretta anche con filtri aggressivi.	Spesso insufficiente se la comprensione della lingua è degradata a monte.
Inviare feedback tramite il pulsante “Feedback”	Consente a Microsoft/OpenAI di tracciare il bug per un fix mirato.	Non risolve subito; effetto differito e non garantito.
Aprire un thread nella Community (OpenAI o Microsoft)	Puoi avere conferme da altri utenti e visibilità presso lo staff.	Richiede tempo e non sostituisce un intervento tecnico.

Quando usare quale rimedio

Devi consegnare subito: traduci in inglese. È il percorso più affidabile e ripetibile.
Contesto sensibile a sfumature slave (onomastica, toponimi, cultura): valuta ucraino se l’inglese introduce ambiguità; in alternativa, usa glosse (vedi sotto) per salvaguardare i termini chiave.
Brand safety/Compliance: se sospetti che il filtro di moderazione stia travisando parole neutre, esplicita il contesto lecito (“artistic portrait”, “editorial illustration”).

Strategie di prompt engineering multilingue

Le tecniche seguenti aiutano a stabilizzare l’output, evitando perdita di significato nella traduzione o interpretazione.

Blocchi semantici con glosse

Conserva i termini “non negoziabili” (nomi propri, marchi autorizzati, toponimi, epiteti culturali) in un blocchetto di glossa e poi usa l’inglese per il resto. Esempio:

[GLOSSA RU]
- персонаж: «Анна Петрова»
- город: «Нижний Новгород»
- эпоха: «серебряный век»

[EN PROMPT]
Illustration of <персонаж> in <город>, early 20th century atmosphere (<эпоха>), soft natural light, medium shot, editorial style.

In questo schema le glosse proteggono i termini chiave in russo (o li translitterano) pur mantenendo l’istruzione principale in inglese.

Forzare attributi critici

Soprattutto quando noti inversioni di genere, dichiara attributi ridondanti:

realistic portrait, subject is a WOMAN (female), she/her, feminine features, no male subjects, indoor, warm ambient light

Ridondanza = più segnali al modello per restare coerente.

Vincolare il contesto

Se l’ambientazione cambia, “chiudi” il quadro con vincoli hard:

interior scene ONLY, small kitchen, cozy, close-up, 35mm lens equivalent, shallow depth of field, morning light, no outdoor scenery

Pattern “traduci + valida”

Scrivi il prompt in russo come desideri.
Chiedi a Copilot di tradurre in inglese e di elencare le ambiguità.
Risolvi le ambiguità e riformula in inglese con i vincoli chiave.

Esempi comparativi

Qui sotto uno schema di confronto che puoi adattare ai tuoi test interni.

Versione	Prompt	Osservazioni output
Russo	`женщина в деловом костюме, реалистичный портрет, мягкий свет, офисный фон`	Soggetto talvolta maschile; talora sfondo non d’ufficio.
Inglese	`realistic portrait of a businesswoman, soft light, office background`	Coerente: soggetto femminile, ufficio, luce morbida.
Ucraino	`реалістичний портрет бізнес-леді, м’яке світло, офісний фон`	Coerente in gran parte dei casi testati dagli utenti.

Diagnostica passo‑passo per i team

Raccogliere campioni: salva prompt sorgente (RU/EN/UK), risultati e data/ora (con fuso orario).
Identificare i trigger: parole/forme grammaticali che correlano con la deriva semantica.
Stabilire baseline: eseguire gli stessi prompt su più sessioni/giorni per isolare effetti transitori.
Documentare il contesto: account, servizio usato (Copilot Designer/Bing Image Creator), impostazioni creative.

Suggerimenti pratici extra

Conserva prompt di riferimento e screenshot per consentire al supporto di riprodurre il bug.
Indica date e fusi orari quando noti variazioni improvvise: aiuta a correlare l’evento a rilasci o patch.
Monitora la documentazione sui paesi supportati: cambi di compliance possono riflettersi sul trattamento delle lingue.

Domande frequenti

È un problema dell’alfabeto cirillico?

Probabilmente no. L’evidenza che l’ucraino continui a funzionare bene indica che l’encoding dei caratteri non è la causa primaria. Il problema sembra riguardare la comprensione delle istruzioni in russo (parsing/interpretazione) lungo la pipeline di generazione.

Perché l’inglese “sblocca” il risultato corretto?

L’inglese è la lingua di training più rappresentata e spesso riceve un trattamento preferenziale nelle pipeline di moderazione e normalizzazione. Tradurre in inglese riduce l’esposizione a eventuali heuristiche specifiche sul russo e massimizza l’allineamento con le istruzioni del modello.

Devo scrivere tutto in inglese anche i nomi propri?

Non necessariamente. Puoi mantenere glosse per nomi propri e toponimi in russo o in translitterazione, mentre l’istruzione principale resta in inglese. Così preservi la fedeltà culturale senza sacrificare la comprensione del modello.

Quanto durerà il problema?

Impossibile dirlo senza comunicazioni ufficiali. In generale, problemi di localizzazione vengono corretti nel tempo, ma è prudente adottare workaround stabili per la produzione corrente.

Piano d’azione consigliato

Continua a generare in inglese o ucraino se serve un risultato immediato e ripetibile.
Compila una segnalazione formale tramite il pulsante Feedback includendo:
- Prompt in russo (difettoso) e la sua traduzione inglese (corretta).
- Immagini generate (difettosa/corretta) con timestamp e fuso orario.
- Servizio utilizzato (Copilot Designer o Bing Image Creator) e eventuali impostazioni creative/seed.
Apri o partecipa a un thread nelle community di riferimento per raccogliere altri casi: più segnalazioni, più priorità al fix.
Tieni d’occhio i changelog ufficiali di Copilot Designer/Bing Image Creator per note su localization o content filtering.

Modelli di prompt pronti all’uso

Puoi copiare questi template e adattarli al tuo contesto.

Template “doppia lingua + vincoli”

# RU (per riferimento umano)
женщина в деловом костюме, портрет по пояс, мягкий свет, офис современного стартапа

EN (per il modello)

realistic waist-up portrait of a BUSINESSWOMAN (female, she/her), modern startup office interior ONLY, soft light, candid, 35mm lens look, editorial photo style, no male subjects, no outdoor scenery

Template “glosse culturali”

[GLOSSA RU]
- бренд: «Петрова & Партнёры»
- город: «Санкт-Петербург»
- эпоха/настрой: «петербургский модерн»

[EN PROMPT]
Brand visual for <бренд>, in <город>, inspired by <эпоха/настрой>, clean typographic layout, muted palette, grain texture, print-ready, centered composition

Template “illustrazione narrativa”

illustration, protagonist is a WOMAN (female), rainy night street, neon reflections, mid shot, dynamic pose, graphic novel style, high contrast, detailed environment, exclude male protagonists

Checklist di segnalazione

Usa questa lista quando compili una issue per il supporto:

Data e ora dell’esperimento (con fuso orario).
Servizio (Copilot Designer/Bing Image Creator) e versione se nota.
Prompt RU, prompt EN/UK equivalenti, output ottenuti.
Note su parole che sembrano triggerare il problema.
Eventuali workaround già provati e relative evidenze.

Considerazioni su compliance e moderazione

Nelle piattaforme che integrano modelli generativi, i filtri di moderazione possono agire prima dell’invocazione del modello e differire per lingua. Se il tuo caso d’uso è legittimo ma include termini che in un certo contesto potrebbero essere letti come sensibili, fornisci un contesto di liceità esplicito nel prompt (es.: “editorial illustration”, “fine‑art photography study”, “educational context”). Questo non garantisce il passaggio, ma riduce le false positive.

Buone pratiche per mantenere coerenza

Versiona i prompt: conserva le revisioni con changelog esplicito (“v1.2: aggiunto vincolo indoor, esplicitato genere”).
Usa librerie di snippet per blocchi ricorrenti (inquadrature, stili, luci, palette).
Definisci criteri d’accettazione per ogni immagine (genere, setting, stile) e verifica prima della pubblicazione.
Documenta deviazioni significative e relativo fix (utile a nuovi membri del team).

Conclusioni operative

Il comportamento osservato a partire da luglio 2024 suggerisce un deterioramento della comprensione del russo in DALL‑E/Copilot Designer/Bing Image Creator, verosimilmente legato a aggiornamenti di modello o di moderazione oppure a meccanismi di conformità. Nell’immediato, il percorso più solido per garantire qualità e tempi di consegna è tradurre i prompt in inglese (o, in alternativa, usare ucraino), adottando glosse e vincoli ridondanti per i dettagli critici. Parallelamente, raccogli prove e segnala il bug: più casi documentati aumentano la priorità di un fix lato piattaforma.

In sintesi: il problema sembra legato a un improvviso deterioramento della comprensione del russo da parte di DALL‑E/Copilot Designer, probabilmente dovuto a filtri aggiornati o a restrizioni di compliance. L’attuale soluzione efficace è tradurre i prompt in inglese (o ucraino) e segnalare il bug con materiale comparativo dettagliato.

Riferimenti rapidi

Workaround immediato: prompt in inglese + vincoli ridondanti sugli attributi critici (genere, contesto, stile).
Per casi sensibili: glosse per nomi/termini russi, istruzioni principali in inglese.
Per il fix: report con prompt RU/EN, output, date/ora, servizio e impostazioni.