人工智能 (AI) 不断融入各个领域和行业。多年来,社交媒体公司利用人工智能技术来审核用户的内容、个性化推荐并优化整体用户体验。虽然机器学习模型在识别和处理有害和暴力内容方面已被证明是有效的,但越来越多的人担心这些模型在应用于非英语内容时会做出偏见和歧视性决定。在本文中,我重点介绍了 Meta 的 Facebook 在管理阿拉伯语内容方面采用的人工智能内容审核。我认为阿拉伯语内容受到“不一致审核”的影响,这意味着某些内容将被过度审核,而其他内容尽管违反了平台的标准,但仍将保持不变。这些不一致限制了用户在该地区参与有意义的政治辩论的能力。简而言之,讲阿拉伯语的用户现在不确定他们的内容是否会被算法删除或保留。这种不明确和不一致的审核导致阿拉伯互联网用户对人工智能工具和应用程序产生社会不信任。
摘要 — 各种文本翻译中的目标语言非对等问题可以用多种方式处理。在此背景下,翻译研究广泛讨论了 Mona Baker 建议的在单词级别处理非对等的方法。然而,之前没有研究同时使用她的描述和评估翻译信息材料的功能适当性。基于 Mona Baker 推荐的在单词级别实现目标语言对等的策略,本研究比较了信息文本类型中使用的单词级翻译方法。选择了阿拉伯语 HAND 习语进行研究。主要问题是 Baker 的方法是否能够充分解释和评估译者为实现功能目标语言对等而使用的单词级策略?本研究旨在实现以下目标:确定 Mona Baker 如何看待翻译,确定 Baker 提出的主要策略,并确定“翻译的普遍性”是什么。索引术语 — Hand 习语、Mona Baker、策略、翻译困难、对等、省略
现代技术对全球生活产生了根本性的变革影响。从传统的经济互动向更大的数据和平台的活动的持续转变强调了数字经济的中心地位。对于王国来说,强大的数字经济可以作为促进非石油部门的催化剂,这将有助于实现愿景2030所需的经济增长和多样性。在执行这一数字经济政策时,王国旨在提高数字经济的贡献,作为总GDP的一部分,与其他领先的全球经济体相提并论。
