O Google tem problemas de longa data com a paridade de gênero, desde admitindo que contrata muitos caras brancos a debates sobre se as mulheres contratam são mal pagos em comparação com os homens. Com a questão da discriminação de género a receber uma atenção significativa do público este ano, a Google tem feito esforços para ser mais inclusiva em termos de género através de esforços como o Mude a iniciativa do jogo para incentivar as mulheres jovens a entrar no design de jogos.
Agora O Google deu mais um passo no sentido de reduzir o preconceito de género, alterando a forma como O Google Tradutor oferece traduções. À medida que o Translate aprende com o conteúdo que já está na web, ele tende a reproduzir na linguagem pressupostos baseados em gênero. Este é um problema em muitas línguas, como espanhol, português, francês e italiano, que possuem substantivos que podem ser masculinos ou femininos. Quando o Google traduz para um desses idiomas, ele tende a apresentar suposições sobre gênero baseadas em estereótipos.
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Por exemplo, anteriormente, quando você traduzia uma palavra como “forte” ou “médico”, o Tradutor tenderia a uma interpretação masculina da palavra. Por outro lado, se você traduzisse uma palavra como “enfermeira” ou “linda”, ela tenderia a uma interpretação feminina. Agora, o Translate oferecerá versões masculinas e femininas da frase como tradução.
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Então, anteriormente, se você digitasse “o bir doktor” no Tradutor, seria traduzido do turco para “ele é médico”. Agora lhe são oferecidos dois em vez disso, opções: “ela é médica” e “ele é médico”. No momento, esse recurso está disponível apenas em alguns idiomas e na Web versão do Translate, embora o Google esteja planejando implementá-lo em outros idiomas e em outras versões do software, como iOS e Android aplicativos. O Google também menciona planos para abordar o gênero não binário nas traduções em algum momento no futuro.
A igualdade em termos de género e raça tem sido particularmente difícil de alcançar em situações que utilizam aprendizagem automática, uma vez que estes sistemas são treinados em conteúdos existentes, por criadores que muitas vezes não são demograficamente representante. Isso levou ao software de reconhecimento facial que é menos preciso ao trabalhar com rostos não caucasianos, por exemplo, e preenchido automaticamente resultados de pesquisa que eram depreciativos para mulheres negras, asiáticas e latinas. Esperamos que esta mudança na forma como o Tradutor trabalha com gênero seja um passo para diminuir esse preconceito.
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