Internet wyklucza Azjatów-Amerykanów, którzy nie mówią po angielsku

Pani Tech | Getty, Pixelsquid

Jennifer Xiong spędziła lato pomagając ludziom Hmong w Kalifornii zarejestrować się do głosowania w wyborach prezydenckich w USA. Hmong to grupa etniczna, która pochodzi z gór w Chinach, Wietnamie, Laosie i Tajlandii, ale nie ma własnego kraju, a Xiong był organizatorem wolontariuszy w Hmong Innovating Politics (HIP) we Fresno. W USA jest około 300 000 ludzi Hmong, a ona spędziła godziny na bankowości telefonicznej i pracy nad reklamami w kanałach radiowych i telewizyjnych Hmong. To była inspirująca praca. To była dla mnie zupełnie nowa rzecz, mówi. Młode, postępowe, głównie kobiety wykonujące tę pracę w naszej społeczności były tak rzadkie i wiedziałam, że to będzie ogromny wyczyn. I według wszystkich rachunków było. Ogólna frekwencja azjatycko-amerykańska w wyborach w 2020 r. wyniosła nadzwyczajny , a obserwatorzy twierdzą, że frekwencja wśród obywateli Hmong była najwyższa, jaką pamiętają.

Ale Xiong mówi, że było to również niesamowicie przygnębiające.

Chociaż ludzie Hmong są od dawna związani ze Stanami Zjednoczonymi – wielu z nich zachęcano do migracji przez Pacyfik po tym, jak zostali zwerbowani do wspierania Stanów Zjednoczonych podczas wojny w Wietnamie – często są pomijani w głównym nurcie dyskursu politycznego. Jeden przykład? Na stronie internetowej urzędnika hrabstwa Fresno rządowa strona docelowa do rejestracji wyborców ma opcję przetłumaczenia całej strony na język Hmong – ale, jak mówi Xiong, wiele informacji jest błędnie przetłumaczonych.

Powiązana historia

Amerykanie pochodzenia azjatyckiego używają Instagrama do ochrony swoich społeczności

Po serii przestępstw z nienawiści Amerykanie pochodzenia azjatyckiego wykorzystują media społecznościowe do organizowania i wyposażania najbardziej narażonych w swoich społecznościach.

I zaczyna się od samego początku. Zamiast słowa Hmong oznaczającego cześć lub powitanie, mówi, jest coś innego, na przykład „twój honor” lub „królowa” lub „król”.

Widzenie czegoś tak prostego, wykonanego niepoprawnie, było frustrujące i zniechęcające. Mówi, że nie tylko prawdopodobnie została przerzucona przez Tłumacza Google, ale nie była nawet edytowana i sprawdzana, aby zapewnić płynność i spójność.

Xiong mówi, że tego rodzaju nieostrożność jest powszechna w Internecie – i to jeden z powodów, dla których ona i inni członkowie społeczności Hmong mogą czuć się wykluczeni z polityki.

Nie tylko oni mają poczucie, że cyfrowy świat nie został stworzony dla nich. Sama sieć jest zbudowana na architekturze anglojęzycznej, a większość dużych platform mediów społecznościowych, które obsługują dyskurs publiczny w Stanach Zjednoczonych, również stawia na angielski.

A ponieważ technologie stają się w Stanach Zjednoczonych odpowiednikami przestrzeni obywatelskich, prymat języka angielskiego został spotęgowany. Dla Amerykanów pochodzenia azjatyckiego przejście na technologię cyfrową oznacza, że ​​dostęp do instytucji demokratycznych – od rejestracji głosowania po wiadomości lokalne – jest utrudniony przez bariery językowe.

Jest to również problem w opiece zdrowotnej. Podczas pandemii, kiedy pacjenci rasy czarnej, latynoskiej i rdzenni byli dwa do trzech razy bardziej narażeni na hospitalizację lub śmierć niż biali, bariery te stanowiły kolejne obciążenie: Brigham and Women’s Hospital w Bostonie odkrył, że pacjenci nieanglojęzyczni byli o 35% bardziej narażeni na zgon z powodu choroby zakaźnej niż ci, którzy mówili po angielsku. Problemy z tłumaczeniem to nie jedyny problem. Xiong mówi, że kiedy użytkownicy Hmong próbowali umówić się na szczepienia, poproszono ich o znak zodiaku jako pytanie bezpieczeństwa — pomimo faktu, że wielu w tej społeczności nie jest zaznajomionych z zachodnią astrologią.

W normalnych czasach przezwyciężenie tych wyzwań byłoby wystarczająco skomplikowane, ponieważ Amerykanie pochodzenia azjatyckiego są najbardziej zróżnicowaną językowo grupą etniczną w Ameryce. Ale po roku, który przyniósł dramatyczny wzrost w świecie rzeczywistym i ataki online w przypadku Amerykanów pochodzenia azjatyckiego sytuacja stała się pilna w inny sposób.

Nie łapią dezinformacji

Christine Chen, dyrektor wykonawczy APIAVote, organizacji non-profit, która promuje zaangażowanie obywatelskie wśród mieszkańców Azji i wysp Pacyfiku, mówi, że życie polityczne zawsze było wykluczające dla mieszkańców Azji w USA, ale w przypadku przestrzeni cyfrowych jest jeszcze trudniejsze. O wiele łatwiej jest być silosem.

Duże platformy, takie jak Facebook, Twitter i YouTube, są popularne wśród Amerykanów pochodzenia azjatyckiego, podobnie jak aplikacje do przesyłania wiadomości, takie jak WeChat, WhatsApp i Line. To, z jakich kanałów komunikacji ludzie korzystają, często zależy od ich pochodzenia etnicznego. Podczas kampanii wyborczej Chen skupił się na budowaniu sieci wolontariuszy, która mogłaby wchodzić i wychodzić z tych silosów, aby osiągnąć maksymalny wpływ. W tamtym czasie dezinformacja wymierzona w Amerykanów pochodzenia azjatyckiego szalał w grupach WeChat oraz na Facebooku i Twitterze, gdzie moderacja treści jest mniej skuteczna w językach innych niż angielski.

Wolontariusze APIAVote dołączyliby do różnych grup na różnych platformach, aby monitorować dezinformację, jednocześnie zachęcając członków do głosowania. Wolontariusze odkryli, że na przykład Amerykanie wietnamscy byli celem, twierdząc, że Joe Biden był socjalistą, żerującym na ich obawach przed komunizmem – i podobnie jak przesłania polityczne narzucane Kubańsko-Amerykanom .

Chen mówi, że chociaż zasady moderowania treści z Facebooka, Twittera i innych skutecznie odfiltrowały niektóre z najbardziej oczywistych dezinformacji w języku angielskim, system często pomija takie treści, gdy są one w innych językach. Zamiast tego tę pracę musieli wykonać wolontariusze, tacy jak jej zespół, którzy szukali dezinformacji i zostali przeszkoleni, aby ją rozbroić i zminimalizować jej rozprzestrzenianie się. Te mechanizmy, które mają wyłapywać określone słowa i rzeczy, niekoniecznie wychwytują dezinformację i dezinformację, gdy są one w innym języku, mówi.

Usługi tłumaczeniowe i technologie Google, takie jak Translatotron oraz słuchawki do tłumaczenia w czasie rzeczywistym używaj sztucznej inteligencji do konwersji między językami. Jednak Xiong uważa, że ​​te narzędzia są niewystarczające dla Hmong, bardzo złożonego języka, w którym kontekst jest niezwykle ważny. „Myślę, że staliśmy się naprawdę samozadowoleni i zależni od zaawansowanych systemów, takich jak Google”, mówi. Twierdzą, że są „dostępne w języku”, a potem to czytam i mówi coś zupełnie innego.

(Rzecznik Google przyznał, że mniejsze języki stanowią trudniejsze zadanie związane z tłumaczeniem, ale powiedział, że firma zainwestowała w badania, które szczególnie przynoszą korzyści w zakresie tłumaczeń języków o niskich zasobach, wykorzystując uczenie maszynowe i opinie społeczności).

Aż w dół

Wyzwania związane z językiem online wykraczają poza Stany Zjednoczone — i dosłownie sprowadzają się do podstawowego kodu. Yudhanjaya Wijeratne jest badaczem i analitykiem danych w think tanku LIRNEasia na Sri Lance. W 2018 roku zaczął śledzić sieci botów, których aktywność w mediach społecznościowych zachęcała do przemocy wobec muzułmanów: w lutym i marcu tego roku doszło do serii zamieszek syngaleskich buddystów wymierzonych w muzułmanów i meczety w miastach Ampara i Kandy. Jego zespół udokumentowane logika polowania botów, skatalogowała setki tysięcy syngaleskich postów w mediach społecznościowych, a wyniki przeniosła na Twittera i Facebooka. Mówiliby wszelkiego rodzaju miłe i dobre intencje – w zasadzie suche stwierdzenia, mówi. (W oświadczeniu Twitter mówi, że używa oceny ludzkiej i zautomatyzowanych systemów, aby bezstronnie stosować nasze zasady wobec wszystkich osób w serwisie, niezależnie od pochodzenia, ideologii lub umiejscowienia w spektrum politycznym.)

Kiedy skontaktował się z MIT Technology Review, rzecznik Facebooka powiedział, że firma zleciła niezależną ocenę praw człowieka dotyczącą roli platformy w przemocy na Sri Lance. która została opublikowana w maju 2020 r. , i wprowadził zmiany w następstwie ataków, w tym zatrudnił dziesiątki moderatorów treści mówiących po syngalesku i tamilsku. Wdrożyliśmy proaktywną technologię wykrywania mowy nienawiści w syngaleskim, aby pomóc nam szybciej i skuteczniej identyfikować treści potencjalnie naruszające prawa.

„To, co mogę zrobić z trzema linijkami kodu w Pythonie w języku angielskim, dosłownie zajęło mi dwa lata przyglądania się 28 milionom słów syngaleskich”

Yudhanjaya Wijeratne, LIRNEasia

Kiedy zachowanie bota trwało nadal, Wijeratne stał się sceptyczny wobec frazesów. Postanowił przyjrzeć się bibliotekom kodu i narzędziom programowym, z których korzystały firmy, i stwierdził, że mechanizmy monitorowania mowy nienawiści w większości języków innych niż angielski nie zostały jeszcze zbudowane.

Wiele badań dotyczących wielu języków takich jak nasz po prostu nie zostało jeszcze wykonanych, mówi Wijeratne. To, co mogę zrobić z trzema linijkami kodu w Pythonie w języku angielskim, dosłownie zajęło mi dwa lata przyglądania się 28 milionom słów syngaleskich w celu zbudowania podstawowych korpusów, zbudowania podstawowych narzędzi, a następnie doprowadzenia rzeczy do tego poziomu, na którym mógłbym potencjalnie wykonaj ten poziom analizy tekstu.

Po tym, jak zamachowcy-samobójcy zaatakowali kościoły w Kolombo, stolicy Sri Lanki, w kwietniu 2019 r. Wijeratne zbudował narzędzie do analizy mowy nienawiści i dezinformacji w syngaleskim i tamilskim. System o nazwie Pies podwórzowy , to bezpłatna aplikacja mobilna, która gromadzi wiadomości i dołącza ostrzeżenia do fałszywych historii. Ostrzeżenia pochodzą od wolontariuszy przeszkolonych w sprawdzaniu faktów.

Wijeratne podkreśla, że ​​praca ta wykracza daleko poza tłumaczenie.

Wiele algorytmów, które przyjmujemy za pewnik, a które są często cytowane w badaniach, w szczególności w przetwarzaniu języka naturalnego, daje doskonałe wyniki w języku angielskim, mówi. A jednak wiele identycznych algorytmów, nawet używanych w językach, które różnią się tylko o kilka stopni — czy są to języki zachodnioniemieckie, czy z drzewa języków romańskich — może zwracać zupełnie inne wyniki.

Przetwarzanie języka naturalnego jest podstawą zautomatyzowanych systemów moderacji treści. Wijeratne opublikował artykuł w 2019 roku, który zbadał rozbieżności między ich dokładnością w różnych językach. Twierdzi, że im więcej zasobów obliczeniowych dostępnych dla języka, takich jak zbiory danych i strony internetowe, tym lepsze algorytmy mogą działać. W niekorzystnej sytuacji znajdują się języki z biedniejszych krajów lub społeczności.

Jeśli budujesz, powiedzmy, Empire State Building dla języka angielskiego, masz plany. Masz materiały, mówi. Masz wszystko pod ręką i wszystko, co musisz zrobić, to zebrać te rzeczy. Dla każdego innego języka nie masz planów.

Nie masz pojęcia, skąd będzie pochodził beton. Nie masz stali ani pracowników. Więc będziesz tam siedzieć, stukając jedną cegłę na raz i mając nadzieję, że może twój wnuk lub wnuczka dokończą projekt.

Głęboko zakorzenione problemy

Ruch mający na celu zapewnienie tych planów jest znany jako sprawiedliwość językowa i nie jest nowy. Amerykańskie Stowarzyszenie Adwokatów opisuje sprawiedliwość językową jako ramy, które chronią prawa ludzi do komunikowania się, rozumienia i bycia rozumianym w języku, w którym wolą i czują się najbardziej wyartykułowani i najpotężniejsi.

Powiązana historia

AI nadal nie ma zdrowego rozsądku, aby zrozumieć ludzki język Przetwarzanie języka naturalnego poczyniło ostatnio wielkie postępy — ale ile sztuczna inteligencja naprawdę rozumie to, co czyta? Mniej niż myśleliśmy.

Droga do sprawiedliwości językowej jest wątła. Firmy technologiczne i usługodawcy rządowi musieliby nadać temu znacznie wyższy priorytet i zainwestować znacznie więcej zasobów w jego realizację. Jak zauważa Wijeratne, rasizm, mowa nienawiści i wykluczenie wymierzone w Azjatów, zwłaszcza w Stanach Zjednoczonych, istniały na długo przed internetem. Nawet jeśli można osiągnąć sprawiedliwość językową, nie rozwiąże to tych głęboko zakorzenionych problemów.

Ale dla Xiong sprawiedliwość językowa jest ważnym celem, który uważa za kluczowy dla społeczności Hmong.

Po wyborach Xiong przyjęła nową rolę w swojej organizacji, starając się połączyć kalifornijską społeczność Hmong z usługami publicznymi, takimi jak Census Bureau, urzędnik hrabstwa i rejestracja szczepionek. Jej głównym celem jest poznanie społeczności tam, gdzie się znajdują, czy to w radiu Hmong, czy w języku angielskim za pośrednictwem Facebooka na żywo, a następnie poszerzenie perspektywy ludzi Hmong dla szerszej publiczności. Ale każdego dnia musi stawić czoła nierównowadze w technologii, która odcina ludzi od rozmowy – i blokuje im dostęp do zasobów.

Równość oznaczałaby działanie w świecie, w którym tłumaczenie ustne i pisemne jest po prostu normą, mówi. Nie pytamy, czy jest na to wystarczające budżetowanie, nie kwestionujemy, czy jest ważne, czy wartościowe, ponieważ traktujemy je priorytetowo, jeśli chodzi o stół legislacyjny i przestrzeń publiczną.

Poprawka: Sieć WWW została wynaleziona w Szwajcarii. Artykuł błędnie stwierdził, że został wynaleziony w USA. Odniesienie zostało usunięte.

ukryć