#science
Maschinelle Übersetzung spiegelt oft die Vorurteile und Stereotype wider, die in den zugrundeliegenden Daten vorliegen. Selbst für binärgeschlechtliche Menschen (also Frauen und Männer) sind automatische Übersetzungen oft sexistisch oder schlicht falsch – und nicht-binäre Menschen und sie inkludierende Sprache werden von solchen Algorithmen bislang meist vollständig ignoriert.
Wie kann man diese Problematiken angehen und Computern und Übersetzungsprogrammen inklusive, genderfaire Sprache beibringen? Darüber sprechen wir mit Researcher Lukas Daniel Klausner vom Institut für IT-Sicherheitsforschung.
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