DeepL, Google Translate & Co.: Stellt Künstliche Intelligenz die Übersetzungsbranche auf den Kopf?

Es ist einer der großen, scheinbar unerreichbaren Träume der Menschheit: Mit einer Art Universalübersetzer wie dem Babelfisch aus Per Anhalter durch die Galaxis jede Sprache der Welt (und darüber hinaus) zu verstehen und zu sprechen. Maschinelle Übersetzung bringt uns dem erklärten Ziel einen Schritt näher, doch <a target="_blank" href="http://www.spiegel.de/netzwelt/web/deepl-was-taugt-der-online-uebersetzer-im-vergleich-zu-bing-und-google-translate-a-1167147.html">auch die Übersetzungsfehler sind berühmt berüchtigt</a>. Revolutionieren DeepL, Google Translate und Co. bald die Übersetzungsbranche?
Künstliche Intelligenz: So lernen maschinelle Übersetzungstools
Übersetzungssoftware lernt auf dreierlei Art und Weise. Die regelbasierte Methode führt dazu, dass maschinelle Übersetzungstools die strukturelle Grammatik einer Sprache in ihrer Syntax und Morphologie verstehen und, sofern die verwendeten Strukturen nicht zu komplex sind, für die Übersetzung anwendbar machen können.

Ein weiterer Ansatz ist die sogenannte statistische Maschinenübersetzung. Dazu werden Referenzdaten in einem großen Korpus gesammelt und mit Hilfe eines Algorithmus berechnet, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein bestimmtes Wort auf ein vorhergehendes Wort folgt.

Oder aber die Künstliche Intelligenz verwendet die soeben angeführten Methoden, um neuronale Netzwerke anzulegen. Erfasst werden dann Zusammenhänge zwischen Ausgangs- und Zielsprache. Auf Grundlage eines Prozesses des Versuchs und Irrtums erlernt die Software mehr und mehr Satzstrukturen und sprachliche Zusammenhänge. Diese Optimierung wird auch als sogenanntes <a target="_blank" href="https://de.wikipedia.org/wiki/Deep_Learning">Deep Learning bezeichnet</a>. Das Ziel: Natürliche und flüssige Sprache, die klingt, wie von Menschenhand gemacht.

Was Übersetzungssoftware kann
Tatsächlich hat die maschinelle Übersetzung bereits einige Schritte in die richtige Richtung gemacht. Übersetzungssoftware aus dem Hause Google und Co. liefert Übersetzungen auf Knopfdruck und das um einiges kostengünstiger als Übersetzungsbüros. Einen ganz großen Sprung nach vorne stellt DeepL dar, das so konzipiert ist, dass schon aus geringeren Datenmengen das neuronale Netzwerk effektiv trainiert werden kann. Bis zu eine Millionen Wörter pro Minute kann der Server übersetzen.

Verständliche und teils sogar sprachlich versierte Übersetzungen erbringt die maschinelle Übersetzung immer dann, wenn die Ausgangstexte repetitiv und einfach gestaltet sind. Und die Tools lernen stetig dazu: Je mehr Übersetzungsanfragen gestellt werden und je mehr Feedback die Software von Seiten der User erhält, desto bessere Ergebnisse liefern DeepL, Google Translate und Co. Das gilt vor allem für bestimmte Sprachpaare wie etwa Deutsch und Englisch.

… und was nicht
Gleichzeitig bleiben die Fortschritte häufig auch auf wenige Ziel- und Referenzsprachen beschränkt. Eine Übersetzung Deutsch – Vietnamesisch schafft so im besten Fall einen Anhaltspunkt dafür, um was es im Text gehen könnte und das häufig auch nur mit viel Fantasie. Diese Problematik betrifft alle maschinellen Übersetzungstools.

Obwohl sie stetig dazu lernt, wählt die Künstliche Intelligenz nicht immer die Lösung aus, die Menschen als idiomatischste, also natürlichste und flüssigste Variante, empfinden würden. Was die Maschine einmal gelernt hat, verlernt sie nicht mehr, doch wovon sie noch nie gehört hat, davon kann sie nichts anfangen. Zwischen den Zeilen lesen gelingt Künstlicher Intelligenz nicht, dafür fehlt ihr das ‚Gespür‘ für subtile Zwischentöne oder Ironie. Mehrdeutigkeit bleibt überwiegend unerkannt, auch weil der Maschine das Weltwissen und der Erfahrungsschatz fehlt, den <a target="_blank" href="https://www.translate-trade.com/">menschliche Übersetzer und Dolmetscher</a>haben.

Der Algorithmus hinter Google Translate und Co. versucht Texte in einem sinnvollen Licht zu betrachten und das auch dann, wenn der Ausgangstext eigentlich keinen Sinn ergibt. Mit teils beängstigenden Ergebnissen, wie mysteriös-düsteren ‚Prophetien‘ der maschinellen Übersetzungstools. Narrative, poetische oder umgangssprachlich gefärbte Texte stellen insofern eine große Herausforderung dar, der selbst die ausgereiftesten Tools bisher nicht gewachsen sind.

Während Texte mit einfachen Satzstrukturen und eindeutigem Inhalt so übersetzt werden können, dass zumindest keine inhaltlichen Fragen zurückbleiben, sind Fach- und Wissenschaftstexte bisher zu komplex für die Künstliche Intelligenz. Das bedeutet also, dass sich die maschinelle Übersetzung im Moment vor allem für den Privatgebrauch eignet und hilft, einen ersten Überblick zu bekommen, um was es im Text geht.

Menschliche und Künstliche Intelligenz: Miteinander oder gegeneinander?
In der Übersetzungsbranche gibt es im Großen und Ganzen zwei Tendenzen: Die einen blicken besorgt auf die rasanten Fortschritte der Künstlichen Intelligenz und befürchten, in Zukunft ihren Job bald an den Nagel hängen zu müssen. Die anderen begegnen Google Translate und Co. mit einer gewissen Arroganz, die besagt, dass die Maschine den Menschen nie wird ersetzen können.

Die Wahrheit liegt, wie so häufig, wahrscheinlich in der Mitte. Die Künstliche Intelligenz hat einiges, was für sie spricht. Zum einen ist da der Faktor Kosteneffizienz. Professionelle Übersetzung hat ihren Preis, abgerechnet wird normalerweise nach Normzeile oder Wort. Die Künstliche Intelligenz übersetzt kostenlos oder zumindest kostengünstig. Zum anderen kann auf Knopfdruck und damit quasi sofort eine Übersetzung angefertigt werden.

Allerdings bleibt natürlich die Frage nach der Qualität. Qualitätssicherung ohne das Expertenwissen eines Menschen ist ein Ding der Unmöglichkeit. Zumindest im sogenannten Post-Editing-Prozess werden Sprachmittler also weiterhin eine wichtige Rolle spielen und die Übersetzungen der Maschine so bearbeiten, dass sie möglichst nah an das Ideal einer flüssigen und natürlichen Übersetzung herankommen.
Ein Blick in die Zukunft
Was die Zukunft bringt, bleibt also abzuwarten. Maschinelle Übersetzung wird mit Sicherheit immer ausgefeilter werden und statt nur die Oberflächenstruktur zu verstehen mehr in die Tiefe gehen. Deshalb ist allerdings der Berufsstand der Übersetzungsbranche noch lange nicht in seiner Existenz bedroht, lediglich einige der Aufgaben, die ihnen in Zukunft zukommen werden, sind neu.