A gépi tanulási modell hatékony eszközzé válhat a fordítás területén, azonban egyelőre megvannak a korlátai, a modellen ugyanis látszódni fog, ha visszatérő hiba fordul elő a gépi tanulási algoritmus fejlesztéséhez használt adathalmazban. Ezekre a hibákra vezethető vissza a gépi fordításban megjelenő társadalmi nemekkel kapcsolatos elfogultság. A gépi fordítási szoftverek fejlesztőmérnökei nem minden hibát tudnak orvosolni, néhányat azonban igen. Vizsgáljuk meg, hogyan erősíti fel a gépi fordítás a társadalmi nemekkel kapcsolatos elfogultságot, és hogy mit lehet tenni ellene.

A HIBÁK MEGJELENÉSE

A Wikipédián keresztül jól szemléltethető a gépi fordítási hibák megjelenése és ezáltal a társadalmi nemekkel kapcsolatos elfogultság felerősödése. A Wikipédia-bejegyzések a világ bármely pontján szerkeszthetőek, terjedelmesek, és az adott témát egyes szám harmadik személyben írják le, ami rengeteg névmás használatát vonja maga után. Így ezek a bejegyzések (főként az életrajzok) magukban hordozzák a társadalmi nemekkel kapcsolatos gépi fordítási hibák veszélyét, különösen akkor, ha az adott cikk egy mondatának csak az elején említenek név szerint egy személyt, a mondat további részében pedig csak névmásokkal utalnak rá.

A HIBÁK KIJAVÍTÁSA

Vegyük példaként a Google vállalatot, amely szeretné kiküszöbölni a társadalmi nemekkel járó gépi fordítási hibákat. A Google felismerte, hogy fordítási eszközeiben megtalálhatók a társadalmi nemekkel kapcsolatos elfogultságot felerősítő hibák. A vállalat a fordítási technikákat oly módon fejlesztené, hogy a szoftverek a mondatokat ne külön, elszigetelt egységként kezeljék. Feladataik közé tartozik olyan adathalmazok kialakítása is, amelyek a szövegkörnyezettel kapcsolatban leggyakrabban előforduló hibákat tartalmazzák – egyértelmű, hogy komoly próbatétel előtt állnak. A társadalmi nemek fordításával kapcsolatos minden hiba kiemelt jelentőségű, mivel könnyen előfordulhat, hogy a hiba miatt helytelenül utalunk egy illetőre és identitására.

A Google gépi tanulási rendszereinek hosszú távú fejlesztésén dolgozik annak érdekében, hogy folyamatosan javítson a névmások és a társadalmi nemek fordításának minőségén.

TANULSÁG

Az utóbbi években a társadalmi nemek fordításával kapcsolatos elfogultság egyre nagyobb figyelmet kapott, a gépi fordítási mérnökök pedig mindent megtesznek, hogy gyors megoldást találjanak. Nincs azonban egyszerű dolguk, ugyanis a társadalmi nemek minden nyelvben másképp jelennek meg. Bár a gépi fordítási iparág több területén is sikerült előrelépni, sok még a teendő. Fontos leszögezni, hogy az emberi fordító sokkal jobban tud kezelni egy olyan érzékeny területet, mint a társadalmi nemek.

Már ahhoz is sok év kellett, hogy a gépi fordítások minősége javuljon, a további fejlesztésekhez pedig még több időre van szükség. Ez az ügy azonban nem tűr halasztást. Most különösen fontos a társadalmi nemekkel kapcsolatos elfogultságot felerősítő hibák kijavításán dolgozni, mivel a társadalmi nemek elfogadása kiemelt jelentőséggel bír. Ha egy vállalatnak fontos a befogadó nyelvhasználat, akkor jelenleg nem támaszkodhat az automatizált fordításokra – ezek jelenleg nem kínálnak biztonságos megoldást. A társadalmi nemek kérdése érzékeny téma, ezért biztosra kell mennünk, hogy a fordítás is megőrzi ezt az érzékeny jelleget. Ma az emberi fordítók végzik a kutatásokat és ők dolgoznak azon, hogy naprakészek legyenek munkanyelveik aktuális nyelvhasználati szokásait illetően. Erre mindenképp szükség van, hiszen minden rendkívül gyorsan változik. A vállalatoknak egyértelműen ezekhez a szakemberekhez kell fordulniuk annak érdekében, hogy az általuk képviselt márka hírnevén ne essen csorba egy gondatlan gépi fordításból eredő hiba következében.

A fordítás a következő cikk alapján készült:

https://terratranslations.com/web/2022/06/21/does-machine-translation-reinforce-gender-bias/