Gender Bias in Machine Translation and The Era of Large Language Models

要約

この章では、ジェンダーバイアスの永続における機械翻訳の役割を検討し、言語間の設定と統計的依存関係によってもたらされる課題に焦点を当てます。
従来のニューラル機械翻訳アプローチと機械翻訳システムとして採用される生成事前訓練済みトランスフォーマー モデルの両方におけるジェンダー バイアスに関連する既存の関連研究の包括的な概要が提供されます。
英語とイタリア語の翻訳コンテキストで ChatGPT (GPT-3.5 に基づく) を使用する実験を通じて、ChatGPT の現在のジェンダー バイアスに対処する能力をさらに評価します。
この調査結果は、機械翻訳システムにおける偏見を軽減するための進歩の継続的な必要性を強調し、言語技術における公平性と包括性を促進することの重要性を強調しています。

要約(オリジナル)

This chapter examines the role of Machine Translation in perpetuating gender bias, highlighting the challenges posed by cross-linguistic settings and statistical dependencies. A comprehensive overview of relevant existing work related to gender bias in both conventional Neural Machine Translation approaches and Generative Pretrained Transformer models employed as Machine Translation systems is provided. Through an experiment using ChatGPT (based on GPT-3.5) in an English-Italian translation context, we further assess ChatGPT’s current capacity to address gender bias. The findings emphasize the ongoing need for advancements in mitigating bias in Machine Translation systems and underscore the importance of fostering fairness and inclusivity in language technologies.

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