Assessing gender bias in machine translation: ethical implications and accuracy in medical terminology translation

Neural Machine Translation (NMT) has revolutionized the field of language processing since its inception, offering unprecedented accuracy and fluency in translation tasks. This thesis provides a comprehensive overview of the history of NMT, tracing its evolution from rule-based and statistical approaches to the advanced neural architectures that dominate the field today. Beyond its technical achievements, the study examines the ethical implications associated with the use and dissemination of NMT technologies. These considerations include issues of linguistic bias, cultural sensitivity, and the potential for reinforcing stereotypes through automated systems. The analysis culminates in a focused case study on gender bias in the translation of medical specialized terminology. By comparing translations generated by leading NMT systems, the study highlights the persistence of gendered language biases and their potential impact on professional and academic discourse.

La traduzione automatica neurale (NMT) ha rivoluzionato il campo dell'elaborazione linguistica sin dalla sua nascita, offrendo un'accuratezza e una fluidità senza precedenti nei compiti di traduzione. Questa tesi fornisce una panoramica completa della storia della NMT, tracciandone l'evoluzione dai metodi rule-based alle avanzate architetture neurali che dominano il settore oggi. Oltre ai risultati tecnici, lo studio esamina le implicazioni etiche legate all'uso e alla diffusione delle tecnologie NMT. Tra queste rientrano questioni come i bias linguistici, la sensibilità culturale e il rischio di rafforzare stereotipi attraverso i sistemi automatizzati. L'analisi si conclude con un caso di studio focalizzato sul bias di genere nella traduzione della terminologia medica specializzata. Confrontando le traduzioni generate dai principali sistemi NMT, lo studio evidenzia la persistenza di pregiudizi linguistici legati al genere e il loro potenziale impatto sul discorso professionale e accademico.