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Maschinelle Übersetzung: das Wichtigste in Kürze
02.11.2021
In den letzten Jahren hat der Einsatz von künstlicher Intelligenz auch im Bereich Übersetzungen massiv zugenommen. Texte können heute auf Knopfdruck übersetzt werden.
Es steht ausser Frage: Vom Smartphone bis hin zum autonomen Fahren, die künstliche Intelligenz erleichtert unser Leben erheblich. Diese Technologie findet nicht nur in der Telefonie und Automobiltechnik Anwendung. Applikationen wie Google Translate kommen heute bei Millionen von Menschen täglich zum Einsatz. Sie basieren auf künstlicher Intelligenz, genauer gesagt auf neuronaler maschineller Übersetzung (NMÜ). Diese Technologie ist im Stande, grosse Textmengen innerhalb von Sekunden mit höchster Genauigkeit zu übersetzen. Es wird sogar behauptet, dass mit dieser Technologie übersetzte Texte kaum noch von denen zu unterscheiden seien, die von menschlichen Übersetzern (Humanübersetzern) angefertigt wurden.
Welche Arten maschineller Übersetzung gibt es?
Früher waren Computerübersetzungen regelbasiert. Dabei erstellte der Computer eine Übersetzung auf der Basis eines von Linguisten definierten Regelwerkes. Das Computersystem wandelte den Text von einer Sprache in eine andere um, basierend auf Grammatikregeln und mithilfe eines Wörterbuchs für das Vokabular. Jedoch schlichen sich unbemerkt viele Fehler ein, da es nahezu unmöglich ist, Sprachen mit ihrer Vielfalt an Grammatikregeln und Ausnahmen in ein Computersystem zu erfassen.
Aus diesem Grund wurde kurz danach die statistische maschinelle Übersetzung entwickelt. Diese Art der Computerübersetzung wendet ein System an, das anhand von Textsammlungen lernt, wie Texte übersetzt werden. Eine umfangreiche Textmenge in einer Ausgangssprache wird mit ihrer Übersetzung in einer Zielsprache verknüpft («aligned»). Der Computer analysiert diese Ergebnisse, um die Übersetzungsregeln zu lernen. Nachdem der Computer viele Sätze und ihre Übersetzungen durchlaufen hat, ist er in der Lage, das Gelernte zum Übersetzen neuer Sätze anzuwenden. Dieses System funktionierte so weit gut, wurde jedoch in den letzten Jahren überholt.
Die neuronale maschinelle Übersetzung (NMÜ) macht es nun möglich, eine grosse Menge an Text in Sekundenschnelle zu übersetzen.
Wie funktioniert NMÜ?
NMÜ funktioniert bei Sprachen mit einer anderen Wortfolge oder Wortsegmentierung sehr gut und kann auch höchst komplexe Sprachen verstehen. Die Technologie wurde nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns konzipiert, das Signale an Neuronen leitet. Die Idee dahinter ist, dass NMÜ auf die gleiche Art und Weise wie das menschliche Gehirn übersetzen lernt. Das System wird mit einem umfangreichen Netzwerk von Neuronen darin «geschult» («trained»), anhand des Kontextes des Ausgangssatzes das nächste Wort in einer Übersetzung vorherzusagen. Nach diesem auf neuronalen Netzen basierenden Training können Texte mithilfe von NMÜ automatisch übersetzt werden.
Das Konzept ähnelt dem einer Black Box: Es ist schwierig zu bestimmen, wie genau Übersetzungen solch hoher Qualität angefertigt werden können. Nun mag es zwar unmöglich sein, den komplexen Prozess der NMÜ-Übersetzung zu durchschauen, aber dennoch funktioniert er. NMÜ liefert zum heutigen Zeitpunkt die besten Ergebnisse bei einfach strukturierten Texten und wiederkehrenden Textstellen (wie zum Beispiel bei bestimmten technischen Texten). Bei kreativen Texten aus den Bereichen Literatur oder Poesie sowie bei Marketing- und Werbetexten oder Slogans kann die neuronale maschinelle Übersetzung jedoch noch nicht mithalten. Denn sie ist nicht in der Lage, den Stil und die Tonalität dieser Texte wiederzugeben.
Braucht es künftig noch Humaneingriffe bei NMÜ?
Auch wenn NMÜ einwandfrei zu funktionieren scheint, schleichen sich dennoch immer wieder kleinere Fehler ein. Im Rahmen eines «Post-Editing» korrigieren Humanübersetzer diese Fehler, die im Regelfall von Rechtschreib- und Syntaxfehlern bis hin zu verschiedenen Übersetzungsfehlern reichen, wie beispielsweise falschem oder fehlendem Sinngehalt, Auslassungen usw.
Nach dieser Überarbeitung ist das Endprodukt für das Zielpublikum klar und verständlich. Wenn Sie mehr über die mit dem Post-Editing verbundenen Herausforderungen und das Post-Editing erfahren möchten, lesen Sie unseren nächsten Beitrag zu diesem Thema.
Ist der Datenschutz bei den mit NMÜ bearbeiteten Daten gewährleistet?
Der Datenschutz ist ein wichtiger Aspekt, der beim Übersetzen auf jeden Fall berücksichtigt werden muss. Bei der Verwendung kostenloser Online-NMÜ-Übersetzungssysteme wie DeepL, Reverso oder Google Translate werden Daten hochgeladen, in einer Cloud gespeichert und der Öffentlichkeit zugänglich gemacht. Ausserdem könnten alle in das System eingespeisten Daten auch als Trainingsdaten für die Entwicklung von Algorithmen verwendet oder sogar an andere Unternehmen verkauft werden.
Sensible Daten sind also nicht mehr geschützt. Deshalb verbieten viele Unternehmen und Organisationen ihren Sprachdienstleistern ausdrücklich, Daten in frei verfügbare Online-Plattformen zur maschinellen Übersetzung einzuspeisen. Im Gegensatz dazu sind viele von ihnen bereit, in proprietäre NMÜ-Lösungen zu investieren, die ein Höchstmass an Datenschutz garantieren.
Mit NMÜ sind noch weitere Risiken verbunden. Wir werden diese in einem nächsten Beitrag näher erläutern. Bleiben Sie dran.
Wie sieht die Zukunft für Übersetzerinnen und Übersetzer aus?
Zurzeit sind Texte, die mit NMÜ-Systemen bearbeitet werden, noch auf die manuelle Hilfe des Menschen angewiesen. Ob sie die Arbeit des Menschen je übertreffen oder komplett ersetzen können, steht noch in den Sternen. Aber eines steht fest: Die NMÜ-Technologie entwickelt sich laufend weiter. Als Sprachdienstleister achten wir stets darauf, was die Technologie für uns bereithält, um uns weiterzuentwickeln und die jeweils aktuellen Bedürfnisse unserer Kunden erfüllen zu können.
Quellen:
- FIT. (Mai 2021). FIT Position Paper on Post-Editing. The voice of associations of translators, terminologists and interpreters around the world. In: Féderation Internationale des Traducteurs, https://www.fit-ift.org/publications/papers/#:~:text=FIT%20Position%20Paper%20on%20Post-Editing%20FIT%2C%20as%20the,Paper%20on%20the%20Role%20of%20FIT%20May%202020 [zit. 06.01.2022].
- Manhart, K. (28.01.2011). Die Masse macht’s. Grundlagen: Maschinelles Übersetzen. In: PC-Magazin, https://www.pc-magazin.de/ratgeber/die-masse-macht-s-995192.html [zit. 06.01.2022].
- Gelmetti, T. (17.10.2018) Ein Rennen gegen die Digitalisierung: verdrängt künstliche Intelligenz menschliche Übersetzer? In: Marketing Management-Blog, ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften, https://blog.zhaw.ch/marketingmanagement/ein-rennen-gegen-die-digitalisierung-verdraengt-kuenstliche-intelligenz-menschliche-uebersetzer/ [zit. 06.01.2022].
- RWS: Introducing neural machine translation (NMT) for Trados Studio (rws.com); 11.11.2021