Wie Sie KI-gestützte Übersetzungstools richtig nutzen.
Die neuronale maschinelle Übersetzung (Neural Machine Translation) basiert auf einem künstlichen neuronalen Netzwerk, das in seiner Funktionsweise dem menschlichen Gehirn ähnelt, und auf Deep Learning-Mechanismen. Je mehr Daten in Form von Übersetzungen man in dieses neuronale Netzwerk einspeist, desto besser lernt es, selbst zu übersetzen: Es erkennt Muster, berechnet Wahrscheinlichkeiten und ist dadurch in der Lage, Übersetzungen zu generieren.
Auch die immer populäreren, auf grossen Sprachmodellen (Large Language Models) beruhenden Anwendungen wie ChatGPT lassen sich für die Übersetzung einsetzen. Die zugrundeliegenden Modelle wurden in einem noch wesentlich grösseren Umfang mit mehrsprachigen Daten trainiert. Deren Quellen sind oftmals intransparent, Daten-Quantität geht hier vor Daten-Qualität – mit entsprechenden Vor- und Nachteilen für ihre Anwender.
Klar ist: Mit beiden Varianten lässt sich schnell und günstig übersetzen, doch inhaltliche Fehler sind nicht ausgeschlossen. Die Anwendungen sind dafür programmiert, grammatikalisch einwandfreie und flüssige Sätze zu bilden – mitunter aber auf Kosten der Korrektheit. Dieses Phänomen nennt man «false fluency»: Ein Satz liest sich so gut, dass man gar nicht bemerkt, dass der Inhalt eigentlich falsch übersetzt wurden.
Die Tücken KI-gestützter Übersetzungen
Um Fehler bei der Arbeit mit solchen Tools zu minimieren, ist es wichtig, deren Funktionsweise und die im Hintergrund laufenden Prozesse zu verstehen.
Die Maschine begreift einen Text nicht, ihr Output basiert lediglich auf Berechnungen. Der Kontext ist für sie nicht offensichtlich. Die meisten Tools schauen nicht über Satzgrenzen hinaus: Es ist möglich, dass ein Begriff in einem Satz anders übersetzt wird als im nächsten. Die Konsistenz des gesamten Textes ist oftmals nicht gegeben und muss nachträglich verbessert werden.
Der fehlende Einbezug von Kontext ist auch bei Mehrdeutigkeiten ein Problem: Wenn beispielsweise das Wort «hairdresser» auftaucht, weiss die Maschine nicht, ob ein «Coiffeur» oder eine «Coiffeuse» gemeint ist. Sie verwendet einfach den Begriff, der in den Texten, mit denen sie trainiert wurde, am häufigsten vorkommt – Stichwort Gender-Bias. Gerade die Daten, mit denen die bereits erwähnten LLMs trainiert wurden, spiegeln ein möglicherweise ein veraltetes Weltbild ab. So weisen KI-generierte Übersetzungen überdurchschnittlich häufig Geschlechterstereotypen oder eine in anderer Weise diskriminierende Wortwahl auf, die es zu korrigieren gilt.
Wenn Sie bereits eine Corporate Language erarbeitet haben, sollten Sie im Hinterkopf behalten, dass KI-Tools diese nicht kennen und auch nicht anwenden. Terminologie kann zwar bei manchen KI-Tools vorgängig spezifiziert und dann berücksichtigt werden – bei umfangreichen Glossaren oder kontextabhängiger Verwendung von Begriffen ist dies aber kein leichtes Unterfangen.
Ein KI-Tool kann nicht «mitdenken». Taucht ein Fehler im Ausgangstext auf, wird er von der Maschine einfach in die Zielsprache übertragen. Die Maschine hat auch nicht die Fähigkeit, den übersetzten Text an kulturelle Unterschiede zu adaptieren. Es betrifft oftmals solche Feinheiten, die über das reine Übertragen von Wörtern von der einen in die andere Sprache hinausgehen – für Humanübersetzer ist diese Anpassung dagegen eine Selbstverständlichkeit.
Beim Einsatz KI-gestützter Tools gibt es folglich auch keine Garantie für den richtigen Tonfall, beispielsweise im Falle von Sarkasmus oder Humor. Auch mit wichtigen, jedoch «zwischen den Zeilen» lesbaren Botschaften tun sie sich naturgemäss schwer.
Bei den Gratis-Versionen der bekannten Online-Tools ist die Datensicherheit nicht gewährleistet: Was in den Editor eingegeben wird, kann gespeichert und von der Maschine zum Lernen verwendet werden; gut möglich, dass das Eingegebene zu einem späteren Zeitpunkt an anderer Stelle – bei anderen Anwendern – wieder auftaucht.
Wofür eignet sich also die KI-gestützte Übersetzung?
Eine automatische Übersetzung mit frei verfügbaren Online-Tools eignet sich problemlos für den persönlichen Gebrauch, wenn man beispielsweise den Inhalt eines nicht vertraulichen Textes verstehen möchte. Auch E-Mails, Memos, einfache Sachtexte oder wenig komplexe Anleitungen können sie meistens gut genug bewältigen und damit ein grundlegendes Textverständnis oder auch die einfache Kommunikation in einer Fremdsprache ermöglichen.
Vorsicht geboten ist bei Texten aus den Bereichen Recht, Politik, Medizin, Wissenschaft oder Bildung, wo die Anforderungen an die Qualität deutlich erhöht sind. Auch bei Inhalten aus dem Marketing, der Kommunikation oder dem Fundraising sollte der Einsatz sorgfältig abgewogen werden; die KI-gestützte Übersetzung kann eintönig, wenig kreativ oder zu wenig emotional wirken und dadurch die Wirksamkeit des Textes auf das Zielpublikum deutlich schmälern.
Das Beste aus zwei Welten: Translingua MTPE
Mit Machine Translation und Post-Editing (MTPE) nutzen wir massgeschneiderte KI-Lösungen und das Fachwissen unserer Linguisten. Dabei setzen wir dabei je nach Sprachkombination und Textsorte das am besten passende Produkt ein. Diese sind in unserer sicheren IT- und Translation-Memory-Umgebung integriert, so dass auch Glossare, bereits bestehende Übersetzungen und Styleguide-Vorgaben berücksichtigt werden können.
Die automatische Vorübersetzung wird von unseren Fachübersetzerinnen, die sich für Post-Editing weitergebildet haben, angepasst und optimiert. Unser erfahrenes Lektorat prüft diese post-editierte Übersetzung anschliessend auf Herz und Nieren. Vor der Auslieferung erfolgt nochmals eine Endkontrolle durch das Translingua-Projektmanagement.
Translingua setzt auf die Kombination von Mensch und Maschine und verhilft Ihren Sprachprojekten zum Erfolg.