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#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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Research Profil: Lukas Daniel Klausner

Gemeinsam mit Kolleg*innen veranstaltete er Ende 2021
einen Workshop und eine Podiumsdiskussion zum Thema
"GenderFairMT" – als ersten, wichtigen Schritt zur
Berücksichtigung nicht-binärer Menschen in der Sprachtechnologie.
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„Episode 35: Wie lernen Computer genderfaire Sprache?“

Worum geht es? Danach fragen wir noch nach dem Grund.

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