Google ha problemi di vecchia data con la parità di genere, da ammettendo che assume troppi ragazzi bianchi ai dibattiti sulla possibilità che le donne assumano sono sottopagati rispetto agli uomini. Poiché quest'anno la questione della discriminazione di genere ha ricevuto una notevole attenzione da parte del pubblico, Google si è impegnata per essere più inclusiva di genere attraverso iniziative come il Cambia l'iniziativa del gioco per incoraggiare le giovani donne a dedicarsi al game design.
Ora Google ha fatto un altro passo verso la riduzione dei pregiudizi di genere cambiando il modo in cui ciò avviene Google Translate offre traduzioni. Poiché Translate apprende dai contenuti già presenti sul Web, tende a riprodurre nel linguaggio presupposti basati sul genere. Questo è un problema in molte lingue, come spagnolo, portoghese, francese e italiano, che hanno nomi che possono essere sia maschili che femminili. Quando Google traduce in una di queste lingue, tende a portare con sé ipotesi di genere basate su stereotipi.
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Ad esempio, in precedenza, quando traducevi una parola come "forte" o "dottore", Traduttore tendeva a un'interpretazione maschile della parola. Al contrario, se traducessi una parola come “infermiera” o “bella”, tenderebbe a un’interpretazione femminile. Ora Translate ti offrirà sia la versione maschile che quella femminile della frase come traduzione.
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Quindi, in passato se digitavi "o bir doktor" in Translate, si tradurrebbe dal turco in "lui è un dottore". Ora te ne vengono offerti due opzioni invece: “lei è un medico” così come “lui è un medico”. Questa funzionalità è attualmente disponibile solo in alcune lingue e sul Web versione di Translate, anche se Google sta pianificando di distribuirla ad altre lingue e ad altre versioni del software come iOS e Androide app. Google menziona anche i piani per affrontare il genere non binario nelle traduzioni in futuro.
L’uguaglianza in termini di genere e razza è stata particolarmente difficile da raggiungere in situazioni che utilizzano l’apprendimento automatico, poiché questi sistemi vengono addestrati su contenuti esistenti, da creatori che spesso non sono demograficamente rappresentante. Ciò ha portato allo sviluppo di un software di riconoscimento facciale meno accurato nel lavorare con volti non caucasici, ad esempio, e compilato automaticamente risultati di ricerca dispregiativi nei confronti delle donne nere, asiatiche e latine. Si spera che questo cambiamento nel modo in cui Translate funziona con il genere sia un passo verso la riduzione di questo pregiudizio.
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