机器翻译中的性别偏见与大型语言模型时代
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本章检查了机器翻译在持续性别偏见方面的作用，强调了跨语言环境和统计依赖性所带来的挑战。提供了与传统神经机器翻译方法和作为机器翻译系统的生成式预训练变压器模型相关的现有研究的全面概述。通过在英意翻译环境中使用 ChatGPT（基于 GPT-3.5）的实验，进一步评估了 ChatGPT 目前解决性别偏见的能力。研究结果强调了在机器翻译系统中减少偏见的发展的持续需求，并强调了在语言技术中培养公平和包容的重要性。
本文研究了机器翻译中的性别偏见问题，强调了跨语言环境和统计依赖性的挑战。通过实验评估了ChatGPT在解决性别偏见方面的能力。结果表明，减少偏见的发展和培养公平和包容的语言技术非常重要。
