KI trifft auf Kundenerwartungen

Rückblick auf die ASTT-Tagung "Eine Welt ohne Babel?"

Mein großes Fazit gleich vorneweg:

Wissenschaft bestätigt eigene Erfahrungen in punkto maschinelle Übersetzung

Ja, die Maschinen sind besser geworden. Aber sie erreichen nicht das Niveau menschlicher Übersetzungen, u. a. weil das Verständnis fehlt. Die Maschine kann im Gegensatz zum Menschen keinen Zusammenhang erfassen, denn sie versteht nicht. Bezüge, die mehrere Sätze zurück liegen oder nur aus dem Text insgesamt hervorgehen bzw. nur aus dem Briefing des Kunden, für welche Zielgruppe ein Text bestimmt ist, können zwar zufällig aufgrund statistischer Zusammenhänge stimmen - aber wer möchte sein Glück schon dem Zufall überlassen. Weil maschinelle Übersetzung - wie auch KI insgesamt - auf riesigen Datenmengen basieren, die es im großen weiten Internet gibt, hängt die Qualität z. B. auch von der Sprachkombination ab. Je mehr Daten von hoher Qualität zur Verfügung stehen desto besser. Auch in diesem Punkt bestätigten die Wissenschaftler meine Befürchtung, dass sich die Qualität des Outputs über die Zeit verschlechtern könnte - wenn nicht vom Menschen korrigierend eingegriffen wird. Die bisherigen Trainingsdaten stammen ja in der Regel von von Menschen erstellten Übersetzungen. Das heißt die Qualität des Ausgangsmaterials ist im Moment noch sehr gut. Wie sich dies entwickelt, wenn vermehrt maschinenübersetzte Texte die Datenbasis "verschmutzen", bleibt abzuwarten.

MÜ oder KI nutzen, wo es passt

Im Rahmen der Tekom verkündet ein Unternehmen den Erfolg, dass nach langer Entwicklungs- und Terminologiearbeit 45% des Textes kein Post-Editing mehr benötigen. 45 %! Die restlichen 55 % müssen aber noch bearbeitet werden. Um diese 55 % zu editieren, also zu bearbeiten und zu korrigieren, wird man sich auch die anderen 45 % anschauen müssen, um den Kontext zu kennen, in dem ein Satz steht. Das ist genau das, was die Maschine nicht kann. Und bei diesen Zahlen ging es vermutlich um eher technische Texte, bei denen die Sprache standardisiert ist und Sätze oft kürzer sind als z. B. im juristischen Bereich.

Es spricht einiges dafür, maschinelle Übersetzung gezielt dort einzusetzen, wo es passt. Ich experimentiere dazu weiter mit einer eigenen Engine für einen bestimmten Einsatzbereich, um dort rationeller arbeiten zu können. Es wird aber auch kein Universalwerkzeug für jeden Auftrag sein, da der Nachbearbeitungsaufwand zu groß wäre.

Kundenerwartungen

Light-Post-editing ist tot - lautete die Aussage auf der ASTT-Konferenz. Dies bestätigt sich auch im Feedback von Kunden - sie bemängeln die "wörtliche oder etwas steife Übersetzung" - denn sie sind es bisher einfach anders gewohnt. Dies erfordert definitiv mehr Aufklärung und Absprache, was erwartet wird, was MÜ leisten kann oder eben nicht. Wie stark soll in die von der Maschine gelieferte Übersetzung eingegriffen werden? Ab wann ist der Aufwand höhere als bei herkömmlicher Übersetzung.

Das Einsparpotenzial wird oftmals geringer ausfallen, als viele zunächst erwarten. Wenn man eine Übersetzung überprüft, müssen sowohl Ausgangs- als auch Zieltext gelesen werden - und nicht nur der Ausgangstext, wie es beim Übersetzen der Fall ist. Dann muss verglichen und beurteilt werden, ob Änderungen erforderlich sind, und diese müssen gegebenenfalls noch eingearbeitet werden. Diese vielen Prozessschritte sind vielen nicht bewusst. Dazu kommt noch, dass schon die Einspeisung ins System nur mit editierbaren, elektronisch verfügbaren Texten so einfach möglich ist. Ansonsten kommt zur Be- und Verarbeitung noch die Vorbereitung hinzu.

Das heißt nicht, dass keine Einsparungen möglich sind - sie fallen möglicherweise nur sehr viel geringer aus, als der Laie sich das vorstellt. Zumindest dann, wenn vergleichbare Qualität erwartet wird.