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翻译中的性别歧视

你的翻译材料是否涉及性别歧视或者存在性别歧视的风险?

许多语言翻译成英语之后有性别之分。如果你在学校学习法语,那么你会了解法语名词的阴阳性,比如la chaussette (袜子)、le chapeau (帽子)。这类语法特点统称为“语法性别”。

虽然在英语中,我们不使用语法性别,但是我们有性別特指的代名词,比如“he”和“she”。不过,并不是所有的语言都有性別特指的代名词,一些语言会使用中性代名词来表示个体的性别,比如“mother”、“son”、“man”“woman”。

例如,在土耳其语中,并没有“he”或者“she”的表达,取而代之的是中性词“o”。同样的,芬兰语用“hän”来指代中性的第三人称代词。还有包括亚美尼亚语、孟加拉语、匈牙利语、日语、韩语和马来语在内的其他语种也是无性别语言。

如果你公司的翻译内容由经验丰富的母语译员翻译,那么以上问题可以忽略不计。但如果是由机器或者人工智能工具进行翻译,那就需要多加小心了。

机器翻译中的性别歧视

在过去,谷歌翻译等人工智能技术会做出反映社会不对称的性别选择。简洁英语使用这项技术,意味着神经算法可以在所有线上的翻译数据中搜索学习模式 。从公司网站翻译到文学翻译,人工智能技术确定了最为常见的代名词和特定代词或者动词之间的联系。

直到近几年,谷歌翻译在翻译土耳其语“o”的时候,仍然把“o bir doktor”翻译为“他是一名医生”,“o bir hemşire”翻译为“她是一名护士”。从许多方面来看,这些翻译不幸地反映了整个社会的性别偏见。

谷歌翻译去年宣布了减少翻译中性别歧视的措施。在把土耳其短语和句子翻译成英文的时候,谷歌翻译提供了阴性和阳性的译文,如下所示:

就像谷歌承认的那样,性别歧视对于机器学习而言仍然是一个难题,他们需要做更多的工作才能确保机器翻译技术提供更好的翻译结果。实际上,谷歌最近刚宣布,谷歌邮件的自动建议工具不会建议特定性别的代词。就现阶段来看,这项技术还不够成熟,无法在不冒犯他人的情况下准确地推荐有性别特征的代词。

如何让翻译内容避开性别歧视的陷阱及指控

因为不同的语种之间存在着许多差异,所以确保译文中没有性别歧视十分困难。在我们看来,上下文语境起到了决定性的作用。机器翻译工具,比如谷歌翻译,其翻译技术仍然无法把中性代名词放到语境当中。然而,译员具备这项能力,他们知道是否要把土耳其语中的“o”或者芬兰语中的“hän”翻译成男性、女性或者非二元性别。

译员可以通过查阅大量的资料来确定主体的性别,比如,“mother”一词可以解释第三人称中性代词应该如何翻译,如果有疑问,译员可以通过打电话或者发邮件给客户的方式来获得确定的结果。

即便如此,机器翻译工具,对于有大量内容需要翻译的企业而言,仍然是一个重大的发展。翻译工具有许多优势,比如,缩短翻译时长,并且随着时长的缩短,翻译成本也随之降低。

不过,我们始终建议在机器翻译的基础上,结合译员对文件错误—比如性别翻译的错误进行检查和校对。

我建议你首先要了解自己公司语言的特点,才有可能发现所有潜在的陷阱。如果你要把无性别语言的内容翻译成英语或其他语言,请不要完全使用机器翻译!无论如何,你从机翻中获益的同时,也要使用人工翻译来校对和编辑译文,只有这样,才不会陷入性别歧视的陷阱。

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