Die maschinelle Übersetzung hat sich in den letzten Jahren rasant weiterentwickelt. Von den eher skurrilen Anfängen mit “Google Translate” hin zu Neural Machine Translation (z.B. DeepL) und Large Language Models (z.B. Chat GPT). Die aktuellen Fortschritte sind für Laien und Profis gleichermaßen beeindruckend. Sie wecken mitunter aber auch unrealistische Erwartungen. Wir erklären deshalb, was aktuell möglich ist – und was nicht.

Maschinen lernen Verstehen und Sprechen

Was sich in den letzten Jahren im Bereich maschineller Übersetzungen getan hat, hat selbst viele Profis überrascht. Einerseits die sprachliche Qualität, die mitunter erreicht wird. Andererseits die Tatsache, dass diese Technologie nicht nur Weltkonzernen zur Verfügung steht, sondern jedem, der ein Smartphone bedienen kann. Das momentan allgegenwärtige Zauberwort “KI” hat – wie überall – zu einem echten Entwicklungssprung geführt und die Ergebnisse allen Interessierten verfügbar gemacht.

Bestes Beispiel ist das Kölner Start-up DeepL, das schon seit Jahren mit der Übersetzungs-Website Linguee im Internet aktiv ist. DeepL hat einen eigenen Deep Learning-Ansatz entwickelt und verwendet sogenannte Convolutional Neural Networks (Convnets). Dazu betreibt die Firma in Island (wo der Strom günstig ist) einen extrem leistungsstarken Supercomputer. Mit 5,1 Petaflops kann dieser Rechner eine Million Worte in weniger als einer Sekunde übersetzen. Das war aber nur der erste Schritt. Im nächsten musste die Software die verschiedenen Sprachen lernen. Dazu wurde eine riesige Menge mehrsprachiger Texte benötigt, anhand derer das Programm lernen konnte, wie Sprache funktioniert, Grammatik und Satzstrukturen zu analysieren und Textinhalte unabhängig von der Sprache zu verstehen sind. DeepL konnte dabei auf die Ressourcen von Linguee zurückgreifen, wo bereits große Mengen mehrsprachiger Texte vorhanden waren. Das Ergebnis ist ein kostenloses Tool, mit dem Text in beliebigen Sprachpaarungen zwischen Englisch, Deutsch, Französisch, Spanisch, Italienisch, Niederländisch, Polnisch und vielen weiteren Sprachen übersetzt werden kann. Noch mehr Sprachen sollen folgen.

Was bringt es in der Praxis?

Hat sich dieser enorme technische Aufwand gelohnt? Vergleicht man die Übersetzungsqualität von DeepL mit der maschinellen Übersetzung, wie man sie vorher z.B. von Google Translate kannte, ist der Unterschied enorm. Google übersetzte (zumindest gefühlt) Wort für Wort und erzeugte damit Texte, die je nach Qualität des Ausgangstextes zwischen verständlich und völlig wirr rangierten. Bei einfachen Texten war es mit Google Translate möglich, sich einen Überblick über den Inhalt zu machen, anspruchsvolle blieben meist unverständlich.

Demgegenüber sind die Übersetzungen von DeepL wesentlich besser. Die Satzstrukturen wirken natürlicher, es fließen Floskeln und sehr menschliche Formulierungen in den Text ein und Fachtermini werden korrekt übertragen. Natürlich sind auch diese Übersetzungen nicht frei von Fehlern: Gerade wenn es um Aufzählungen oder Stichpunkte geht, finden sich häufig Begriffe, die zwar eine mögliche Übersetzung sind, in diesem Kontext aber nicht passen. Sobald es sich aber um längere Texte handelt, scheint DeepL, ähnlich wie ein menschlicher Übersetzer, den Kontext zu verstehen und verwendet die korrekten Übersetzungen.

Dabei muss noch erwähnt werden, dass die Übersetzungsqualität von Sprache zu Sprache schwankt, vermutlich aufgrund der unterschiedlich großen Textmengen, die zum Training der KI zur Verfügung stehen. Englisch funktioniert beispielsweise sehr gut, exotischere Sprachen zeigen noch deutliche Mängel.

Bei Large Language Models wie Chat GPT ist der technische Ansatz etwas anders, das Ergebnis für den Endanwender aber ähnlich: Auch hier lassen sich Texte ganz einfach einfügen und dann in eine Vielzahl anderer Sprachen übersetzen. Die Ergebnisse sind auf den ersten Blick ebenfalls beeindruckend: Sie wirken natürlich und flüssig formuliert, es werden gängige Floskeln und Redewendungen verwendet und offensichtliche Fehler finden sich selten.

Ein spannendes Thema. Ein heikles Thema.

Manch einer fragt sich nun: Wofür benötigen wir überhaupt noch menschliche Übersetzer? Wo Computer die Arbeit doch (anscheinend) deutlich schneller und günstiger erledigen können? Und auch in der Übersetzungsbranche arbeiten einzelne Firmen bereits mit dieser Technik. So gibt es mittlerweile die Möglichkeit, moderne MT-Systeme mithilfe einer API an professionelle CAT-Tools wie memoQ und SDL Trados anzubinden. Das ermöglicht Übersetzungsdienstleistern, die Machine Translation reibungslos in bestehende Übersetzungs-Workflows zu integrieren,  inkl. dem Einbezug von Fachübersetzern, Terminologiedatenbanken und Qualitätssicherungsverfahren. Brauchen wir menschliche Übersetzer also gar nicht mehr?

Was kann Machine Translation?

Die Antwort lautet aktuell: Eine maschinellen Übersetzung ist einer menschlichen qualitativ nach wie vor unterlegen. Und zwar aus verschiedenen Gründen: Machine Translation eignet sich auf dem aktuellen Entwicklungsstand nur für bestimmte Sprachen, Textsorten und Fachbereiche. Dazu zählen beispielsweise umfangreiche Produktbeschreibungen, Kategorie – oder Ratgebertexte oder Texte zur firmeninternen Kommunikation, die in weit verbreitete Sprachen (z.B. Englisch) übersetzt werden sollen. Wichtig ist, dass die Texte möglichst neutral und unemotional geschrieben sind und auch ohne Kontext verstanden werden können.

Hier kann die KI ihre Vorteile ausspielen: Umfangreiche Textmengen können schnell übersetzt werden, und das zu deutlich geringeren Kosten. Aber selbst in diesem Fall ist die maschinelle Übersetzung kein Selbstläufer: Die KI muss professionell verwaltet und vorbereitet werden, um gute Ergebnisse zu liefern. Dazu zählt zum Beispiel das Anlernen mit kundenspezifischer Terminologie. Die Übersetzungen müssen durch geeigneten Linguisten geprüft werden, z.B. mithilfe softwaregestützter QA- & Term-Checks oder einem Korrektorat, das offensichtliche Fehler sucht und behebt. Anschließend müssen die Texte im korrekten Format geliefert werden, am besten über entsprechende Schnittstellen.

Was kann Machine Translation nicht?

Wer hochwertigen Content hat, sollte diesen nicht maschinell übersetzten lassen. Gerade hier sind erfahrene menschliche Übersetzer gefragt, die Texte sprachlich und fachlich korrekt übertragen und dabei auch an die Erwartungen und Gewohnheiten der Zielmärkte anpassen – Stichwort zielgruppengerechte Ansprache. Sprachlich anspruchsvolle Texte, die kreativ mit Sprache umgehen, emotionale Werbetexte oder Texte, die rechtliche Themen behandeln oder sicherheitsrelevant sind, sollten ausschließlich von Menschen übersetzt werden. Denn ein Mensch kann ganz bewusst den Stil eines Textes beeinflussen: Handelt es sich um einen werblichen Text, der den Leser emotional ansprechen und mitreißen soll? Oder eher um einen Gebrauchstext, der neutral und präzise formuliert werden muss? Gibt es eine bestimmte Zielgruppe, sollen Fachtermini verwendet werden, hat der Text einen Nutzen, der über die reine Kommunikation hinausgeht? Wird eine Botschaft „zwischen den Zeilen“ versteckt? Wird jemand zitiert oder auf etwas Bestimmtes Bezug genommen? Wird Sprache kreativ gebraucht, zum Beispiel für Wortspiele oder Wortneuschöpfungen, die gerade im Marketingbereich weit verbreitet sind? Um das zu erkennen, ist es zwingend notwendig, die Unter- und Zwischentöne des Textes zu verstehen.

Jaroslaw Kutylowski, Chief Technology Officer von DeepL, hat dazu in einem Interview gesagt, dass unter anderem auch journalistische Texte eine große Herausforderung darstellen, weil diese häufig Metaphern und andere Stilmittel enthalten, die sich nur schwer übersetzen lassen. Denn in all diesen Fällen sind Transferleistungen notwendig, die von Computern momentan noch nicht erbracht werden können.

Dazu kommt die Haftungsfrage: Was, wenn es bei Übersetzungen zu Fehlern kommt, die Konsequenzen haben? Bei rechtsverbindlichen oder sicherheitsrelevanten Texten kann es dann schnell zu Problemen kommen. Aus dem Grund sind auch nur menschliche Übersetzungen zertifiziert.

Wann ist eine KI-Übersetzung sinnvoll?

Die eigentliche Frage lautet: Wann lohnt sich eine KI-Übersetzung wirtschaftlich? Je anspruchsvoller ein Text und je komplizierter die Sprache, umso aufwändiger ist auch die Kontrolle und Korrektur der maschinellen Übersetzung. Dann ist schnell der Punkt erreicht, wo eine “normale”, also von Menschen durchgeführte Übersetzung günstiger ist. Zumal menschliche Übersetzungen von Übersetzungsspeichern (den Translation Memorys) und anderen “klassischen” Übersetzungstechnologien profitieren, die dafür sorgen, dass die Wortpreise mit der Zeit immer weiter sinken. Bei KI-Übersetzungen ist das nicht der Fall.

Aus wirtschaftlicher Sicht lohnt sich der Einsatz von KI-Übersetzungen also nur bei Texten, die gut dafür geeignet sind: Einfache, neutral formulierte Gebrauchstexte.

Wie steht Eurotext zum Thema Machine Translation?

Wir beobachten die Entwicklungen mit großem Interesse und prüfen permanent, wo sie sich sinnvoll einsetzen lassen. Für geeignete Textsorten und in Rücksprache mit unseren Kunden setzen wir diese Technik ein, jedoch immer in Kombination mit unseren Linguisten und innerhalb der Eurotext-Übersetzungsumgebung. In den meisten Fällen stellen wir aber fest, dass der KI-Einsatz wirtschaftlich keine Vorteile bietet. Unser Hauptaugenmerk liegt deshalb weiterhin auf menschlichen Fachübersetzungen mithilfe unserer serverbasierten Übersetzungsumgebung, bewährten Translation-Memory-Technologien und Fach- und Keyword-Termbanken, mit denen unsere muttersprachlichen und kundenspezifisch konsolidierten Länderteams arbeiten.



Quellen

 

autor_eurotext_100Autor: Eurotext Redaktion

Wir erklären, wie Internationalisierung funktioniert, geben Tipps zu Übersetzungsprojekten und erläutern Technologien und Prozesse. Außerdem berichten wir über aktuelle E-Commerce-Entwicklungen und befassen uns mit Themen rund um Sprache.

 

Bitte beachten Sie: Auch wenn wir in unseren Beiträgen gelegentlich Rechtsthemen ansprechen, stellen diese keine Rechtsberatung dar und können eine solche auch nicht ersetzen. Wenn Sie konkrete Fragen haben, lassen Sie sich bitte von einem Anwalt beraten.