Главное
Истории
Секрет успеха. Татьяна Терешина

Секрет успеха. Татьяна Терешина

Синемания. Карина Флорес. Прирожденная оперная дива

Синемания. Карина Флорес. Прирожденная оперная дива

Полицейский с Петровки. Выпуск 51

Полицейский с Петровки. Выпуск 51

Секрет успеха. Эдгард Запашный

Секрет успеха. Эдгард Запашный

Эстетика СССР

Эстетика СССР

Березы

Березы

Вампиры

Вампиры

Осенние блюда

Осенние блюда

Инглиш

Инглиш

Самые старые города

Самые старые города

Переводчик Google оказался сексистом

Технологии
При использовании профессий из сферы здравоохранения женский род появлялся в 23 процентах случаев, а мужской — в 49
При использовании профессий из сферы здравоохранения женский род появлялся в 23 процентах случаев, а мужской — в 49 / Кадр из фильма «8 подруг Оушена»
Об этом говорится в опубликованной на arXiv.org статье.

Бразильские программисты проанализировали алгоритмы сервиса Google Translate и пришли к выводу, что при переводе сервис в некоторых местах не учитывает категорию рода. Специалисты перевели несколько тысяч предложений с 12 языков на английский, оказалось, что переводчик в 71 проценте относит технические профессии к мужскому рода и только в четырех процентах к женскому. А вот профессии, связанные со здравоохранением, нейросеть относит к женскому роду.

Ученые в своем исследовании выбрали 12 языков, в которых отсутствует грамматическая категория рода, среди них оказался венгерский, финский, армянский и эстонский языки. В данных языках местоимение третьего лица было гендерно-нейтральным. Всего ученые использовали 1019 профессий из разных категорий. Составив предложения на оригинальном языке, исследователи переводили их на английский.

В итоге они заметили, что в предложениях с невырожденным родом Google Translate допускает ошибки: фразу «ő egy ápoló» («он/она медсестра/медбрат») сервис перевел как «she is a nurse», а вот «ő egy tudós» («он/она ученый») как «he is a scientist».

Полученное распределение профессиям исследователи сравнили с цифрами, Бюро статистики труда. Google Translate не отражает реальной картины на рынке труда и предвзято относится к распределению представителей в профессии (по крайней мере, в США).

Ученые отметили, что расовая и гендерная предвзятость возникла из-за особенностей обучающей выборки. Благодаря этому ученые на примере большого количества текстов смогли изучить, как с течением времени менялось отношение к женщинам и азиатам. Однако исследователи предлагают использовать специальные алгоритмы, которые сводили бы предвзятость к минимуму.

vm.ru

Установите vm.ru

Установите это приложение на домашний экран для быстрого и удобного доступа, когда вы в пути.

  • 1) Нажмите на иконку поделиться Поделиться
  • 2) Нажмите “На экран «Домой»”

vm.ru

Установите vm.ru

Установите это приложение на домашний экран для быстрого и удобного доступа, когда вы в пути.