Google ha tenido problemas de larga data con la paridad de género, desde admitir que contrata a demasiados blancos a debates sobre si las mujeres contratan están mal pagados en comparación con los hombres. Dado que el tema de la discriminación de género está recibiendo una cantidad significativa de atención pública este año, Google ha estado haciendo esfuerzos para ser más inclusivo en términos de género a través de esfuerzos como el Iniciativa Cambiar el Juego animar a las mujeres jóvenes a dedicarse al diseño de juegos.
Ahora Google ha dado un paso más hacia la reducción del sesgo de género cambiando la forma en que Google Translate ofrece traducciones. A medida que Translate aprende del contenido que ya está en la web, tiende a reproducir en el lenguaje suposiciones basadas en el género. Este es un problema en muchos idiomas, como el español, el portugués, el francés y el italiano, que tienen sustantivos que pueden ser masculinos o femeninos. Cuando Google traduce a uno de estos idiomas, tiende a incluir suposiciones sobre el género basadas en estereotipos.
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Por ejemplo, anteriormente, cuando traducías una palabra como “fuerte” o “doctor”, Traducir tendía a una interpretación masculina de la palabra. Por el contrario, si tradujeras una palabra como “enfermera” o “hermosa”, tendería a una interpretación femenina. Ahora, Translate te ofrecerá versiones masculina y femenina de la frase como traducción.
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Entonces, antes, si escribías “o bir doktor” en Traducir, se traducía del turco a “él es médico”. Ahora te ofrecen dos opciones en su lugar: “ella es doctora” y “él es doctor”. Actualmente, esta función solo está disponible en algunos idiomas y en la web. versión de Translate, aunque Google planea implementarlo en otros idiomas y en otras versiones del software como iOS y Androide aplicaciones. Google también menciona planes para abordar el género no binario en las traducciones en algún momento en el futuro.
La igualdad en términos de género y raza ha sido particularmente difícil de lograr en situaciones que utilizan el aprendizaje automático, ya que estos sistemas están entrenados en contenido existente, por creadores que a menudo no son demográficamente representante. Esto ha llevado al software de reconocimiento facial que es menos preciso al trabajar con rostros no caucásicos, por ejemplo, y se rellena automáticamente resultados de búsqueda que fueron despectivos hacia mujeres negras, asiáticas y latinas. Esperemos que este cambio en la forma en que Translate trabaja con el género sea un paso para disminuir este sesgo.
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