Advancing AI with Integrity: Ethical Challenges and Solutions in Neural Machine Translation

本文讨论了神经机器翻译（NMT）系统中人工智能所面临的伦理挑战，强调开发者确保公正性和文化敏感性的必要性。我们研究了NMT中人工智能模型的伦理能力，考察了NMT开发的每个阶段的伦理考虑，包括数据处理、隐私、数据所有权和同意等方面。我们通过实证研究识别和解决伦理问题，其中包括使用Transformer模型进行卢干达-英语翻译，并通过句子小批量提高效率。我们还进行了相关研究，改进数据标记技术，并对卢干达和英语社交媒体内容进行BERT和Longformer模型的微调。我们的第二个方法是从Google Scholar等数据库和GitHub等平台进行文献综述。此外，本文探讨了AI系统和人类之间责任的分配，强调人类监督在维护NMT伦理标准中的重要作用。结合圣经的观点，我们讨论了NMT的社会影响和开发者的更广泛的伦理责任，认为他们是对其创造物的社会后果负责的管理者。

本文探讨神经机器翻译（NMT）系统中人工智能的道德挑战，强调开发者确保公平性和文化敏感性的必要性。

本文通过实证研究和文献综述，探究了NMT开发的每个阶段的道德考虑，包括数据处理、隐私、数据所有权和同意等问题，并解决了其中的一些道德问题。

本文使用Transformer模型进行卢干达语-英语翻译，并通过句子小批量增强效率。另外，还使用数据标记技术细化数据标记，使用BERT和Longformer模型分析卢干达语和英语社交媒体内容。本文还从圣经的角度探讨了NMT的社会影响和开发者的更广泛的道德责任。

最近的相关研究包括《机器翻译中的道德问题》、《神经机器翻译中的隐私保护》等。