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Der Lieblingsspruch eines meiner Übersetzungsdozenten im Studium war: «Und das kann die Maschine eben nicht!» Doch was genau kann die Maschine nicht, was wir menschlichen Übersetzerinnen und Übersetzer können?
Um diese Frage beantworten zu können, müssen wir uns zuerst ansehen, wie Tools zur maschinellen Übersetzung funktionieren.
Moderne Übersetzungstools wie DeepL und Google Translate basieren auf dem Prinzip des maschinellen Lernens. Dabei werden einem System unzählige vorgefertigte Übersetzungen vorgelegt, anhand derer es sich selber beibringt, wie es übersetzen muss. Mit jeder Übersetzung lernt das System etwas dazu und wird so immer besser und zuverlässiger.
Das Prinzip des maschinellen Lernens beruht auf Wahrscheinlichkeiten. Ein Übersetzungstool, das nach diesem Prinzip arbeitet, entscheidet sich stets für die naheliegendste Lösung. Sprich: Wenn ein ähnlicher Satz in anderen Texten mehrfach auf eine bestimmte Weise übersetzt wurde, dann wird das System mit dem vorliegenden Satz genauso verfahren.
Und genau hier liegt die grosse Schwäche dieser maschinellen Übersetzer: Sie sind langweilig. Sie können sich nicht vom Ausgangstext lösen und etwas ganz neu formulieren, damit es bei Ihrer Zielgruppe besser ankommt. Sie korrigieren in ihrer Übersetzung keine Schwächen oder Fehler im Ausgangstext und beachten auch nicht den spezifischen Kontext einer Publikation.
Solange Übersetzungstools nach dem Prinzip des maschinellen Lernens funktionieren, werden sie von Tag zu Tag besser darin, plausible Lösungen zu finden – aber die plausibelste Lösung ist nicht immer die beste Lösung. Dafür braucht es nach wie vor Menschen, die Sprache nicht als mathematische Funktion begreifen, sondern als kreatives Spiel.
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