Fachübersetzungen mit künstlicher Intelligenz: maschinelle Übersetzung ist kein Ersatz für Profi-Übersetzer
Im Diskurs über die gesellschaftlichen Veränderungen wird das Feld der Maschinenübersetzung zum Epitom einer dystopischen Zukunft, in der hoch qualifizierte Linguisten und Fachübersetzer durch künstliche Intelligenz ersetzt werden. Die maschinelle Übersetzung ist eines der wenigen Felder im Bereich des Maschinenlernens, das heute schon so weit entwickelt ist, dass eine Anwendung von künstlicher Intelligenz Realität ist. Dennoch findet die maschinelle Übersetzung von Inhalten auf dem professionellen Sprachmarkt – wo professionelle Übersetzer tätig sind – nur in kleinem Rahmen Anwendung. Vielmehr dient die Technologie in Form von allgemeinsprachlichen, also generischen Sprachmodellen, heute dazu, Menschen ein Grundverständnis von Texten zu vermitteln, die in einer Fremdsprache verfasst sind, die sie nicht beherrschen. Also in Situationen, in denen nie ein Fachübersetzer zurate gezogen worden wäre, sondern allenfalls ein bekannter Muttersprachler.
Die Entwicklungen im Bereich der Maschinenübersetzung waren im letzten Jahrzehnt rasant. Insbesondere das Aufkommen von neuronaler Maschinenübersetzung (Abk.: NMT, vom englischen Begriff »Neural Machine Translation«) stellt einen Quantensprung in der maschinellen Übersetzung von Sprache dar. Dennoch ist die Technologie weit davon entfernt, menschliche Fachübersetzer zu ersetzen. Die Technologie, die diesen Softwares zugrunde liegt, verwendet neuronale Netze, die Zusammenhänge zwischen der Ausgangs- und der Zielsprache erfassen können. Aus vorherigen Übersetzungsdaten lernt die Software Satzstrukturen und sprachliche Zusammenhänge kennen. Mithilfe dieses Ansatzes soll die übersetzte Sprache flüssig und verständlich gemacht werden.
Die Qualität der Übersetzung mit neuronalen Netzen steht und fällt allerdings mit der Qualität der Daten, mit denen sie trainiert werden. Um qualitativ hochwertige Übersetzungen zu realisieren, müssen die neuronalen Netze mit kunden- und fachspezifischen Daten versorgt werden. Selbst dann ist es entscheidend, wie die Technologie im Prozess eingesetzt wird, um eine hohe Sprachqualität zu erzielen. Im professionellen Sprachbereich spielt der Mensch weiterhin die wichtigste Rolle.
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