Esti Diaz biologoa da, eta itsasoak eta elikagaiak aztertzen dituen AZTI erakundean dabil lanean. Normalean angulen biologia ikertzen du, baina gaur beste zerbait arrantzatu du: Google Translate zerbitzua mugitzen duen adimen artifizialak dituen genero aurrejuzguak. Euskara erabili du amu gisa.
Keir Finlow-Bates Finlandiako ingeniariak sare sozialetan argitaraturiko mezu batetik abiatu da Diaz. Mezu horretan, finlandiarrak Google Translaterekin eginiko esperimentu baten berri eman du: «Finlandierak ez du generoa markatzen duten izenordainik: [ingelesezko] he/she finlandieraz hän da, besterik gabe». Euskaldun orok ere erraz ulertuko duen egoera azaldu du: «Zerbaitengatik garrantzitsua baldin bada jakitea gizonezko batez edo emakumezko batez dela kontua, testuinguruaren bidez ulertu behar duzu». GoogleTranslate itzulgailu automatikoak gauza bera egiten duela azaldu du ingeniariak, eta proba baten bidez erakutsi du adimen artifizialaren arrazoibidea genero estereotipoz kutsaturik dagoela.
Esaldi zerrenda bat eman dio finlandiarrak Google Translateri: «Bera Triste dago», «Berak Arrakasta du», «Berak haurrak zaintzen ditu»... Horietan guztietan, generorik gabeko hän izenordea da bera hori. Beraz, sistemak ez daki emakume bat edo gizon bat den esaldiaren protagonista. Baina, ingelesez, derrigorrezkoa da izenordain bat ematea: kasu honetan, he gizonezkoentzat, she emakumezkoentzat, eta it neutroa. Google Translatek, huts egin gabe, gizarteak emakumezkoei eta gizonezkoei ezarri ohi izan dizkion rolak eta estereotipoak banatu ditu.
Diazek, orduan, aukera ikusi du esperimentu bera euskararekin egiteko, eta probak baieztatu egin du aurrejuzgua badagoela: auto bat gidatzen badu, gizonezkoa da; haurrak zaintzen baditu, emakumezkoa; erizaina emakumea da; ikertzailea, berriz, gizona.
2/2 So me an my colleages tried @GogleTranslate to translate from Basque (where the articles are also gender-neutral) to english and ð;ÂÂÂÂ;Ÿ¤¬. My favourite one is "he loves himself" when we ask to translate him/her loves he/she, it seems to be inconceivable to google that he loves her pic.twitter.com/agdinfJNSt
— Esti Díaz (@esti_azti) March 11, 2021
Umorez nabarmendu du Diazek adimen artifizialak emaniko erantzunetako bat: maitatu, emakumezkoek maitatzen dituzte gizonezkoak, zeren eta gizonezkoek, maitatzekotan, euren burua maitatzen dute.
Sistema guztien ahulezia
«Adimen artifizialaren olatua gizarte esparru orotara ari da iristen, eta, eraldaketa digitala bizkortzeko ezinbesteko teknologia multzoa bilakatu arren, aho biko ezpata izan daiteke», idatzi dute Elhuyarreko Itziar Cortes Etxabek eta Josu Aztiria Urtaran adituek hil honetan bertan plazaraturiko Elhuyar aldizkarian. «Norabide egokia emanez gero, gure gizartearen muinean dauden egiturazko arazoak eta arrakalak konponbidean jartzeko potentzialitate handia duela sinetsita gaude; baina, era berean, desberdintasunak eta estereotipoak are gehiago handitzeko arriskuak ez dira gutxi, adibidez, emakume eta gizonen artekoak».
Izan ere, adimen artifizialeko sistemak aurretik dagoen informazioarekin elikatzen dituzte, gero euren kabuz erabakiak har ditzaten, esaterako, esaldi bat itzultzeko. Zein da arazoa, ordea? Genero, arraza eta bestelako aurrejuzguz kutsaturiko informazioarekin elikatu baduzu sistema, haren erabakietan ere sumatu egingo dela hori. Ingeniariek esaldi honekin laburbiltzen dute arazoa: «Zaborra sartzen bada, zaborra ateratzen da». Oso arriskutsua da, gainera, sistema automatikoen kasuetan: ez dutenez kontzientziarik konturatzeko, litekeena da denborarekin estereotipoak are gehiago indartzea, apaldu beharrean.
Sistema horien guztien ahulezia da. BERRIAk saioa egin du Eusko Jaurlaritzak eraturiko itzultzaile neuronalarekin, eta Elhuyarren beraren itzultzaile automatikoarekin.
Finlow-Batesek Google Translaten sarturiko zerrenda berarekin, hauek dira itzultzaile neuronalaren emaitzak:
He 's sad. It 's a success. She looks after the kids. He 's going to work. He 's poor. He 's rich. He 's a nurse. He 's a doctor. She's a hairdresser. He bought clothes. He bought the car.
Gailuak ez du erizaina emakumezkotzat automatikoki eman, baina, bai, ordea, ile apaintzailea eta haur zaintzailea. Joera handiagoa du, halere, esaldi gehiagotan gizonezkoak egiteko protagonista: zortzi gizon izenordain eman ditu, bi emakumezko, eta neutro bat.
Elhuyarrekoak hau eman du:
He is Sad. He is Successful. He cares for children. She will work. He is poor. He is rich. She is a nurse. He is a doctor. He is a hairdresser. He buys clothes. He buys his car.
Hor ere, emaitzek ez dute Google Translaten adinako estereotiporik agertzen, baina, berriz ere, gizon izenordain gehiago emateko joera agertzen da.
Cortesek eta Aztiriak Elhuyar aldizkarian azaldu dutenez, «emakumeen presentzia neurtzeko, testuen meatzaritzarekin lotutako teknikak erabili ditugu zenbait hedabidetan». Horretarako, egitasmoak dituzte martxan Behategiarekin, BERRIArekin eta Emakunderekin, «hedabideetan argitaratutako testuetan emakumeen presentzia kuantifikatzeko eta neurtzeko, adimen artifizialeko teknikak erabiliz». Aurrerago, emakume eta gizonei esleitzen zaizkien rolak identifikatzeko teknikak lantzeko asmoa dutela adierazi dute.
Googlek ere iazko udaberrian iragarri zuen genero aurrejuzguei aurre egingo dien adimen artifiziala sartuko zuela Google Translaten. «Konpromisoa hartu dugu genero aurrejuzguei aurre egiteko Google Translaten», idatzi zuen Google Researcheko ingeniariburu Melvin Johnsonek. Hizkuntza bikoteekin ari da konpainia sistema ezartzen. Apirilean, ingelesetik gaztelerarako itzulpenetan jarri zuen, eta finlandieratik, hungarieratik eta persieratik ingeleserakoan. Bistan denez, finlandieratik eta euskaratik ingelesera itzultzean ez dute oraindik genero aurreiritziak kentzea lortu.
