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尽管对于公交车司机来说这种可能性并不大但很明显在不久的将来这台机器将负责语言之间的翻译。 在全球化的世界中已经有大量的 和 致力于完成这项基本任务。我们有像谷歌翻译这样的小工具或者像面具这样的新小工具可以翻供与人工翻译相同的质量吗?当我们评估使用人工智能可能产生的问题时个变得越来越重要的问题是偏见。

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而且在这种情况下最重要的是性别偏见。 什么是性别偏见以及它如何在机器翻译中表现出来? 将偏差定义为 当抽样或测试选择或 巴西电话号码表 偏爱某些响应而不是其他响应时可能发生的系统错误 。这意味着偏见是由于我们的文化学习而倾向于拒绝另件事、个人或群体。因此性别偏见是因为某人的性别而将某些东西归因于某人。说女性不会开车是种性别偏见这也适用于某些职业。

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法官或医生等职业传统上与男性联系更紧 误导 密而护理工作往往主要由女性承担。 尽管今天我们在女性平等和平等方面取得了巨大进步但令人震惊的是本应改善人类生活并提供世界先进视野的技术再现了我们在模拟生活中已经超越的东西。以 等 为例我们可以看到它继续基于对原始数据的分析进行翻译而没有注意消除性别偏见。

作者 jmkek

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