Neuronale maschinelle Übersetzung in der Praxis – Faszination und Chance

Neuronale maschinelle Übersetzung in der Praxis – Faszination und Chance

Der rasante Fortschritt in der künstlichen Intelligenz geht Hand in Hand mit der wachsenden Sorge um wegfallende Jobs. Sind es die immer gleichen Tätigkeiten aus dem sogenannten Niedriglohnsektor, die wenig Fachwissen beanspruchen und klaren Regeln folgen oder doch die Arbeitsplätze Höherqualifizierter, die am Ende daran glauben müssen? Die Angst vor einschneidenden Veränderungen im Arbeitsmarkt ist nachvollziehbar. Doch überdeckt sie auch diverse Möglichkeiten, die mit der Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz einhergehen.
Ist maschinelle Übersetzung bereits Realität?
Die Automatisierung von Prozessen hat in der Übersetzerbranche längst begonnen. Translation Memory Systeme übertragen bereits übersetzte Sprachpaare in Bruchteilen von Sekunden, indem sie auf Sprachdatenbanken zurückgreifen. Bei diesem Übersetzungsverfahren, welches in der Branche von nahezu allen professionellen Übersetzern verwendet wird, wird der Mensch zwar von einer Maschine im Prozess unterstützt, übernimmt aber immer noch das eigentliche Übersetzen. Künstliche Intelligenz hat jedoch das Potenzial, den Übersetzungssektor noch weiter umzukrempeln. Neuronale netzwerkgestützte Maschinen können nicht nur einzelne Wortpaare identifizieren und in eine grammatische Grundordnung einpflegen, sondern auf Basis riesiger Datenmengen Kontext und Muster erkennen. Künstliche Intelligenz (KI) wird eventuell irgendwann in der Lage sein, vorherzusagen, was wir sagen werden, basierend auf dem, was wir jemals gesagt haben.
Wie werden sich neuronale Netzwerke auf die Praxis auswirken?
In Teilen des Sprachgebrauchs sind Maschinen die besseren Übersetzer. Ein Computer wird zum Beispiel niemals Zahlenwerte falsch übersetzen (und kann sogar problemlos umrechnen!). Es offenbaren sich jedoch einige unangenehme Tatsachen in der praktischen Verwendung neuronaler maschineller Übersetzungsdienste.
1. Tests haben gezeigt, dass Abkürzungen – diese kommen bei Fachtexten in praktisch jedem Satz vor – oft falsch übertragen werden. Dabei sind Abkürzungen sinntragende Einheiten, die für die Verständlichkeit eines Textes unverzichtbar sind.
2. Ähnlich verhält es sich beim Kontext: Obwohl der Kontext bei der neuronalen maschinellen Übersetzung häufig korrekt erfasst wird, tauchen mitunter falsche, aus dem Zusammenhang gerissene Übersetzungen auf. Beispiel: Wir ließen einen deutschen Text zum Thema „Parkplätze“ durch eine neuronale Maschinenübersetzung vorübersetzen – mit überraschendem Ergebnis. Das Programm erkannte den Kontext größtenteils problemlos. Aber einige Textstellen eben nicht: „Parkplatz“ wurde mit „storage space“ (Lagerraum) übersetzt. Deshalb braucht es trotz maschinelle Vorübersetzung immer einen Fachübersetzer der Quell- und Zieltext vergleicht.
3. Weitere Probleme ergeben sich bei Unterscheidung zwischen britischem und amerikanischem Englisch. Trotz einheitlicher Verwendung im Ausgangstext finden sich im englischen Zieltext zwar formal korrekte aber diffus verwendete Schreibweisen.
Angesichts dieser Fehlerquellen dürfte jedem klar sein, dass der menschliche Übersetzer weiter eine entscheidende Rolle spielen wird, um eine brauchbare und fehlerfreie Übersetzung zu erhalten. Allein die Rolle wird sich verändern: Ähnlich eines Flugzeugs und seines Piloten übernimmt der Computer die eigentliche Arbeit und der Mensch trifft die Entscheidungen.
Die Frage wird sein, wie schnell künstliche Intelligenzen kulturelle, politische und historische Zusammenhänge in der Sprache verstehen. Oder ob eine Maschine die Fähigkeit entwickelt, kulturell einmalige, sogenannte unübersetzbare, Wörter korrekt zu übertragen. Nehmen Sie zum Beispiel das japanische Wort „Kyonikumama“, was in etwa bedeutet: „Eine Mutter, die ihr Kind aktiv zu akademischen Höchstleistungen antreibt.“ Oder das indonesische Wort „jayus“, was so viel bedeutet wie „ein Witz, der so schlecht erzählt wird, dass er lustig ist“. Wie würde die maschinelle Übersetzung dieser Wörter wohl aussehen?

Wir haben den Google Übersetzer gefragt:


Stellt die Daten- und Informationssicherheit ein Risiko dar?

Für Unternehmen und Organisationen, die auf Übersetzungsdienstleistungen zurückgreifen, spielt neben Qualität und Preis Datensicherheit eine entscheidende Rolle. Der Schutz sensible Daten, gerade im juristischen Bereich und bei personenbezogenen Daten, muss auch bei digitalen Lösungen gewährleistet sein. Diesen können Anbieter neuronaler Maschinenübersetzungen aktuell noch nicht garantieren, da u.a. ungesicherte Verbindungen verwendet werden. Dies mussten Nutzer des Übersetzertools translate.com schmerzlich erfahren: Hochsensible, private Daten wurden von Google indiziert und damit öffentlich gemacht. Der Bundesverband der Dolmetscher und Übersetzer (BdÜ) empfiehlt derzeit, bei vertraulichen Informationen auf maschinelle Übersetzung zu verzichten.

 

Letztendlich werden künstliche Intelligenzen im Bereich der Übersetzung zunehmend Bedeutung erlangen – dank neuronaler Netze. Ob sie irgendwann in der Lage sein werden, die Kreativität und das Verständnis zu entwickeln, eigenständig eine effektive Lokalisierung zu erstellen?

Lesen Sie in unserem Blogbeitrag, welche Chancen Neuronale Maschinenübersetzung bietet.