Het maatschappelijk debat rond gendergelijkheid en het toegenomen bewustzijn rond het belang van genderinclusieve taal en het bestaan van non-binaire genderidentiteiten stellen vertalers voor nieuwe uitdagingen. Hoewel automatische vertaling (machine translation of MT) actief wordt gebruikt in de vertaalindustrie, beschikken de huidige systemen niet over de nodige trainingsdata of optimalisatiemethodes om correct met deze steeds evoluerende genderinclusieve taalstrategieën om te gaan. MT-output versterkt vooroordelen en houdt schadelijke stereotypen in stand. Dit project wil inzicht bieden in de oorzaken van vooroordelen en stereotypering in zowel menselijke als automatische vertalingen door talen te bestuderen die op verschillende manieren grammaticaal geslacht uitdrukken, rekening houdend met vertaalrichting.