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Sprache im Allgemeinen und speziell die Interaktion zwischen Fremdsprachen waren von Beginn an einer der Bereiche, auf die das, was damals schlicht als „Informatik“ bezeichnet wurde, ein besonderes Augenmerk hatte. Die Vorstellung, eine Maschine könnte einmal das menschliche Denken perfekt imitieren und sich autonom verständigen, faszinierte vom ersten Tag an und war Utopie und Ansporn zugleich. Heute ist der Traum weitgehend Wirklichkeit geworden, der Begriff „Künstliche Intelligenz“ ist fester Bestandteil unseres Vokabulars. Was dies für das internationale Geschäft bedeutet, ist zuweilen schwer zu überblicken. Mit diesem kleinen Abriss möchten wir unseren Kunden helfen, Tatsachen von Vermutungen und Gerüchten (Pardon: Fake News natürlich!) zu unterscheiden.

Künstliche Intelligenz und Übersetzung – von gestern bis heute

Sprachen als Spiel- und Übungsplatz der 60er und 70er Jahre

Als in Japan das erste sprechende „Elektronengehirn“, das brav grüßen und auf ein paar Grundfragen scheinbar selbständig antworten konnte, enthüllt wurde, keimte in der Presse bereits die Überlegung auf, ob in absehbarer Zeit Roboter als Dolmetscher fungieren könnten, und die Antwort der Ingenieure war ein klares optimistisches „Ja“. Gerade Übersetzer vermochten dies nicht zu glauben, zu komplex seien Sprachstrukturen und -nuancen, zu wichtig die interkulturelle Kompetenz, als dass eine Maschine sie beherrschen könne. Auch das Versprechen, mit immer größeren Computern immer mehr Daten und somit Wortschatz und Grammatik implementieren zu können, wusste die Skepsis nicht ganz zu vertreiben. Zumindest herrschte in unserer Branche darüber Konsens, dass es, wenn überhaupt jemals, nicht ganz so bald sein könne.

Von den netten Spielzeugen der 80er Jahre zu den Übersetzungshilfen der 90er

Angesichts der freundlichen kleinen weißen zweibeinigen Blechfreunde mit den lustigen blauen Augen, die auf Industriemessen mit hölzernen Sätzen und erheblicher Sprechverzögerung eher durch ihre Niedlichkeit punkteten, schien das Thema jedoch nicht im engen Sinne vorrangig.
Mitte der 90er Jahre allerdings kamen erste Programme auf, die für die Übersetzer zunächst eine große Arbeitserleichterung darstellen sollten. „CAT-Tools“ in Form von Translation Memory-Software schienen das Gebot der Stunde.

Wie das Übersetzungswerkzeug im neuen Jahrtausend zum double-edged tool wurde

Ein zweischneidiges Schwert spaltete von nun an nach und nach die Übersetzergemeinde – demographisch und kaufmännisch. Während die Mehrheit der Übersetzer darüber erfreut war, sich nicht mehr nur auf das eigene Gedächtnis verlassen zu müssen und dadurch Zeit zu gewinnen, die sie bisher für die Suche in ihrem Archiv nach bestimmten Textabschnitten, internen Firmenfachterminologien oder Formulierungen aufgewendet hatten, blickten einige mit Zurückhaltung und Misstrauen auf die neuen Arbeitshelfer. Tatsächlich sind die Pflege der Datenbanken oder die Vorbereitung von Dateiformaten auf den zweiten Blick nicht viel weniger zeitraubend als die bisherigen Prozesse; bereits übertragene Sätze können je nach Kontext nicht blind übernommen werden, wie die Werbung es versprach, sondern müssen ohnehin per Hand angepasst und redigiert werden; die benötigten materiellen und finanziellen Ressourcen sind erheblich. Erfahrene Übersetzer vor allem monierten, dass dadurch die Qualität von Übersetzungen zu sinken drohe, wenn nicht eine sehr beachtliche Mehrarbeit investiert würde, für die kein geldwerter Ausgleich angeboten würde.

Licht und Schatten: CAT-Tools im Dienste der Internationalisierung und Globalisierung

Wie immer im Leben haben Medaillen und Werkzeuge zwei Seiten.

CAT-Tools sind ein Segen für den Übersetzungskunden im B2B

Für Geschäftskunden sind CAT-Tools ein Segen: Sie bekommen ihre Übersetzungen schneller; sie können sicher sein, dass ihre Fachterminologie in allen Texten beachtet und systematisch verwendet wurde; sie sparen Geld, denn zu einem früheren Zeitpunkt bereits bearbeitete Textteile werden rechnungsmindernd berücksichtigt; sie können ihre Übersetzungsbudgets besser steuern, da die Berechnung oft nach der Wortzahl des Ausgangstextes erfolgt und Kostenvoranschläge in vielen Fällen überflüssig macht. Es ist Dienstleistung in Vollendung.

Es ist nicht alles Gold …

Vereinfacht ausgedrückt: Die Vorstellung auf der Bühne der Übersetzung wirkt müheloser und ist sehr viel kundenorientierter, effizienter und perfekter geworden. Dies ist nicht zu bestreiten, und Künstliche Intelligenz hat daran einen großen Anteil.
Wie im Theater oder im Ballett auch steckt hinter dieser Leichtigkeit allerdings eine große Menge sehr harter Arbeit … die hinter den Kulissen geschieht, nicht gesehen, und somit auch nicht (mehr) entlohnt wird. Es ist kein Geheimnis, dass sich die Übersetzungshonorare im deutschen Sprachraum in den letzten zehn Jahren halbiert haben. Die Übersetzer müssen also, um ihre Existenz zu sichern, mehr Kunden finden und Aufträge annehmen, während ihre Leistung immer kleiner geredet wird.
Diese brancheninterne Situation bedeutet im Umkehrschluss aber auch, dass der Kunde mehr denn je wirklich sicher sein muss, dass er es mit einem zuverlässigen, kompromisslos seriösen Übersetzungspartner zu tun hat, der bereit ist, trotz nicht mehr uneingeschränkt blühender Arbeitslandschaft höchste Qualität zu liefern und nicht die Meinung vertritt, er müsse nur das tun, wofür er tatsächlich bezahlt würde, sondern von sich aus willens ist, zusammen mit dem Kunden die sogenannte Extrameile zu gehen, der sich dem Erfolg des Kunden verpflichtet fühlt.

In unserem nächsten Blogartikel im Februar werden wir Ihnen daher genau erklären, woran Sie eine gute Übersetzungsagentur und ein seriöses Geschäftsgebaren in der Übersetzungsbranche erkennen können.

Bei allen Vor- und Nachteilen: Natürlich tragen CAT-Tools auf sehr wirksame Weise zur Internationalisierung und zur Globalisierung bei, denn sie unterstützen einen in Corporate Language und Corporate Wording einheitlichen internationalen Auftritt. Damit sind sie allerdings nicht mehr allein.

Internationalisierung auf Knopfdruck – ein Traum der 2010er Jahre?

Automatische Übersetzung und neuronale automatische Übersetzung sind die neuen Stichwörter der letzten Jahre und lassen das Thema CAT-Tools beinahe obsolet erscheinen: Ist es möglich, ganz ohne Übersetzer auszukommen? Auf allgemein (sogar mitunter kostenfrei) verfügbare Software zurückzugreifen und Texte ganz ohne den Menschen zu übersetzen? Kann KI Sprachstrukturen mittlerweile so gut erkennen und in eine andere Sprache übertragen, dass MI entbehrlich ist?
Eine Antwort auf diese Frage kann nur seriös sein, wenn sie absolut objektiv ist – und wir haben sie an anderer Stelle in diesem Blog gegeben.

Grenzen der KI im internationalen Geschäft: Suchmaschinen verweigern die Globalisierung

Alle Kontinente sind einen Tastenklick entfernt

Das Internet als Netzwerk verbindet uns mit der ganzen Welt. Die Grenzen unserer Mikrokosmen und Universen scheinen verschwunden. Europa feiert nicht nur Thanksgiving und Halloween, sondern auch Black Friday und Cyberweek. Unsere Geschäftspartner müssen sich nicht mehr zu uns bemühen, Videokonferenzen ermöglichen die simultane Unterzeichnung von Verträgen über Tausende von Kilometern hinweg. Ob dies eher kritisch oder als beispielloser Fortschritt zu betrachten ist, spielt keine Rolle: Es ist die Realität, in der wir leben.
Doch wie international ist diese Realität wirklich? Wie nah sind unsere Geschäftspartner wirklich?

Ernüchternde Erkenntnis: KI versteht die Globalisierung nicht

Im internationalen Geschäft – und dies betrifft gleichermaßen das B2B und das B2C – zeigt sich, dass wir nicht annähernd so weit gekommen sind, wie wir es glauben möchten. Einige Fakten machen deutlich, dass KI Internationalisierung und Globalisierung weniger fördert als behindert.

Regionale Werkzeuge täuschen die große weite Welt vor

Suchmaschinen etwa sind entgegen der geläufigen Meinung keineswegs global ausgerichtet. Die in Europa bekannteste von ihnen ist in Asien oder Russland kein Wirtschaftsfaktor, was die Automatisierung von SEO-Arbeit zunichtemachen kann.

Des Weiteren zeigen die sogenannten „Filterblasen“, wie regelrecht provinziell Künstliche Intelligenz sein kann: Grundsätzlich werden bei der organischen Suche nur Ergebnisse aus der eigenen geografischen Zone angezeigt, auch wenn die Frage in einer Fremdsprache formuliert und in Anführungsstriche gesetzt wird. Um dies zu umgehen, müssen sowohl die Zielsprache als auch das Zielland unter „Einstellungen“ speziell angekreuzt werden.
Bei diesem Schritt wiederum sind die Optionen begrenzt. Es ist nicht möglich, nach Zulieferern in allen französischsprachigen Ländern oder im gesamten hispanischen Bereich zu suchen oder mehrere Länder gleichzeitig auszuwählen. Diese Parameter müssen außerdem nach einem Sitzungsabbruch (also Schließen der Suchmaschine) neu eingegeben werden. Suchmaschinen gehen davon aus, dass der Nutzer etwas in seiner Nähe finden möchte. Die Welt da draußen bleibt für sie offenbar fern und fremd.

Social Media – liken und versinken

Gleiches ist beispielsweise auf Twitter zu beobachten. Wurde zwei oder drei Konten etwa von englischen Kulturinstitutionen gefolgt, schlägt Twitter in der Spalte „Wem folgen?“ konsequent ausschließlich Nutzer aus Großbritannien vor. Auf die Idee, dass das Interesse vielleicht dem Thema in aller Welt und nicht dem geographischen Bereich gilt, kommt das System keine Sekunde – Internationalisierung und Globalisierung … Fehlanzeige.

Andere Denkmuster sind nicht vorgesehen, und hier enthüllt KI genau die Unflexibilität und den Gespürmangel, die sie zum heutigen Stand der Technik je nach Textkategorie und Anspruch noch immer zum Übersetzer dritter, vierter und fünfter Klasse degradiert.

Künstliche Intelligenz spielt in der Globalisierung dahingehend eine Rolle, dass sie den Business-Akteuren mitunter eine schnellere, effizientere und stimmigere Umsetzung der Internationalisierungsstrategie eröffnen kann. Sie bleibt allerdings ein Werkzeug, das die Menschenhand noch braucht, und ist noch sehr weit davon entfernt, uns die Welt objektiv und kulturell angemessen zu Füßen zu legen oder Internationalität selbst und autonom zu gestalten.
Ob Chancen oder Grenzen überwiegen, könnte Gegenstand langer Diskussionen sein.

Gerne laden wir Sie dazu ein, uns Ihre Meinung zu diesem Artikel und zu den zwei Seiten der KI im internationalen Geschäft zukommen zu lassen, die wir gern unter Einhaltung eines strengen und nach Ihren Vorstellungen steuerbaren Datenschutzes in diesem Blog veröffentlichen, wenn Sie es wünschen.

Foto: @canva

 

Ob wir einen Newsletter abonnieren, Zugang zu einem Download-Bereich bekommen, an einem Gewinnspiel* teilnehmen oder über ein Kontaktformular Rückfragen zu einem Produkt stellen möchten – bereits seit Jahren ist uns auf vielen Internet-Seiten das Pop-up, das uns auffordert, unser Menschsein gefälligst nachzuweisen, sehr vertraut. Es folgen entweder eine kurze Zeile voller verzerrter Zahlen und Buchstaben, oder etliche unscharfe Bildchen, auf denen wir mit zugekniffenen Augen nach Ampeln, Verkehrsschildern, Rasenflächen, Geschäftsfassaden oder Fahrzeugen suchen müssen. Es ist lästig, kostet Zeit, und ist je nach Tagesform und Sehvermögen nicht immer unbedingt einfach.

eurolanguage Fachübersetzungen keine Maschinenübersetzung

Wenn es um unsere Arbeit geht, können wir Übersetzer über eine solche Frage allerdings nur müde lächeln. Für uns gibt es nichts Leichteres, als zu beweisen, dass wir keine Maschinen sind. Allen Fortschritten und Varianten von Maschinenübersetzungen zum Trotz sind die mit automatischen Routinen erstellten fremdsprachlichen Texte nämlich deutlich und auf den ersten Blick von dem Ergebnis einer ganzheitlichen und professionellen Dienstleistung zu unterscheiden.

Der Grund: Wie Maschinen das „Übersetzen“ lernen

Um zu begreifen, warum, ist es hilfreich, zu wissen, wie maschinelle Übersetzung überhaupt funktioniert.
Stellen Sie sich vor, Sie würden ein großes zweisprachiges Wörterbuch mit etwa 200.000 Stichwörtern in der Hand halten. Sie finden darin nicht nur einzelne Wörter, sondern auch geläufige Redewendungen und Beispielsätze. Nehmen wir weiter an, Sie wären in der Lage, innerhalb von wenigen Stunden dieses Wörterbuch in allen Einzelheiten auswendig zu lernen. Könnten Sie diese Fremdsprache dann wirklich wie ein Muttersprachler verstehen und sprechen?
Natürlich nicht. Sie hätten eine sehr breitgefächerte Grundlage dazu, aber es würden Ihnen noch weitere Fähigkeiten und Kenntnisse fehlen. Denn Wörterbücher spiegeln nur eine Seite dessen wider, was Sprache ist: Sie sind nicht lebendig, sie können Nuancen und Sprachgefühl nur sehr begrenzt vermitteln.

Dieses Auswendiglernen von Wort- und Satzpaarungen, die ein wenig an Vokabelhefte aus der Schulzeit erinnern, ist die Basis der maschinellen Übersetzung.
In einem zweiten Schritt wird das, was wir im alltäglichen Sprachgebrauch „Grammatik“ nennen, in Form von Regeln und Algorithmen hinzugefügt. So erkennt die Maschine zum Beispiel nach dem „wenn X, dann Y“-Prinzip, wie ein Verb in der 2. Person Plural auszusehen hat.
Hinzu kommen statistische Analysen von bereits übersetzten Textpaaren, durch die die Maschine versucht, typische Muster und Verbindungen zwischen Sätzen zu erkennen und nachzuahmen. Dies soll dazu beitragen, dass die später produzierten Texte sich weniger hölzern, also flüssiger und natürlicher anhören.

Gefährlich gute Übersetzungsmaschinen: Es ist nicht alles Gold …

Gerade in diesem Aspekt liegt eines der größten Probleme maschinellen Übersetzens: Nur weil ein Text sich gut anhört und flüssig erscheint, muss er noch lange nicht richtig sein. Der Unterschied zwischen Sein und Schein kann sogar zu verheerenden Verwicklungen führen.

Missverständnisse auf Wortebene und bei idiomatischen Redewendungen

Wörter mit mehreren Bedeutungen können hier zu mitunter lustigen, für eine seriöse internationale Kommunikation jedoch sehr heiklen Missverständnissen führen, die schlimmstenfalls mit einem erheblichen Imageverlust einhergehen können. Möchten Sie Ihre Kunden etwa zu einem Workshop in den Truthahn einladen, oder doch lieber in die Türkei?

eurolanguage Fachübersetzungen in Handarbeit und mit Hingabe

Und würden Sie sich eher als Weinamateur oder Weindilettant bezeichnen? Das Internet ist geradezu voll von unterhaltsamen Memes und Urlaubsfotos zu diesem Thema.

Dass die KI Fortschritte macht, bedeutet leider nicht, dass solche Verwechslungen ausgeschlossen sind. Sehr kurze Texte, die der Maschine keinerlei Querverbindungen ermöglichen, sind genauso gefährdet wie stilistisch verschachtelte Sätze. Insbesondere, wenn Sie die Zielsprache, in die übersetzt werden muss, selbst überhaupt nicht beherrschen und das Ergebnis nicht überprüfen können, kann dies katastrophale Folgen haben.

Der Grund für Fehlleistungen dieser Art ist einfach: Die Maschine ist bei Begriffen mit unterschiedlichen möglichen Übersetzungen nicht fähig, zu erkennen, was gemeint ist, erst recht nicht, wenn sie von der restlichen Textumgebung keine weiteren Kontextangaben bekommt. Bei Einzeilern wie Slogans und Titeln fällt dies besonders auf. Am fiktiven Beispiel „Die lustige Seefahrt – Ein Schwank in drei Aufzügen“ lässt sich die Schwierigkeit der Aufgabe aufzeigen: Ein Schwank kann ein Theaterstück sein, oder aber eine Bewegung bei Seegang, ein Aufzug kann ein Lift oder auch ein Akt sein. Die Maschine ist von der „Zweideutigkeit“ endgültig überfordert und wählt nach dem Zufallsprinzip bzw. der häufigsten Wortverwendung. Eine Maschine kann nur wiedergeben, aber nicht frei entscheiden.

Die größte Gefahr: Scheinrichtigkeit

Im Falle des Truthahns ist der Fehler für einen durchschnittlich gebildeten Menschen mit rudimentären Kenntnissen des Englischen meistens schnell ersichtlich.
Übersetzungen, die auf den ersten Blick richtig klingen, dennoch falsch sind, sind ein weitaus schwerwiegenderes Problem maschineller Übersetzungen.
Individuelle und hochwertige Texte, die dem von der Maschine Gelernten nicht entsprechen, können ohne Weiteres unbemerkt zu einem angenehm zu lesenden Ergebnis in der Zielsprache werden, inhaltlich aber missverstanden worden sein. Wir haben einen Satz aus diesem Blogartikel verschiedenen Übersetzungsmaschinen anvertraut. Hier die Ergebnisse für die französische Sprache:

Um die Ecke denken ist ihre Sache nicht:

Au coin de la rue, penser n’est pas leur truc (Deepl)

Penser au coin de la rue n’est pas son truc (Google Translate)

Penser au coin de la rue n’est pas leur truc (Microsoft Translator).

Dass diese Sätze nicht idiomatisch sind, ist für den Laien nicht notwendigerweise ersichtlich … und doch sind diese Übersetzungen schlichtweg nicht zu gebrauchen.

Warum der menschliche Übersetzer gegen die Maschine gewinnt

Endlich versus unendlich

Schachcomputer schlagen kaltlächelnd die größten Schachmeister, und dies wird oft und gern als Symptom und Ausdruck maschineller Intelligenz gewertet und kommentiert. Tatsächlich ist das Gegenteil der Fall. Dies zeigt genau, in welchen Bereichen Maschinen dem Menschen überlegen sind: in der schnellen systematischen, aber auch sturen Berechnung, Auswertung und Kombinierung von Millionen oder Milliarden mathematischer feststehender Datenmengen.

Machine translation Google translate

Sprache ist aber keine Mathematik, nicht einmal im engen Sinne des Wortes immer logisch, und selbst „Milliarden“ von Zugoptionen sind eine letztlich endliche Größe. Sprachliche Kombinationsmöglichkeiten wiederum sind volumenmäßig nicht nur groß, sie sind unendlichund so vielfältig und komplex wie die Menschen selbst.

Maschinen können Impliziertes nicht erkennen

Computer sind per se komikresistent, ironieblind, humorfrei und unflexibel.

Um die Ecke denken ist ihre Sache nicht. Metaphern können sie nicht erfassen, geschweige denn adaptieren. Was zwischen den Zeilen gesagt wird und mitunter in der Geschäftskorrespondenz oder in der Diplomatie von entscheidender Bedeutung sein kann, bleibt also auf der Strecke. Dies kann in Kategorien von Kundenerhalt oder Torpedierung einer Geschäftsbeziehung durchaus Zünglein an der Waage sein.
Ebenso können Computer Begriffe und ihre Verwendung bis zu einem gewissen Grad lernen, jedoch ihren Inhalt nicht einschätzen. Nicht nur Nuancen verschwinden dabei: So gravierende Realitätsabgrenzungen wie diejenige zwischen Gewährleistung und Garantie werden nicht ordnungsgemäß abgebildet.

FIFO: Wissen versus Wahrscheinlichkeit

Maschinen verarbeiten die Informationen, die ihnen gegeben werden, in einer bestimmten Reihenfolge: entweder derjenigen, die ihnen vorgegeben wird, oder derjenigen, die am einfachsten strukturiert ist und durchschnittlich am häufigsten vorkommt. Sie handeln sozusagen nach dem, was am wahrscheinlichsten ist, und nach dem FIFO-Prinzip. Kontext und Ausnahmen können sie inhaltlich nicht berücksichtigen. Ist die Grammatik für das Verständnis eines Satzes nicht alleine maßgeblich, erreicht maschinelle Übersetzung ihre Grenzen, und dies gilt auch für vermeintlich einfache Sprachpaarungen. So übersetzt Google Translate: „Das Ei isst die Frau“ tatsächlich mit „The egg eats the woman“.

Maschinen haben keinen sprachkulturellen Hintergrund

Übersetzungsmaschinen wissen nicht, was eine Zielgruppe ist, oder welche Werte in einem bestimmten Land wichtig sind, und kennen die Kommunikationsgepflogenheiten einzelner Branchen nicht. Sprachebenen sind ihnen fremd, sie sind nicht in der Lage, stilistische Eigenheiten herauszulesen und zu übertragen.
Soll ein Text frech und leichtfüßig wirken, seriös und gediegen? Die Maschine kann in solchen Typologien nicht denken. Sie erkennt Segmente und Cluster und sucht in ihrem Gedächtnis lediglich nach eintrainierten oder ähnlichen Mustern. Die feinen Nuancen zwischen Synonymen sind für sie austauschbar, und sie setzt sie wahllos nach dem Zufallsprinzip ein. Ob wir mit „schaffen“ eher „to create“, „to make“, „to develop“, „to produce“ oder etwas anderes meinen, ist ihr ziemlich gleichgültig. Deepl bietet für solche Fälle eine Funktion, bei der der Nutzer diese Wahl selbst treffen muss, und begnügt sich im Bewusstsein der eigenen Unzulänglichkeit damit, alle jeweiligen Synonyme vorzuschlagen, wenn man mit der Maus auf das fragliche Wort fährt – für Nicht-Muttersprachler eher eine Scheinlösung und ein „Ene mene muh“-Spielchen …

Raten versus Rückfragen

Ist eine Stelle im Ausgangstext einer Übersetzung nicht eindeutig zu verstehen, sind mehrere Interpretationen möglich, fragen wir Übersetzer bei unseren Kunden zurück. Dies stellt sicher, dass der Auftraggeber das bekommt, was er wirklich will und gemeint hat. Maschinen fragen nicht nach, sie raten im Grunde. Hat sich im Original ein Fehler eingeschlichen, wird er mitübersetzt, während er einem menschlichen Übersetzer nicht entgehen würde.

Es wäre ein Leichtes, in Schadenfreude zu verfallen und selbstgerecht festzustellen, was maschinelle Übersetzungen nicht können. Aber haben wir das nötig? Nein, sicher nicht. Uns genügt es, zu wissen, dass wir die Captcha-Frage gar nicht erst beantworten müssen. Es stimmt, dass die maschinelle Übersetzung in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht hat – wie die KI ganz allgemein in vielen Bereichen. Die Qualität ihrer Arbeit ist jedoch noch lange nicht mit einer professionellen Leistung zu vergleichen. Und das sieht man auf den ersten Blick.

Fotos: @unsplash und Martina Schmid/eurolanguage