"Ma da dove vieni veramente?" Come le mie esperienze con i pregiudizi mi hanno portato a Unbabel

Oh, come soddisfare un prurito di viaggio nel mezzo di una pandemia globale... 

Per me, entrare in Unbabel ha fatto proprio questo.

Come molte persone, ho sempre voluto esplorare il mondo e sperimentare altre culture. Questo desiderio mi ha portato prima a specializzarmi in affari internazionali e poi a prendere posizioni in aziende tecnologiche con l'intenzione di viaggiare il più possibile. 

Più di recente, ho trovato la mia strada verso Unbabel perché volevo trovare un modo per fare la differenza, pur continuando a sperimentare e restituire alla comunità globale. Mi sono trovato incuriosito da questa azienda che è stata fondata per aiutare ad abbattere le barriere linguistiche e diventare lo "strato di traduzione" del mondo. Con membri del team sparsi negli Stati Uniti e in Europa e clienti in tutti i paesi che puoi nominare, la nostra portata è in lungo e in largo. È quasi come salire su un aereo io stesso.

Quindi, ecco un po' di più sul perché sono così entusiasta di far parte del movimento Unbabel e di aiutare a risolvere alcuni dei problemi più complessi della globalizzazione.  

In che modo i pregiudizi linguistici e culturali mi hanno influenzato

Se vivi negli Stati Uniti e hai il mio aspetto, a un certo punto qualcuno ti chiederà: "Da dove vieni?"

Può sembrare una domanda innocua in superficie. Può effettivamente provenire da un luogo di genuina curiosità o interesse. La persona può (probabilmente lo fa) avere buone intenzioni. Ma c'è un pregiudizio nascosto in questa domanda.

Mi è successo più di una volta, persone che mi chiedevano da dove vengo. 

“California,” dirò. 

"No, ma davvero." 

“San Francisco, California,” proverò. 

Inevitabilmente, sono insoddisfatti finché non spiego che, mentre la mia famiglia è dal Vietnam (inserisci "aha!" guarda), non ci ho mai messo piede io stesso. Sono nato e cresciuto qui negli Stati Uniti e sono cittadino americano.

Tutti abbiamo esperienze di stereotipi che ribollono nella nostra mente mentre interagiamo con le persone sia personalmente che professionalmente. Che si tratti di saltare a conclusioni basate sull'aspetto, l'accento o altri attributi personali di qualcuno, dobbiamo essere consapevoli dei pregiudizi che possono sorgere. 

Fortunatamente, una caratteristica straordinaria che gli esseri umani possiedono, qualcosa che le macchine non avranno mai, è l'autocoscienza. Possiamo riconoscere i pregiudizi in noi stessi e questo riconoscimento spesso può aiutarci a superarli e, di conseguenza, a trattare le persone in modo più equo. Questa è la tesi di molti libri e altri popolari media che sono circolati intorno all'ondata di Black Lives Matter di quest'anno. È stato incoraggiante vedere i pregiudizi interni diventare una parte più esplicita della conversazione.

Certo, l'autocoscienza non è tutto (occorre anche un'azione decisa), ma può essere la base del cambiamento.

Questa è la buona notizia.

Il ruolo della tecnologia nel perpetuare i pregiudizi

La cattiva notizia è che la tecnologia può perpetuare gli stereotipi e diffondere ulteriormente i pregiudizi. 

Gli algoritmi di apprendimento automatico hanno preso calore nei media per la loro capacità di replicare ed estendere i pregiudizi che possediamo come esseri umani. Ad esempio, Christine Maroti, una ricercatrice di intelligenza artificiale nel nostro team, ha scritto su come il pregiudizio di genere si manifesta nelle traduzioni automatiche e cosa possiamo fare al riguardo.

Allo stesso modo, in documento degli autori di GPT-3, una prima analisi dei problemi del modello in merito a equità, pregiudizi e rappresentazione ha rivelato alcuni modelli frustranti, anche se non sorprendenti. Dopo aver ricevuto dati testuali da Internet, quindi chiesto di generare un testo di esempio, era più probabile che le femmine venissero descritte con parole che si riferivano al loro aspetto ("bella", "splendida", "minuscola"). I maschi sono stati descritti dall'algoritmo con molte più sfumature e complessità ("simpatici", "grandi", "pigri"). 

Gli algoritmi di apprendimento automatico sono imparziali solo quanto i dati che forniamo loro. Ciò non significa che non possiamo usarli e trarne vantaggio, ma significa che gli esseri umani devono rimanere coinvolti, addestrarli e riqualificarli per eliminare i pregiudizi.

Pregiudizio linguistico e come ci trattiene

Sappiamo tutti che esistono stereotipi attorno ad attributi come il colore della pelle, il sesso e la sessualità. Meno comunemente affrontato è il problema del pregiudizio linguistico. 

In molti luoghi, quando le persone non parlano bene la lingua principale del paese, vengono considerate meno intelligenti o capaci, anche se la maggior parte di noi si rende conto che non è giusto o accurato. 

Ancora una volta, questo problema può essere perpetuato ulteriormente dalla tecnologia. Ad esempio, la lingua inglese ha dominato Internet nei primi giorni e ha compensato 80% del contenuto fino alla metà degli anni '1990. Sebbene ora sia più vicino al 30% di Internet, è ancora di gran lunga la lingua più comune trovata online. 

Questo, ovviamente, significa che è molto più facile trovare informazioni in inglese. È più facile trovare prodotti con testo in inglese. È più facile seguire corsi online, accedere a un'ampia varietà di fonti di notizie e ottenere risposte a domande importanti. Parlare inglese conferisce un vantaggio ingiusto online. Internet è ancora prevenuto verso gli anglofoni (anche se, ancora una volta, sta lentamente migliorando.)

Un ottimo esempio di questo è il servizio clienti. Troppo spesso, i clienti non ricevono la stessa qualità o velocità dell'assistenza clienti quando non parlano inglese. Possono verificarsi enormi ritardi nei tempi di risposta poiché le aziende faticano a trovare e a cambiare rapidamente traduzioni umane per ogni lingua parlata dai loro clienti. Anche le aziende molto grandi possono lottare con questo. Anche se il pregiudizio potrebbe non essere intenzionale o dannoso, ha comunque un impatto su come si sentono i clienti e se torneranno di nuovo all'attività. 

Detto questo, mentre la tecnologia può davvero perpetuare il pregiudizio linguistico, può anche essere parte della soluzione ad esso. L'apprendimento automatico può automatizzare gran parte del processo di traduzione e consentire di offrire ai clienti l'assistenza che meritano in modo tempestivo, indipendentemente dalla lingua che parlano. 

Ma abbiamo ancora bisogno umani nel ciclo. Possono migliorare la qualità, eliminare i pregiudizi e aiutare a garantire che le macchine parlino agli esseri umani nel modo in cui meritano di essere ascoltati.

Il futuro in Unbabel: promuovere la comprensione globale

Oggi sono particolarmente interessato a come sia le persone che la tecnologia possano favorire la comprensione globale, piuttosto che un'ulteriore divisione delle scrofe. È una parte importante di ciò che mi ha portato a Unbabel. Finora, sono rimasto colpito nel vedere che questa visione è al centro di tutto ciò che fa il team.

Credo che ci siano molte strade possibili davanti a noi. Se ci focalizziamo e rimaniamo concentrati sul laser, possiamo usare la tecnologia come mezzo per liberare il mondo dai pregiudizi o avvicinarci il più umanamente possibile a quell'obiettivo. 

Fonte: https://unbabel.com/blog/but-where-are-you-really-from-how-my-experinces-with-bias-led-me-to-unbabel/