{"id":21983,"date":"2023-05-09T09:24:21","date_gmt":"2023-05-09T07:24:21","guid":{"rendered":"https:\/\/www.act-translations.com\/machine-translation-ki\/"},"modified":"2025-03-19T15:15:44","modified_gmt":"2025-03-19T14:15:44","slug":"machine-translation-ki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.act-translations.com\/de-at\/machine-translation-ki\/","title":{"rendered":"Machine Translation durch die KI: Wie viel Mensch braucht es?"},"content":{"rendered":"\n

Nein, Sie lesen jetzt nicht, dass maschinelle \u00dcbersetzungen Teufelszeug sind. Was Sie hier aber lesen: warum die KI bei \u00dcbersetzungen \u00fcberhaupt so einen guten Job machen kann \u2013 und warum der Job noch besser wird, wenn ein Mensch an der \u00dcbersetzung beteiligt ist.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Sprache, das ist nicht blo\u00df eine Abfolge von Buchstaben und W\u00f6rtern, eine Kette an Lauten und Schriftzeichen. Sprache, das ist vor allem auch Kultur und Kontext und gesellschaftlicher Code. Um das zu entdecken, m\u00fcssen wir gar nicht erst in fremde, uns unbekannte Sprachen eintauchen. Es reicht, im Deutschen zu bleiben. Haben Sie schon einmal einem \u00d6sterreicher oder einer \u00d6sterreicherin einen Vorschlag gemacht und als Reaktion ein \u201eSchauen wir einmal!\u201c geh\u00f6rt? Das mag sich f\u00fcr uns anh\u00f6ren wie ein Versprechen, sich sp\u00e4ter eingehender mit Ihrem Vorschlag zu besch\u00e4ftigen, tats\u00e4chlich meint Ihr \u00f6sterreichischer Gespr\u00e4chspartner damit aber: \u201eEigentlich habe ich so gar keine Lust dazu.\u201c <\/p>\n\n\n\n

Maschinelle \u00dcbersetzungen und was sie k\u00f6nnen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Stellen Sie sich vor, Sie w\u00fcrden diesen Code nicht verstehen und damit die Reaktion falsch auffassen. Genau das kann Ihnen passieren, wenn Sie sich ausschlie\u00dflich auf maschinell<\/a>e \u00dcb<\/a>ersetzungen<\/a> verlassen, egal ob kostenlos oder kostenpflichtig. Doch wir wollen Ihnen hier nicht erz\u00e4hlen, dass maschinelle \u00dcbersetzungen pure Scharlatanerie sind. Vielmehr sind auch wir beeindruckt von den technischen M\u00f6glichkeiten und dem Entwicklungspfad, den maschinelle Online-\u00dcbersetzungen versprechen. Lassen Sie uns also ein wenig eintauchen in die faszinierende Welt der maschinell generierten Texte.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Wo Online-\u00dcbersetzungen entstehen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Folgen Sie uns zuerst nach Island. Hier l\u00e4uft in einer riesigen Serverfarm die neuronale Architektur eines der wohl bekanntesten Online-\u00dcbersetzungsdienste in unseren Breiten, DeepL. Dort werden 5,1 Petaflops Anfragen pro Sekunde verarbeitet. Anders formuliert: 5 100 000 000 000 000 Operationen pro Sekunde. Die Grundlage f\u00fcr diese unglaubliche Rechenmenge sind neuronale Netze \u2013 und die bilden einen Quantensprung in der Qualit\u00e4t maschineller \u00dcbersetzungen.  <\/p>\n\n\n\n

Wie die KI zum \u00dcbersetzer wird<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Eigentlich markieren neuronale \u00dcbersetzungen das \u00dcberschreiten der Grenze hin zu K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI). Warum? Weil neuronale \u00dcbersetzungen aus eigenen Fehlern lernen und ihr Sprachmodell selbst an selten genutzte sprachliche Besonderheiten anpassen. Das ist ein signifikanter Unterschied zu statistischen Modellen. Sie orientieren sich ausschlie\u00dflich an Wahrscheinlichkeiten. Es ist wie das Da Capo in der Musik: passiert ein Fehler, ist das Orchester nicht synchron oder wird ein falscher Ton gespielt, so wird das St\u00fcck wieder dort begonnen, wo der Fehler passiert ist. Mit dieser Methode \u201egewinnt\u201c nicht die h\u00e4ufigste \u00dcbersetzung, wie es bei statistischen Modellen der Fall ist, sondern es k\u00f6nnen auch sprachliche Eigenheiten oder seltene Phrasen oder Sprachformeln ber\u00fccksichtigt werden. <\/p>\n\n\n\n

Wo die Maschine Aufwand f\u00fcr den Menschen verursacht<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die Nutzung neuronaler Netze ist ein wesentlicher Fortschritt, zweifellos. Doch es kommt auf viele Faktoren an, damit Maschinen das schaffen k\u00f6nnen, was Sprache ausmacht und n\u00fctzlich macht: eine Mischung aus Pr\u00e4zision und Interpretation. Die finnische Translationsforscherin Maarit Koponen hat schon 2016 in einer Studie herauszufinden versucht, wie viel Post-Editing, also menschliche Korrektur, eigentlich n\u00f6tig ist bei maschinellen \u00dcbersetzungen und daf\u00fcr die Erfahrungen von \u00dcbersetzerinnen und \u00dcbersetzern gesammelt. Das Ergebnis: es ist bei der Machine Translation durchaus ein Faktor, welches Sprachpaar \u00fcbersetzt werden soll. Bleiben die maschinellen \u00dcbersetzungen in der eigenen sprachlichen Familie, etwa Franz\u00f6sisch zu Spanisch, so ist die Qualit\u00e4t dessen, was die Maschine \u00fcbersetzt, oft \u00fcberzeugender als bei nicht miteinander verwandten Sprachen wie Englisch und Estnisch. In dem Fall war der wahrgenommene Aufwand f\u00fcr das Post-Editing deutlich h\u00f6her. <\/p>\n\n\n\n

Keinen Tropfen Sprache versch\u00fctten<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Der \u00dcbersetzer aus der Serverfarm hat heute Talente, die bei einfachen \u00dcbersetzungen und Textformen wie etwa einer Tagesordnung f\u00fcr eine Konferenz oder Informationen \u00fcber einfache Produkte v\u00f6llig ausreichen. Aber Sprache ist, wir haben es ja schon erw\u00e4hnt, eben auch Kultur und ihr Zauber entfaltet sich nicht blo\u00df als Verkettung von S\u00e4tzen oder Abs\u00e4tzen, sondern auch in der Struktur eines Textes. Der englische Schriftsteller Cyril Connoly hat es einmal so formuliert: \u201eDie \u00dcbersetzung von einer Sprache in eine andere ist die empfindlichste intellektuelle \u00dcbung; Im Vergleich zur \u00dcbersetzung wirken alle anderen R\u00e4tsel, von der Br\u00fccke bis zum Kreuzwortr\u00e4tsel, trivial und vulg\u00e4r. Um ein St\u00fcck Griechisch zu nehmen und es ins Englische zu \u00fcbersetzen, ohne einen Tropfen zu versch\u00fctten; was f\u00fcr eine sch\u00f6ne Begabung.\u201c  <\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Mit Post Editing Services das Beste aus der Maschine holen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Wie k\u00f6nnen nun Unternehmen, f\u00fcr die exakte \u00dcbersetzungen businesskritisch sind, sicherstellen, dass blo\u00df keinen Tropfen Sprache versch\u00fcttet wird? Die Antwort ist ein dreistufiges System: auf die Auswahl der passenden maschinellen \u00dcbersetzungstechnologie f\u00fcr den jeweiligen Zweck folgt deren richtigen Anwendung und dann die Kontrolle und Veredelung des Ergebnisses durch menschliche \u00dcbersetzer:Innen \u2013 das Post-Editing<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Machine Translation trifft also auf menschliche Erfahrung und Deep Learning auf tiefes Sprachenverst\u00e4ndnis. <\/p>\n\n\n\n

Nun werden Sie zurecht fragen: wann ist der Mensch denn nicht mehr n\u00f6tig, um pr\u00e4zise und kultursichere \u00dcbersetzungen einfach per Machine Translation zu erm\u00f6glichen?<\/p>\n\n\n\n

Lassen Sie uns dazu zuerst einmal in das Jahr 1954 zur\u00fcckschauen. Am 8. Januar 1954 gab der IT-Riese IBM eine Pressemitteilung heraus, in der es um das Potenzial maschineller \u00dcbersetzungen ging. Zitiert wird darin der Sprachwissenschaftler Leon Dostert: Obwohl er betonte, dass es noch nicht m\u00f6glich ist, `an einem Ende ein russisches Buch einzuf\u00fcgen und am anderen Ende ein englisches Buch herauszuholen\u00b4, sagte Doktor Dostert voraus, dass `in f\u00fcnf, vielleicht drei Jahren\u00b4 die interlinguale Bedeutungsumwandlung durch elektronische Verfahren in wichtigen Funktionsbereichen mehrerer Sprachen eine vollendete Tatsache sein k\u00f6nnte.<\/p>\n\n\n\n

Wir schreiben das Jahr 2023, und ja, die technologische Entwicklung hat sich seit den 50er Jahren des vergangenen Jahrhunderts exponentiell beschleunigt. Neuronal basierte Technologien haben f\u00fcr einen enormen Qualit\u00e4tsschub gesorgt.<\/p>\n\n\n\n

Und dennoch: Sprache wird st\u00e4ndig durch unseren Alltag, durch unsere Reisen, das Kennenlernen und die Verschmelzung verschiedener Kulturen, durch Echtzeit-Kommunikation mit anderen Menschen ver\u00e4ndert, geformt, gepr\u00e4gt. \u00dcbersetzungen sind daher ein Spiegel dieser dauerhaften Metamorphose. Wir sind daher ziemlich sicher: Maschinen werden dieses Erfahrungsnetz nicht so rasch simulieren k\u00f6nnen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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