Digitalität – Linguistische Werkstattberichte

Mit 80 Sprachen um die Welt? Hilft uns das maschinelle Übersetzen wirklich beim Erhalten von Minderheitensprachen?

von Monja Jannet
Bild: Erstellt mit Microsoft Bing Image Creator

Wirft man einen Blick auf das Sprachangebot von Google Translate und ähnlich bekannten Anbietern von Online-Tools zum maschinellen Übersetzen, kann einem zunächst die große Anzahl angebotener Sprachen auffallen. Getreu dem Motto, Sprachbarrieren überwinden zu wollen, haben sich die Anbieter auf die Fahnen geschrieben, mit ihren Übersetzungssystemen Sprecher:innen von immer mehr Sprachen erreichen zu wollen. Microsoft berichtete beispielsweise in einem Blog-Beitrag des Microsoft Translator Blogs zuletzt im April 2023, von nun an 129 Sprachen zur maschinellen Übersetzung anzubieten.

Ein Anbieter treibt diese durch künstliche Intelligenz (KI) generierte Mehrsprachigkeit jedoch auf die Spitze und führt die Liste der meisten unterstützten Sprachen deutlich an: Während Google Translate im Jahr 2022 seinem Übersetzungssystem noch 24 neue Sprachen hinzufügte und damit einen vorläufigen Höhepunkt von insgesamt 133 verfügbaren Sprachen erreichte, kündigt der Tech-Gigant in einer Pressemitteilung vom Juni 2024 an, erneut Sprachen zu ergänzen. So stockt Google Translate sein Repertoire an übersetzbaren Sprachen um 110 neue Sprachen auf und bietet dementsprechend aktuell 243 Sprachen an.

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ChatGPT schreibt Geschichte(n). KI-generierte Texte als Grundlage linguistischer Analysen

von Robert C. Schuppe
Beitragsbild

ChatGPT ist überall. Seit der Erstveröffentlichung des Chatbots im November 2022 ist die Diskussion über Chancen und Risiken von Sprachgeneratoren als Gesprächsthema nicht mehr wegzudenken. Im akademischen Kontext ist das insbesondere in Bezug auf Prüfungsleistungen und schriftliche Arbeiten der Fall. Aus der Perspektive der Linguistik halte ich es jedoch auch für eine ausgesprochen wichtige Aufgabe, den Output von Generatoren wie ChatGPT zu analysieren. Dass diese Technologie unsere Gesellschaft nachhaltig verändern wird, dürfte außer Frage stehen. Was jedoch bei der Textproduktion durch Chatbots geschieht, ist nur bedingt nachvollziehbar.

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Trotz ChatGPT, DeepL und Co: Translator:innen geht die Arbeit nicht aus

von Oliver Czulo und Ralph Krüger in der Blogreihe Translation und Technologie

Bild: Photo by Possessed Photography on Unsplash

Bezüglich des Übersetzens und Dolmetschens – im Deutschen zusammengefasst unter dem lateinischen Lehnwort Translation – herrscht derzeit ein weit verbreitetes Missverständnis: Den Berufen und damit den Studienfächern wird aus verschiedenen Ecken heraus der baldige Tod vorhergesagt. Zu verführerisch flüssig klingen die Texte, die von maschinellen Übersetzungssystemen wie DeepL und inzwischen auch von Chatbots wie ChatGPT produziert werden und den Eindruck vermitteln, die Maschine würde es zukünftig schon alleine richten. Die Hochschulen spüren dies bereits: Studieninteressierte wenden sich zunehmend von den Fächern im Bereich der Translation ab. Dem steht ein Markt gegenüber, der nicht erst seit gestern händeringend nach Fachkräften sucht. Diese Talentlücke wird auch in renommierten Branchenumfragen wie der European Language Industry Survey beklagt, die in ihrer Ausgabe aus dem Jahr 2022 eine konzertierte Aktion von Politik-, Hochschul- und Branchenvertretern fordert, um dem drohenden Mangel an Experten für die mehrsprachige Fachkommunikation zu begegnen.

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Translation und Technologie: Neue Antworten auf alte Sprachbarrieren (Teil 2)

von Oliver Czulo in der Blogreihe Translation und Technologie
Beitragsbild: Bild von Avel Chuklanov auf Unsplash

Zu Beginn dieses Jahres startete die Blogreihe Translation und Technologie, die in bisher elf Beiträgen Einblicke in das Zusammenspiel von verschiedenen Arten der Translation – Übersetzen, Dolmetschen, Videospielelokalisierung usw. – und digitaler Technologie geben. Der erste Teil der Reihe endete im Frühling, der zweite Teil, mit dem dieser Beitrag abschließt, rundet die Einblicke in “Translation und Technologie” ab.

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„Bewegt mal“ – Einblicke in die Softwarelokalisierung

Gastbeitrag von Sheeren Münch-Schmitt in der Blogreihe Translation und Technologie

Beitragsbild: Sheeren Münch-Schmitt

Nicht erst seit Beginn der Corona-Pandemie ist ein Großteil unseres (Arbeits-)Lebens digital. Es gibt immer mehr Tools für die Kommunikation und Zusammenarbeit. Dass es sich nicht um originär deutsche Software handelt, bemerken wir oft nur dann, wenn die Benutzeroberfläche (user interface, kurz: UI) fehlerhaft ist (wie auf meiner im Titelbild gezeigten Uhr mit motivierendem Schrittzähler). Ebenfalls auffallend sind Hilfetexte, die ausschließlich maschinell übersetzt angeboten werden. Letzteres war beispielsweise lange Zeit bei Microsoft der Fall.

Abbildung 1 Screenshot einer Hilfeseite von Microsoft

Die Lokalisierung – oft auch mit dem Numeronym l10n für localization abgekürzt – von Software ist ein ziemlich komplexes Arbeitsgebiet. Es kommen verschiedene Textsorten und Themen zusammen: von einzelnen Schaltflächen über kurze Marketingtexte für den App-Store und ausführliche Hilfeartikel für Nutzer oder – techniklastiger – für IT-Administratoren bis hin zu Rechtstexten, z. B. Endnutzer-Lizenzverträge (end user license agreement, EULA).

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Qualität von Sprachtechnologie messen

Gastbeitrag von Johannes Härtel in der Blogreihe Translation und Technologie

Beitragsbild: Johannes Härtel

Hand aufs Herz: Würden Sie in ein selbstfahrendes Auto einsteigen, das Ihnen neunzigprozentige Sicherheit garantiert? Wahrscheinlich schon, so menschliche Fahrer nur eine achtzigprozentige Sicherheit vorzuweisen hätten. Der Einsatz einer Technologie hängt immer am Vergleich zur Alternative.

Es gilt, eine Basis für diesen Vergleich zu finden. Denn was bei der Sicherheit von Verkehrsmitteln eine einfache Rechnung ist, die höchstens an mangelnder Erfassung der relevanten Zahlen scheitert, ist bei der Bewertung von Sprachtechnologien keinesfalls trivial.

Nicht nur das Definieren von Messgrößen und das Messen mit selbigen ist kniffelig; selbst der Anwendungszweck bestimmt die Fehlertoleranz. Während meine Anforderung an meine tägliche Fahrt zur Arbeit klar ist – ich möchte nicht stürzen, bluten und vor allem nicht sterben – ertrage ich bei meinem Strandurlaub das ein oder andere unverständlich übersetzte Gericht auf der Speisekarte gern und bin hier und da eventuell sogar etwas amüsiert.
Geht es bei den zu verarbeitenden Texten hingegen nicht um mein 20-Euro-Privatvergnügen, sondern im professionellen Umfeld um viel Geld und Haftungsfragen oder in der Politik gar um internationale Beziehungen, sinkt hingegen die Fehlertoleranz schnell und ein Kichern kommt gar nicht erst auf.

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Maschinelle Übersetzung und romanische Minderheitensprachen

Gastbeitrag von Christine Paasch-Kaiser und Felix Hoberg in der Blogreihe Translation und Technologie

Beitragsbild: Photo by Victor Garcia on unsplash.com

Maschinelle Übersetzung (MÜ) ist in aller Munde und zugleich das Schreckgespenst einer ganzen Branche. Jeder von uns hat sich wohl schon einmal, wenn nicht häufiger, eines kostenlosen maschinellen Übersetzungssystems bedient. Die Gründe dafür sind vielfältig: Es geht schneller als selbst zu übersetzen. Wir sind uns eines Ausdrucks in der Ausgangssprache nicht sicher. Wir beherrschen eine Sprache nicht ausreichend oder überhaupt nicht, benötigen aber Informationen. Auch die pure Neugierde und absurde Ergebnisse sind ein Grund für die Nutzung, wie ihn etwa Carmen Canfora in ihrem Beitrag zur Übersetzung der schwedischen Website von Amazon beschreibt. Vor Einführung der Neuronalen Maschinellen Übersetzung (NMÜ) machte beispielsweise dieser Übersetzungsvorschlag im Internet die Runde:
Kernseife – nuclear soap

Technischer Fortschritt bei der MÜ

Die technischen Fortschritte und Errungenschaften werden von vielen gelobt und die Entwicklung von den Tech-Firmen weiter vorangetrieben. Wie Stephan Grabowski in seinem Beitrag beschreibt, entstehen derzeit vermehrt Domänen-spezifisch trainierte MÜ-Modelle, um den spezifischen Bedarfen gerecht zu werden, die die allgemeinsprachlichen, kostenfreien Systeme von Google und Microsoft nicht decken können. Diese Fortschritte und Entwicklungen sind es auch, die immer wieder Anlass dazu geben, die Existenz einer ganzen Branche und ganzer Studiengänge zu hinterfragen: Brauchen wir überhaupt noch Humanübersetzerinnen und Humanübersetzer? Wenn große Unternehmen wie der IT-Konzern Fujitsu selbst Verträge zur Absicherung inhaltlicher Richtigkeit mit DeepL übersetzen (vgl. Handelsblatt 20, 2020), hat dann das Argument der (hoch)sensiblen Textsorten noch Bestand, schließlich nutzen viele Firmen in der Zwischenzeit eigene Lizenzen oder sogar selbstentwickelte MÜ-Systeme? Aber wie sieht das bei kleineren Sprachen aus? Gibt es für sie überhaupt maschinelle Alternativen zur Humanübersetzung? Und wenn ja, wie gut sind sie und wie vertrauenswürdig sind ihre Anbieter?

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Der “Alleskönner” Maschinenübersetzung und seine Grenzen: Ein Erfahrungsbericht aus der Videospiellokalisierung

Gastbeitrag von Stephan Grabowski in der Blogreihe Translation und Technologie

Beitragsbild: Photo by Kevin Ku on unsplash.com

Die maschinelle Übersetzung ist unersetzlich geworden. Das spart Zeit und Geld. Ohne maschinelle Übersetzung könnte die wachsende Nachfrage nicht mehr gedeckt oder bezahlt werden. Die maschinelle Übersetzung wird immer ausgefeilter, und in einigen Fällen ist es schwierig, sie von der menschlichen Übersetzung zu unterscheiden. Wenn es mit dieser Geschwindigkeit wächst, werden nach einigen Jahren menschliche Übersetzer überflüssig.

Diesen ersten Absatz habe ich mit dem Google Translator vom Deutschen ins Tadschikische und zurück übersetzen lassen. Das Original lautete:

Maschinelle Übersetzung ist nicht mehr wegzudenken. Sie spart Zeit und Kosten. Ohne maschinelle Übersetzung könnte man den steigenden Bedarf nicht mehr decken oder bezahlen. Maschinelle Übersetzung wird immer besser und ist teilweise kaum noch von Humanübersetzung zu unterscheiden. Wenn sie sich in diesem Tempo weiterentwickelt, werden menschliche Übersetzer in wenigen Jahren überflüssig sein.

Eine verblüffend gute Qualität für ein so exotisches Sprachenpaar. Einige dieser Phrasen hat sicher jeder Übersetzer in den letzten Jahren häufiger gehört und mehr oder weniger beklommen darauf reagiert. Dieser Beitrag soll aber alles andere sein als ein Lobesschreiben auf die Technologie. Vielmehr soll er aufzeigen, in wie vielen Bereichen menschliche Arbeit nötig ist und auch in Zukunft sein wird, um diese Technologie weiterzuentwickeln und einzusetzen.

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Schriftdolmetschen

Gastbeitrag von Nina Cisneros in der Blogreihe Translation und Technologie
Beitragsbild: Nina Cisneros

Jeder kennt sie – die Untertitel bei Filmen und im Fernsehen. Möchte man die Originalstimmen seiner amerikanischen Lieblingsschauspieler hören und auch die Textstellen verstehen, die so dahingenuschelt wurden, sind sie äußerst hilfreich. Entweder auf Englisch oder gleich in der deutschen Übersetzung. Was für Normalhörende bei fremdsprachigen Filmen nützlich ist, ist für sehr viele Menschen unabdingbar, um nicht nur Filmen, Reportagen und Nachrichtensendungen, sondern auch Seminaren, Konferenzen oder dem Schulunterricht folgen zu können.

Menschen mit Hörbehinderungen haben laut UN-Behindertenrechtskonvention und den entsprechenden nationalen Gesetzen einen Anspruch auf gleichberechtigte Teilhabe am politischen und gesellschaftlichen Leben. Und dort, wo das Hörvermögen nicht ausreicht, hilft ein anderes Sinnesorgan aus – das Auge.

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War Amazon zu blöd?

Gastbeitrag von Carmen Canfora in der Blogreihe Translation und Technologie
Beitragsbild: Collage von Carmen Canfora

Ach, was haben wir uns amüsiert: Ende Oktober machte Amazon mit einer missglückten schwedischen Übersetzung seiner Website Schlagzeilen. Offensichtlich war diese maschinell erstellt und (wahrscheinlich aufgrund der immensen Anzahl der angebotenen Artikel) nicht posteditiert, also von einem Menschen überprüft, worden. Dadurch kam es zu teils skurrilen, teils vulgären Artikelbezeichnungen – ein gefundenes Fressen für die Presse, siehe z. B. Reuters und The Guardian, und Balsam für die Seele vieler Fachübersetzer, die sich seit Jahren den Mund fusselig reden und vor den Gefahren Maschineller Übersetzung (MÜ) warnen. Nicht zuletzt, weil vielen Übersetzern zusehends die Umsätze wegbrechen oder ihnen Übersetzungsaufträge zu aberwitzigen Konditionen angeboten werden, die sich bei näherer Betrachtung als ungeliebte und meistens schlechter bezahlte Postediting-Aufträge entpuppen. Und hatte es mit Amazon nicht endlich einmal die Richtigen erwischt? Ich gebe es zu, auch mir ging es so, und natürlich habe ich den entsprechenden Tweet geteilt.

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Computer als Übersetzer?

von Dirk Siepmann in der Blogreihe Translation und Technologie
Beitragsbild: Photo by Christian Wiediger on unsplash.com

Hand aufs Herz: Würden Sie in ein selbstfahrendes Auto einsteigen, das Ihnen neunzigprozentige Sicherheit garantiert? Wohl kaum. Auf anderen Gebieten dagegen suggeriert die KI-Forschung, dass 90 % „richtige Entscheidungen“ bereits ein herausragendes Ergebnis darstellen, so auch auf dem Gebiet der Übersetzung.

In der Tat ist auch für jeden Laien ersichtlich, dass die traditionell als „maschinelle Übersetzung“ (MÜ) bezeichnete Form des Übersetzens seit etwa 2015 einen erheblichen Innovationsschub durch den Einsatz künstlicher neuronaler Netzwerke erfahren hat. Grundsätzlich beruhen die bei der MÜ zum Einsatz kommenden Algorithmen auf dem Pattern Matching (Musterabgleich): Es geht darum, einem ausgangssprachlichen Muster (sprich: Wort, Satz) ein identisches zielsprachliches Muster zuzuordnen. Genau hier zeigt sich auch schon Glanz und Misere des KI-Modells der Übersetzung: Es geht von Identitätsbeziehungen zwischen zwei Sprachen aus, während die allgemein anerkannte Übersetzungstheorie diese nur als seltenen Ausnahmefall zulässt und in der Regel lediglich Ähnlichkeitsbeziehungen zwischen Sprachen postuliert.

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Übersetzung: Von der Schreibmaschine zur NMT – Was braucht’s zum Erfolg?

Gastbeitrag von Georg Sponholz und Viktorija Tapai in der Blogreihe Translation und Technologie
Beitragsbild: AbbVie Deutschland GmbH & Co. KG

Die Abteilung Language Services gibt es bei AbbVie bereits seit über 30 Jahren. Das ist durchaus ungewöhnlich, denn in unserer Branche ist die Lokalisierung ein Bereich, der häufig über externe Anbieter abgedeckt wird.

Ein Grund, warum unsere Abteilung bereits so lange im Unternehmen verankert ist, ist aus unserer Sicht gleichzeitig eine wichtige Voraussetzung, um als Übersetzer*in Erfolg zu haben: Wir sind flexibel und wir sind neugierig!

Flexibilität ist Voraussetzung

Flexibilität ist gerade bei uns in der forschenden Pharmaindustrie von ganz entscheidender Bedeutung. In einer stark reglementierten Branche werden wir zum einen global immer wieder mit neuen Zulassungsbedingungen konfrontiert, zum anderen haben wir regelmäßig neue Indikationen und Therapiegebiete, die es zu erschließen gilt. Ein spannendes Umfeld, das zwangsläufig neugierig macht und unsere Kreativität immer wieder herausfordert.

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Der Dolmetscher von morgen

Gastbeitrag von Anne-Kathrin Ende in der Blogreihe Translation und Technologie
Bildbeitrag: Photo by Possessed Photography on Unsplash

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.

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Translator*innen sind unverzichtbar für eine inklusivere Gesellschaft

Gastbeitrag von Linda Stegmann in der Blogreihe Translation und Technologie
Beitragsbild: Hannah Busing

Neu ist uns das nicht:

Wir leben in einer äußerst komplexen Welt mit diversen Lebensweisen und sehr unterschiedlichen Bedürfnissen ihrer einzelnen Bewohner*innen. Das bedeutet für die Gesellschaft vielfältige Anforderungen und – wenn erstere nicht erfüllt werden – zahlreiche Probleme.

Momentan sieht es nicht danach aus, als ob unsere Welt einfacher werden würde. Im Gegenteil.

Wir haben mehr als je zuvor Zugang zu Informationen und zu persönlichen Berichten von Menschen auf der ganzen Welt. Wir erfahren, dass überall Menschen aus der Gesellschaft exkludiert, also ausgegrenzt werden und kein gleichberechtigtes Leben führen – auch bei uns. Wir wissen: Es sind gesellschaftliche Strukturen und auch unser ganz persönliches Verhalten, durch die Menschen „behindert“ werden.

Dies rückt die Frage, in welcher Gesellschaft wir leben wollen, mehr denn je ins Zentrum unserer Aufmerksamkeit.

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Kommunikation auf der dunklen Seite der Macht?

Gastbeitrag von Jean Nitzke und Silvia Hansen-Schirra in der Blogreihe Translation und Technologie
Beitragsbild: muffinman71xx

Schenkt man dem SPD-Abgeordneten Lars Klingbeil Glauben, so ähnelt der Übersetzer der Zukunft dem Droiden C-3PO aus den berühmten Star Wars-Filmen. Als Verkörperung des typischen Antihelden war C-3PO eigentlich für Protokollfragen und Übersetzungen programmiert worden. Hier spielt Science Fiction mit dem Menschheitstraum, eine Sprache zu verstehen, ohne sie erlernt zu haben – ein Traum, der schon in der Bibel mit dem Turmbau zu Babel Platz fand: Die Maschine löst das Problem der Mehrsprachigkeit.

Durch die jüngsten Entwicklungen der Künstlichen Intelligenz (KI) im Bereich der Maschinellen Sprachverarbeitung scheint dieser Menschheitstraum nun wahr zu werden. So kommentierte der bereits erwähnte Politiker die neusten Entwicklungen der Künstlichen Intelligenz in der ARD-Talkshow ANNE WILL am 25. November 2018 wie folgt: „Ich nehme mal nur das Beispiel der Übersetzer, der Dolmetscher […] die wird es in ein paar Jahren als Dienstleister nicht mehr geben, weil technologische Entwicklung das überflüssig macht.“ Wird Science Fiction also zur Realität? Übernehmen demnächst KI-gesteuerte humanoide Roboter die Kommunikation für uns? Oder reicht uns schon eine App auf dem Smartphone, um Sprachbarrieren zu überwinden? Was ist an Klingbeils Aussage dran?

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