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避免机器翻译中的AI偏见

 

人工智能正在改变我们工作方式的未来。尽管全世界的企业将实现AI的希望,但他们也必须进行调整以应对该技术带来的独特而复杂的挑战。

工人使用常规软件作为提高生产率的工具时,人工智能却与人类并驾齐驱。尽管我们只是在经历这种新型工作关系的初期,但到2020年,我们的AI技术已经开始感觉像是工作同事,而不是软件工具。

随着我们的前进,很难想象协作团队将以人类和人工智能为中心使用混合认知模型。

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这个新同事有很多好处和技能。对于定制的NMT解决方案,我们已经看到专业语言学家接受高达70%的机器翻译输出,而最终用户则高达97%。但是也有一些新的风险。

人工智能与公司文化

我们每个人都希望在一个热情,多样化和包容的环境中工作;我们都知道,这种环境对于公司的成功至关重要。

但是我们如何确保我们的AI同事避免有害偏见?如果仅团队的一部分使他们的价值观与公司文化保持一致,我们就不可能实现我们的业务目标。我们必须确保我们的机器翻译正在朝着更加积极和高效的全球工作环境努力,而不是与之抗衡。您团队的每个部分都必须满足最佳标准,甚至您的AI。

机器翻译必须朝着更加积极和高效的全球工作环境努力,而不是与之相反

如果您的国际同事通过机器翻译阅读的文本读成性别歧视怎么办?

如果您的消息翻译成公司的使者后使用不正确的语音音调怎么办?

我们在此要重点关注的是一家全球公司在应用机器翻译以促进与其客户群之间进行国际,多语言沟通或公司员工之间的内部沟通时所遇到的特定挑战。由于翻译有偏见,两者都容易受到干扰。

性别偏见

有关机器翻译可能存在性别偏见的最新研究(请参见WinoMT挑战)使用的句子在语言上暗示着传统阳刚词(通常是专业)的女性化形式。机器翻译完成后,他们会分析足够强大的偏见以克服语言依赖性。

在对所有常用的NMT引擎的31个客户支持对话部分(即英语到法语)的测试中,有90–95%的翻译默认为男性

我们发现,在实际的日常翻译中,性别偏见的另一种形式实际上更为严重。缺少内容以正确定义性别的简短短语,例如“您能帮我吗?” 机器翻译后,根据机器翻译的偏见,此类短语可能会变成女性或男性。

为了对此进行进一步调查,我们在所有常用的NMT引擎上测试了31个客户支持对话部分(例如,英语到法语),发现90-95%的翻译默认为男性。

您可以尝试以几种方式解决性别偏见。

一种是将文本复制并粘贴到Google Translate Web App中,该应用程序支持某些语言的性别选择。对于我们的实验,可悲的是,法语不是这种情况。此外,此选项不适用于商业Google Translate API,因此必须将文本复制并粘贴到不安全的免费Web应用程序中。不理想。

可以使用可用的元数据将上下文注入要翻译的文本中,然后进行自动后期编辑

另一种选择是指示操作员构建具有足够性别内容的长短语,以确保正确的翻译。但是,您几乎不能要求员工和用户执行此操作。

我们在Intento MT Hub中实现了第三个选项。在这里,由于变形和语言复杂性,各种简单的编辑可能无法正常工作。但是,可以使用可用的元数据将上下文注入要翻译的文本中,然后进行自动后期编辑。这样,您可能会要求获得男性或女性翻译。它适用于大多数MT引擎,但我们仍在努力使其精度接近100%。

语音偏见

如果您是讲英语的母语人士,那么您可能不会花太多时间思考敬称感—大多数讲英语的人士最近500多年都没有。对于其他人,正式和非正式语言的双重使用是常态。

对于大多数MT引擎而言,这又带来了进一步的问题,当涉及到正式/非正式划分时,这是不一致的。翻译对话时,这可能会造成灾难性的后果。

与性别偏见一样,语调功能通常会与变形同时使用,从而使任何搜索和替换技术都变得无用

为了调查音调偏差,我们再次从客户支持对话中测试了细分,这次在所有流行的NMT引擎上使用了210个细分(英语到德语)。在这里,我们观察到60%至70%的短语中存在严重偏向默认音调的情况。

解决音调偏差的一种方法是使用DeepL,它具有本机音调控制功能。它非常准确,导致约99.5%的翻译是非正式的。但是,如果您需要自定义模型和术语,或者其他MT系统更适合您的内容,该怎么办?

与性别偏见一样,语调功能通常会与变形同时使用,从而使任何搜索和替换技术都变得毫无用处。我们在工具中添加了一些与MT无关的NLP,从而可以进行音调控制,并为此类情况提供了更多的MT引擎选择。

偏向翻译可能会阻碍您为公司建立积极而高效的工作环境的努力

随着企业的全球化程度越来越高,机器翻译正成为公司文化中无处不在的一部分。偏向翻译可能会阻碍为您的公司建立积极而高效的工作环境的努力。为了取得成功,您的AI同伴需要积极应对偏见,并且我们需要使AI保持与任何人类同事相同的标准。

Covid大流行激增了新兴的数字趋势。我们将精力集中在解决偏差问题上,因为随着越来越多的业务流程进入在线状态,充分,个性化和包容性机器翻译的重要性从未如此高。