寻找翻译法：测试语音识别系统的翻译准确度

在后续实验中，研究人员创建了三个语音识别系统：

End2End语音识别系统，它借助c语言和开放源码来接受Librispeech数据集的培训，并通过自动将原始英语文本翻译成目标语言，来对语料库进行“反哺式”扩充。＊ Cascade，其与End2End的核心技术相同，其区别在于，它从OPUS库中提取并训练了7000万对英语－意大利语数据和1．2亿对英语－法语语言数据，最后对训练数据进行微调，提供大量语料信息。＊ Cascade＋Tag系统，又在Cascade的基础上，在训练数据中添加了许多能够表明说话者性别的语料标签。

有趣的是，研究人员发现，在“MuST－SHE”上进行实验时，将性别信息输入Cascade语音识别系统，并没有收到显著效果。数据集中原始引用和“错误”引用之间的差异值表明，这三个系统都偏向于男性语言思维模式，似乎女性被放在了弱势地位。

三类语音识别系统的产出成果衡量示意图

在语料分类方面，Cascade在区分第一类翻译语料时表现最差，因为它无法获取说话者的性别信息，从而无法翻译出正确的语句。相比之下，End2End能够利用音频特性来准确地标注出说话者的性别，但它在区分第二类翻译语料上表现最差，原因可能在于它提取的训练数据集比较小，不足以让它推断出比较清晰的翻译思路。

研究人员写下了他们的实验感想：“如果在系统中输入＇机器吃什么’这样的话语，那么AI可能会根据人类的食谱来列举出具体的菜单，这就是站在人类的角度，对＇吃＇这个用词阐发思考。它也可能站在机器的角度，写出机器吃汽油之类的答案。但是通过对＇吃＇这个字的翻译解释，我们就能得到这样的结论：AI的巨大优势在于，它能够从输入的音频信号中推断说话者的性别／属性。这说明它的可塑性其实非常强。”

谷歌也在谷歌翻译软件中引入了性别区分翻译意识，主要目的也是为了解决性别偏见。谷歌研究团队将AI翻译的性别差异性通过一种被称为StereoSet的指标体现出来，以显示哪种系统翻译方式比较可行，那种语料库比较切合这种翻译识别方法。希望在不久的将来，性别偏见可以真正从AI市场上被根除殆尽。

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