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Google Translate: Mit verbesserter KI gegen geschlechterspezifische Vorurteile

Google Übersetzer. (Foto: t3n)

Google arbeitet schon länger daran, dass sein Übersetzungsdienst bestimmte Berufe nicht automatisch Geschlechtern zuordnet. Jetzt wurde ein neues KI-Modell veröffentlicht, das noch besser arbeiten soll.

Jahrelang bediente Google Translate geschlechtsspezfische Vorurteile, indem geschlechtsneutrale Jobs oft einem bestimmten Geschlecht zugeordnet wurden. Der Soldat war beispielsweise immer männlich, die Krankenschwester immer weiblich.

Bereits 2018 ging Google das Problem mit den sexistischen Stereotypen an und ließ fortan bei bestimmten Sprachen zwei verschiedene Varianten als Übersetzungsvorschläge anzeigen. Zunächst gab es diese Optionen bei Übersetzungen aus dem Französischen, dem Italienischen, dem Portugiesischen, dem Spanischen und dem Türkischen ins Englische.

Genauigkeit wurde deutlich erhöht

Nun hat Googles KI-Team ein neues Modell veröffentlicht, das sich besser anpassen lässt. In diesem Zuge werden auch weitere geschlechterspezifische Übersetzungen aus anderen Sprachen ausgerollt. Dazu gehören Übersetzungen vom Englischen ins Spanische sowie vom Finnischen, Ungarischen und Persischen ins Englische.

(Grafik: Google)

Der Grund für die Entwicklung einer neuen KI war die Fehleranfälligkeit der alten. Wie Google in einem Blogbeitrag beschreibt, fand das System für mehr als 40 Prozent der Abfragen keine geschlechtsspezifischen Übersetzungen. Um das zukünftig zu verhindern, schulten die Forscher die künstliche Intelligenz mit Millionen von Sätzen in englischer Sprache, um ein Basismodell zu kreieren.

Daraufhin trainierte das Team, weiblichen Input in männlichen Output zu verwandeln und umgekehrt, um dann letztendlich beide Ergebnisse zusammenzuführen. Laut dem US-Konzern beträgt die Genauigkeit des neuen Modells für die Darstellung geschlechtsspezifischer Übersetzungen nun 97 Prozent. Google selbst zeigt sich mit den jüngsten Ergebnissen der Entwicklungen zufrieden und plant, auch künftig in diesem Themenfeld an Optimierungen zu arbeiten, um geschlechterspezifische Vorurteile zu bekämpfen.

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