Gastbeitrag von Anne-Kathrin Ende in der Blogreihe Translation und Technologie
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Sieht er so aus, der Dolmetscher der Zukunft?
Im Dezember 2017 wurde am Haneda Airport, Tokyo, Japan, der Roboter „Cinnamon“ vorgestellt, der inzwischen seit Januar 2018 unter anderem als Übersetzer auf dem Flughafen unterwegs ist.
Wird er den menschlichen Dolmetscher bald ersetzen? Und wenn dem so ist, warum sollte man überhaupt noch ein Dolmetschstudium aufnehmen? Werden menschliche Dolmetscher nicht ohnehin bald von künstlicher Intelligenz (KI) ersetzt? Viele junge Menschen fragen sich das, auch Studierende des Studiengangs Konferenzdolmetschen stellen vermehrt Fragen nach der Zukunft des Berufes.
Aber werden Dolmetscher wirklich in wenigen Jahren durch Roboter ersetzt oder hat der Beruf eine Zukunft? Dazu möchte ich mir im folgenden Artikel ein paar Gedanken machen.
Mr. Translate
Die Firma Tencent, ein chinesischer Internetgigant, zu dessen wohl bekanntesten Produkten der Instant Messenger-Dienst WeChat gehört, ist auf dem Gebiet der maschinellen Übersetzung (MÜ) kein Neuling. So brachte die Firma im Jahr 2017 „Mr. Translate“ (Fanyijun) auf den Markt. Dieser Übersetzungsdienst wird zusammen mit WeChat angeboten.
Im Jahr 2018 hat Tencent für das China’s Boao Forum for Asia erstmals künstliche Intelligenz für das Simultandolmetschen eingesetzt. Wie hier zu sehen, ging dies gründlich schief. Glücklicherweise hatte man trotzdem „richtige“ Dolmetscher engagiert, die einspringen und die Kommunikation retten konnten.
Aber was lief nun schief? Die Firma erklärte dazu im Nachhinein, dass die Redner teilweise unstrukturiert sprachen oder Terminologie falsch verwendeten und somit die Spracherkennung des Systems überfordert war.
Der Traum, dass die gesprochene Sprache automatisch und fehlerfrei in alle anderen Sprachen übersetzt wird, ist sehr alt. Wir erinnern uns an den Übersetzungscomputer in Lem’s „Eden“, an den Babelfisch in Adam’s „Per Anhalter durch die Galaxis“ oder an C-3PO aus Star Wars.
C-FACE-Maske
Viele Firmen arbeiten und forschen an einem „Babelfisch“. Die Firma Donut Robotics brachte kürzlich die C-FACE-Maske auf den Markt, die als „Simultanübersetzer“ für acht Sprachen (Japanisch, Chinesisch, Koreanisch, Vietnamesisch, Indonesisch, Englisch, Spanisch und Französisch) beworben wird.
Sie kostet ungefähr 40 US-Dollar und deckt weitaus mehr Sprachen ab als ein menschlicher Dolmetscher. Ob sie die bessere Wahl ist, sei jedoch dahingestellt.
Lecture Translator
Auch das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) forscht seit Jahren im Bereich Simultanübersetzen. Bereits 2012 wurde der Lecture Translator (Vorlesungsübersetzer) vorgestellt. Hier wird automatische Spracherkennung mit maschineller Übersetzung verbunden. Der Vortrag des Redners wird aufgezeichnet, durch das System verschriftlicht und anschließend ins Englische übersetzt. Die Studierenden folgen der Vorlesung, die in deutscher Sprache gehalten wird, dann auf ihrem Laptop in englischer Sprache. Prof. Waibel, Leiter des Projektes, sagte 2012 in einem Interview mit dem Spiegel noch, dass das ‚sprachliche’ Übersetzen leicht, das ‚verstehende’ Übersetzen für das System jedoch schwer sei. Eine hohe Sprechgeschwindigkeit, Akzente, deutsche komplizierte Satzstrukturen oder Komposita sowie Umgebungsgeräusche bereiteten dem System Schwierigkeiten. Im c’t, dem Magazin für Computertechnik, ist sieben Jahre später dazu zu lesen, dass das Sprachangebot des Lecture Translators von zwei (Englisch und Deutsch) auf mindestens acht Sprachen erweitert werden soll. Also gelingt das verstehende Übersetzen nach sieben Jahren doch besser?
Die Entwicklung der MÜ begann in den 1980er Jahren mit regelbasierten Systemen und statistikbasierten Systemen. Letztere übersetzen einen Text mithilfe statistischer Modelle, jedoch ohne Beachtung linguistischer Regeln.
Ab ca. 2015 erobern neuronale algorithmenbasierte Systeme den Markt. Sie können in Echtzeit übersetzen und haben gegenüber den zuvor genannten Systemen den Vorteil, dass sie antizipieren können, d. h. sie können einen Text selbst sinnvoll vervollständigen. Die neuronalen Strukturen ähneln denen des menschlichen Gehirns. Damit sind diese Systeme in der Lage, eine wesentlich höhere Übersetzungsqualität zu bieten und sie produzieren weniger Fehler bei Syntax, Lexik und Grammatik.
Dennoch hört man von Forschern, dass eine perfekte simultane maschinelle Verdolmetschung noch nicht zu erreichen ist. Die einzelnen Systeme zur Spracherkennung, Textstrukturierung und Übersetzung (respektive Sprachausgabe) sind, jedes für sich genommen, fehleranfällig, die Fehler addieren sich. Arne Grävemeyer gibt dazu in c’t folgendes Beispiel bei der Nutzung des Lecture Translators:
Gesprochen: Wir waren (letzte Vorlesung) stehengeblieben, uns nochmal die Definition des Aufbaus von E-Mails anzuschauen…
Spracherkennung: Wir waren stehengeblieben Hagen und noch mal…
Textstrukturierung: Wir waren stehengeblieben Hagen und nochmal die Definition. Es Aufbau von E-Mails anzuschauen…
Übersetzungsmodul: We were last time stopped Hagen, and once again, the definition. It look at the construction of emails….
Bei den genannten Systemen wird deutlich, dass es sich nicht um SimultanDOLMETSCHEN, sondern um SimultanÜBERSETZEN handelt. Die gesprochene Sprache wird in einem ersten Schritt verschriftlicht, dann strukturiert (also mit Satzzeichen versehen), dann übersetzt.
Der Lecture Translator kann ausländischen Studierenden helfen, einer Vorlesung zu folgen. Jedoch wird er menschliche Unterrichtsdolmetscher, wie sie auch an der Universität Leipzig in den internationalen Trainerkursen an der Sportwissenschaftlichen Fakultät zum Einsatz kommen, nicht ersetzen. Bei der Verdolmetschung im Unterricht kommen neben der rein fachlichen Inhaltsvermittlung noch andere Aspekte zum Tragen. So schreibt Petra Riedinger in ihrer Untersuchung zur Rolle des Dolmetschers in der Erwachsenenbildung, dass der Dolmetscher Mitglied des Bildungsteams, Lehrkraft, Bezugsperson und Kulturmittler in einer Person ist. Er trägt eine große Verantwortung für das Erreichen der Unterrichtsziele und muss sich gleichermaßen mit Lehrenden und Teilnehmenden identifizieren. Aufgaben, die KI nicht erfüllen kann.
Dolmetscher-Tools
Maschinen und Technologie können die Arbeit der Dolmetscher nicht ersetzen, sie aber unterstützen.
So kann zum Beispiel DeepL bei der Vorbereitung auf einen Dolmetscheinsatz Anwendung finden, wie Gesa Büttner kürzlich in einer Masterarbeit beschrieben hat.
PDA (Personal digital assistants) unterstützen den Dolmetscher bei einer konsekutiven Verdolmetschung. Mit einem Smart Pen werden Audioaufnahmen des Gesagten angefertigt. Nach Beendigung des Redeabschnitts hört der Dolmetscher die Aufnahme und verdolmetscht diese in einem simultanen Modus.
„Consecutiva a la vista“ („Sight-Consec“) bietet ebenfalls eine Unterstützung des Dolmetschers beim konsekutiven Dolmetschen an. Das Gesagte wird aufgezeichnet. Die Aufzeichnung geht in ein Spracherkennungsprogramm, wird in Text umgewandelt, den der Dolmetscher auf seinem Laptop sieht und der ihm für eine Verdolmetschung vom Blatt dient.
Die Spracherkennung kann auch beim simultanen Dolmetschen in der Kabine helfen. Eigennamen, Zahlen oder Abkürzungen stellen häufig ein Problem beim Dolmetschen dar. Die schnelle und richtige Erfassung ist essentiell, aber nicht einfach. Mittels Spracherkennung kann das Gesprochene in einen schriftlichen Text umgewandelt und dem Dolmetscher auf seinem Tablet angezeigt werden. So kann er Eigennamen, Zahlen oder Abkürzungen noch einmal prüfen. Eventuelle Fehler können dadurch vermieden werden. Einen Schritt weiter geht der „augmented interpreter“. Das Gesprochene wird nicht nur in Text umgewandelt, sondern mittels Terminologieextraktion auf Eigennamen, Abkürzungen, usw. gescannt. Diese werden dann automatisch in einem Glossar gesucht und dem Dolmetscher in der Zielsprache angezeigt.
Mensch vs. Maschine
Technikaffin oder nicht, durch die derzeitige Corona-Pandemie ist wohl jeder Dolmetscher gezwungen, sich mit der Technik anzufreunden und den technologischen Fortschritt zu nutzen. Denn Reisebeschränkungen, Kontaktverbote und die Angst vor Ansteckung führten dazu, dass Konferenzen häufig gar nicht oder online stattfanden und die Dolmetscher dazugeschaltet wurden. Das Ferndolmetschen hat eine ungeahnte Dynamik erfahren. Hub- und App-basierte Lösungen sprießen wie Pilze aus dem Boden. Zoom, Kudo, Voiceboxer, Interprefy, und die Liste ließe sich beliebig fortsetzen, drängen auf den Markt.
Eine Zusammenarbeit zwischen Entwicklern, Anbietern und Dolmetschern ist in jedem Fall angeraten, um der einen Seite aufzuzeigen, wie ein Dolmetscher arbeitet und der anderen Seite zu vermitteln, dass man keine Angst vor Technik haben muss.
Das Verdolmetschen diplomatischer Sprache, Gebärdensprachendolmetschen, Kulturmittlung und vieles mehr werden Maschinen wohl nicht so schnell lernen. Und so schließe ich optimistisch mit einem Zitat von Georg Rehm vom Deutschen Forschungsinstitut für Künstliche Intelligenz (DFKI) in Berlin: „Die Verdrängung menschlicher Dolmetscher durch Maschinen steht keinesfalls unmittelbar bevor.“
OpenEdition schlägt Ihnen vor, diesen Beitrag wie folgt zu zitieren:
Redaktionsteam (2. Februar 2021). Der Dolmetscher von morgen. Linguistische Werkstattberichte. Abgerufen am 8. Dezember 2024 von https://doi.org/10.58079/qwk6
Vielen Dank für den informativen Artikel. Mein Eindruck ist, dass die Übersetzungstools in den letzten ein bis zwei Jahren einen großen Sprung nach vorne gemacht haben.
Die Qualität der Übersetzungen von DeepL finde ich schon erstaunlich gut, auch wenn man die Texte immer noch einmal Korrektur lesen muss. Und die Qualität des Ergebnisses hängt natürlich auch vom eingegebenen Text ab.
Wir als Dolmetscheragentur haben ja auch schon Absagen bekommen mit der Begründung, man wolle Softwaretools einsetzen. Zugegeben, das waren keine terminologisch anspruchsvollen Veranstaltungen.
Es wurde im Artikel gut deutlich gemacht, was der technische Unterschied zwischen Dolmetschen und Übersetzen ist! Für eine Abschlussarbeit benötige ich die nächsten Wochen eine professionelle Fachübersetzung. Hoffentlich finde ich die Tage einen passenden Übersetzer dafür.