Genero-alborapena Elia itzultzaile automatikoan, euskaratik gaztelaniarako norabidean [El sesgo de género en la traducción automática realizada por Elia del euskera al español]
Resumen
Es bien sabido que los sistemas de traducción automática aprenden de los ejemplos que se utilizan para entrenarlos y que replican los sesgos y estereotipos que existen en los textos. Ese problema es más evidente cuando se traduce de una lengua sin género gramatical a otra que marca el género a nivel gramatical, como del euskera al español. En este trabajo se analizan los sesgos de género. Para ello, se han creado listas de adjetivos y profesiones que se relacionan con estereotipos femeninos y masculinos. Se han recopilado abundantes ejemplos con palabras de dichas listas pertenecientes a tres géneros textuales. El objetivo ha sido analizar los resultados y hacer una valoración.
Estadísticas
Referencias
Ariño-Bizarro, A. & Ibarretxe-Antuñano, I. (2024). Implicit sexist bias in language and its impact on Artificial Intelligence. Ex Aequo, 49, 103-121. https://doi.org/10.22355/exaequo.2024.49.08
Barquín, A. (2008). Euskararen erabilera ez sexista. Emakunde.
Begira. (2016). Publizitate eta komunikazio ez sexistarako kode deontologikoa eta autoerregulaziokoa. Emakunde.
Corral, A. & Saralegi, X. (2022). Gender bias mitigation for NMT involving genderless languages. In Proceedings of the Seventh Conference on Machine Translation (WMT), (165.-176. or.). Association for Computational Linguistics.
Costa-jussà, M., Andrews, P., Smith, E., Hansanti, P., Ropers, C., Kalbassi, E., Gao, C., Licht, D. & Wood, C. (2023). Multilingual holistic bias: extending descriptors and patterns to unveil demographic biases in languages at scale. In Proceedings of the 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (14141.-14156. or.). https://aclanthology.org/2023.emnlp-main.874
Euskaltzaindiaren Gramatika Batzordea. (2021). Euskararen Gramatika. Euskaltzaindia.
Fernández, J. (2018). Euskararen erabilera inklusiboa. UPV/EHUko Berdintasunerako Zuzendaritza eta Pikara Magazine.
García González, M. (2024). The role of human translators in the human-machine era: assessing gender neutrality in Galician machine and human translation. In E. Monzó-Nebot & V. Tasa-Fuster (arg.), Gendered technology in translation and interpreting (173.-201. or.). Routledge. https://doi.org/10.4324/9781003465508-10
Hovy, D., Bianchi, F. & Fornaciari, T. (2020). “You sound just like your father”: commercial machine translation systems include stylistic biases. In Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (1686.-1690. or.). https://doi.org/10.18653/v1/2020.acl-main.154
Lardelli, M. & Gromann, D. (2022). Gender-fair (machine) translation. New Trends in Translation and Technology, 166-177.
Monzó-Nebot. E. & Tasa-Fuster, V. (arg.) (2024). Gendered technology in translation and interpreting. Routledge. https://doi.org/10.4324/9781003465508
Prates, M., Avelar, P. & Luís, L. (2020). Assessing gender bias in machine translation: a case study with Google Translate. Neural Computing and Applications, 32/10, 6363-6381.
Sagarzazu, E. (2022). Hizkuntza baztertzailearen detekzioa Elhuyar Hiztegian [Argitaratu gabeko Gradu Amaierako Lana, UPV/EHU].
Salaberria, A., Campos, J.A., García, I. & Fernández de Landa, J. (2021). Itzulpen automatikoko sistemen analisia: genero alborapenaren kasua. IkerGazte. Fourth Conference for Basque Researchers. https://doi.org/10.26876/ikergazte.iv.03.19
Sánchez, R., Ordaz, A., Oliveres, V. & Bolinches, C.G. (2023, martxoaren 6a). Los estereotipos de género se mantienen en las profesiones: mujeres a cuidados y hombres a trabajos manuales. El Diario. https://www.eldiario.es/economia/estereotipos-genero-mantienen-profesiones-mujeres-cuidados-hombres-trabajos-manuales_1_10009449.html
Savoldi, B., Gaido, M., Bentivogli, L., Negri, M. & Turchi, M. (2021). Gender bias in machine translation. Transactions of the Association for Computational Linguistics, 9, 845-874. https://doi.org/10.1162/tacl_a_00401
Stanovsky, G., Smith, N.A. & Zettlemoyer, L. (2019). Evaluating gender bias in machine translation. In Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (1679.-1684. or.). Association for Computational Linguistics. https://doi.org/10.18653/v1/p19-1164
Tan, X.E., Hansanti, P., Wood, C., Yu, B., Ropers, C. & Costa-jussà, M.R. (2024). Towards massive multilingual holistic bias. arXiv:2407.00486. https://doi.org/10.48550/arXiv.2407.00486
Vanmassenhove, E. (2024). Gender bias in machine translation and the era of large language models. In E. Monzó-Nebot & V. Tasa-Fuster (arg.), Gendered technology in translation and interpreting (225.-252. or.). Routledge. https://doi.org/10.4324/9781003465508-12
Derechos de autor 2025 Klara Ceberio Berger, Aitziber Klara Ceberio Berger, Aitziber Elejalde, Elizabete Manterola Agirrezabala, Eneko Sagarzazu Martinez, Zuriñe Sanz-Villar, Naroa Zubillaga Gomez, Elizabete Manterola Agirrezabala, Eneko Sagarzazu Martinez, Zuriñe Sanz-Villar, Naroa Zubillaga Gomez
Esta obra está bajo licencia internacional Creative Commons Reconocimiento-NoComercial 4.0.
